高并发cn.hutool.http.HttpRequest请求优化

优化方向

@Async线程池管理

使用@Async注解时，确实可能会遇到与线程池管理相关的问题，这些问题包括但不限于线程池过大、任务队列积压、线程泄漏等。以下是一些常见问题及其解决办法：

1.线程池过大

• 问题：如果配置的线程池大小不合理，尤其是最大线程数（maxPoolSize）设置得过高，可能导致系统资源被过度消耗，引发内存溢出（OOM）或降低整体性能。
• 解决办法：
  • 合理配置：根据系统实际负载和资源情况，合理设置线程池的核心线程数（corePoolSize）、最大线程数（maxPoolSize）和队列容量（如queueCapacity）。
  • 动态调整：考虑使用可动态调整大小的线程池，如ThreadPoolExecutor的allowCoreThreadTimeOut设置，允许核心线程超时回收。

2.任务队列积压

• 问题：当线程池中的线程都在忙且任务队列已满时，新提交的任务可能会被拒绝，导致任务积压或丢失。
• 解决办法：
  • 监控队列长度：定期检查任务队列的长度，通过监控工具或日志记录来预警。
  • 适当扩容队列：根据实际情况适度增大队列容量，但需注意这可能只是暂时缓解问题，并非根本解决办法。
  • 拒绝策略：自定义线程池的拒绝策略，比如记录日志、抛出异常、丢弃最老的任务等，以更优雅地处理拒绝的情况。

3.线程泄漏

• 问题：如果异步任务中存在未正确关闭的资源或异常处理不当，可能导致线程无法正常回收，进而线程池中的线程数持续增长，最终耗尽系统资源。
• 解决办法：
  • 确保任务代码健壮：确保所有资源在任务完成后都能被正确关闭，使用try-with-resources或finally块确保资源释放。
  • 异常处理：在异步方法中全面捕获并处理异常，避免因未捕获异常导致线程中断或无法完成任务。

4.默认线程池问题

• 如前文所述，如果不自定义线程池，@Async默认使用的是SimpleAsyncTaskExecutor，它为每个任务创建新线程，容易导致线程爆炸。
• 解决办法：始终自定义线程池配置，避免使用默认的SimpleAsyncTaskExecutor。

实践建议

• 配置示例：在Spring Boot应用中，通过@Configuration类自定义一个TaskExecutor，并使用@EnableAsync开启异步方法支持，确保线程池配置合理且符合应用需求。
• 监控与日志：集成监控工具，监控线程池的状态，包括活动线程数、队列长度、拒绝的任务数等，以便于及时发现并解决问题。

Http请求处理流程

一个HTTP请求从客户端打到服务器，再到服务器处理并返回响应的整个流程涉及多个环节，主要包括网络传输、服务器接收、请求解析、业务处理、响应构建和网络返回。下面详细描述这一过程，以及在Java Web应用中（以Servlet容器如Tomcat为例）线程的生成与处理情况：

1.网络传输

• 客户端发起请求：用户通过浏览器、APP或其他HTTP客户端发起请求，请求通过互联网到达服务器。
• DNS解析：客户端首先将域名解析为服务器的IP地址。
• TCP连接：客户端与服务器之间建立TCP连接（三次握手）

2.服务器接收

• 监听端口：服务器上的Web服务器（如Nginx、Apache）或应用服务器（如Tomcat、Jetty）监听特定端口（如80、443）等待请求。
• 接收请求：服务器接收到客户端的HTTP请求包，包括请求行、请求头和可能的请求体。

3. 请求分配与线程管理

在Java Web应用中，以Tomcat为例，处理流程如下：

• 连接器（Connector）接收请求：Tomcat的Connector组件（如HTTP/1.1 Connector）负责监听端口并接收请求。
• 线程生成：Tomcat使用线程池模型来处理请求。默认情况下，它有一个固定的线程池Executor来管理线程。当请求到达时，从线程池中取出一个空闲线程来
• 处理该请求。如果线程池中的线程都处于忙碌状态，且达到了最大线程数限制，超出的请求可能会被放入请求队列中等待，或根据配置直接拒绝。
• 线程处理请求：取出的线程负责执行接下来的全部处理流程，直到响应构建完成并返回给客户端。

4. 请求解析与业务处理

• Servlet容器：线程将请求信息封装成ServletRequest对象，然后根据URL映射找到对应的Servlet（或Spring MVC的Controller）。
• Servlet初始化：如果Servlet尚未初始化，容器会负责它的初始化。
• 业务逻辑处理：Servlet或Controller处理请求，可能包括数据库操作、业务计算等。此过程中，可能会涉及到Spring框架的依赖注入、AOP切面等机制。
• 响应构建：处理完业务逻辑后，生成ServletResponse对象，填充响应内容、状态码、响应头等。

5. 响应返回

• 响应构建完成：Servlet或Controller处理完毕后，将响应对象返回给容器。
• 响应编码与传输：容器将响应对象转换为HTTP响应报文，通过已建立的TCP连接发送回客户端。
• TCP连接关闭：根据HTTP协议的不同（长连接或短连接），TCP连接可能在响应发送后保持一段时间或立即关闭。

6. 线程归还

• 处理请求的线程在完成响应构建并发送后，会将自身归还给线程池，等待处理下一个请求，从而实现线程的复用。

Tomcat接收到请求后的处理流程

当一个HTTP请求到达Spring Boot应用的Tomcat服务器时，其处理流程大致可以分为以下几个步骤，每个步骤都涉及到了特定的组件和操作：

1.请求接收与初步处理

• 网络层面：请求首先经过网络传输，到达服务器的网络接口卡，操作系统将其从网络缓冲区读取并传递给正在监听指定端口（如8080）的Tomcat服务器。
• Connector组件：Tomcat的Connector组件负责监听端口并接收请求。它使用Acceptor线程来接受新的连接请求，并为每个连接创建一个新的Socket对象。
• 线程分配：Tomcat使用线程池来处理请求，从线程池中取出一个线程（通常称为工作线程）来处理该请求。这个工作线程将负责处理从接收请求到发送响应的整个过程。

2.请求解析

• Request对象创建：Tomcat为每个请求创建一个org.apache.catalina.connector.Request对象，用于存储请求相关的所有信息，包括请求行、请求头和请求体。
• 协议处理器：Request对象通过org.apache.coyote.ProtocolHandler（如Http11Processor）进行请求的解析，将原始的字节流转换为HTTP请求的结构化表示。

3.Servlet容器处理

• 请求映射：Tomcat根据请求的URL映射到具体的Servlet。在Spring Boot应用中，主要通过DispatcherServlet来处理。
• DispatcherServlet介入：DispatcherServlet是Spring MVC的核心，它继承自HttpServlet，负责请求的分发，包括路由到合适的控制器（Controller）。

4.Spring MVC处理流程

• HandlerMapping：查找处理请求的Controller和方法。
• Controller调用：根据映射结果，调用对应的Controller方法。
• 参数解析：Spring MVC使用HandlerAdapter来处理参数解析、类型转换等，将请求参数绑定到方法参数上。
• 业务逻辑处理：Controller方法执行业务逻辑，可能涉及数据库操作、服务调用等。
• 视图解析：如果Controller返回一个视图名，Spring MVC会使用ViewResolver来解析视图，并准备渲染数据。
• 响应构建：根据视图和数据，生成HTTP响应内容。

5.响应处理与发送

• 响应对象填充：响应内容被填充到ServletResponse对象中。
• Tomcat处理响应：Tomcat的Response对象根据ServletResponse的内容，构建HTTP响应报文。
• 网络传输：工作线程通过Socket将响应报文发送回客户端，完成一次HTTP交互。

6.线程归还

• 线程回收：处理完请求的工作线程会归还给线程池，等待处理下一个请求，实现了线程的复用。

总结

从接收请求到响应的整个流程中，Tomcat作为Servlet容器，负责了请求的接收、解析、分发，

而Spring MVC框架则专注于请求的具体处理逻辑，包括路由、业务处理、视图渲染等。两者协同工作，实现了HTTP请求的高效处理。

Tomcat的线程分配和管理

Tomcat的线程分配和管理主要通过其连接器(Connector)组件实现，特别是与协议处理器(Coyote)相关的部分。以下是对Tomcat线程模型的一个概述以及涉及到的主要源码解析：

线程模型概览

Tomcat支持多种线程模型，包括BIO（阻塞I/O）、NIO（非阻塞I/O）、APR（Apache Portable Runtime，基于本地库）和NIO2。每种模型在处理请求的方式和线程使用上有所不同，但核心都是围绕着接收请求、分配工作线程处理请求、响应客户端这一流程。

线程模型配置

在server.xml配置文件中，可以设置Connector的协议以选择不同的线程模型，例如：

<Connector port="8080" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"/>

这里protocol属性指定了使用的协议处理器。

线程池配置

Tomcat通常使用线程池来管理线程，可以在Connector元素内配置线程池参数，如maxThreads（最大线程数）、minSpareThreads（最小空闲线程数）等。

源码解析

1.初始化线程池

线程池的初始化通常发生在org.apache.coyote.AbstractProtocol.init()方法中，这个方法会被各个具体协议的初始化调用。例如，对于NIO协议，Http11NioProtocol类会调用其父类AbstractProtocol的init()方法来初始化线程池。

2.接收连接

NIO：在NIO模式下，org.apache.tomcat.util.net.NioEndpoint负责接收连接。它使用Java NIO的Selector来监听多个通道的事件，当有新的连接或读写事件发生时，会触发相应的事件处理器。

3.分配线程处理请求

当接收到一个新的请求时，NioEndpoint会从线程池中获取一个线程来处理这个请求。线程的获取通常通过org.apache.tomcat.util.threads.ThreadPoolExecutor实现，这是Tomcat内部对Java标准ThreadPoolExecutor的封装。

4.请求处理

获取到线程后，会创建一个org.apache.coyote.Request对象来封装HTTP请求，并创建一个org.apache.coyote.Response对象来准备响应。然后，这些对象会传递给Coyote处理器（如org.apache.coyote.http11.Http11Processor），处理器通过调用容器（如org.apache.catalina.Container层次结构）来实际处理请求。

5…线程回收

处理完请求后，工作线程会返回线程池等待下一次任务分配。如果线程池中的线程数量超过maxSpareThreads，超出的线程可能会被回收以节省资源。

6.流量控制

Tomcat可以通过调整线程池参数进行流量控制。例如，增加maxThreads可以提高并发处理能力，但过多的线程也会消耗更多系统资源。同时，合理设置acceptCount（排队请求的最大数）可以防止在所有线程都忙碌时，新进来的连接直接被拒绝，而是让它们排队等待。

7.异步支持

Tomcat还支持Servlet 3.0引入的异步处理，这允许工作线程在等待某些操作（如数据库查询）完成时释放，从而提高线程利用率和系统吞吐量。
综上所述，Tomcat的线程分配流程涉及到了多个组件和配置的协作，通过灵活配置和源码理解，可以更好地优化Web应用的性能。

yaml

server:
  port: 8080 # 修改HTTP服务端口
  servlet:
    context-path: /myapp # 应用上下文路径，便于区分不同应用
    session:
      timeout: 30m # 会话超时时间，根据需要调整
  tomcat:
    uri-encoding: UTF-8 # 设置URI编码，避免中文乱码问题
    max-threads: 500 # Tomcat最大工作线程数，根据硬件和负载情况调整
    min-spare-threads: 50 # 最小空闲线程数，保证快速响应
    accept-count: 100 # 队列中允许的最大连接数，超过将拒绝连接
    connection-timeout: 20000 # 连接超时时间（毫秒）
    max-connections: 10000 # 最大连接数，限制同时连接的数量
    max-http-post-size: 100MB # 最大POST数据大小，根据业务需求调整
    basedir: ./tmp/tomcat # Tomcat工作目录，可自定义以隔离临时文件

参数说明

• server.port: 修改应用的监听端口。
• server.servlet.context-path: 设置应用的上下文路径，有助于部署在同一个域名下的多个应用区分。
• server.servlet.session.timeout: 调整会话过期时间，避免长时间无活动会话占用资源。
• server.tomcat.uri-encoding: 确保正确的字符编码，避免中文等非ASCII字符乱码。
• server.tomcat.max-threads: 增加最大工作线程数可以提升并发处理能力，但需注意不要超出系统资源限制。
• server.tomcat.min-spare-threads: 保证有足够的线程随时待命，减少请求等待时间。
• server.tomcat.accept-count: 当所有线程都在使用且队列已满时，新的连接请求将被拒绝，合理设置可以避免服务过载。
• server.tomcat.connection-timeout: 控制连接的超时时间，过长可能导致资源占用，过短则可能中断还在处理中的请求。
• server.tomcat.max-connections: 限制了同时可以建立的连接数，防止过多连接导致的服务崩溃。
• server.tomcat.max-http-post-size: 调整POST请求体的最大大小，适用于上传大文件等场景。
• server.tomcat.basedir: 自定义Tomcat的工作目录，便于管理和清理临时文件。

调整这些参数时，请根据实际的硬件资源、预期的并发量和应用特性来决定最佳值，避免过度优化导致资源浪费或服务不稳定。

方案一

考虑到企业级应用的需求，以下是一个使用Hutool的HttpClient进行优化的示例代码，结合了连接池管理、异步请求和简单的异常处理逻辑。请注意，实际部署时还需根据具体业务需求调整，并且考虑引入日志、监控以及进一步的异常处理和资源管理策略。

import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.http.HttpClient;
import cn.hutool.http.HttpRequest;
import cn.hutool.http.HttpResponse;
import cn.hutool.http.Method;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

public class HighPerformanceHttpRequestExample {

    // 初始化一个线程池，根据实际情况调整线程数量
    private static final ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(100);

    // 配置HttpClient连接池
    private static final HttpClient httpClient = HttpClient.create()
            .setConnectionTimeout(5000) // 连接超时时间
            .setReadTimeout(5000)       // 读取超时时间
            // 根据实际情况调整最大连接数等其他参数
            ;

    public static void main(String[] args) {
        String apiUrl = "http://example.com/api/data";

        // 异步发送请求
        Future<HttpResponse> future = executor.submit(() -> sendRequest(apiUrl));

        try {
            HttpResponse response = future.get(); // 获取响应结果，这里简化处理未捕获InterruptedException和ExecutionException
            if (response.isOk()) {
                String result = response.body();
                System.out.println("Response: " + result);
            } else {
                System.err.println("Error: " + response.getStatus());
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            // 异常处理逻辑
        }
    }

    /**
     * 使用HttpClient发送请求
     */
    private static HttpResponse sendRequest(String url) {
        try {
            return httpClient.execute(Method.GET, url);
        } catch (Exception e) {
            // 日志记录或其它异常处理逻辑
            System.err.println("Request failed for URL: " + url);
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

此示例展示了如何使用Hutool的HttpClient进行异步请求，并通过线程池管理并发执行的请求。请根据实际需求调整线程池大小、超时时间等参数，并确保有适当的异常处理机制和日志记录，以便于监控和故障排查。在生产环境中，还需要考虑更多的因素，如安全性（如HTTPS、证书校验）、重试机制、请求与响应的压缩等。

方案二

<dependency>
    <groupId>cn.hutool</groupId>
    <artifactId>hutool-all</artifactId>
    <version>5.8.13</version> <!-- 根据最新版本调整 -->
</dependency>

hutool:
  http:
    client:
      max-total: 500 # 最大连接数
      default-max-per-route: 100 # 每路由最大连接数
      connect-timeout: 5000 # 连接超时时间（毫秒）
      socket-timeout: 5000 # 读取超时时间（毫秒）

@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "hutool.http.client")
public class HttpClientConfig {

    private int maxTotal;
    private int defaultMaxPerRoute;
    private int connectTimeout;
    private int socketTimeout;

    public HttpClient getClient() {
        return HttpClient.create()
                .setMaxTotal(maxTotal)
                .setDefaultMaxPerRoute(defaultMaxPerRoute)
                .setConnectionTimeout(connectTimeout)
                .setReadTimeout(socketTimeout);
    }

    // Getter and Setter 省略
}

setMaxDefaultPerRoute方法是Apache HttpClient库中用于配置连接管理器(PoolingHttpClientConnectionManager)的一个重要设置项，它用来控制每个路由（route）上默认的最大连接数。这个配置对于管理连接池、优化网络资源利用以及避免对单一主机的过度连接非常重要。下面详细解释这个方法及其作用：

基本概念

在HttpClient中，一个“路由”(route)指的是到特定目标主机（由主机名和端口号唯一确定）的连接路径。当HttpClient发起请求到不同的主机时，它会根据目标主机创建不同的路由。因此，setMaxDefaultPerRoute设置的是针对每个独立路由的最大连接数，而不是全局的总连接数。

方法说明

• 方法签名：void setMaxPerRoute(HttpRoute route, int maxConnections)
• 或者更常见的使用方式是在PoolingHttpClientConnectionManager中设置默认值：

  connectionManager.setMaxTotal(maxTotal);
  connectionManager.setDefaultMaxPerRoute(maxPerRoute);

• 参数解释：
  • route：指定的路由对象，如果不指定，则通过setDefaultMaxPerRoute(int maxConnections)设置所有路由的默认最大连接数。
  • maxConnections：指定的路由上允许的最大连接数。
• 作用：
  • 确保对于特定目标主机，不会因为过多的并发连接而耗尽资源或违反远程服务器的连接限制。
  • 平衡连接的使用，避免因少数几个繁忙的路由占用了所有可用连接，导致其他路由无法建立连接。

实例配置

PoolingHttpClientConnectionManager connectionManager = new PoolingHttpClientConnectionManager();
connectionManager.setMaxTotal(100); // 设置整个连接池的最大连接数
connectionManager.setDefaultMaxPerRoute(10); // 设置默认每个路由的最大连接数为10

// 对于特定的路由（比如需要20个连接的那个服务器），可以单独设置
HttpRoute specificRoute = new HttpRoute(new HttpHost("specific-api.example.com", 80));
connectionManager.setMaxPerRoute(specificRoute, 20);

CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.custom()
        .setConnectionManager(connectionManager)
        .build();

注意事项

• setMaxTotal方法设置了整个连接池的最大连接数，它是setDefaultMaxPerRoute设置的上限。
• 如果某些特定路由需要的连接数超过默认值，应使用setMaxPerRoute(HttpRoute route, int maxConnections)单独配置。
• 合理设置这两个参数可以有效管理连接资源，避免资源耗尽或因连接过多而被服务器拒绝服务。

通过精细配置setMaxDefaultPerRoute，开发者能够根据目标服务器的要求和应用的实际需求，高效地管理HttpClient的连接池，从而提升应用的稳定性和性能。

使用Spring的@Async注解实现异步处理，并通过注入配置好的HttpClient实例：

@Service
public class AsyncRequestService {

    @Autowired
    private HttpClientConfig httpClientConfig;

    @Async
    public Future<String> fetchRemoteData(String url) {
        try {
            HttpResponse response = httpClientConfig.getClient().executeGet(url);
            if (response.isOk()) {
                return new AsyncResult<>(response.body());
            } else {
                log.error("Failed to fetch data from {}: {}", url, response.getStatus());
                return new AsyncResult<>("Error: " + response.getStatus());
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error("Async request error for {}: ", url, e);
            return new AsyncResult<>("Error: " + e.getMessage());
        }
    }
}

在控制器中调用异步服务，并通过Spring Boot Actuator监控性能指标。

@RestController
public class DataController {

    @Autowired
    private AsyncRequestService asyncRequestService;

    @GetMapping("/fetchData")
    public Callable<String> fetchDataFromExternalApi() {
        String apiUrl = "http://example.com/api/data";
        return () -> asyncRequestService.fetchRemoteData(apiUrl).get();
    }
}

注意事项

• 通过Spring Boot Actuator监控HttpClient的性能和健康状况。
• 确保异步处理的线程池配置合理，避免资源耗尽。
• 考虑使用@Retryable注解实现请求失败的自动重试机制。
• 在生产环境中，进一步细化异常处理逻辑，确保系统稳定性。
• 以上示例展示了如何在Spring Boot应用中使用Hutool的HttpClient进行高效、可维护的HTTP请求处理，同时结合Spring的特性进行了性能和可扩展性的优化。

方案三

1. 添加线程池配置

spring:
  task:
    execution:
      pool:
        core-size: 20 # 核心线程数
        max-size: 100 # 最大线程数
        queue-capacity: 500 # 队列容量
        keep-alive: 60s # 空闲线程存活时间
        thread-name-prefix: async- # 线程名称前缀

2. 自定义线程池配置类（可选）

@Configuration
public class ThreadPoolConfig implements AsyncConfigurer {

    @Override
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(20);
        executor.setMaxPoolSize(100);
        executor.setQueueCapacity(500);
        executor.setThreadNamePrefix("async-");
        executor.initialize();
        return executor;
    }

    // 可选：自定义异常处理器
    @Override
    public AsyncUncaughtExceptionHandler getAsyncUncaughtExceptionHandler() {
        return (throwable, method, obj) -> {
            log.error("Async method execution failed: {}, Method={}, Params={}", throwable.getMessage(), method.getName(), obj);
        };
    }
}

3. 更新AsyncRequestService

@Service
public class AsyncRequestService {

    @Autowired
    private HttpClientConfig httpClientConfig;

    @Async
    public Future<String> fetchRemoteData(String url) {
        try {
            HttpResponse response = httpClientConfig.getClient().executeGet(url);
            if (response.isOk()) {
                return CompletableFuture.completedFuture(response.body());
            } else {
                log.error("Failed to fetch data from {}: {}", url, response.getStatus());
                return CompletableFuture.completedFuture("Error: " + response.getStatus());
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error("Async request error for {}: ", url, e);
            return CompletableFuture.completedFuture("Error: " + e.getMessage());
        }
    }
}

4. 监控与日志

确保应用中已启用Spring Boot Actuator，并通过访问/actuator端点查看线程池状态。同时，利用日志记录异步任务的执行情况和异常，以便于监控和调试。

如何启用Spring Boot Actuator

1. 添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

2. 基本配置

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*' # 曝光所有端点，生产环境应根据需要选择
  endpoint:
    health:
      show-details: always # 显示健康检查的详细信息

3. 访问端点

http://localhost:8080/actuator/health

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.actuate.health.Health;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class HealthInfoService {

    @Autowired
    private HealthEndpoint healthEndpoint;

    public Health getHealthInfo() {
        return healthEndpoint.health();
    }
}

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class CustomHealthController {

    @Autowired
    private HealthInfoService healthInfoService;

    @GetMapping("/customHealthCheck")
    public ResponseEntity<?> customHealthCheck() {
        Health health = healthInfoService.getHealthInfo();
        // 根据需要转换Health对象为自定义的DTO或直接返回
        // 这里简单地将Health对象转为Map，实际应用中可能需要更复杂的转换逻辑
        return ResponseEntity.ok(health.getDetails());
    }
}