在控制台，我们可以看到以下结果。
调用通达信l2 接口,接口查询商品数据，productId=1
是否是从通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存中取的结果：false
是否是从通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存中取的结果：true
是否是从通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存中取的结果：true
调用通达信l2 接口,接口查询商品数据，productId=2
是否是从通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存中取的结果：false
是否是从通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存中取的结果：true
调用通达信l2 接口,接口查询商品数据，productId=5
是否是从通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存中取的结果：false
这样的话，好处在于不用在一次请求上下文中反复多次执行一样的command，避免重复执行网络请求，提升整个请求的性能。
这里写了一个flushCache()方法，用于我们开发手动删除通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存。
实现Hystrix请求上下文过滤器并注册
调用通达信l2 接口,接口，查询多个商品的信息。
有一个概念，叫做RequestContext请求上下文，一般来说，在一个web应用中，如果我们用到了Hystrix，我们会在一个filter里面，对每一个请求都施加一个请求上下文。就是说，每一次请求，就是一次请求上下文。然后在这次请求上下文中，我们会去执行N多代码，调用N多依赖服务，有的依赖服务可能还会调用好几次。
controller调用command查询商品信息
然后将该filter对象注册到SpringBootApplication中。
@SpringBootApplication
public class EshopApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(EshopApplication.class, args);
}
@Bean
public FilterRegistrationBean filterRegistrationBean() {
FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean(new HystrixRequestContextFilter());
filterRegistrationBean.addUrlPatterns('/*');
return filterRegistrationBean;
}
}
HystrixCommand和HystrixObservableCommand都可以指定一个通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存key，然后Hystrix会自动进行通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存，接着在同一个requestcontext内，再次访问的话，就会直接取用通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存。
在一次web请求上下文中，传入商品id列表，查询多条商品数据信息。对于每个productId，都创建一个command。
定义HystrixRequestContextFilter类，实现Filter通达信l2 接口,接口。
/**
* Hystrix 请求上下文过滤器
*/
public class HystrixRequestContextFilter implements Filter {
@Override
public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
}
@Override
public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) {
HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
try {
filterChain.doFilter(servletRequest, servletResponse);
} catch (IOException | ServletException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
context.shutdown();
}
}
@Override
public void destroy() {
}
}
第一次查询productId=1的数据，会调用通达信l2 接口,接口进行查询，不是从通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存中取结果。而随后再出现查询productId=1的请求，就直接取通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存了，这样的话，效率明显高很多。
删除通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存
Hystrixcommand执行时8大步骤第三步，就是检查Requestcache是否有通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存。
发起请求
现在，假设我们要做一个批量查询商品数据的通达信l2 接口,接口，在这个里面，我们是用HystrixCommand一次性批量查询多个商品id的数据。但是这里有个问题，如果说Nginx在本地通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存失效了，重新获取一批通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存，传递过来的productIds都没有进行去重，比如productIds=1,1,1,2,那么可能说，商品id出现了重复，如果按照我们之前的业务逻辑，可能就会重复对productId=1的商品查询三次，productId=2的商品查询两次。
如果id列表没有去重，那么重复的id，第二次查询的时候就会直接走通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存。
@Controller
public class CacheController {
/**
* 一次性批量查询多条商品数据的请求
*
* @param productIds 以,分隔的商品id列表
* @return 响应状态
*/
@RequestMapping('/getProductInfos')
@ResponseBody
public String getProductInfos(String productIds) {
for (String productId : productIds.split(',')) {
// 对每个productId，都创建一个command
GetProductInfoCommand getProductInfoCommand = new GetProductInfoCommand(Long.valueOf(productId));
ProductInfo productInfo = getProductInfoCommand.execute();
System.out.println('是否是从通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存中取的结果：' + getProductInfoCommand.isResponseFromCache());
}
return 'success';
}
}
在一次请求上下文中，如果有多个command，参数都是一样的，调用的通达信l2 接口,接口也是一样的，而结果可以认为也是一样的。那么这个时候，我们可以让第一个command执行返回的结果通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存在内存中，然后这个请求上下文后续的其它对这个依赖的调用全部从内存中取出通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存结果就可以了。
举个栗子。比如说我们在一次请求上下文中，请求获取productId为1的数据，第一次通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存中没有，那么会从商品服务中获取数据，返回最新数据结果，同时将数据通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存在内存中。后续同一次请求上下文中，如果还有获取productId为1的数据的请求，直接从通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存中取就好了。
我们对批量查询商品数据的通达信l2 接口,接口，可以用requestcache做一个优化，就是说一次请求，就是一次requestcontext，对相同的商品查询只执行一次，其余重复的都走requestcache。
下面，我们结合一个具体的业务场景，来看一下如何使用requestcache请求通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存技术。以下代码只作为一个基本的Demo而已。
在GetProductInfoCommand中，重写getCacheKey()方法，这样的话，每一次请求的结果，都会放在Hystrix请求上下文中。下一次同一个productId的数据请求，直接取通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存，无须再调用run()方法。
public class GetProductInfoCommand extends HystrixCommand {
private Long productId;
private static final HystrixCommandKey KEY = HystrixCommandKey.Factory.asKey('GetProductInfoCommand');
public GetProductInfoCommand(Long productId) {
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey('ProductInfoService'))
.andCommandKey(KEY));
this.productId = productId;
}
@Override
protected ProductInfo run() {
String url = 'http://localhost:8081/getProductInfo?productId=' + productId;
String response = HttpClientUtils.sendGetRequest(url);
System.out.println('调用通达信l2 接口,接口查询商品数据，productId=' + productId);
return JSONObject.parseObject(response, ProductInfo.class);
}
/**
* 每次请求的结果，都会放在Hystrix绑定的请求上下文上
*
* @return cacheKey 通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存key
*/
@Override
public String getCacheKey() {
return 'product_info_' + productId;
}
/**
* 将某个商品id的通达信l2 通达信l2 接口,接口,缓存清空
*
* @param productId 商品id
*/
public static void flushCache(Long productId) {
HystrixRequestCache.getInstance(KEY,
HystrixConcurrencyStrategyDefault.getInstance()).clear('product_info_' + productId);
}
}
command重写getCacheKey()方法
这样，以后查询该商品的请求，第一次就会走通达信l2 接口,接口调用去查询最新的商品信息。
文章为作者独立观点，不代表股票交易接口观点
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