hello，大家好呀，我是小楼。
上篇文章《一言不合就重构》 说了我最近重构的一个系统，虽然重构完了，但还在灰度，这不，在灰度过程中又发现了一个问题。
背景
这个问题简单说一下背景，如果不明白可以看上篇文章 ，不想看也没关系，这是个通用的解法，后面我会总结抽象下。
在上篇文章的最后提到对每个摘除的地址做决策时，需要顺序执行，且每一个要摘除的地址都要实时获取该集群的地址信息，以便做出是否需要兜底的决策。
当被摘除的机器非常多时，获取地址信息的请求量就会非常大，对注册中心造成了不小的压力。
请求数据源的接口如下所示（其中 cuuid 是集群的 id）
type Read interface {
ListClusterEndpoints(ctx context.Context, cuuid string) ([]ptypes.Endpoint, error)
}
相信大家也能理解这个非常简单的背景并且能想到一些解法。每次决策需要按 cuuid 获取集群，也就是单个单个地获取实时集群地址信息，由于是实时信息，缓存首先排除，其次自然而然地能想到如果能将请求合并一下，是不是就能解决请求量大的问题？
难点
如果只是改逻辑合并一下请求，吭哧吭哧改代码就完了，也不值得写这篇文章了，如何改最少的代码来实现合并请求才是最难的。
解法
那天遇到这个问题，晚上辗转反侧想到了这个解法，其实主要也是参考 Go http client 的实现，都说看源码没用，这不就是用处么？
Read 数据源接口定义保持不变，也就是上层的业务代码完全不用改，只需要把 ListClusterEndpoints 的实现换掉。
我们可以用一个队列把每个请求入队，入队列以后，调用方阻塞，然后起一些协程去队列里取一批请求参数，发起批量请求，响应之后唤醒阻塞的调用方。
为此，我们实现一个可以阻塞并被其他协程唤醒的工具：
type token struct {
value interface{}
err error
}
type Token chan token
func NewToken() Token {
return make(Token, 1)
}
func (t Token) Done(value interface{}, err error) {
t <- token{value: value, err: err}
}
func (t Token) Wait(timeout time.Duration) (value interface{}, err error) {
if timeout <= 0 {
tk := <-t
return tk.value, tk.err
}
select {
case tk := <-t:
return tk.value, tk.err
case <-time.After(timeout):
return nil, ErrTokenTimeout
}
}
其次，定义队列和其他参数：
type DataSource struct {
paramCh chan param
readTimeout time.Duration
concurrency int
step int
}
type param struct {
cuuid string
token Token
}
替换掉原来 ListClusterEndpoints 的实现：
func (p *DataSource) ListClusterEndpoints(ctx context.Context, cuuid string) ([]ptypes.Endpoint, error) {
req := param{
cuuid: cuuid,
token: NewToken(),
}
select {
case p.paramCh <- req:
default:
return nil, fmt.Errorf("list cluster endpoints write channel failed")
}
value, err := req.token.Wait(p.readTimeout)
if err != nil {
return nil, err
}
eps, ok := value.([]ptypes.Endpoint)
if !ok {
return nil, fmt.Errorf("value is not endpoints")
}
return endpoints, nil
}
再起几个协程来处理任务：
func (p *DataSource) startListClusterEndpointsLoop() {
for i := 0; i < p.concurrency; i++ {
go func() {
for {
reqs := p.getListClusterEndpointsReqFromChan()
p.doBatchListClusterEndpoints(reqs)
}
}()
}
}
最关键的是 getListClusterEndpointsReqFromChan 的实现，既不能让协程空跑，这样太消耗cpu，又要能及时地取到一批参数，我们采取的方法是先阻塞地获取一个参数，如果没数据则阻塞，如果有数据，继续取，直到数量达到上限或者取不到数据为止，此时这一批数据就可以批量地进行调用了。
func (p *DataSource) getListClusterEndpointsReqFromChan() []param {
reqs := make([]param, 0)
select {
case req := <-p.paramCh:
reqs = append(reqs, req)
for i := 1; i < p.step; i++ {
select {
case reqNext := <-p.paramCh:
reqs = append(reqs, reqNext)
default:
break
}
}
}
return reqs
}
最后
这个方法很简单，但是有一些要注意的地方，得做好监控，比如调用方单个请求的QPS、RT，实际批量请求的QPS、RT，这样才好计算出处理协程开多少个合适，还有队列写入失败、队列长度等等监控，当容量不足时及时做出调整。
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