高并发场景下的httpClient优化使用

最新推荐文章于 2025-07-18 21:10:16 发布

aa1215018028

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分类专栏： java相关文章标签： java 高并发 httpclient

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本文详细介绍了如何优化基于HTTP的服务调用，通过减少httpclient创建开销、使用连接缓存及改进返回结果处理，将平均执行时间从250ms优化至80ms。包括单例client、连接缓存、更好的处理返回结果等关键步骤，以及配置超时和重试策略，确保系统的高效稳定运行。

1.背景

我们有个业务，会调用其他部门提供的一个基于http的服务，日调用量在千万级别。使用了httpclient来完成业务。之前因为qps上不去，就看了一下业务代码，并做了一些优化，记录在这里。

先对比前后：优化之前，平均执行时间是250ms；优化之后，平均执行时间是80ms，降低了三分之二的消耗，容器不再动不动就报警线程耗尽了，清爽~

2.分析

项目的原实现比较粗略，就是每次请求时初始化一个httpclient，生成一个httpPost对象，执行，然后从返回结果取出entity，保存成一个字符串，最后显式关闭response和client。我们一点点分析和优化：

2.1 httpclient反复创建开销

httpclient是一个线程安全的类，没有必要由每个线程在每次使用时创建，全局保留一个即可。

2.2 反复创建tcp连接的开销

tcp的三次握手与四次挥手两大裹脚布过程，对于高频次的请求来说，消耗实在太大。试想如果每次请求我们需要花费5ms用于协商过程，那么对于qps为100的单系统，1秒钟我们就要花500ms用于握手和挥手。又不是高级领导，我们程序员就不要搞这么大做派了，改成keep alive方式以实现连接复用！

2.3 重复缓存entity的开销

原本的逻辑里，使用了如下代码：

HttpEntity entity = httpResponse.getEntity();
String response = EntityUtils.toString(entity);

这里我们相当于额外复制了一份content到一个字符串里，而原本的httpResponse仍然保留了一份content，需要被consume掉，在高并发且content非常大的情况下，会消耗大量内存。并且，我们需要显式的关闭连接，ugly。

3.实现

按上面的分析，我们主要要做三件事：一是单例的client，二是缓存的保活连接，三是更好的处理返回结果。一就不说了，来说说二。

提到连接缓存，很容易联想到数据库连接池。httpclient4提供了一个PoolingHttpClientConnectionManager 作为连接池。接下来我们通过以下步骤来优化：

3.1 定义一个keep alive strategy

关于keep-alive，本文不展开说明，只提一点，是否使用keep-alive要根据业务情况来定，它并不是灵丹妙药。还有一点，keep-alive和time_wait/close_wait之间也有不少故事。

在本业务场景里，我们相当于有少数固定客户端，长时间极高频次的访问服务器，启用keep-alive非常合适

再多提一嘴，http的keep-alive 和tcp的KEEPALIVE不是一个东西。回到正文，定义一个strategy如下：

ConnectionKeepAliveStrategy myStrategy = new ConnectionKeepAliveStrategy() {
@Override
public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) {
HeaderElementIterator it = new BasicHeaderElementIterator
(response.headerIterator(HTTP.CONN_KEEP_ALIVE));
while (it.hasNext()) {
HeaderElement he = it.nextElement();
String param = he.getName();
String value = he.getValue();
if (value != null && param.equalsIgnoreCase
("timeout")) {
return Long.parseLong(value) * 1000;
}
}
return 60 * 1000;//如果没有约定，则默认定义时长为60s
}
};

3.2 配置一个PoolingHttpClientConnectionManager

PoolingHttpClientConnectionManager connectionManager = new PoolingHttpClientConnectionManager();
connectionManager.setMaxTotal(500);
connectionManager.setDefaultMaxPerRoute(50);//例如默认每路由最高50并发，具体依据业务来定

也可以针对每个路由设置并发数。

3.3 生成httpclient

httpClient = HttpClients.custom()
.setConnectionManager(connectionManager)
.setKeepAliveStrategy(kaStrategy)
.setDefaultRequestConfig(RequestConfig.custom().setStaleConnectionCheckEnabled(true).build())
.build();

注意：使用setStaleConnectionCheckEnabled方法来逐出已被关闭的链接不被推荐。更好的方式是手动启用一个线程，定时运行closeExpiredConnections 和closeIdleConnections方法，如下所示。

public static class IdleConnectionMonitorThread extends Thread {
private final HttpClientConnectionManager connMgr;
private volatile boolean shutdown;
public IdleConnectionMonitorThread(HttpClientConnectionManager connMgr) {
super();
this.connMgr = connMgr;
}
@Override
public void run() {
try {
while (!shutdown) {
synchronized (this) {
wait(5000);
// Close expired connections
connMgr.closeExpiredConnections();
// Optionally, close connections
// that have been idle longer than 30 sec
connMgr.closeIdleConnections(30, TimeUnit.SECONDS);
}
}
} catch (InterruptedException ex) {
// terminate
}
}
public void shutdown() {
shutdown = true;
synchronized (this) {
notifyAll();
}
}
}

3.4 使用httpclient执行method时降低开销

这里要注意的是，不要关闭connection。

一种可行的获取内容的方式类似于，把entity里的东西复制一份：

res = EntityUtils.toString(response.getEntity(),"UTF-8");
EntityUtils.consume(response1.getEntity());

但是，更推荐的方式是定义一个ResponseHandler，方便你我他，不再自己catch异常和关闭流。在此我们可以看一下相关的源码：

public <T> T execute(final HttpHost target, final HttpRequest request,
final ResponseHandler<? extends T> responseHandler, final HttpContext context)
throws IOException, ClientProtocolException {
Args.notNull(responseHandler, "Response handler");
final HttpResponse response = execute(target, request, context);
final T result;
try {
result = responseHandler.handleResponse(response);
} catch (final Exception t) {
final HttpEntity entity = response.getEntity();
try {
EntityUtils.consume(entity);
} catch (final Exception t2) {
// Log this exception. The original exception is more
// important and will be thrown to the caller.
this.log.warn("Error consuming content after an exception.", t2);
}
if (t instanceof RuntimeException) {
throw (RuntimeException) t;
}
if (t instanceof IOException) {
throw (IOException) t;
}
throw new UndeclaredThrowableException(t);
}
// Handling the response was successful. Ensure that the content has
// been fully consumed.
final HttpEntity entity = response.getEntity();
EntityUtils.consume(entity);//看这里看这里
return result;
}

可以看到，如果我们使用resultHandler执行execute方法，会最终自动调用consume方法，而这个consume方法如下所示：

public static void consume(final HttpEntity entity) throws IOException {
if (entity == null) {
return;
}
if (entity.isStreaming()) {
final InputStream instream = entity.getContent();
if (instream != null) {
instream.close();
}
}
}

可以看到最终它关闭了输入流。

4.其他

通过以上步骤，基本就完成了一个支持高并发的httpclient的写法，下面是一些额外的配置和提醒：

4.1 httpclient的一些超时配置

CONNECTION_TIMEOUT是连接超时时间，SO_TIMEOUT是socket超时时间，这两者是不同的。连接超时时间是发起请求前的等待时间；socket超时时间是等待数据的超时时间。

HttpParams params = new BasicHttpParams();
//设置连接超时时间
Integer CONNECTION_TIMEOUT = 2 * 1000; //设置请求超时2秒钟根据业务调整
Integer SO_TIMEOUT = 2 * 1000; //设置等待数据超时时间2秒钟根据业务调整
//定义了当从ClientConnectionManager中检索ManagedClientConnection实例时使用的毫秒级的超时时间
//这个参数期望得到一个java.lang.Long类型的值。如果这个参数没有被设置，默认等于CONNECTION_TIMEOUT，因此一定要设置。
Long CONN_MANAGER_TIMEOUT = 500L; //在httpclient4.2.3中我记得它被改成了一个对象导致直接用long会报错，后来又改回来了
params.setIntParameter(CoreConnectionPNames.CONNECTION_TIMEOUT, CONNECTION_TIMEOUT);
params.setIntParameter(CoreConnectionPNames.SO_TIMEOUT, SO_TIMEOUT);
params.setLongParameter(ClientPNames.CONN_MANAGER_TIMEOUT, CONN_MANAGER_TIMEOUT);
//在提交请求之前测试连接是否可用
params.setBooleanParameter(CoreConnectionPNames.STALE_CONNECTION_CHECK, true);
//另外设置http client的重试次数，默认是3次；当前是禁用掉（如果项目量不到，这个默认即可）
httpClient.setHttpRequestRetryHandler(new DefaultHttpRequestRetryHandler(0, false));

4.2 如果配置了nginx的话，nginx也要设置面向两端的keep-alive

现在的业务里，没有nginx的情况反而比较稀少。nginx默认和client端打开长连接而和server端使用短链接。注意client端的keepalive_timeout和keepalive_requests参数，以及upstream端的keepalive参数设置，这三个参数的意义在此也不再赘述。

以上就是我的全部设置。通过这些设置，成功地将原本每次请求250ms的耗时降低到了80左右，效果显著。