使用Project Reactor重构传统阻塞式美团API调用以提升吞吐量

使用Project Reactor重构传统阻塞式美团API调用以提升吞吐量

在“吃喝不愁”App早期版本中，霸王餐活动详情、门店库存、用户资格等数据通过 Spring RestTemplate 同步调用美团开放平台 API。随着并发量增长，线程阻塞导致系统吞吐下降、响应延迟升高。本文基于 Project Reactor 与 WebClient，将原有阻塞式调用重构为非阻塞响应式流，显著提升系统并发能力与资源利用率。

1. 引入响应式依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.projectreactor.netty</groupId>
    <artifactId>reactor-netty-http</artifactId>
</dependency>

移除 spring-boot-starter-web（若完全转向响应式），或保留以支持混合模式。

2. 定义响应式API客户端

package baodanbao.com.cn.meituan.client;

import baodanbao.com.cn.meituan.model.FreeMealActivityResponse;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
import reactor.core.publisher.Mono;

@Component
public class ReactiveMeituanApiClient {

    private final WebClient webClient;

    public ReactiveMeituanApiClient() {
        this.webClient = WebClient.builder()
                .baseUrl("https://openapi.meituan.com/v1")
                .build();
    }

    public Mono<FreeMealActivityResponse> getActivity(String activityId) {
        return webClient.get()
                .uri("/free-meal/activity/{id}", activityId)
                .header("Authorization", "Bearer " + generateToken())
                .retrieve()
                .bodyToMono(FreeMealActivityResponse.class)
                .doOnNext(resp -> {
                    if (resp == null || !resp.isSuccess()) {
                        throw new RuntimeException("美团API返回异常");
                    }
                });
    }

    private String generateToken() {
        // 实际应从缓存或安全服务获取有效token
        return "mock_token_123";
    }
}

WebClient 基于 Netty，天然支持非阻塞 I/O，单线程可处理数千并发连接。

3. 重构Controller为响应式接口

package baodanbao.com.cn.bajie.controller;

import baodanbao.com.cn.meituan.client.ReactiveMeituanApiClient;
import baodanbao.com.cn.meituan.model.FreeMealActivityResponse;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Mono;

@RestController
public class FreeMealActivityController {

    @Autowired
    private ReactiveMeituanApiClient meituanClient;

    @GetMapping("/activity/{id}")
    public Mono<FreeMealActivityResponse> getActivity(@PathVariable String id) {
        return meituanClient.getActivity(id);
    }
}

返回 Mono<T> 表示单值异步流，Spring WebFlux 自动将其序列化为 JSON 响应。

4. 并行调用多个API并聚合结果

当需同时获取活动信息、门店详情、用户资格时，使用 Mono.zip 并行执行：

public Mono<AggregatedFreeMealInfo> getFullInfo(String activityId, String userId, Long shopId) {
    Mono<FreeMealActivityResponse> activityMono = meituanClient.getActivity(activityId);
    Mono<ShopDetailResponse> shopMono = meituanClient.getShopDetail(shopId);
    Mono<UserEligibilityResponse> eligibilityMono = meituanClient.checkEligibility(userId, activityId);

    return Mono.zip(activityMono, shopMono, eligibilityMono)
            .map(tuple -> {
                AggregatedFreeMealInfo info = new AggregatedFreeMealInfo();
                info.setActivity(tuple.getT1());
                info.setShop(tuple.getT2());
                info.setEligible(tuple.getT3().isEligible());
                return info;
            });
}

相比串行调用（耗时 T1+T2+T3），并行调用仅需 max(T1,T2,T3)，大幅降低端到端延迟。

5. 错误处理与重试机制

使用 onErrorResume 降级，retryWhen 实现指数退避重试：

public Mono<FreeMealActivityResponse> getActivityWithRetry(String activityId) {
    return meituanClient.getActivity(activityId)
            .retryWhen(
                Retry.backoff(3, Duration.ofMillis(100))
                     .maxBackoff(Duration.ofSeconds(2))
                     .filter(throwable -> throwable instanceof RuntimeException)
            )
            .onErrorResume(e -> {
                // 返回兜底数据或空对象
                FreeMealActivityResponse fallback = new FreeMealActivityResponse();
                fallback.setStatus("FALLBACK");
                return Mono.just(fallback);
            });
}

6. 阻塞代码的响应式封装（兼容遗留逻辑）

若部分业务仍依赖阻塞式数据库操作（如 JPA），可用 publishOn(Schedulers.boundedElastic()) 隔离：

@Autowired
private UserRepository userRepository; // Spring Data JPA

public Mono<UserProfile> getUserProfileAsync(String userId) {
    return Mono.fromCallable(() -> userRepository.findById(userId).orElse(null))
            .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()); // 切换到弹性线程池执行阻塞IO
}

避免阻塞 Netty 的 EventLoop 线程。

7. 性能对比与压测建议

• 线程模型：传统 Tomcat 每请求一线程（1000并发 ≈ 1000线程），WebFlux 单线程处理多连接；
• 内存开销：响应式栈内存占用更低，GC压力小；
• 压测工具：使用 wrk 或 Gatling 模拟高并发，观察 P99 延迟与错误率；
• 监控指标：通过 Micrometer 暴露 reactor.netty.http.client.active.connections 等指标。

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