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。
推荐阅读
与本文相关的文章也顺便推荐给你，如果觉得还不错，记得关注、点赞、在看、分享。
搜索关注微信公众号"捉虫大师"，后端技术分享，架构设计、性能优化、源码阅读、问题排查、踩坑实践；
