请求合并与批处理优化（Request Coalescing & Batch Processing）—— 让系统性能指数级提升的低调杀器

前言：为什么“批处理”和“请求合并”是高性能系统的隐形神器？

• 高并发场景下，许多请求其实是重复的
• 大量热点 key 的请求被重复访问
• 如果能合并成一条请求，系统压力可减少 90%+

什么是请求合并（Coalescing）？

• 多个相同请求 → 合成一次

• 常用于：

  • 配置读取
  • 文件元数据读取
  • 用户信息请求

• Netflix、Google、AWS 系统普遍使用

什么是批处理（Batch Processing）？

• 将 N 条请求聚合为一条批量操作

• 如：

  • 批量更新
  • 批量写入
  • 批量 RPC
  • 批量 DB 查询

• 降低 CPU 切换、网络 IO、DB 连接消耗

请求合并的核心难点

• 等待窗口（batch window）多长？
• 如何避免延迟过高？
• 如何处理失效 key？
• 如何支持并发安全？

批处理的三大关键点

• Batching Window
• Buffer Flush 条件
• Backpressure（背压）

工程实现模式

• Future 合并（Java CompletableFuture）
• RingBuffer（类似 LMAX Disruptor）
• Queue + Flush Thread
• 内存通道（Memory Channel）

请求合并在分布式系统中的应用

• Redis 热 key 防击穿
• 配置中心多租户拉取
• 元数据查询
• 在线计算中的向量批量处理（AI 系统常用）

实时批处理（Streaming Batch）

• 每 10ms 聚合一次
• 适合读多写少的场景
• 产生“准实时”的高性能数据管道

企业案例：批处理让某服务吞吐翻 10 倍

• 原来每秒 3k QPS
• 合并请求后达到 30k+ QPS
• 延迟仅增加 5ms

总结