1、基本功能

把多次操作合并成一次操作批量执行，类似于Hystrix的请求合并。

2、基本api及使用方式

// 构建一个缓冲队列
private BufferTrigger bufferTrigger = BufferTrigger. batchBlocking()
            // 队列最大容量
            .batchSize(5)
            // 每隔n秒消费一次
            .linger(20, TimeUnit.SECONDS)
            // 消费逻辑
            .setConsumerEx((ids) -> {
                for (String id : ids) {
                    log.info("id:{}", id);
                }
            })
            .build();

@PostConstruct
protected void init() {
	// 程序结束时把所有积攒的数据一次性消费干净
	TermHelper.addTerm(bufferTrigger::manuallyDoTrigger);
}

// service方法
public String commitByBatch(String id) {
	bufferTrigger.enqueue(id);
	return "success";
}

3、基本原理

内部主要由一个阻塞队列和一个延迟线程池组成。调用enqueue方法时，将任务参数放入BlockingQueue中，同时判断阻塞队列容量是否到达最大值，若已达到且定时消费任务并未执行，则提前消费队列中的任务。ScheduledThreadPoolExecutor中的任务每隔n秒检查队列中是否有未完成任务，若有则执行。

// 每次调用enqueue时触发, 判断阻塞队列容量是否到达最大值, 是否需要提前触发任务
private void tryTrigBatchConsume() {
	if (queue.size() >= batchSize) {
		runWithTryLock(lock, () -> {
			if (queue.size() >= batchSize) {
				if (!running.get()) { // prevent repeat enqueue
					this.scheduledExecutorService.execute(() -> doBatchConsumer(TriggerType.ENQUEUE));
					running.set(true);
				}
			}
		});
	}
}

// 定时任务执行逻辑, 遍历阻塞队列, 查看是否还有未完成任务
private void doBatchConsumer(TriggerType type) {
	runWithLock(lock, () -> {
		try {
			running.set(true);
 			int queueSizeBeforeConsumer = queue.size();
 			int consumedSize = 0;
			while (!queue.isEmpty()) {
				if (queue.size() < batchSize) {
					if (type == TriggerType.ENQUEUE) {
						return;
					} else if (type == TriggerType.LINGER && consumedSize >= queueSizeBeforeConsumer) {
						return;
					}
				}
				List toConsumeData = new ArrayList<>(min(batchSize, queue.size()));
				queue.drainTo(toConsumeData, batchSize);
				if (!toConsumeData.isEmpty()) {
					if (logger.isDebugEnabled()) {
						logger.debug("do batch consumer:{}, size:{}", type, toConsumeData.size());
					}
					consumedSize += toConsumeData.size();
					// 执行具体动作, 最终调用.setConsumerEx传入的匿名类中方法
					doConsume(toConsumeData);
				}
			}
		} finally {
			running.set(false);
		}
	});
}