我有以下代码递归迭代并通过网络执行某些操作。当它通过网络时,我想做一些优化,其中第一个优化是避免通过网络来处理我已经尝试过的某些元素。
例如,在下面的例子中,我调用一个 URL,提取在该 URL 中找到的 HREF,然后调用这些 URL 并报告状态。由于可能会再次获取某些 URL,对于那些失败的 URL,我想将它们添加到全局状态,以便下次遇到此 URL 时,我将避免那些网络调用。
这是代码:
def callURLWithCache(url: String): Task[HttpResult] = {
Task {
Http(url).timeout(connTimeoutMs = 1000, readTimeoutMs = 3000).asString
}.attempt.map {
case Left(err) =>
println(s"ERR happened ----------------- $url ************************ ${err.getMessage}")
// Add to the cache
val httpResult = HttpResult(source = url, isSuccess = false, statusCode = 1000, errorMessage = Some(err.getMessage))
val returnnnn: Try[Any] = httpResultErrorCache.put(url)(httpResult)
httpResult
case Right(doc) =>
if (doc.isError) {
HttpResult(source = url, isSuccess = doc.isSuccess, statusCode = doc.code)
} else {
val hrefs = (browser.parseString(doc.body) >> elementList("a[href]") >?> attr("href"))
.distinct.flatten.filter(_.startsWith("http"))
HttpResult(source = url, isSuccess = doc.isSuccess, statusCode = doc.code, elems = hrefs)
}
}
}
您可以在案例 Left(....) 块中看到我将失败的案例类添加到缓存中,我在此函数的封闭类上全局定义为:
val underlyingCaffeineCache: cache.Cache[String, Entry[HttpResult]] = Caffeine.newBuilder().maximumSize(10000L).build[String, Entry[HttpResult]]
implicit val httpResultErrorCache: Cache[HttpResult] = CaffeineCache(underlyingCaffeineCache)
这是我执行递归操作的函数:
def parseSimpleWithFilter(filter: ParserFilter): Task[Seq[HttpResult]] = {
def parseInner(depth: Int, acc: HttpResult): Task[Seq[HttpResult]] = {
import cats.implicits._
if (depth > 0) {
val batched = acc.elems.collect {
case elem if httpResultErrorCache.get(elem).toOption.exists(_.isEmpty) =>
callURLWithCache(elem).flatMap(newElems => parseInner(depth - 1, newElems))
}.sliding(30).toSeq
.map(chunk => Task.parSequence(chunk))
Task.sequence(batched).map(_.flatten).map(_.flatten)
} else Task.pure(Seq(acc))
}
callURLWithCache(filter.url).map(elem => parseInner(filter.recursionDepth, elem)).flatten
}
可以看出,我正在检查我作为当前元素的 url 是否已经在缓存中,这意味着我已经尝试过但失败了,所以我想避免再次为它进行 HTTP 调用。
但是发生的事情是,httpResultErrorCache 总是空的。我不确定 Task 块是否导致了这种行为。关于如何让缓存工作的任何想法?