想象一下，有很多人同时去问同一个问题，想要得到同样的答案。如果这个答案还没有准备好，每个人都得自己去查一遍，这样不仅浪费时间，还会让系统变得很慢。
请求折叠就是为了解决这个问题。它让第一个人去查答案，其他人就等着。等第一个人查到了，大家就都用这个答案。这样做的好处有：
1. 减少数据库的压力，因为不用每个人都去查一遍。
2. 节省网络流量，因为不用重复传输数据。
3. 提高处理效率，因为不用每次都把数据库的数据转换成服务器能用的格式。
这种技术在很多高性能的系统中都有应用，比如：
- CDN服务（像Cloudflare、Akamai、Fastly）：它们用请求折叠来避免很多人同时去查同一个东西。Nginx作为缓存代理时也有此功能设置。
- 缓存系统（像Redis、Memcached、Guava Cache）：这些系统用请求折叠来防止重复的数据库查询。
- GraphQL数据加载器（像Facebook的DataLoader）：它把对同一个资源的请求打包一起处理，减少数据库查询。
- 负载均衡器和API网关（像AWS API网关、Nginx、HAProxy）：它们用请求折叠来优化对同一个资源的重复请求。
- 网络爬虫和搜索引擎（像Googlebot、Bingbot）：它们用请求折叠来避免多次抓取同一个网页。
- 数据库和ORM缓存（像Hibernate、MySQL查询缓存）：它们通过对同一数据的并发请求进行去重来优化查询。
- 视频流平台（像Netflix、YouTube）：它们减少对相同视频元数据、字幕和缩略图的冗余请求。
但如果那个去查答案的人失败了怎么办？如果很多人都等着这个答案，结果查不到，那大家就都卡住了。
为了避免这种情况，可以采取一些策略：
- 设置超时和重试：如果查不到答案，就等一会儿再试。
- 回退到缓存：如果查不到，就用之前缓存的数据。
- 部分响应：如果有些数据查不到，就先返回能查到的部分。
- 分布式折叠：用多个缓存节点，防止一个节点出问题影响所有人。
- 允许有限的并行请求：如果查不到，就让几个人一起去查。
- 断路器模式：如果数据库出问题了，就切换到备用机制。
- 优雅降级：如果实在查不到，就显示一个简化版的数据。
这些方法都能帮助提高系统的稳定性和正常运行时间。
什么时候应该用请求折叠呢？
- 当很多人需要同样的数据时。
- 当这些请求同时发生时。
- 当数据可以缓存但获取成本较高时。
- 如果第一个请求需要一些时间，你可以接受稍微的延迟。