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SpringCloud-05 Resilience4J 服务降级和熔断

news 2024/11/18 7:48:43

服务雪崩：指在多个服务之间存在依赖关系时，当一个服务发生故障或不可用时，导致其他服务也无法正常工作的情况。这种现象通常是因为服务之间的依赖关系过于紧密，当一个服务发生故障时，其他服务无法正确处理该服务的请求或返回结果，从而导致级联故障，整个系统无法正常运行。所以，有问题的节点，快速熔断（快速返回失败处理或者返回默认兜底数据【服务降级】）。
“断路器”本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控（类似熔断保险丝），向调用方返回一个符合预期的、可处理的备选响应(FallBack)，而不是长时间的等待或者抛出调用方无法处理的异常，这样就保证了服务调用方的线程不会被长时间、不必要地占用，从而避免了故障在分布式系统中的蔓延，乃至雪崩。

服务熔断：服务熔断（Circuit Breaker）是一种用来控制服务间调用的一种机制，目的是为了减少故障对系统的影响。当某个服务出现故障或者响应时间过长时，熔断器会自动打开，停止向该服务发送请求，而是返回一个预设的错误响应。这样可以防止故障或响应缓慢的服务拖垮整个系统，同时也可以快速失败，减少用户的等待时间。

服务降级：服务降级是指在系统负载过高或者出现异常情况下，为了保证核心功能的稳定性和可用性，暂时关闭一些非核心功能或者降低服务的质量，以保证系统整体的稳定运行。服务降级可以通过调整系统配置参数、限流、降低并发请求等方式实现。

服务限流 服务限时 服务预热 接近实时的监控 兜底的处理动作

Circuit Breaker：一种设计模式，用于在分布式系统中处理故障和延迟。在分布式系统中，服务之间通常会相互调用。当一个服务发生故障或延迟时，调用链上的其他服务可能会受到影响，导致整个系统出现级联故障。为了解决这个问题，引入了Circuit Breaker模式。Circuit Breaker模式包含三个状态：关闭、开启和半开。

Circuit Breaker是一套规范和接口，真正落地实现的是Resilience4J

Resilience4J是一个用于构建可靠和弹性应用程序的Java库。它提供了一套轻量级的容错模式和工具，帮助开发人员更容易地实现应用程序的弹性。 需要Java17

//核心模块
resilience4j-circuitbreaker: 熔断		√
resilience4j-ratelimiter: 限流			√
resilience4j-bulkhead: 舱壁				√
resilience4j-retry: ⾃动重试
resilience4j-cache: 结果缓存
resilience4j-timelimiter: 超时处理

1.熔断
熔断器有三种状态：关闭状态（正常状态）、开启状态（不允许通过）和半开状态。

failure-rate-threshold 
以百分比配置失败率峰值sliding-window-type 
断路器的滑动窗口期类型
可以基于“次数”（COUNT_BASED）或者“时间”（TIME_BASED）进行熔断，默认是COUNT_BASED。sliding-window-size
若COUNT_BASED，则10次调用中有50%失败（即5次）打开熔断断路器；
若为TIME_BASED则，此时还有额外的两个设置属性，含义为：在N秒内（sliding-window-size）100%（slow-call-rate-threshold）的请求超过N秒（slow-call-duration-threshold）打开断路器。slowCallRateThreshold
以百分比的方式配置，断路器把调用时间大于slowCallDurationThreshold的调用视为慢调用，当慢调用比例大于等于峰值时，断路器开启，并进入服务降级。slowCallDurationThreshold
配置调用时间的峰值，高于该峰值的视为慢调用。permitted-number-of-calls-in-half-open-state
运行断路器在HALF_OPEN状态下时进行N次调用，如果故障或慢速调用仍然高于阈值，断路器再次进入打开状态。minimum-number-of-calls
在每个滑动窗口期样本数，配置断路器计算错误率或者慢调用率的最小调用数。比如设置为5意味着，在计算故障率之前，必须至少调用5次。如果只记录了4次，即使4次都失败了，断路器也不会进入到打开状态。wait-duration-in-open-state
从OPEN到HALF_OPEN状态需要等待的时间

配置 滑动窗口类型： COUNT_BASED

//在8001端口新增controller
@RestController
public class PayCircuitController {//=========Resilience4j CircuitBreaker 的例子@GetMapping(value = "/pay/circuit/{id}")public String myCircuit(@PathVariable("id") Integer id){if(id == -4) throw new RuntimeException("----circuit id 不能负数");if(id == 9999){try { TimeUnit.SECONDS.sleep(5); } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace(); }}return "Hello, circuit! inputId:  "+id+" \t " + IdUtil.simpleUUID();}
}//在通用接口添加
/*** Resilience4j CircuitBreaker 的例子* @param id* @return*/@GetMapping(value = "/pay/circuit/{id}")public String myCircuit(@PathVariable("id") Integer id);//在80端口pom文件新增依赖
<!--resilience4j-circuitbreaker-->
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-circuitbreaker-resilience4j</artifactId>
</dependency>
<!-- 由于断路保护等需要AOP实现，所以必须导入AOP包 -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>//改yml文件
server:port: 80spring:application:name: cloud-consumer-openfeign-ordercloud:consul:host: localhostport: 8500discovery:prefer-ip-address: true #优先使用服务ip进行注册service-name: ${spring.application.name}openfeign:client:config:default:#连接超时时间connectTimeout: 3000          #3秒#读取超时时间readTimeout: 3000cloud-payment-service:#连接超时时间connectTimeout: 20000#读取超时时间readTimeout: 20000httpclient:hc5:enabled: truecompression:request:enabled: truemin-request-size: 2048 #最小触发压缩的大小mime-types: text/xml,application/xml,application/json #触发压缩数据类型response:enabled: true# 开启circuitbreaker和分组激活 spring.cloud.openfeign.circuitbreaker.enabledcircuitbreaker:enabled: truegroup:enabled: true #没开分组永远不用分组的配置。精确优先、分组次之(开了分组)、默认最后
# feign日志以什么级别监控哪个接口        OpenFeign内容
logging:level:com:dc:cloud:apis:PayFeignApi: debug# Resilience4j CircuitBreaker 按照次数：COUNT_BASED 的例子
#  6次访问中当执行方法的失败率达到50%时CircuitBreaker将进入开启OPEN状态(保险丝跳闸断电)拒绝所有请求。
#  等待5秒后，CircuitBreaker 将自动从开启OPEN状态过渡到半开HALF_OPEN状态，允许一些请求通过以测试服务是否恢复正常。
#  如还是异常CircuitBreaker 将重新进入开启OPEN状态；如正常将进入关闭CLOSE闭合状态恢复正常处理请求。
resilience4j:circuitbreaker:configs:default:failureRateThreshold: 50 #设置50%的调用失败时打开断路器，超过失败请求百分⽐CircuitBreaker变为OPEN状态。slidingWindowType: COUNT_BASED # 滑动窗口的类型slidingWindowSize: 6 #滑动窗⼝的⼤⼩配置COUNT_BASED表示6个请求，配置TIME_BASED表示6秒minimumNumberOfCalls: 6 #断路器计算失败率或慢调用率之前所需的最小样本(每个滑动窗口周期)。如果minimumNumberOfCalls为10，则必须最少记录10个样本，然后才能计算失败率。如果只记录了9次调用，即使所有9次调用都失败，断路器也不会开启。automaticTransitionFromOpenToHalfOpenEnabled: true # 是否启用自动从开启状态过渡到半开状态，默认值为true。如果启用，CircuitBreaker将自动从开启状态过渡到半开状态，并允许一些请求通过以测试服务是否恢复正常waitDurationInOpenState: 5s #从OPEN到HALF_OPEN状态需要等待的时间permittedNumberOfCallsInHalfOpenState: 2 #半开状态允许的最大请求数，默认值为10。在半开状态下，CircuitBreaker将允许最多permittedNumberOfCallsInHalfOpenState个请求通过，如果其中有任何一个请求失败，CircuitBreaker将重新进入开启状态。recordExceptions:- java.lang.Exceptioninstances:cloud-payment-service:baseConfig: default//在80端口新增OrderCircuitController类
@RestController
public class OrderCircuitController {@Resourceprivate PayFeignApi payFeignApi;@GetMapping(value = "/feign/pay/circuit/{id}")@CircuitBreaker(name = "cloud-payment-service", fallbackMethod = "myCircuitFallback")public String myCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){return payFeignApi.myCircuit(id);}//myCircuitFallback就是服务降级后的兜底处理方法public String myCircuitFallback(Integer id,Throwable t) {// 这里是容错处理逻辑，返回备用结果return "myCircuitFallback，系统繁忙，请稍后再试-----/(ㄒoㄒ)/~~";}
}

滑动窗口类型： TIME_BASED

//把之前的基于COUNT_BASED的yml配置注释掉注释掉，改为新的yml配置
# Resilience4j CircuitBreaker 按照时间：TIME_BASED 的例子
resilience4j:timelimiter:configs:default:timeout-duration: 10s #神坑的位置，timelimiter 默认限制远程1s，超于1s就超时异常，配置了降级，就走降级逻辑circuitbreaker:configs:default:failureRateThreshold: 50 #设置50%的调用失败时打开断路器，超过失败请求百分⽐CircuitBreaker变为OPEN状态。slowCallDurationThreshold: 2s #慢调用时间阈值，高于这个阈值的视为慢调用并增加慢调用比例。slowCallRateThreshold: 30 #慢调用百分比峰值，断路器把调用时间⼤于slowCallDurationThreshold，视为慢调用，当慢调用比例高于阈值，断路器打开，并开启服务降级slidingWindowType: TIME_BASED # 滑动窗口的类型slidingWindowSize: 2 #滑动窗口的大小配置，配置TIME_BASED表示2秒minimumNumberOfCalls: 2 #断路器计算失败率或慢调用率之前所需的最小样本(每个滑动窗口周期)。permittedNumberOfCallsInHalfOpenState: 2 #半开状态允许的最大请求数，默认值为10。waitDurationInOpenState: 5s #从OPEN到HALF_OPEN状态需要等待的时间recordExceptions:- java.lang.Exceptioninstances:cloud-payment-service:baseConfig: default

2.舱壁隔离
Spring Cloud的舱壁隔离是一种微服务架构中的隔离机制，用于防止服务之间的相互影响和故障扩散。舱壁隔离通过在不同的线程池或线程组中执行不同的服务实例，将它们隔离开来。
Spring Cloud提供了两种常用的舱壁隔离实现方法：线程池隔离 和 信号量隔离。

1.信号隔离：

//PayCircuitController类中添加
//=========Resilience4j bulkhead 的例子
@GetMapping(value = "/pay/bulkhead/{id}")
public String myBulkhead(@PathVariable("id") Integer id)
{if(id == -4) throw new RuntimeException("----bulkhead id 不能-4");if(id == 9999){try { TimeUnit.SECONDS.sleep(5); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }}return "Hello, bulkhead! inputId:  "+id+" \t " + IdUtil.simpleUUID();
}//在PayFeignApi接口新增方法
/*** Resilience4j Bulkhead 的例子* @param id* @return*/
@GetMapping(value = "/pay/bulkhead/{id}")
public String myBulkhead(@PathVariable("id") Integer id);//在feign80端口新增依赖
<!--resilience4j-bulkhead-->
<dependency><groupId>io.github.resilience4j</groupId><artifactId>resilience4j-bulkhead</artifactId>
</dependency>//新增yml配置
####resilience4j bulkhead 的例子
resilience4j:bulkhead:configs:default:maxConcurrentCalls: 2 # 隔离允许并发线程执行的最大数量maxWaitDuration: 1s # 当达到并发调用数量时，新的线程的阻塞时间，我只愿意等待1秒，过时不候进舱壁兜底fallbackinstances:cloud-payment-service:baseConfig: defaulttimelimiter:configs:default:timeout-duration: 20s//在OrderCircuitController类新增方法
/***(船的)舱壁,隔离* @param id* @return*/
@GetMapping(value = "/feign/pay/bulkhead/{id}")												//Bulkhead.Type.SEMAPHORE类型
@Bulkhead(name = "cloud-payment-service",fallbackMethod = "myBulkheadFallback",type = Bulkhead.Type.SEMAPHORE)	
public String myBulkhead(@PathVariable("id") Integer id)
{return payFeignApi.myBulkhead(id);
}
public String myBulkheadFallback(Throwable t)
{return "myBulkheadFallback，隔板超出最大数量限制，系统繁忙，请稍后再试-----/(ㄒoㄒ)/~~";
}

线程池隔离 FixedThreadPoolBulkhead 固定线程池舱壁

//修改yml配置
####resilience4j bulkhead -THREADPOOL的例子
resilience4j:timelimiter:configs:default:timeout-duration: 10s #timelimiter默认限制远程1s，超过报错不好演示效果所以加上10秒thread-pool-bulkhead:configs:default:core-thread-pool-size: 1max-thread-pool-size: 1queue-capacity: 1instances:cloud-payment-service:baseConfig: default
# spring.cloud.openfeign.circuitbreaker.group.enabled 请设置为false 新启线程和原来主线程脱离//修改controller@RestController
public class OrderCircuitController {@Resourceprivate PayFeignApi payFeignApi;@GetMapping(value = "/feign/pay/circuit/{id}")@CircuitBreaker(name = "cloud-payment-service", fallbackMethod = "myCircuitFallback")public String myCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){return payFeignApi.myCircuit(id);}//myCircuitFallback就是服务降级后的兜底处理方法public String myCircuitFallback(Integer id,Throwable t) {// 这里是容错处理逻辑，返回备用结果return "myCircuitFallback，系统繁忙，请稍后再试-----/(ㄒoㄒ)/~~";}/***(船的)舱壁,隔离* @param id* @return*/
//    @GetMapping(value = "/feign/pay/bulkhead/{id}")
//    @Bulkhead(name = "cloud-payment-service",fallbackMethod = "myBulkheadFallback",type = Bulkhead.Type.SEMAPHORE)
//    public String myBulkhead(@PathVariable("id") Integer id)
//    {
//        return payFeignApi.myBulkhead(id);
//    }
//    public String myBulkheadFallback(Throwable t)
//    {
//        return "myBulkheadFallback，隔板超出最大数量限制，系统繁忙，请稍后再试-----/(ㄒoㄒ)/~~";
//    }//type = Bulkhead.Type.THREADPOOL@GetMapping(value = "/feign/pay/bulkhead/{id}")@Bulkhead(name = "cloud-payment-service",fallbackMethod = "myBulkheadFallback",type = Bulkhead.Type.THREADPOOL)public CompletableFuture<String> myBulkheadTHREADPOOL(@PathVariable("id") Integer id){System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"开始进入");try{TimeUnit.SECONDS.sleep(3);}catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"准备离开");return CompletableFuture.supplyAsync(() -> payFeignApi.myBulkhead(id)+"\t"+"Bulkhead.Type.THREADPOOL");}public CompletableFuture<String> myBulkheadFallbackTHREADPOOL(Throwable t){return CompletableFuture.supplyAsync(() -> "Bulkhead.Type.THREADPOOL,系统繁忙，请稍后再试-----/(ㄒoㄒ)/~~");}
}

3.限流
几种常见的限流算法：
1.固定窗口限流算法（Fixed Window Algorithm）：在固定时间窗口内，限制请求的数量。例如，每秒最多允许处理100个请求。

2.滑动窗口限流算法（Sliding Window Algorithm）：在滑动的时间窗口内，限制请求的数量。滑动窗口可以是固定长度的时间段，也可以是固定数量的请求。根据滑动窗口的长度和滑动步长，可以调整限流的精度和准确性。

3.漏桶算法（Leaky Bucket Algorithm）：将请求以固定的速率放入一个容器（桶）中，如果桶已满，则丢弃请求。这种算法可以平滑请求的流量，避免突发的请求压力。

4.令牌桶算法（Token Bucket Algorithm）：桶中有一定数量的令牌，每个请求需要消耗一个令牌才能通过。每秒钟会向桶中添加一定数量的令牌。当桶中的令牌用完时，请求将被限制。 【常用】

//在PayCircuitController类中新增方法
//=========Resilience4j ratelimit 的例子
@GetMapping(value = "/pay/ratelimit/{id}")
public String myRatelimit(@PathVariable("id") Integer id)
{return "Hello, myRatelimit欢迎到来 inputId:  "+id+" \t " + IdUtil.simpleUUID();
}//新增接口
//=========Resilience4j ratelimit 的例子
@GetMapping(value = "/pay/ratelimit/{id}")
public String myRatelimit(@PathVariable("id") Integer id)
{return "Hello, myRatelimit欢迎到来 inputId:  "+id+" \t " + IdUtil.simpleUUID();
}//导入pom依赖
<!--resilience4j-ratelimiter-->
<dependency><groupId>io.github.resilience4j</groupId><artifactId>resilience4j-ratelimiter</artifactId>
</dependency>//改yml配置
####resilience4j ratelimiter 限流的例子
resilience4j:ratelimiter:configs:default:limitForPeriod: 2 #在一次刷新周期内，允许执行的最大请求数limitRefreshPeriod: 1s # 限流器每隔limitRefreshPeriod刷新一次，将允许处理的最大请求数量重置为limitForPeriodtimeout-duration: 1 # 线程等待权限的默认等待时间instances:cloud-payment-service:baseConfig: default//新增OrderCircuitController类方法@GetMapping(value = "/feign/pay/ratelimit/{id}")@RateLimiter(name = "cloud-payment-service",fallbackMethod = "myRatelimitFallback")public String myBulkhead(@PathVariable("id") Integer id){return payFeignApi.myRatelimit(id);}public String myRatelimitFallback(Integer id,Throwable t){return "你被限流了，禁止访问/(ㄒoㄒ)/~~";}

http://www.mrgr.cn/news/28115.html

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