SpringCloud-服务熔断，降级和限流_customizer

一.熔断和降级的参考标准

（1）平均响应时间：

    请求某个方法时，在某个时间段内，有N个请求的请求时间都超过了平均请求时间，那么在接下来的某个时间窗口内，对这个请求的调用将自动熔断

（2）异常比例

  请求某个方法时，在某个时间段内，异常的数量超过了某个阈值，那么在接下来的某个时间窗口内，对这个请求的调用将自动熔断

二.Resilience4j的使用

1.  添加依赖

<!--        Resilience4j服务熔断和降级-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-circuitbreaker-resilience4j</artifactId>
        </dependency>

2.修改接口的代码

   (1)restTemplate

   @GetMapping("/book")
    public String getBook(){
 
        String url = "http://bookservice/book/1";
 
 
 
//        return restTemplate.getForObject(url+"/1",String.class);
       //测试服务的熔断
       return circuitBreakerFactory.create("testResilience4j").run(()->
               restTemplate.getForObject(url,String.class),throwable -> "熔断该服务了！");
   }

（2）Feign

 @GetMapping("/slow")
    public String testSlowResilience4j(){
       return circuitBreakerFactory.create("slow").run(()->bookServiceClient
               .getOneBookById(2),throwable -> "熔断返回值");
   }

这里的“testRescilience4j”是熔断的ID

3.自定义熔断配置

(1)将熔断时间改为4S

  //服务熔断和降级时间自定义配置
    @Bean
    public Customizer<Resilience4JCircuitBreakerFactory> defaultCustomizer(){
        return factory->factory.configureDefault(id->new
                Resilience4JConfigBuilder(id).timeLimiterConfig(TimeLimiterConfig.custom().
                timeoutDuration(Duration.ofSeconds(4)).build())
                .circuitBreakerConfig(CircuitBreakerConfig.ofDefaults()).build());
    }

（2）个性化熔断策略

@Bean
    public Customizer<Resilience4JCircuitBreakerFactory> slowCustomizer(){
        return factory->factory.configure(builder->builder
                .circuitBreakerConfig(CircuitBreakerConfig.ofDefaults())
                .timeLimiterConfig(TimeLimiterConfig.custom().timeoutDuration(Duration.ofSeconds(1))
                        .build()),"slow");
    }

"slow"就是该熔断的ID，当响应时间超过4s时触发熔断

三.限流

 1.限流算法

  (1)计数器（固定窗口）算法

   在指定的时间周期内，累加访问的次数达到设定的阈值时，触发的限流策略，

实现方法: 可以使用Redis的incr原子自增，在结合key的过期时间实现

缺点:    会有一个临界问题

(2)滑动时间窗口算法

  类似于TCP的滑动窗口,将时间周期分割为多个小的时间窗口，分别在每个小的时间窗口内记录访问次数，然后根据时间将窗口向前滑动并删除过期的小时间窗口，最终只需要统计滑动窗口范围内的小时间窗口的总的请求数即可。

（3）漏桶限流算法

  维持一个漏斗，使其具有恒定的流出速度，不管水流入的速度有多快，出水的速度始终保持不变，类似消息中间件，不管消息的生产者请求量有多大，消息的处理能力取决于消费者

缺点: 当系统在短时间内有突发的大流量时，漏桶算法就处理不了了

(4)令牌桶限流算法

  为了改进漏桶限流算法引入令牌，增加一个大小固定的容器，令牌桶，系统以恒定的速度向令牌桶中放入令牌，如果有客户端来请求，需要先从令牌桶中拿一个令牌，拿到了令牌才有资格访问系统，这时令牌桶中相应的少了一个令牌，当令牌桶满的时候，再向令牌桶生成令牌，令牌就会被抛弃。

四.Sentinel使用

1.使用步骤:

 (1)定义资源

 (2)定义规则

（3检验规则是否生效

2.Sentinel安装

 官网:https://github.com/alibaba/Sentinel/releases 

运行:

 java -jar -Dserver.port=18080 sentinel-dashboard-1.8.1.jar

3.引入Sentinel依赖

 
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
<!--            <version>2021.1</version>-->
        </dependency>

4.修改配置文件

spring:
  application:
    name: book-service
  cloud:
    nacos:
      server-addr: localhost:8848
    #限流
    sentinel:
      eager: true
      transport:
        dashboard: localhost:18080

5.编写接口测试

 /**
     * 测试sentinel流控
     * @return
     */
    @GetMapping("/sentinel")
    public String testSentinel(){
        return "successs!";
    }

可以看到该接口成功返回结果

下面对该接口设置限流：

再次测试快速点击鼠标:

 

可以发现已经被限流了！

QPS:    请求在进入服务之前限制
线程数: 请求到达服务后，当服务线程处理不完时进行限制

 

6.Sentinel热点规则

设置热点规则：

 

修改代码:

public class CustomHandler {
 
    public static String handleException1(BlockException e){
        return "异常1";
    }
 
    public static String handleException2(BlockException e){
        return "异常2";
    }
 
 
}

  @SentinelResource(value = "test-custom",blockHandlerClass = CustomHandler.class,
    blockHandler = "handleException1")
    @GetMapping("/{id}")
    public Book getOneByid(@PathVariable("id")Integer id){
        return bookService.getOneByid(id);
    }

这样当服务触发限流时就会进入类CustomHandler中的handleExecption1方法处理