由于hystrix官方已经停止维护了,目前spring-cloud推荐使用resilience4j来代替hystrix实现熔断、限流。
熔断一般指客户端调用服务端接口出现异常时客户端侧的处理,当然也可以是服务端的处理出现异常时熔断快速返回,可以暂时切断对下游服务的调用,是一种牺牲局部保全整体的有效措施(同时此客户端也可能是服务端)。
限流一般是指限制在指定时间间隔内的请求量,避免因请求过多导致服务崩溃,限流被看作是服务端的自我保护能力。
1、客户端openfeign使用resilience4j实现熔断
模拟一个客户端,通过feign调用一个服务端接口来模拟此功能。
使用spring-boot的版本为2.7.3,spring-cloud版本为2021.0.4,关键的依赖如下:
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-circuitbreaker-resilience4j</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-loadbalancer</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.github.resilience4j</groupId>
<artifactId>resilience4j-feign</artifactId>
</dependency>
- application.yaml增加以下熔断配置。
resilience4j:
circuitbreaker:
instances:
ApiService:
registerHealthIndicator: true
slidingWindowSize: 7
slidingWindowType: COUNT_BASED
waitDurationInOpenState: 5000
permittedNumberOfCallsInHalfOpenState: 6
feign:
client:
config:
default:
readTimeout: 1000
connectTimeout: 1000
circuitbreaker:
enabled: true
logging:
level:
root: info
pattern:
console: "%d{${LOG_DATEFORMAT_PATTERN:HH:mm:ss.SSS}} %m%n"
需要注意的是feign需要开启circuitbreaker,并在启动类中增加@EnableFeignClients,spring-boot默认情况下会使用logback来管理日志,为了便于观察调整参数后的效果调整一下日志格式,在此案例中默认的日志格式在org.springframework.boot.logging.logback.DefaultLogbackConfiguration类中defaults方法中定义,此类在包spring-boot:2.7.3中。
增加feign客户端请求类并需要增加fallback方法处理熔断后的默认返回,简单写一个测试类完成测试,观察对应的参数情况。
//ApiClient.java
@FeignClient(name = "ApiService", url = "http://localhost:8082")
public interface ApiClient {
@GetMapping("/api/test")
@CircuitBreaker(name = "ApiService", fallbackMethod = "getUserFallback")
String getUser(@RequestParam(name = "param") String param, @RequestParam(name = "time") int time);
default String getUserFallback(String param, int time, Exception exc) {
return "default value";
}
}
//ResilienceTest.java
@Slf4j
@SpringBootTest
class ResilienceTest {
@Autowired
private ApiClient apiClient;
@Autowired
private CircuitBreakerRegistry circuitBreakerRegistry;
@Test
void test() throws Exception {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
apiClient.getUser("test", 500);
status();
Thread.sleep(500);
}
}
private void status(){
CircuitBreaker breaker = circuitBreakerRegistry.circuitBreaker("ApiService");
CircuitBreaker.Metrics metrics = breaker.getMetrics();
log.info("state={},metrics[failureRate={},bufferedCalls={},failedCalls={},successCalls={},maxBufferCalls={},notPermittedCalls={}]"
, breaker.getState(), metrics.getFailureRate(), metrics.getNumberOfBufferedCalls(), metrics.getNumberOfFailedCalls()
, metrics.getNumberOfSuccessfulCalls(), metrics.getNumberOfBufferedCalls(), metrics.getNumberOfNotPermittedCalls());
}
}
在没有任务服务端的情况下,运行单元测试即可模拟熔断的效果。另外需要注意配置的feign调用的超时,单元测试中增加获取metrics并打印以便观察效果。
运行结果如下:
简单分析一下,滑动窗口的大小slidingWindowSize为7,滑动窗口类型slidingWindowType为计数器,熔断器从打开到半开的状态等待时间为5秒,熔断器半开状态下允许的数量permittedNumberOfCallsInHalfOpenState为6。
failureRateThreshold的含义:如60(即%60),这个阈值控制两个状态的变化,从CLOSE=>OPEN时,表示当错误率高于60%时开启熔断,而状态从HALF_OPEN=>CLOSE时,表示当错误率低于60%时关闭熔断。
2、服务端使用resilience4j实现限流
使用一个服务端的接口简单模拟一下限流的方式,如设定5秒内最多10个请求,观察异常情况。
同样是使用spring-boot的版本2.7.3,spring-cloud版本2021.0.4进行模拟。
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-circuitbreaker-resilience4j</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>
- application.yaml配置文件增加ratelimiter配置。
resilience4j:
ratelimiter:
instances:
ApiService:
limitForPeriod: 10
limitRefreshPeriod: 5s
timeoutDuration: 0
limitRefreshPeriod表示刷新周期,limitForPeriod表示一个时间周期内请求的总数,配置表示5秒内允许10个请求。
- 写一个controller接收请求,service处理请求并增加限流控制,同时增加一个限流后异常处理。
//ApiController.java
@Slf4j
@RequestMapping("/api")
@RestController
public class ApiController {
@Autowired
private ApiService apiService;
@GetMapping("/limit")
public String limit() {
return apiService.limit();
}
}
//ApiService.java
@Slf4j
@Service
public class ApiService {
@RateLimiter(name = "ApiService", fallbackMethod = "testFallback")
public String limit() {
return "success";
}
@SneakyThrows
public String testFallback(java.lang.Throwable exception) {
throw exception;
}
}
//Advice.java
@Slf4j
@ControllerAdvice
public class Advice {
@ExceptionHandler(RequestNotPermitted.class)
@ResponseStatus(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS)
public void error(){
log.error("Too Many Requests");
}
}
编写一个ControllerAdvice通过处理RequestNotPermitted异常,返回客户端响应码429。
@Slf4j
@SpringBootTest
class ResilienceTest {
private RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
@Test
void limit() throws Exception {
for (int i = 1; i <= 99; i++) {
try {
ResponseEntity<String> response = restTemplate.getForEntity("http://localhost:9999/api/limit", String.class);
log.info("status code {} {}", String.format("%02d", i), response.getStatusCode());
} catch (HttpClientErrorException e) {
log.error("status code {}", e.getStatusCode());
}
Thread.sleep(400);
}
}
}
可以适当减少单元测试的休眠时间,观察发生限流的情况。