Spring Cloud 之前使用的断路器是 Netfilx 开源的 Hystrix 。被很多开发人员作为默认的断路器来使用。2018 年 11 月,当 Netflix 宣布将这个项目置于维护模式时(不再开发新特性,只进行例行维护),Spring Cloud 官方也不得不跟进了 Netfix ,在 SpringOne 2019中,Spring 宣布将从 Spring Cloud 3.1 版本中删除 Hystrix 仪表板。要不了多长时间 Spring Cloud Netfix 将结束生命周期。
在前面一节,我们实现了 FeignClient 粘合 resilience4j 的 Retry 实现重试。细心的读者可能会问,为何在这里的实现,不把断路器和线程限流一起加上呢:
本文将介绍resilience4j中的四种容错机制,不过鉴于容错机制原理的通用性,后文所介绍的这几种容错机制也可以脱离resilience4j而独立存在(你完全可以自己编码实现它们或者采用其他类似的第三方库,如Netflix Hystrix)。下面将会用图例来解释舱壁(Bulkhead)、断路器(CircuitBreaker)、限速器(RateLimiter)、重试(Retry)机制的概念和原理。
我们要实现的是不同微服务自动配置装载不同的 WebClient Bean,这样就可以通过 NamedContextFactory 实现。我们先来编写下实现这个 NamedContextFactory 整个的加载流程的代码,其结构图如下所示:
上一节我们通过单元测试验证了线程隔离的正确性,这一节我们来验证我们断路器的正确性,主要包括:
注意指定需要重试的异常,不是所有的异常重试都有效。比如 DB 相关校验异常,如唯一约束等,重试也不会成功的。
在前面一节,我们利用 resilience4j 粘合了 OpenFeign 实现了断路器、重试以及线程隔离,并使用了新的负载均衡算法优化了业务激增时的负载均衡算法表现。这一节,我们开始编写单元测试验证这些功能的正确性,以便于日后升级依赖,修改的时候能保证正确性。同时,通过单元测试,我们更能深入理解 Spring Cloud。
本文翻译自国外论坛 medium,原文地址:https://salithachathuranga94.medium.com/micro-service-patterns-circuit-breaker-with-spring-boot-253e4a829f94
在前面两节,我们梳理了实现 Feign 断路器以及线程隔离的思路,并说明了如何优化目前的负载均衡算法。但是如何更新负载均衡的数据缓存,以及实现重试、断路器以及线程隔离的源码还没提,这一节我们会详细分析。
接下来我们逐个分析这个架构中的每个角色涉及的功能、要考虑的问题以及我们这个系列使用的库。
我们需要将 resilience4j 本身提供的粘合库做一些改造,其实主要就是对 resilience4j 实现的 project reactor 的 Operator 进行改造。
我们继续使用resilience4j实现重试,根据上一篇Spring Cloud升级之路 - Hoxton - 4. 使用Resilience4j实现实例级别的隔离与熔断,我们已经加载了RetryReqistry这个核心配置Bean。
如果您打算在Spring Boot中使用它,可以使用Starter。请注意,Spring Boot 1.x和2.x系列之间的artifactId似乎有所不同。另外,上面只包含CircuitBreaker和RateLimiter,在使用其他功能时需要单独添加依赖项。(由于未准备好AutoConfigure,您还需要自己定义bean。)
考虑到之前Netflix宣布Eureka 2.0孵化失败时,被业界过度消费(关于Eureka 2.x,别再人云亦云了!),为了防止再度出现类似现象,笔者编写了这篇文章。
Resilience4J 是一个针对 Java 8 应用程序的轻量级容错和弹性库。它设计用于在分布式系统中的服务之间提供弹性和容错性。Resilience4J 的名字来源于它提供的核心功能,即让系统(服务)能够“弹性”(resilient)地应对各种失败情况,包括网络问题、第三方服务故障等。
软件本身并不是目的:它支持您的业务流程并使客户满意。如果软件没有在生产中运行,它就无法产生价值。然而,生产性软件也必须是正确的、可靠的和可用的。
由于我们的入口注解类从@SpringCloudApplication替换成了SpringBootApplication,这样不会启用Spring-Cloud-CircuitBreaker。引入的Hystrix依赖也就没有效果。请参考本系列第二节: Spring Cloud升级之路 - Hoxton - 2.入口类注解修改与OpenFeign的改造
微服务系统中,会遇到在线发布,一般的发布更新策略是:启动一个新的,启动成功之后,关闭一个旧的,直到所有的旧的都被关闭。Spring Boot 具有优雅关闭的功能,可以保证请求处理完再关闭,同时会拒绝新的请求。对于这些拒绝的请求,为了保证用户体验不受影响,是需要重试的。
代码下载地址:https://github.com/f641385712/netflix-learning
在Go微服务博客系列的这一部分,我们将探讨如何使用Netflix Hystrix的Go实现和go-resilience重试包,使用断路器模式使我们的服务间通信更具弹性。
如之前系列(Spring Cloud升级之路 - Hoxton - 4. 使用Resilience4j实现实例级别的隔离与熔断)所述,我们实现了实例级别的熔断。但是在生产中发现,并不是所有情况下都表现良好。首先如果发布了新接口,但是不小心回滚了,调用新接口就会报错,从而导致整个实例都不能访问。还有就是某些实例某个接口出现了问题,但是其他接口是好的,熔断掉整个实例有点浪费。于是乎,我们将实例级别的熔断改成 实例 + 方法级别。
一、断路器介绍 可以看下英文的介绍:https://link.jianshu.com/?t=https%3A%2F%2Fmartinfowler.com%2Fbliki%2FCircuitBreake
这两天看到一则新闻:https://spring.io/blog/2018/12/12/spring-cloud-greenwich-rc1-available-now#spring-cloud-netflix-projects-entering-maintenance-mode。
应运时代而生的Sentinel,旨在为分布式系统提供流量控制和熔断降级等功能,维护服务之间的稳定性。从12年由阿里巴巴中间件团队推出至今,已经成为主流的限流中间件,也承接了阿里巴巴近10年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀、消息削峰填谷、集群流量控制等。
Apache下的项目Kafka(卡夫卡)是一个分布式流处理平台,它的流行是因为卡夫卡系统的设计和操作简单,能充分利用磁盘的顺序读写特性。kafka每秒钟能有百万条消息的吞吐量,因此很适合实时的数据流处理。例如kafka在线日志收集系统可作为flume的实时消息sink端,再通过kafka的消费者将消息实时写入hbase数据库中。
本篇概览 一起深入了解Spring Cloud Gateway的断路器(CircuitBreaker)功能: 先聊聊理论 再结合官方和大神的信息确定技术栈 再动手开发,先实现再验证 再趁热打铁,看看它的源码 最后,回顾一下有哪些不足(下一篇文章解决这些不足) 关于断路器(CircuitBreaker) 下图来自resilience4j官方文档,介绍了什么是断路器: 📷 CLOSED状态时,请求正常放行 请求失败率达到设定阈值时,变为OPEN状态,此时请求全部不放行 OPEN状态持续设定时间后,进入半开状态(
在某个小乡镇的某个银行柜台,只有一个窗口办理业务,后边很多人在排队,业务办理很慢,突然间办理业务的电脑坏了、或者说工作人员午休或下班了,后边排队等待办理业务的并不知道前边什么情况,可能会继续排队。
本文主要研究一下resilience4j的CircuitBreakerConfig
本文作者由浅及深,从核心问题的引入到具体模式的代码实现,阐述了微服务两种断路器模式的实现原理、优缺点以及二者的比较。
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我们来测试下前面封装好的 WebClient,这里开始,我们使用 spock 编写 groovy 单元测试,这种编写出来的单元测试,代码更加简洁,同时更加灵活,我们在接下来的单元测试代码中就能看出来。
上一节我们通过单元测试验证了重试的正确性,这一节我们来验证我们线程隔离的正确性,主要包括:
Spring Cloud还是比较活跃的,更新一直很快。我一般考虑最新版本SR2发布之后,再考虑升级(一般SR1还有SR2会有一些新老框架的兼容性升级)。而且由于需要我们线上稳定,结合我们的发布周期来看,跳一个大版本升级是一个更好的选择(也就是一年做一次大版本升级)。例如我们之前的升级路线就是:Brixton -> Daltson -> Finchley -> 当前的Hoxton
这篇文章是从我们介绍Kafka 体系结构的一系列文章中获得的启发,包括Kafka topic架构,Kafka生产者架构,Kafka消费者架构和Kafka生态系统架构。
针对响应超时,我们需要验证重试仅针对可以重试的方法(包括 GET 方法以及配置的可重试方法),针对不可重试的方法没有重试。我们可以通过 spock 单元测试中,检查对于负载均衡器获取实例方法的调用次数看出来是否有重试
Resilience4j提供了两种舱壁模式(Bulkhead),可用于限制并发执行的次数:
在之前的系列里面Spring Cloud升级之路 - Hoxton - 5. 实现微服务调用重试,我们针对 OpenFeign 和 Spring Cloud Gateway 都设置了重试。
HTTP接口请求重试是指在请求失败时,再次发起请求的机制。在实际应用中,由于网络波动、服务器故障等原因,HTTP接口请求可能会失败。为了保证系统的可用性和稳定性,需要对HTTP接口请求进行重试。
官方文档:https://spring.io/projects/spring-cloud
支持实现 Netfix Hystrix org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-netflix-hystrix Resilience4J org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-circuitbreaker-resilience4j
虽然之前考虑了通过每个请求的traceId隔离负载均衡的position来实现重试不会重试相同实例的问题,但是没有考虑在负载均衡过程中,实例列表的更新。
本文主要研究一下resilience4j的CircuitBreakerStateMachine
高可用三剑客 限流,熔断和削峰 终于来到第二篇, 熔断降级专题了,想回顾限流相关内容的童鞋,可以查看一下,下面文章,欢迎点赞,收藏,关注三连,感谢!
Sentinel的熔断降级实现有两个模式,一开始是基于熔断规则的简单处理(说简单其实不简单),目前已改为了基于断路器模式实现,这也是业内常见实现。
在微服务架构中,服务之间通常存在级联调用。比如,服务A调用服务B,而服务B需要调用服务C,而服务C又需要调用服务D。如果其中任意一点不可用,或者存在响应延时,则可能造成很多服务不可用,即产生级联故障。
至此,我们已实现服务发现、负载均衡,同时,使用Feign也实现了良好的远程调用——我们的代码是可读、可维护的。理论上,我们现在已经能构建一个不错的分布式应用了,但微服务之间是通过网络通信的,网络可能出问题;微服务本身也不可能100%可用。
Spring Cloud是一个用于构建分布式系统的开源框架,基于Spring Boot提供了一系列工具和服务,用于简化分布式系统的开发和部署。它提供了众多特性,包括服务发现、负载均衡、配置管理、熔断器、网关等,帮助开发者构建弹性、可伸缩、高可用的分布式系统。本文将详细介绍Spring Cloud的主要组件和关键特性。
通过系列前面的源码分析,我们知道 spring-cloud-openfeign 的 FeignClient 其实是懒加载的。所以我们实现的断路器也是懒加载的,需要先调用,之后才会初始化线程隔离。所以这里如果我们要模拟线程隔离满的异常,需要先手动读取载入线程隔离,之后才能获取对应实例的线程隔离,将线程池填充满。
之前的版本:0.7.x,0.8.0,0.8.1.X,0.8.2.X,0.9.0.X,0.10.0.X。
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