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。
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。
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。
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。
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。
Hystrix 已经停止开发了,Hystrix 官方推荐替代的开源组件:Resilience4j(感觉学不动啦) 除了 Resilience4j,还有Spring Cloud Alibaba作为替代组件,首个版本Spring Cloud for Alibaba 0.2.0
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:
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(
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
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。
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。
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。
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:
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:
Spring Boot - 利用Resilience4j-RateLimiter进行流量控制和服务降级
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。
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。
在微服务架构中,我们将业务拆分成一个个的服务,服务与服务之间可以相互调用,但是由于网络原因或者自身的原因,服务并不能保证服务的100%可用,如果单个服务出现问题,调用这个服务就会出现网络延迟,此时若有大量的网络涌入,会形成任务堆积。最终导致服务瘫痪。
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。)
https://www.springcloud.cc/spring-cloud-greenwich.html
分布式系统比单机系统复杂得多,但经过多年的发展,业界已经有了丰富的分布式系统理论,也有了许多优秀的组件。在分布式系统理论里,最近流行的微服务架构理论成了佼佼者,微服务的概念也成了当前分布式系统实现方案中的主流,显然,微服务架构成了分布式系统的一种形式。优秀的分布式系统组件早期主要以国内阿里巴巴的Dubbo(现今已经被Apache归纳进入其孵化器)为主,后来从国外引入了Spring Boot和Spring Cloud,它们现在是微服务实现的主流方案。
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
如图,如果服务提供者I发生了故障,当前的应用的部分业务因为依赖于服务I,因此也会被阻塞。
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。
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。
2021年5月28日,Spring Cloud发布2020.0.3版本。该版本已经可以在Maven Central中找到。
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
由于每个无法单元都在不同的进程中运行,通过远程调用的方式互相调用, 就有可能因为网络原因或是服务不健康而出现故障或延迟。进而也导致调用方也出现延迟, 若调用方的请求不断累加, 最后就会形成任务积压导致自身服务也瘫痪。
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。
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。
Spring Cloud Wii是一个用来 快速整合 Spring Cloud 与 异构微服务 的框架,灵感来自 Spring Cloud Netflix Sidecar[1] 。目前支持的服务发现组件:
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://louluan.blog.csdn.net/article/details/90494911
官方文档:https://spring.io/projects/spring-cloud
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。
支持实现 Netfix Hystrix org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-netflix-hystrix Resilience4J org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-circuitbreaker-resilience4j
本文主要研究一下resilience4j的CircuitBreakerConfig
服务之间存在调用关系,如果被调用服务down掉,处理不及时的话,就会造成雪崩效应,又称级联故障、级联失效(cascading failure)
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。
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
1.启用 Spring Cloud 的 Bootstrap Context:在 Spring Cloud 2020.0.x 版本开始,Bootstrap Context 默认不再启用。我们的项目,某些模块使用了 spring-cloud-config,这个是需要启用 Bootstrap Context 的。同时,我们的配置,还通过 bootstrap.yml 与 application.yml 区分了不同配置,如果多环境中配置是一样并且基本不会动态更改的则放入 bootstrap.yml,不同环境不同或者可能动态修改则放入 application.yml。所以通过加入如下依赖来启用:
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:
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。
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。
本篇概览 本文是《Spring Cloud Gateway实战》系列的第七篇,前面的文章咱们学习了各种内置过滤器,还在《Spring Cloud Gateway的断路器(CircuitBreaker)功能》一文深入研究了断路器类型的过滤器(理论&实战&源码分析皆有),相信聪明的您一定会有此疑问:内置的再多也无法覆盖全部场景,定制才是终极武器 所以今天咱们就来开发一个自己专属的过滤器,至于此过滤器的具体功能,其实前文已埋下伏笔,如下图: 📷 简单来说,就是在一个有断路器的Spring Cloud Gatewa
相信我,请认真读完,点开每一个链接,或许你才能真正了解什么是微服务?什么是分布式?什么是云计算?绝对没有多余!
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。
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。
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云