Resilience4j提供了两种舱壁模式(Bulkhead),可用于限制并发执行的次数:
resilience4j-bulkhead-0.13.0-sources.jar!/io/github/resilience4j/bulkhead/Bulkhead.java
支持实现 Netfix Hystrix org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-netflix-hystrix Resilience4J org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-circuitbreaker-resilience4j
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
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。
resilience4j是一款受hystrix启发的容错组件,提供了如下几款核心组件:
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:
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。
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。
话说在 Spring Cloud Gateway 问世之前,Spring Cloud 的微服务世界里,网关一定非 Netflix Zuul 莫属。但是由于 Zuul 1.x 存在的一些问题,比如阻塞式的 API,不支持 WebSocket 等,一直被人所诟病,而且 Zuul 升级新版本依赖于 Netflix 公司,经过几次跳票之后,Spring 开源社区决定推出自己的网关组件,替代 Netflix Zuul。
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!
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。
整体而言,今年技术层面稍微有点拓宽,跨入了外表看上去高大上的流式计算领域,打开了另外一扇窗;而基于java的分布式/微服务领域,今年变化比较大,spring cloud netflix的部分组件宣布将要进入维护阶段,而国内spring cloud alibaba组件逐渐活跃起来,目前看来处于PublicEvolving阶段;而java自身也处在不断进化中,今年发布了java10及java11,明年java12也要来了,版本变化非常快。稍不留神就跟不上技术更迭了。
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:
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。
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:
https://www.springcloud.cc/spring-cloud-greenwich.html
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。
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。
中国古人常说,好事成双,前两天Oracle刚刚宣布了JAVA16的发布(链接),这不,Spring Boot 2.4.4和Spring Cloud 2020.0.2也都一起发布了最新版本。
代码下载地址:https://github.com/f641385712/netflix-learning
resilience4j-retry-0.13.0-sources.jar!/io/github/resilience4j/retry/Retry.java
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。
https://github.com/crossoverJie/JCSprout Star 17084
相信很多人关注 Vavr 的原因,还是因为 Hystrix 库。Hystrix 不更新了,并在 GitHub 主页上推荐了 Resilience4j,而 Vavr 作为 Resilience4j 的唯一依赖被提及。对于 Resilience4j 这个以轻依赖作为特色之一的容错库,为什么还会引用 Vavr 呢?
本文主要研究一下resilience4j的CircuitBreakerStateMachine
本文主要研究一下resilience4j的CircuitBreakerConfig
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
那显而易见,做服务隔离的目的就是避免服务之间相互影响。毕竟谁也不能说自己的微服务百分百可用,如果不做隔离,一旦一个服务出现了问题,整个系统的稳定性都会受到影响! 因此,做服务隔离是很有必要的。那么怎么隔离呢?有如下两种方式 – 按种类隔离 – 按用户隔离 OK,接下来开始细说这两种方式!
Nginx是一块轻量级的Web服务器/反向代理服务器,目前在github上Star 13.3k Fork 4.9k Watch 951,整体关注度也非常高,最近一次更新是2020年12月5日,最新的版本为release-1.19.6。
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。
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。
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:
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。)
在SpringBoot项目直接使用okhttp、httpClient或者RestTemplate发起HTTP请求,既繁琐又不方便统一管理。
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:
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。
随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。流量控制、熔断降级、系统负载保护等技术被广泛使用于微服务体系,用以提升系统的健壮性和保障业务的稳定性,避免因访问流量过大、系统负载过重导致的系统停止服务的情况出现。
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
Hystrix是Netflix开源的限流、熔断降级组件,去年发现Hystrix已经不再更新了,而在github主页上将我引导到了另一个替代项目——resilience4j,这个项目是基于Java 8开发的,并且只使用了vavr库,也就是我们今天要介绍的主角。
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。
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
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。
vavr-0.9.2-sources.jar!/io/vavr/control/Try.java
在进入SOA之后,我们的代码从本地方法调用变成了跨机器的通信。任何一个新技术的引入都会为我们解决特定的问题,都会带来一些新的问题。比如网络故障、依赖服务崩溃、超时、服务器内存与CPU等其它问题。正是因为这些问题无法避免,所以我们在进行系统设计、特别是进行分布式系统设计的时候以“Design For Failure”(为失败而设计)为指导原则。把一些边缘场景以及服务之间的调用发生的异常和超时当成一定会发生的情况来预先进行处理。 Design For Failure 1. 一个依赖服务的故障不会严重破坏用户
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(
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