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rabbion

Ribbon 是一个客户端负载均衡器（Nginx 为服务端负载均衡），
它赋予了应用一些支配 HTTP 与 TCP 行为的能力，可以得知，这里的客户端负载均衡也是进程内负载均衡的一种。
它在 Spring Cloud 生态内是一个不可缺少的组件，少了它，服务便不能横向扩展，这显然是有违云原生12要素的。
此外 Feign 与 Zuul 中已经默认集成了 Ribbon，在我们的服务之间凡是涉及调用的，都可以集成它并应用，从而使我们的调用链具备良好的伸缩性。

Ribbon是Netflix公司开源的一个负载均衡的项目，它属于上述的第二种，是一个客户端负载均衡器，运行在客户端上。
它是一个经过了云端测试的IPC库，可以很好地控制HTTP和TCP客户端的一些行为。 Feign已经默认使用了Ribbon。
负载均衡
容错
多协议（HTTP，TCP，UDP）支持异步和反应模型
缓存和批处理

Ribbon的负载均衡策略
andomRule （随机策略）： 随机选择 Server
RoundRobinRule （轮训策略）： 按顺序循环选择 Server
RetryRule （重试策略）： 在一个配置时问段内当选择 Server 不成功，则一直尝试选择一个可用的 Server
BestAvailableRule （最低并发策略）： 逐个考察 Server，如果 Server 断路器打开，则忽略，再选择其中并发连接最低的 Server
AvailabilityFilteringRule （可用过滤策略）： 过滤掉一直连接失败并被标记为 circuit tripped 的 Server，过滤掉那些高并发连接的 Server（active connections 超过配置的网值）
ResponseTimeWeightedRule （响应时间加权策略）： 根据 Server 的响应时间分配权重。响应时间越长，权重越低，被选择到的概率就越低；响应时间越短，权重越高，被选择到的概率就越高。这个策略很
贴切，综合了各种因素，如：网络、磁盘、IO等，这些因素直接影响着响应时间
ZoneAvoidanceRule （区域权衡策略）： 综合判断 Server 所在区域的性能和 Server 的可用性轮询选择 Server，并且判定一个 AWS Zone 的运行性能是否可用，剔除不可用的 Zone 中的所有 Server

主要思想

现在我们假设一下,服务提供者响应非常缓慢,那么消费者对提供者的请求就会被强制等待,直到服务返回.
在高负载场景下,如果不做任何处理,这种问题很可能造成所有处理用户的请求的线程都被耗尽.
而不能响应用户的进一步请求.

如果是微服务工程,则很有可能出现服务雪崩效应

什么是雪崩效应:

在微服务架构中,根据业务来拆分成一个个的服务,服务与服务之间可以相互调用,在spring cloud 可以用RestTemplate + ribbon 或feign来调用.
为了保证其高可用,单个服务通常会集群部署,由于网络原因或者自身原因,服务并不能保证100%可用,如果单个服务出现问题,调用这个服务就会出现线程阻塞,
此时如果有大量请求涌入,servlet容器的线程资源会被消耗完毕,导致服务瘫痪.服务与服务之间的依赖性,故障会传播,会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果,
这就是服务故障的雪崩效应.如果不懂,请看下文:

而此时,A服务的流量波动很大,流量经常突然性增加.那么在这种情况下,就算A服务能扛得住请求,B服务和C服务未必能扛得住这突发的请求.
此时,如果C服务因为扛不住请求,变得不可用,那么B服务的请求也会阻塞,慢慢耗尽B服务的线程资源,B服务就会变得不可用.紧接着,A也会不可用,
这个过程用图来说明,如下:

如上图所示,一个服务失败,导致整条链路的服务都失败的情形,我们称之为服务雪崩.

解决的方法

如何解决:

超时机制
通过网络请求其他服务时,都必须设置超时,征程情况下,一个远程调用一般在几十毫秒被就返回了,
当依赖的服务不可用或者因为网络问题,响应时间将会变的很长,而通常情况下,一次远程调用对应了一个线程,
如果响应太慢,那么这个线程得不到释放,而线程对应了系统资源,如果大量的线程得不到释放,并且越积越多.
服务资源就会被耗尽,从而导致资源服务不可用,所以必须为每个请求设置超时时间,如果超时,则释放线程资源.

熔断器模式
试想一下,家庭如果没有断路器,电流过载了(例如:功率过大,电线短路),电路不断开的话,电路就会升温,甚至是烧断电路,起火.
有了断路器之后,当电流过载时,会自动切断电路(跳闸).从而保护了整条电路与家庭的安全.当电流过载的问题解决后,只要将
关闭断路器,电路就又可以工作了.

同样的道理,当依赖的服务有大量超时时,再让新的请求去访问已经没有太大意义,只会无畏的消耗现有的资源.
譬如我们设置了超时时间为1秒,如果短时间内有大量请求,在1秒内都得不到响应,就往往意味着异常,此时就没有必要让更多
的请求去访问这个服务了,我们应该使用断路器避免资源浪费.

段利器可以实现快速失败,如果它在一段时间内侦测到许多类似的错误(比如超时),就会强迫其后续的多个调用快速失败,不再
请求所依赖的服务,从而方式应用程序不断的尝试执行可能失败的操作.这样因应用程序可以继续执行而不用等待修正错误,或
浪费CPU时间去等待长时间的超时.断路器可以使用因共用程序能够诊断错误是否已修正,如果已经修正,则应用程序会再次尝试
调用操作.

断路器模式就像是那些容易导致错误的操作的一种代理,这种代理能够记录最近调用发生错误的次数,然后决定适用于需操作继续
或立即返回错误.

实现断路器的思路:
1.监控 监控总共请求多少次,有多少次失败,假设失败率为多少,断路器打开
2.状态 打开,关闭,断开
3.分流
4.自我修复(状态的切换)

代码实现

1.在pom.xml中

2.主启动类

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableFeignClients
@EnableHystrix
public class LearnerApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(LearnerApplication.class,args);
}
}

3.方法级容错回调

//获取考试试卷试题列表(用于学生讲解,带答案)
@RequestMapping(value = “/getAnswerQuestionStudentList”,method = RequestMethod.POST,name = “PROFILE”)
@HystrixCommand(fallbackMethod = “getAnswerQuestionStudentListFallBack”,commandProperties = {
@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.CIRCUIT_BREAKER_ENABLED,value = “true”), //开启熔断
@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.EXECUTION_ISOLATION_STRATEGY, value = “SEMAPHORE”), //隔离策略: 线程模式,信号量模式
@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.CIRCUIT_BREAKER_REQUEST_VOLUME_THRESHOLD,value=“1”),//请求数量达到10个后才计算
@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.CIRCUIT_BREAKER_ERROR_THRESHOLD_PERCENTAGE,value = “1”),//错误率
@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.CIRCUIT_BREAKER_SLEEP_WINDOW_IN_MILLISECONDS, value = “1000”)//当满足请求数量和 错误率后,会在这个时间内随机拿取一个请求查看是否成功,成功则正常运行,否则继续运行该后备方法
})
public Result getAnswerQuestionStudentList(@RequestBody Exam exam){
return studentExamService.getAnswerQuestionStudentList(exam);
}

public Result getAnswerQuestionStudentListFallBack(Exam exam){
return new Result(ResultCode.FAIL,“请求错误,服务调用失败,启用后备方法”);
}

在服务端中写入错误
//试卷讲解时的数据集合
@RequestMapping(value = “/getQuestionExamTeacherList”,method = RequestMethod.POST,name = “API-EXAM-EXPLAIN”)
public Result getQuestionExamTeacherList(@RequestBody Exam exam){
int i = 1 / 0;
return examService.getQuestionExamList(exam);
}

关闭全局异常
//@ControllerAdvice //controller层的增强器: 捕获controller层抛出的异常
public class BaseExceptionHandler {
//do something …
}

三.实现思路(Feign回调)

com.jwxt.clients.fallback.UserClientFallback
@Component
public class UserClientFallback implements UserClient {

//省略其他接口实现....
@Override
public Result getQuestionExamTeacherList(Exam exam) {
return new Result(ResultCode.FAIL,"启动了userClient实现类的后备方法");
}

}

com.jwxt.clients.UserClient
@FeignClient(name = “JWXT-TEACHER”,fallback = UserClientFallback=.class)
public interface UserClient {
//do something …
}

四.实现思路(Feign回调工厂)

配置断路器

hystrix:
command:
default:
circuitBreaker:
enabled: true #启动断路器
requestVolumeThreshold: 10 #请求数达到后才计算
sleepWindowInMilliseconds: 10000 #休眠时间
errorThresholdPercentage: 50 #错误率
execution:
isolation:
thread:
timeoutInMilliseconds: 5000 #设置请求超时时间（默认是一秒） 超时后会走后备方法

com.jwxt.clients.fallback.UserClientFallbackFactory

package com.jwxt.clients.fallback;

import com.jwxt.clients.UserClient;
import com.jwxt.entity.academic.Exam;
import com.jwxt.response.Result;
import com.jwxt.response.ResultCode;
import com.jwxt.vo.QuestionVo;
import feign.hystrix.FallbackFactory;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory {

private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(UserClientFallbackFactory.class);
@Override
public UserClient create(Throwable e) {
LOGGER.warn("错误服务回调:{}",e.getMessage());
return new UserClient() {
//省略其他接口实现...
@Override
public Result getQuestionExamTeacherList(Exam exam) {
return new Result(ResultCode.FAIL,"启动了回调工厂");
}
};
}

}

@FeignClient(name = “JWXT-TEACHER”,fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class)
public interface UserClient {
//do something …
}

注意: fallback 与 fallbackFactory 不能同时存在

五. 禁用Feign的Hystrix

方式一:

application.yml
feign.hystrix.enabled=false

方式二:

通过代码的方式禁用某个客户端

@Configuration
public class FeignConfiguration {
@Bean
@Scope(“prototype”)
public Feign.Builder feignBuilder() {
return Feign.builder();
}
}

最后

以上就是优美砖头为你收集整理的spring cloud 容错主要思想配置断路器的全部内容，希望文章能够帮你解决spring cloud 容错主要思想配置断路器所遇到的程序开发问题。

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