Resilience4j（绿类楞次）是Spring Cloud Greenwich版推荐的容错解决方案，相比Hystrix,Resilience4j专为java8以及函数式编程而设计。
Resilience4j主要提供了如下功能：
- 断流器
- 限流
- 基于信号量的隔离
- 缓存
- 限时
- 请求重试
基本用法
首先搭建一个简单的测试环境
断路器
Resilience4j提供了很多功能，不同的功能对应不同的依赖，可以按需添加
使用断路器，则首先添加断路器的依赖
io.github.resilience4j
resilience4j-circuitbreaker
0.13.2
一个正常执行的例子：
public class ResilienceTest {
@Test
public void test(){
//获取一个CircuitBreakerRegistry实例，可以调用ofDefaults获取一个CircuitBreakerRegister实例，也可以自定义属性
CircuitBreakerRegistry registry = CircuitBreakerRegistry.ofDefaults();
CircuitBreakerConfig config = CircuitBreakerConfig.custom()
//故障率阈值百分比，超过这个阈值，断路器就会打开
.failureRateThreshold(50)
//断路器保存打开的时间，在到达设置的时间之后，断路器就会进入half open状态
.waitDurationInOpenState(Duration.ofMillis(1000))
//当断路器处于half open状态时，环形缓冲区的大小
.ringBufferSizeInHalfOpenState(2)
.ringBufferSizeInClosedState(2)
.build();
CircuitBreakerRegistry r1 = CircuitBreakerRegistry.of(config);
CircuitBreaker cb1 = r1.circuitBreaker("javaboy");
CircuitBreaker cb2 = r1.circuitBreaker("javaboy2", config);
CheckedFunction0 supplier = CircuitBreaker.decorateCheckedSupplier(cb1, () -> "hello " +
"resilience4");
Try result = Try.of(supplier).map(v -> v + " hello world");
System.out.println(result.isSuccess());
System.out.println(result.get());
}
一个出异常的断路器
@Test
public void test2(){
CircuitBreakerConfig config = CircuitBreakerConfig.custom()
//故障率阈值百分比，超过这个阈值，断路器就会打开
.failureRateThreshold(50)
//断路器保存打开的时间，在到达设置的时间之后，断路器就会进入half open状态
.waitDurationInOpenState(Duration.ofMillis(1000))
//当断路器处于half open状态时，环形缓冲区的大小
.ringBufferSizeInHalfOpenState(2)
.ringBufferSizeInClosedState(2)
.build();
CircuitBreakerRegistry r1 = CircuitBreakerRegistry.of(config);
CircuitBreaker cb1 = r1.circuitBreaker("javaboy");
System.out.println(cb1.getState());//获取断路器的一个状态
cb1.onError(0, new RuntimeException());
System.out.println(cb1.getState());//获取断路器的一个状态
cb1.onError(0, new RuntimeException());
System.out.println(cb1.getState());//获取断路器的一个状态
CheckedFunction0 supplier =
CircuitBreaker.decorateCheckedSupplier(cb1, () -> "hello resilience4j");
Try result = Try.of(supplier)
.map(v -> v + " hello world");
System.out.println(result.isSuccess());
System.out.println(result.get());
}
注意，由于ringBufferSizeInClosedState的值为2，表示当有两条数据时才会去统计故障率，所以，下面的手动故障测试，至少调用两次onEorror，断路器才会打开
断路器
RateLimiter本身和前面的断路器很像。
首先添加依赖：
io.github.resilience4j
resilience4j-ratelimiter
0.13.2
限流测试：
@Test
public void test3(){
RateLimiterConfig config = RateLimiterConfig.custom()
.limitRefreshPeriod(Duration.ofMillis(1000))
.limitForPeriod(4)
.timeoutDuration(Duration.ofMillis(1000))
.build();
RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.of("javaboy", config);
CheckedRunnable checkedRunnable =
RateLimiter.decorateCheckedRunnable(rateLimiter, () -> {
System.out.println(new Date());
});
Try.run(checkedRunnable)
.andThenTry(checkedRunnable)
.andThenTry(checkedRunnable)
.andThenTry(checkedRunnable)
.onFailure(t -> System.out.println(t.getMessage()));
}
请求重试
加依赖：
io.github.resilience4j
resilience4j-retry
0.13.2
案例：
@Test
public void test4() {
RetryConfig config = RetryConfig.custom()
//重试次数
.maxAttempts(2)
//重试间隔
.waitDuration(Duration.ofMillis(500))
//重试异常
.retryExceptions(RuntimeException.class)
.build();
Retry retry = Retry.of("javaboy", config);
Retry.decorateRunnable(retry, new Runnable() {
int count = 0;
//开启了重试功能之后，run 方法执行时，如果抛出异常，会自动触发重试功能
@Override
public void run() {
if (count++ < 3) {
throw new RuntimeException();
}
}
}).run();
}
结合微服务
Retry重试，CircuitBreaker断路器，RateLimiter限流
Retry
首先创建一个SpringBoot项目，创建时，添加enreka-client依赖，使之能够注册到eureka上。
项目创建成功后，手动添加Resilience4j依赖
io.github.resilience4j
resilience4j-spring-boot2
1.3.1
io.github.resilience4j
resilience4j-circuitbreaker
io.github.resilience4j
resilience4j-ratelimiter
io.github.resilience4j
resilience4j-bulkhead
io.github.resilience4j
resilience4j-timelimiter
resilience4j-spring-boot2 中包含了 Resilience4j 的所有功能，但是没有配置的功能无法使用，需要将之从依赖中剔除掉。
在provider中的hello方法：
@Override
public String hello() {
String s = "hello javaboy:" + port;
System.out.println(s);
int i = 1 / 0;
return s;
}
接下来，在application.yml中配置retry：
resilience4j:
retry:
retry-aspect-order: 399 # 表示Retry的优先级 数值越小优先级越高
backends:
retryA:
maxRetryAttempts: 5 # 重试次数
waitDuration: 500 # 重试等待时间
exponentialBackoffMultiplier: 1.1 # 间隔乘数
retryExceptions:
- java.lang.RuntimeException
spring:
application:
name: resilience4j
server:
port: 5000
eureka:
client:
service-url:
defaultZone: http://localhost:1111/eureka
最后创建RestTemplate和HelloService
@SpringBootApplication
public class Resilience4j2Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Resilience4j2Application.class, args);
}
@Bean
RestTemplate restTemplate(){
return new RestTemplate();
}
}
@Service
@Retry(name = "retryA")
public class HelloService {
@Autowired
RestTemplate restTemplate;
public String hello(){
return restTemplate.getForObject("http://localhost:1113/hello", String.class);
}
}
@RestController
public class HelloController {
@Autowired
HelloService helloService;
@GetMapping("/hello")
public String hello() {
return helloService.hello();
}
}
访问localhost:5000/hello,回到控制台，可以看到打印出了5次hello javaboy:1113,也就是说重试了5次
CircuitBreaker
首先从依赖中删除排除CircuitBreaker。
然后在application.yml中进行配置：
resilience4j:
retry:
retry-aspect-order: 399 # 表示Retry的优先级 数值越小优先级越高
backends:
retryA:
maxRetryAttempts: 5 # 重试次数
waitDuration: 500 # 重试等待时间
exponentialBackoffMultiplier: 1.1 # 间隔乘数
retryExceptions:
- java.lang.RuntimeException
circuitbreaker:
instances:
cbA:
ringBufferSizeInClosedState: 5
ringBufferSizeInHalfOpenState: 3
waitInterval: 5000
recordExceptions:
- org.springframework.web.client.HttpServerErrorException
circuit-breaker-aspect-order: 398
spring:
application:
name: resilience4j
server:
port: 5000
eureka:
client:
service-url:
defaultZone: http://localhost:1111/eureka
配置完成后，用@CircuitBreakder注解标记相关方法：
@Service
@CircuitBreaker(name = "cbA",fallbackMethod = "error")
public class HelloService {
@Autowired
RestTemplate restTemplate;
public String hello(){
return restTemplate.getForObject("http://localhost:1113/hello", String.class);
}
public String error(Throwable t){
return "error";
}
}
@CircuitBreaker 注解中的 name 属性用来指定 circuitbreaker 配置，fallbackMethod 属性用来指定服务降级的方法，需要注意的是，服务降级方法中，要添加异常参数。
测试：
RateLimiter
RateLimiter作为限流工具，主要在服务端使用，用来保护服务端的接口
首先在provider中添加RateLimiter依赖
io.github.resilience4j
resilience4j-spring-boot2
1.3.1
io.github.resilience4j
resilience4j-circuitbreaker
io.github.resilience4j
resilience4j-bulkhead
io.github.resilience4j
resilience4j-timelimiter
接下来，在 provider 的 application.properties 配置文件中，去配置 RateLimiter
# 这里配置每秒钟处理一个请求
resilience4j.ratelimiter.limiters.rlA.limit-for-period=1
resilience4j.ratelimiter.limiters.rlA.limit-refresh-period=1s
resilience4j.ratelimiter.limiters.rlA.timeout-duration=1s
为了查看请求效果，在provider的HelloController中打印每一个请求的时间
@Override
@RateLimiter(name = "rlA")
public String hello() {
String s = "hello javaboy:" + port;
System.out.println(new Date());
return s;
}
这里通过 @RateLimiter 注解来标记该接口限流。
配置完成后，重启 provider。
然后，在客户端模拟多个请求，查看限流效果：
@GetMapping("/hello")
public String hello() {
for (int i = 0; i < 5; i++) {
restTemplate.getForObject("http://localhost:1113/hello", String.class);
}
return "success";
}
效果图：
服务监控
微服务由于服务数量众多，所以出故障的概率很大，这种时候不能单纯的依靠人肉运维。早期的spring cloud中，服务监控主要使用Hystrix Dashboard,集群数据库监控使用Turbine.
在Greenwich版本中，官方建议监控工具使用Micrometer。
Micrometer:
- 提供了度量指标，例如timers,counters
- 一揽子开箱即用的解决方案，例如缓存，类加载器，垃圾收集等等。
新建一个spring boot项目，添加web和Actuator依赖。项目创建成功后，添加如下配置，开启所有端点：
management.endpoints.web.exposure.include=*
然后就可以在浏览器查看项目的各项运行数据，但是这些数据都是JSON格式
我们需要一个可视化工具来展示这些JSON数据，这里主要和大家介绍Prometheus
Prometheus(普罗米修斯)
安装
wget
https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.16.0/prometheus-
2.16.0.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf prometheus-2.16.0.linux-amd64.tar.gz
解压完成后，配置一下数据路径和要监控的服务地址：
cd prometheus-2.16.0.linux-amd64/
vi prometheus.yml
修改 prometheus.yml 配置文件，主要改两个地方，一个是数据接口，另一个是服务地址：
接下来，将 Prometheus 整合到 Spring Boot 项目中。
首先加依赖：
io.micrometer
micrometer-registry-prometheus
然后在 application.properties 配置中，添加 Prometheus 配置：
management.endpoints.web.exposure.include=*
management.endpoint.prometheus.enabled=true
management.metrics.export.prometheus.enabled=true
management.endpoint.metrics.enabled=true
接下来启动 Prometheus。
启动命令：
./prometheus --config.file=prometheus.yml
启动成功后，浏览器输入 http://192.168.91.128:9090 查看 Prometheus 数据信息。
Grafana
Grafana：https://grafana.com/grafana/download?platform=linux