SpringCloud.服务限流与熔断

在昨天的基础上增加代码

一、限流

限流的目的是通过对并发访问 / 请求进行限速或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可由 拒绝服务 ，就是定向到错误页或友好的展示页，排队或等待。

限流可以保障我们的 API 服务对所有用户的可用性，也可以防止网络攻击。在高并发的应用中，限流是一个绕不开的话题。

令牌桶算法

令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。

 

QPS

每秒请求数，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。

提高带宽

1、Gateway限流的实现

①、pom.xml（gateway）

降版本，

Spring Cloud Gateway 官方提供了 RequestRateLimiterGatewayFilterFactory 类，使用 redis 和 lua 脚本来实现令牌桶的方式。

导入依赖

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-data-redis-reactive

Gateway 通过内置的 RequestRateLimiter 过滤器实现限流，使用令牌桶算法，借助 Redis 保存中间数据。用户可通过自定义KeyResolver 设置限流维度。

·对请求的目标 URL 进行限流

·对来源 IP 进行限流

·特定用户进行限流

②、application.yml

添加 redis 配置 ：

  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    # password: 123
    database: 0

如果 redis 连接失败，限流功能将不能开启。因为没有 redis 作为容器来保存令牌，限流功能自然就失效了。

可以将 redis 的配置信息保存到 nacos 中，通过添加 nacos 配置中心客户端的方式进行读取

③、增加请求限流配置类

RequestRateLimiterConfig ：

package com.mwy.code;

import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.KeyResolver;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import reactor.core.publisher.Mono;

/**
 * 请求限流配置
 */
@Configuration
public class RequestRateLimiterConfig {

    /**
     * 按IP来限流
     */
    @Bean
    @Primary
    public KeyResolver ipAddrKeyResolver() {
        return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress());
    }

    /**
     * 按用户限流
     */
    @Bean
    KeyResolver userKeyResolver() {
        return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("user"));
    }

    /**
     * 按URL限流,即以每秒内请求数按URL分组统计，超出限流的url请求都将返回429状态
     *
     * @return
     */
    @Bean
    KeyResolver apiKeyResolver() {
        return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getPath().toString());
    }

}

④、application.yml

关掉自定义配置

添加限流配置

- name: RequestRateLimiter
  args:
    #用于限流的键的解析器的 Bean 对象的名字,使用 SpEL表达式根据#{@beanName}获取Bean对象
    key-resolver: '#{@ipAddrKeyResolver}'
    #令牌桶填充速率，允许用户每秒处理多少个请求
    redis-rate-limiter.replenishRate: 10
    #令牌桶总容量，允许在一秒钟内完成的最大请求数
    redis-rate-limiter.burstCapacity: 20

注掉这个依赖,与版本有问题，这个依赖是用来读取远程nacos配置

 ⑤、测试从网关访问

说明我们已经通过网关访问到消费者了

 2、压力测试

知乎好的文章：

压力测试是每一个 Web 应用程序上线之前都需要做的一个测试，他可以帮助我们发现系统中的瓶颈问题，减少发布到生产环境后出问题的几率

预估系统的承载能力，使我们能根据其做出一些应对措施。所以压力测试是一个非常重要的步

我们虽然访问成功了，但是并不知道有没有限流，所以进行压力测试；

解压：

①、apache-jmeter-5.2.1->bin->双击打开：jmeter.bat

改为中文

  ②、进行压力测试

添加线程组，模拟多个人去访问

 并不知道运作的对象是谁，所以添加HTTP请求

 添加查看请求结果：

 ③、进行压力测试

HTTP请求中点击启动：选择no

 表格查看运行结果：代码中允许访问人数为10人，最大访问人数为20人，超过允许访问请求就会变为红色：

二、熔断

知乎好的文章：服务降级与服务熔断区别 - 知乎

在分布式系统中，网关作为流量的入口，大量请求进入网关，向后端远程系统或服务发起调用，后端服务不可避免的会产生调用失败（超时或者异常），失败时不能让请求堆积在网关上，需要快速失败并返回回去，

这就需要在网关上做熔断、降级操作。

1、增加熔断的依赖

2020版左右的idea熔断就已经停止了，可以进行降版本操作，还可以进行

sentinel （史上最全+入门教程） - 疯狂创客圈 - 博客园

降级操作在上面就已经写好了

    org.springframework.cloud
    spring-cloud-starter-netflix-hystrix

2、application.yml

增加熔断配置

            - name: Hystrix
              args:
                name: fallback
                fallbackUri: forward:/fallback

 转发，新建填写路径

3、新建TestController类

package com.mwy.code;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@RestController
public class TestController {

    @RequestMapping("fallback")
    public Object fallback(){
        Map map=new HashMap<>();
        map.put("code","204");
        map.put("msg","服务已降级");
        return map;
    }
}

4、测试

①、正常访问

 ②、关闭消费者服务服务

 熔断成功