Spring Cloud Gateway （二）熔断、降级、限流
1.熔断降级：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。
2.限流：网关上有大量请求，对指定服务进行限流，可以很大程度上提高服务的可用性与稳定性，限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或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以拒绝服务、排队或等待、降级。
3.Spring Cloud Gateway 集成熔断、限流
1.在前篇博客代码的基础上集成 Hystrix 熔断降级，引用hystrix依赖，在filters下加入熔断降级配置，设置降级后返回的路由，同时配置默认使用信号量隔离、3秒主动超时
<!-- 熔断、降级 --> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId> </dependency> 12345复制代码
application.yml
filters:
# 熔断降级配置
- name: Hystrix
args:
name : default
fallbackUri: 'forward:/defaultfallback'
# hystrix 信号量隔离，3秒后自动超时
hystrix:
command:
default:
execution:
isolation:
strategy: SEMAPHORE
thread:
timeoutInMilliseconds: 3000
shareSecurityContext: true
1234567891011121314151617复制代码
新建一个DefaultHystrixController 的RestController，内容如下：
/**
* 默认降级处理
*/
@RestController
public class DefaultHystrixController {
@RequestMapping("/defaultfallback")
public Map<String,String> defaultfallback(){
System.out.println("降级操作...");
Map<String,String> map = new HashMap<>();
map.put("resultCode","fail");
map.put("resultMessage","服务异常");
map.put("resultObj","null");
return map;
}
}
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同时在consumer-service的IndexController中添加一个timeout方法，让线程睡5秒，大于网关中设置超时的3秒，因此会触发熔断降级，代码如下：
@RestController
public class IndexController {
@RequestMapping("/hello")
public String hello(String name){
return "hi " + name;
}
@RequestMapping("/timeout")
public String timeout(){
try{
//睡5秒，网关Hystrix3秒超时，会触发熔断降级操作
Thread.sleep(2000);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
return "timeout";
}
}
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启动项目，访问 http://localhost:9999/consumer/timeout ，结果如下，触发了降级
把网关的超时配置改为6000，也就是6秒，重启网关，再次访问 http://localhost:9999/consumer/timeout ，结果正常返回，网关上集成了 Hystrix 熔断降级，可以覆盖大部分后端服务不可用场景
-
2.集成限流，Spring Cloud Gateway默认集成了Redis限流，可以对不同服务做不同维度的限流，如：IP限流、用户限流 、接口限流
本文演示的是 IP限流 ，先添加redis依赖，添加KeyResolver，再添加配置，需启动redis
<!-- 限流 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId> </dependency> 12345复制代码
通过KeyResolver来指定限流的Key，新建一个 RateLimiterConfig 类，IP限流代码如下：
/**
* 路由限流配置
* @author zhuyu
* @date 2019/1/15
*/
@Configuration
public class RateLimiterConfig {
@Bean(value = "remoteAddrKeyResolver")
public KeyResolver remoteAddrKeyResolver() {
return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress());
}
}
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application.yml下添加限流配置：
spring:
redis:
host: localhost
filters:
# redis限流 ， filter名称必须是RequestRateLimiter
- name: RequestRateLimiter
args:
# 使用SpEL名称引用Bean，与上面新建的RateLimiterConfig类中的bean的name相同
key-resolver: '#{@remoteAddrKeyResolver}'
# 每秒最大访问次数
redis-rate-limiter.replenishRate: 20
# 令牌桶最大容量
redis-rate-limiter.burstCapacity: 20
12345678910111213复制代码
filter名称必须是RequestRateLimiter
redis-rate-limiter.replenishRate：允许用户每秒处理多少个请求
redis-rate-limiter.burstCapacity：令牌桶的容量，允许在一秒钟内完成的最大请求数
key-resolver：使用SpEL按名称引用bean
-
3.测试网关是否做到了限流，使用 jmeter 测试工具，测试配置如下，100个线程，2秒内，循环2次，总共200个请求，请求地址： http://localhost:9999/consumer/hello?name=zy
第一次设置限流数 2、10
redis-rate-limiter.replenishRate: 2
redis-rate-limiter.burstCapacity: 10
测试结果如下，只有14个请求响应回去，其他全被拒绝了
第二次设置限流数 20、20
redis-rate-limiter.replenishRate: 20
redis-rate-limiter.burstCapacity: 20
测试结果如下，有大量请求进行了响应，部分拒绝
给出redis的限流时 key与value 变化
还可以使用用户限流、接口限流
用户限流，使用这种方式限流，请求路径中必须携带userId参数
@Bean
KeyResolver userKeyResolver() {
return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("userId"));
}
1234复制代码
接口限流，获取请求地址的uri作为限流key
@Bean
KeyResolver apiKeyResolver() {
return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getPath().value());
}
1234复制代码
在真实场景中，限流数的调整需要依赖配置中心，当网站做活动时，动态调整限流数，新服务上线时，通过配置中心做动态路由等
代码已上传至码云， 源码 ，项目使用的版本信息如下：
- SpringBoot 2.0.6.RELEASE - SpringCloud Finchley.SR2 12复制代码
正文到此结束
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