hystrix

前言 上篇文章中，简单介绍了 如何在SpringCloud项目中接入Nacos作为注册中心 ，其中服务消费者是通过RestTemplate+Ribbon的方式来进行服务调用的。 实际上在日常项目中服务间调用大都用的是 OpenFeign , OpenFeign自身整合了Ribbon和Hystrix，为服务调用提供了更优雅的方式 那么接入了Nacos之后，服务调用还能用这一套吗？ 通过我在公司项目上的试水，这个大胆的设想是完全没问题的 本文在上一篇文章中的项目工程基础上 ，进行测试和演示，文章地址： 在SpringCloud项目中接入Nacos作为注册中心 <!-- more --> 创建项目 打开之前创建的工程Nacos，目前已经有两个子工程： nacos-provide：服务提供者 nacos-consumer：服务消费者（RestTemplate+Ribbon服务调用） 同样的操作，在Nacos项目下继续创建一个Springboot项目名为nacos-feign，创建时添加OpenFeign的依赖，如图： nacos-fegin的pom.xml文件如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www

Caused by: java.lang.IllegalStateException: PathVariable annotation was empty on param 1 . at feign.Util.checkState(Util.java: 128) ~[feign-core-9.5.0 .jar:na] at org.springframework.cloud.netflix.feign.annotation.PathVariableParameterProcessor.processArgument(PathVariableParameterProcessor.java: 51) ~[spring-cloud-netflix-core-1.4.4.RELEASE.jar:1.4.4 .RELEASE] at org.springframework.cloud.netflix.feign.support.SpringMvcContract.processAnnotationsOnParameter(SpringMvcContract.java: 238) ~[spring-cloud-netflix-core-1.4.4.RELEASE.jar:1.4.4 .RELEASE] at feign.Contract$BaseContract

一、Feign简介 Feign是一个声明式的伪Http客户端，它使得写Http客户端变得更简单。使用Feign，只需要创建一个接口并注解。它具有可插拔的注解特性，可使用Feign 注解和JAX-RS注解。Feign支持可插拔的编码器和解码器。Feign默认集成了Ribbon，并和Eureka结合，默认实现了负载均衡的效果。 简而言之： Feign 采用的是基于接口的注解 Feign 整合了ribbon，具有负载均衡的能力 整合了Hystrix，具有熔断的能力 二、准备工作 继续用上一节的工程， 启动eureka-server，端口为8761; 启动service-hi 两次，端口分别为8762 、8773. 三、创建一个feign的服务 　　创建feign服务后，配置文件的配置 eureka: client: serviceUrl: defaultZone: http: // localhost:8761/eureka/ server: port: 8765 spring: application: name: service -feign 在程序的启动类ServiceFeignApplication ，加上 @EnableFeignClient s注解开启Feign的功能： @SpringBootApplication @EnableEurekaClient

声明式服务调用：Spring Cloud Feign 　　Feign基于Netflix Feign实现，整合了Spring Cloud Ribbon和Spring Cloud Hystrix，除了提供这两者的强大功能之外，它还提供了一种声明式的Web服务客户端定义方式。 　　在使用Spring Cloud Ribbon时，通常都会利用它对RestTemplate的请求拦截来实现对依赖服务的接口调用，而RestTemplate已经实现了对HTTP请求的封装处理，形成了一套模板化的调用方法。在实际开发中，由于对服务依赖的调用可能不止一处，往往一个接口被多处调用，所以通常都会针对各个微服务自行封装一些客户端类来包装这些依赖服务的调用。Spring Cloud Feign在RestTemplate的基础上做了进一步的封装，由它来帮助我们定义和实现依赖服务接口的定义。在Spring Cloud Feign的实现下，我们只需创建一个接口并用注解的方式来配置它，即可完成对服务提供方的接口绑定，简化了在使用Spring Cloud Ribbon时自行封装服务调用客户端的开发量。 1. 启动注册中心和demo-member实例，创建demo-customer-feign工程，骨架选择quickstart。 2. 加入相关依赖： 3. 编写启动类： 4. 定义MemberService接口，通过

如何实现 Go 的并发控制，浏览了一下 hystrix 库的代码，看看别人是怎么实现的。 通过带有 buffer 的 channel 来实现的控制并发。因为 channel 的特性是，当 buffer 满了之后，程序会阻塞。设计上，分成2步： 初始化固定长度的 channel ，并用特定的对象将它塞满（推荐空对象）。 处理程序从 channel 中读取对象，读取到对象后，程序开始处理。处理完成后，重新将对象塞回 channel 。 错误率/正常请求数量是怎么统计的呢？ 对时间进行分片，比方说， 500ms 作为一个时间分片。系统保存一个 map 结构， key 表示具体的分片， value 表示处理成功的请求。在 hystrix 中， key 是当前的时间戳。 如果我们要统计 10s 内的正常请求数量，只需要对这个 map 做过滤，过滤出 10s 内的分片，把它们的值相加。当然，要及时清空旧的 key ，避免 map 数据量过大。 结合上一篇说的 《频率控制》 ，这一节引入了新的设计频率控制的想法。不仅仅可以通过 ZSet 结构来设计，还可以通过 Hash ，甚至是 KV 也可以实现。 控制并发/请求错误率 有什么用呢？在微服务中，如果我们能通过请求的错误率，来调整并发，能很好的保护下游系统。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u

Sentinel 是什么？官网： https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/介绍 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。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。 Sentinel 具有以下特征: 丰富的应用场景 ：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。 完备的实时监控 ：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。 广泛的开源生态 ：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。 完善的 SPI 扩展点 ：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。 Sentinel 的主要特性： Sentinel 基本概念: 资源: 　　 资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容

Sentinel是什么 Sentinel的官方标题是：分布式系统的流量防卫兵。从名字上来看，很容易就能猜到它是用来作服务稳定性保障的。对于服务稳定性保障组件，如果熟悉Spring Cloud的用户，第一反应应该就是Hystrix。但是比较可惜的是Netflix已经宣布对Hystrix停止更新。那么，在未来我们还有什么更好的选择呢？除了Spring Cloud官方推荐的resilience4j之外，目前Spring Cloud Alibaba下整合的Sentinel也是用户可以重点考察和选型的目标。 Sentinel的功能和细节比较多，一篇内容很难介绍完整。所以下面我会分多篇来一一介绍Sentinel的重要功能。本文就先从限流入手，说说如何把Sentinel整合到Spring Cloud应用中，以及如何使用Sentinel Dashboard来配置限流规则。通过这个简单的例子，先将这一套基础配置搭建起来。 使用Sentinel实现接口限流 Sentinel的使用分为两部分： sentinel-dashboard：与hystrix-dashboard类似，但是它更为强大一些。除了与hystrix-dashboard一样提供实时监控之外，还提供了流控规则、熔断规则的在线维护等功能。 客户端整合：每个微服务客户端都需要整合sentinel的客户端封装与配置

本项目的笔记和资料的Download，请点击这一句话自行获取。 day01-springboot（理论篇） ； day01-springboot（实践篇） day02-springcloud（理论篇一) ； day02-springcloud(理论篇二) ； day02-springcloud(理论篇三) ； day02-springcloud(理论篇四) ； day03-springcloud(Hystix，Feign) ； day03-springcloud(Zuul网关） 14 微服务电商【黑马乐优商城】：day03-springcloud 0.学习目标 会配置Hystix熔断 会使用Feign进行远程调用 能独立搭建Zuul网关 能编写Zuul的拦截器 1.Hystix Hystix，即熔断器。 主页： https://github.com/Netflix/Hystrix/ Hystix是一个延迟和容错库，用于隔离访问远程服务、第三方库，防止出现级联失败。 1.2.熔断器的工作机制： 正常工作的情况下，客户端请求调用服务API接口： 当有服务出现异常时，直接进行失败回滚，服务降级处理： 当服务繁忙时，如果服务出现异常，不是粗暴的直接报错，而是返回一个友好的提示，虽然拒绝了用户的访问，但是会返回一个结果。 这就好比去买鱼，平常超市买鱼会额外赠送杀鱼的服务。等到逢年过节

本篇文章为系列文章，未读第一集的同学请猛戳这里： Spring Cloud 系列之 Gateway 服务网关（一） Spring Cloud 系列之 Gateway 服务网关（二） 本篇文章讲解 Gateway 网关过滤器和全局过滤器以及自定义过滤器。 　　 过滤器 　　 　　Spring Cloud Gateway 根据作用范围划分为 GatewayFilter 和 GlobalFilter ，二者区别如下： GatewayFilter ：网关过滤器，需要通过 spring.cloud.routes.filters 配置在具体路由下，只作用在当前路由上或通过 spring.cloud.default-filters 配置在全局，作用在所有路由上。 GlobalFilter ：全局过滤器，不需要在配置文件中配置，作用在所有的路由上，最终通过 GatewayFilterAdapter 包装成 GatewayFilterChain 可识别的过滤器，它为请求业务以及路由的 URI 转换为真实业务服务请求地址的核心过滤器，不需要配置系统初始化时加载，并作用在每个路由上。 　　 网关过滤器 GatewayFilter 　　 　　点击链接观看： 网关过滤器视频 （获取更多请关注公众号「哈喽沃德先生」） 　　 　　网关过滤器用于拦截并链式处理 Web 请求，可以实现横切与应用无关的需求，比如

Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵初探 Springboot: 2.1.6.RELEASE SpringCloud: Greenwich.SR1 如无特殊说明，本系列文章全采用以上版本 [TOC] 1. Sentinel 是什么？ Sentinel 是阿里中间件团队研发的面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件，最近正式开源。Sentinel 主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。讲到这里，可能很多人会有疑问：Sentinel 和之前常用的熔断降级库 Netflix Hystrix 有什么异同呢？如果不清楚什么是Hystrix的，可以看我签名的文章 跟我学SpringCloud | 第四篇：熔断器Hystrix 。 下面我们通过一张表格来了解一下Sentinel和Hystrix的区别： Sentinel Hystrix 隔离策略 基于并发数 线程池隔离/信号量隔离 熔断降级策略 基于响应时间或失败比率 基于失败比率 实时指标实现 滑动窗口 滑动窗口（基于 RxJava） 规则配置 支持多种数据源 支持多种数据源 扩展性 多个扩展点 插件的形式 基于注解的支持 支持 支持 调用链路信息 支持同步调用 不支持 限流 基于 QPS / 并发数，支持基于调用关系的限流 不支持