Bulkhead

Bulkhead一般用于服务调用客户端,用于限定对特定的服务的并发请求数量,起到一下作用:
1、防⽌下游依赖被并发请求冲击
2、防⽌发⽣连环故障

1、配置规则“order”

//允许最大的并发数量
resilience4j.bulkhead.backends.order.max-concurrent-call=1
//阻塞线程的最大时间量
resilience4j.bulkhead.backends.order.max-wait-time=5

2、注解方式使用

@PostMapping("/order")
@io.github.resilience4j.circuitbreaker.annotation.CircuitBreaker(name = "order")
@io.github.resilience4j.bulkhead.annotation.Bulkhead(name = "order")
public CoffeeOrder createOrder() {
NewOrderRequest orderRequest = NewOrderRequest.builder()
.customer("Li Lei")
.items(Arrays.asList("capuccino"))
.build();
CoffeeOrder order = coffeeOrderService.create(orderRequest);
log.info("Order ID: {}", order != null ? order.getId() : "-");
return order;
}

3、使用配置注册方式

        private CircuitBreaker circuitBreaker;
private Bulkhead bulkhead; //构造方法
public CustomerController(CircuitBreakerRegistry circuitBreakerRegistry,
BulkheadRegistry bulkheadRegistry) {
circuitBreaker = circuitBreakerRegistry.circuitBreaker("order");
bulkhead = bulkheadRegistry.bulkhead("order");
} @GetMapping("/menu")
public List<Coffee> readMenu() {
return Try.ofSupplier(
Bulkhead.decorateSupplier(bulkhead,
CircuitBreaker.decorateSupplier(circuitBreaker,
() -> coffeeService.getAll())))
.recover(CircuitBreakerOpenException.class, Collections.emptyList())
.recover(BulkheadFullException.class, Collections.emptyList())
.get();
}

RateLimiter

RateLimiter用于限制特定时间段内的执⾏次数,一般用于服务提供方,保护自己不受到冲击。

1、配置限流策略-“order”

//一个限制周期内可访问次数
resilience4j.ratelimiter.limiters.order.limit-for-period=3
//限制周期,每个周期之后,速率限制器将重置回limitForPeriod值
resilience4j.ratelimiter.limiters.order.limit-refresh-period-in-millis=30000
//线程等待允许执行时间
resilience4j.ratelimiter.limiters.order.timeout-in-millis=1000
//开启时间订阅
resilience4j.ratelimiter.limiters.order.subscribe-for-events=true
//开启监控监控
resilience4j.ratelimiter.limiters.order.register-health-indicator=true

2、使用注解方式

@PostMapping(path = "/", consumes = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE,
produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE)
@ResponseStatus(HttpStatus.CREATED)
@io.github.resilience4j.ratelimiter.annotation.RateLimiter(name = "order")
public CoffeeOrder create(@RequestBody NewOrderRequest newOrder) {
log.info("Receive new Order {}", newOrder);
Coffee[] coffeeList = coffeeService.getCoffeeByName(newOrder.getItems())
.toArray(new Coffee[]{});
return orderService.createOrder(newOrder.getCustomer(), coffeeList);
}

3、使用配置注册方式

    private RateLimiter rateLimiter;
//构造方法
public CoffeeOrderController(RateLimiterRegistry rateLimiterRegistry) {
rateLimiter = rateLimiterRegistry.rateLimiter("order");
} @GetMapping("/{id}")
public CoffeeOrder getOrder(@PathVariable("id") Long id) {
CoffeeOrder order = null;
try {
order = rateLimiter.executeSupplier(() -> orderService.get(id));
log.info("Get Order: {}", order);
} catch (RequestNotPermitted e) {
log.warn("Request Not Permitted! {}", e.getMessage());
}
return order;
}

服务治理-Resilience4j(限流)的更多相关文章

  1. .NET服务治理之限流中间件-FireflySoft.RateLimit

    概述 FireflySoft.RateLimit自2021年1月发布第一个版本以来,经历了多次升级迭代,目前已经十分稳定,被很多开发者应用到了生产系统中,最新发布的版本是3.0.0. Github:h ...

  2. 服务接口API限流 Rate Limit 续

    一.前言 上一篇文章中粗浅的介绍使用Redis和基于令牌桶算法进行对服务接口API限流,本文介绍另一种算法---漏桶算法的应用.Nginx想必大家都有所了解是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器, ...

  3. Hystrix介绍以及服务的降级限流熔断

    (dubbo熔断,Hystrix问的少) 无论是缓存层还是存储层都会有出错的概率,可以将它们视同为资源.作为并发量较大的系统,假如有一个资源不可用,可能会造成线程全部 hang (挂起)在这个资源上, ...

  4. 服务接口API限流 Rate Limit

    一.场景描述 很多做服务接口的人或多或少的遇到这样的场景,由于业务应用系统的负载能力有限,为了防止非预期的请求对系统压力过大而拖垮业务应用系统. 也就是面对大流量时,如何进行流量控制? 服务接口的流量 ...

  5. Golang微服务:Micro限流、熔断

    Wrapper Wrapper提供了一种包装机制,使得在执行某方法前先执行Wrapper,优点Filter的意思:因此可以在客户端和服务器做很多功能:熔断限流.Filter.Auth等. client ...

  6. java 服务接口API限流 Rate Limit

    一.场景描述 很多做服务接口的人或多或少的遇到这样的场景,由于业务应用系统的负载能力有限,为了防止非预期的请求对系统压力过大而拖垮业务应用系统. 也就是面对大流量时,如何进行流量控制? 服务接口的流量 ...

  7. BeetleX服务网关之限流和缓存

    限流和缓存相关是网关中两个非常重要的功能,前者是保障服务更可靠地运行,后者则可以大大提高应用的吞吐能力.Beetlex.Bumblebee微服务网关提供了两个扩展插件来实现这两个功能,分别是Beetl ...

  8. Spring Cloud微服务Sentinel+Apollo限流、熔断实战总结

    在Spring Cloud微服务体系中,由于限流熔断组件Hystrix开源版本不在维护,因此国内不少有类似需求的公司已经将眼光转向阿里开源的Sentinel框架.而以下要介绍的正是作者最近两个月的真实 ...

  9. 令牌桶、漏斗、冷启动限流在sentinel的应用

    分布式系统为了保证系统稳定性,在服务治理的限流中会根据不同场景进行限流操作,常见的限流算法有: 令牌桶:可容忍一定突发流量的速率的限流,令牌桶算法的原理是系统以恒定的速率产生令牌,然后把令牌放到令牌桶 ...

随机推荐

  1. flex布局的兼容问题

    一.W3C各个版本的flex 2009 version 标志:display: box; or a property that is box-{*} (eg. box-pack) 2011 versi ...

  2. ARTS-S cmake,googletest使用

    编译gtest 下载指定tag的源代码 git clone https://github.com/google/googletest.git cd googletest git checkout ta ...

  3. Appium之UIAutomator API选择元素

    UI Automator测试框架提供了一组API来构建UI测试. 利用UI Automator API可以执行在测试设备中,打开‘设置’菜单或应用启动器等操作. UI Automator测试框架非常适 ...

  4. 【CuteJavaScript】Angular6入门项目(4.改造组件和添加HTTP服务)

    本文目录 一.项目起步 二.编写路由组件 三.编写页面组件 1.编写单一组件 2.模拟数据 3.编写主从组件 四.编写服务 1.为什么需要服务 2.编写服务 五.引入RxJS 1.关于RxJS 2.引 ...

  5. pv操作与信号量详解

    对于信号量,可以认为是一个仓库,有两个概念,容量和当前的货物个数. P操作从仓库拿货,如果仓库中没有货,线程一直等待,直到V操作,往仓库里添加了货物,为了避免P操作一直等待下去,会有一个超时时间. V ...

  6. .NET 中数据访问用的 DBHelper(Sql Server) 类

    public class DBHelper { private static string DBConnectString = "Data Source=.;Initial Catalog= ...

  7. 建议2:注意Javascript数据类型的特殊性---(4)避免误用parseInt

    parseInt是一个将字符串转换为整数得函数,与parseFloat(将字符串转换为浮点数)对应,这两种函数是JavaScript提供得两种静态函数,用于把非数字得原始值转换为数字. 在开始转换时, ...

  8. GitHub 上的 12306 抢票神器,助力回家过年

    又到周末了,不过本周末有些略微的特殊. 距离每年一次的全球最大规模的人类大迁徙活动已经只剩下一个多月了,各位在外工作一年的小伙伴大多数人又要和小编一样摩拳擦掌的对待史上最难抢的抢票活动. 然鹅,身为一 ...

  9. IDC:助力转型、深入变革:中国云专业服务市场持续升温

    来源:IDC 北京,2019 年 10 月 24 日——随着云计算在中国市场更深入和广泛的应用,与云相关的专业服务(咨询.迁移.开发与建设服务)需求旺盛.IDC 首次发布的<2019 年上半年云 ...

  10. 使用mongoshake进行oplog同步读取,解决乱码问题

    mongoshake 是个开源的用户mongo数据迁移和同步的工具,支持往各种目标源头写数据 具体:https://github.com/alibaba/MongoShake 有业务场景想把oplog ...