第十二章 ： Spring Cloud 使用Resilience4j实现熔断、限流

已于 2024-01-17 15:22:56 修改
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分类专栏： Spring Cloud/dubbo微服务实践 文章标签： spring cloud Resilience4j
于 2024-01-17 15:21:37 首次发布
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本文详细介绍了Spring Cloud如何使用Resilience4j实现熔断和限流，涵盖了Resilience4j的概述、核心组件、引入方式以及在客户端Feign中的应用。文章讨论了Resilience4j与Hystrix的对比，强调了Resilience4j的轻量级、模块化和易用性，同时指出了两者的优缺点。

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第十二章 ： Spring Cloud 使用Resilience4j实现熔断、限流

前言

本章知识点：全面地介绍Spring Cloud Resilience4j的相关知识点，包括Resilience4j概述、核心组件引入方式，应用场景以及优缺点，重点介绍了 Spring Cloud 使用Resilience4j在客户端Feign中实现熔断、限流的基础用法和实战技巧。

Springboot 2.3.12.RELEASE,spring cloud Hoxton.SR12,spring cloud alibaba 2.2.9.RELEASE

Spring Cloud Resilience4j 概述

Resilience4j是什么？

Resilience4j是一个轻量级的容错库，其灵感来自Hystrix，但专为Java 8和函数式编程所设计。Resilience4j的发展历史可以追溯到2018年，其初衷是为了提供一个更加轻量级、简单易用的容错解决方案。

在Spring Cloud Greenwich版本中，官方已经给出了Hystrix的替代方案，Resilience4j就是其中之一。Resilience4j的设计理念是简单、轻量级和可扩展，它只使用Vavr库（前身是Javaslang），没有

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Chapter24：高可用组件resilience4j实现熔断、降级、限流
天然玩家的博客
12-28 1337
分布式系统中，服务间调用会出现失败、超时等异常情况。 为保证系统正常运行和稳定（避免级联故障，提高系统的高可用）， 熔断机制是一种有效的解决方案。当分布式系统中某些服务不可用或者响应时间过长（超过某个阈值：忍耐），对服务进行熔断处理（熔断该节点，处理降级，返回预设的提示信息，保证调用方及时获取响应）。 常用的熔断组件：Hystrix已进入维护阶段，SpringCloud2020.0.3版本使用了新的熔断组件：Resilience4j。本章围绕Resilience4j实现熔断、限流测试。
使用 Resilience4j 实现服务熔断的 Spring Cloud 应用（Java）
CodeShiftZ的博客
09-14 152
接下来，我们将创建一个 Spring Boot 应用，并添加一个 RESTful 服务用于演示服务熔断的实现。在分布式系统中，当某个服务出现故障或延迟时，服务熔断可以防止故障的扩散，保护系统的可用性和稳定性。在本文中，我们将介绍如何使用 Resilience4j 在 Spring Cloud 应用中实现服务熔断。当 “userService” 服务出现故障或延迟时，Resilience4j 将根据配置的参数进行熔断操作，并调用降级方法返回预设的响应。需要注意的是，上述代码中的配置和示例仅用于演示目的。
SpringBoot 服务接口限流
小熊
12-24 5726
前言   在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。限流可以认为服务降级的一种，限流通过限制请求的流量以达到保护系统的目的。   一般来说，系统的吞吐量是可以计算出一个阈值的，为了保证系统的稳定运行，一旦达到这个阈值，就需要限制流量并采取一些措施以完成限制流量的目的。比如：延迟处理，拒绝处理，或者部分拒绝处理等等。否则，很容易导致服务器的宕机。 常见限流算法 计数器限流   计数器限流算法是最为简单粗暴的解决方案，主要用来限制总并发数，比如数据库连接池大小、线程池大小、接口访问并
服务容错治理框架resilience4j&sentinel基础应用---微服务的限流/熔断/降级解决方案
ulting优快云的博客
05-01 1324
Slf4j/*** 案例一：自定义局部异常拦截：* blockHandler：Sentinel 流量控制或熔断、降级触发时执行的回调方法；方法参数、返回值类型要和partSentinel()方法一致；* fallback：业务逻辑抛出异常时才会执行；方法参数、返回值类型要和partSentinel()方法一致..*/throw new NullPointerException("抛出异常...");log.info("partSentinel 休眠...{}s", time);
从SpringBoot构建十万博文聊聊限流
不是太高的手的专栏
09-02 368
点击▲关注 “爪哇笔记” 给公众号标星置顶更多精彩 第一时间直达前言在开发十万博客系统的的过程中，前面主要分享了爬虫、缓存穿透以及文章阅读量计数等等。爬虫的目的就是解...
springboot 之 服务限流
enjoy.day
04-29 840
Springboot 之限流 限流的基础算法 令牌桶和漏桶 漏桶算法 的实现往往依赖于队列，请求到达如果队列未满则直接放入队列，然后有一个处理器按照固定频率从队列头取出请求进行处理。如果请求量大，则会导致队列满，那么新来的请求就会被抛弃。 令牌桶算法 则是一个存放固定容量令牌的桶，按照固定速率往桶里添加令牌。桶中存放的令牌数有最大上限，超出之后就被丢弃或者拒绝。当流量或者网络请求到达时，每个请求都要获取一个令牌，如果能够获取到，则直接处理，并且令牌桶删除一个令牌。如果获取不到，该请求就要被限流，要么
使用Spring Boot实现限流
聚娃科技开发者博客
08-03 400
在分布式系统中，限流是一种重要的手段，用于控制服务的并发访问量，防止系统因高并发而崩溃。Spring Boot作为目前流行的Java微服务框架，提供了多种限流实现方式，本文将探讨如何在Spring Boot项目中实现限流功能，保障系统的稳定性和可靠性。限流（Rate Limiting）是指在一定时间窗口内对请求进行限制，防止系统处理过多的请求，保证系统资源的有效利用和稳定运行。常见的限流策略包括固定窗口限流、滑动窗口限流、令牌桶算法和漏桶算法等。
Spring Cloud【Resilience4j（重试机制、异常比例熔断降级、信号量隔离实现、线程池隔离实现、限流 ） 】(五)
07-23 511
Spring Cloud【Resilience4j（重试机制、异常比例熔断降级、信号量隔离实现、线程池隔离实现、限流 ） 】(五)
后端开发：Spring Cloud的服务熔断与限流的最佳实践
最新发布
架构师的AI之路，分享AI应用开发架构的学习与实践。
06-10 828
随着微服务架构的广泛应用，服务之间的依赖关系变得越来越复杂。当某个服务出现故障或响应时间过长时，可能会导致整个系统的雪崩效应，影响系统的可用性。服务熔断和限流是解决这些问题的有效手段。本文的目的是详细介绍Spring Cloud中服务熔断与限流的相关技术，包括原理、实现步骤、实际应用场景等，范围涵盖Spring Cloud的主流组件，如Hystrix、Resilience4j等。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍核心概念与联系，包括服务熔断和限流的定义、作用以及它们之间的关系；
(SpringBoot)服务端限流功能
黑ｌ①√Σ月
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首先解释下服务端限流,并不是不接受客户端的消息,只是不处理或者少处理客户端的请求.本文涉及以下几个知识点,请同学们复习复习哦!本文也不会过多详细介绍正式进入主题,首先定义一个枚举变量作为限流类型使用 接着定义一个注解类 然后就再定义Aspect类,限流逻辑处理 在定义一个自定义异常,方便异常捕获处理 这里使用到redis时,还会用到lua脚本,在项目的resource里创建lua保存以下代码 代码意思也不复杂,做计数计算.再写个配置类,注入bean 全局异常处理 这样就完成所需的
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在大多数的微服务架构在设计之初，比如在技术选型阶段，架构师会从一个全局的视角去规划技术栈的组合，比如结合当前产品的现状考虑是使用dubbo？还是springcloud？作为微服务治理的底层框架。甚至为了满足快速的上线、迭代和交付，直接以springboot为基座进行开发，后续再引入新的技术栈等...所以在谈论某个业务场景具体的技术解决方案时不可一概而论，而是需要结合产品和业务的现状综合评估，以限流来说，在下面的不同的技术架构下具体在选择的时候可能也不一样。
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03-26 4432
限流，是防止用户恶意刷新接口。常见的限流方式有阿里开源的sentinel、redis等。 1、google的guava，令牌桶算法实现限流 Guava的 RateLimiter提供了令牌桶算法实现：平滑突发限流(SmoothBursty)和平滑预热限流(SmoothWarmingUp)实现。 // RateLimiter提供了两个工厂方法，最终会调用下面两个函数，生成RateLimiter的两个子类。 static RateLimiter create(SleepingStopwatch stopwatch
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本文提供系统接口限流的基本方案，拿来可用，可以指定系统接口总并发数，也是指定某些接口的并发数，还可以根据IP指定该接口的并发数，有兴趣的小伙伴可以参考下。
【SpringBoot框架篇】10.API接口限流实战
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皓亮君的博客
05-21 1万+
文章目录简介限流算法漏桶算法令牌桶算法基于guava的RateLimiter实现引入依赖自定义注解自定义切面类编写web接口压测 简介 对接口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以拒绝服务、排队或等待、降级等处理 限流算法 常用的限流算法由：楼桶算法和令牌桶算法。 漏桶算法 漏桶(Leaky Bucket)算法思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水(接口有响应速率),当水流入速度过大会直接溢出(访问频率超过接口响应速
【微服务】springboot 通用限流方案设计与实现
congge
06-24 9468
springboot限流方案总结
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weixin_33998125的博客
01-03 639
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
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