前言

在微服務(wù)架構(gòu)中，Spring Cloud 提供了一系列的工具和技術(shù)來(lái)保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。其中，限流、熔斷和降級(jí)是三個(gè)重要的概念，它們?cè)诓煌膱?chǎng)景下發(fā)揮著關(guān)鍵作用。本文將詳細(xì)介紹 Spring Cloud 中限流、熔斷和降級(jí)的區(qū)別，并探討它們的具體實(shí)現(xiàn)方式。

一、限流、熔斷、降級(jí)的概念

（一）限流

限流是指在一段時(shí)間內(nèi)，限制系統(tǒng)能夠處理的請(qǐng)求數(shù)量，以防止系統(tǒng)因過(guò)多的請(qǐng)求而崩潰。限流可以有效地保護(hù)系統(tǒng)的資源，確保系統(tǒng)在高負(fù)載情況下仍然能夠正常運(yùn)行。

例如，一個(gè)電商網(wǎng)站在促銷(xiāo)活動(dòng)期間，可能會(huì)面臨大量的用戶(hù)請(qǐng)求。如果不進(jìn)行限流，系統(tǒng)可能會(huì)因?yàn)闊o(wú)法處理這么多請(qǐng)求而崩潰，導(dǎo)致用戶(hù)無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站。通過(guò)限流，可以限制每秒能夠處理的請(qǐng)求數(shù)量，確保系統(tǒng)不會(huì)被過(guò)多的請(qǐng)求壓垮。

（二）熔斷

熔斷是指在系統(tǒng)出現(xiàn)故障或異常情況時(shí)，自動(dòng)切斷對(duì)故障服務(wù)的調(diào)用，以防止故障擴(kuò)散。當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到某個(gè)服務(wù)出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)立即停止對(duì)該服務(wù)的調(diào)用，并返回一個(gè)預(yù)設(shè)的錯(cuò)誤響應(yīng)。這樣可以避免因一個(gè)服務(wù)的故障而影響整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

例如，一個(gè)微服務(wù)架構(gòu)中的訂單服務(wù)依賴(lài)于支付服務(wù)。如果支付服務(wù)出現(xiàn)故障，訂單服務(wù)在調(diào)用支付服務(wù)時(shí)會(huì)一直等待，導(dǎo)致訂單服務(wù)也無(wú)法正常工作。通過(guò)熔斷機(jī)制，訂單服務(wù)可以在檢測(cè)到支付服務(wù)故障時(shí)，立即停止調(diào)用支付服務(wù)，并返回一個(gè)“支付服務(wù)暫時(shí)不可用”的錯(cuò)誤響應(yīng)，從而避免影響用戶(hù)的下單體驗(yàn)。

（三）降級(jí)

降級(jí)是指在系統(tǒng)出現(xiàn)故障或高負(fù)載情況下，降低系統(tǒng)的功能或性能，以保證系統(tǒng)的核心功能能夠正常運(yùn)行。降級(jí)可以是主動(dòng)的，也可以是被動(dòng)的。主動(dòng)降級(jí)是指在系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)就考慮到可能出現(xiàn)的故障情況，并提前制定好降級(jí)策略。被動(dòng)降級(jí)是指在系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，根據(jù)實(shí)際情況臨時(shí)采取的降級(jí)措施。

例如，一個(gè)在線(xiàn)教育平臺(tái)在高負(fù)載情況下，可能會(huì)出現(xiàn)視頻播放卡頓的情況。為了保證用戶(hù)能夠正常學(xué)習(xí)，可以采取降級(jí)措施，將視頻的清晰度降低，或者暫停一些非核心功能，如在線(xiàn)討論等，以保證視頻播放的流暢性。

二、限流、熔斷、降級(jí)的區(qū)別

（一）目的不同

• 限流：主要目的是限制系統(tǒng)的請(qǐng)求數(shù)量，防止系統(tǒng)因過(guò)多的請(qǐng)求而崩潰，保護(hù)系統(tǒng)的資源。

• 熔斷：主要目的是在系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，自動(dòng)切斷對(duì)故障服務(wù)的調(diào)用，防止故障擴(kuò)散，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

• 降級(jí)：主要目的是在系統(tǒng)出現(xiàn)故障或高負(fù)載情況下，降低系統(tǒng)的功能或性能，保證系統(tǒng)的核心功能能夠正常運(yùn)行。

（二）觸發(fā)條件不同

• 限流：通常是在系統(tǒng)負(fù)載達(dá)到一定程度時(shí)觸發(fā)，例如每秒請(qǐng)求數(shù)量超過(guò)了系統(tǒng)的處理能力。

• 熔斷：通常是在系統(tǒng)檢測(cè)到某個(gè)服務(wù)出現(xiàn)故障時(shí)觸發(fā)，例如服務(wù)響應(yīng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、服務(wù)拋出異常等。

• 降級(jí)：可以在系統(tǒng)出現(xiàn)故障、高負(fù)載、資源緊張等情況下觸發(fā)。

（三）處理方式不同

• 限流：通過(guò)限制請(qǐng)求數(shù)量來(lái)保護(hù)系統(tǒng)，可能會(huì)拒絕部分請(qǐng)求，或者將請(qǐng)求放入隊(duì)列中等待處理。

• 熔斷：自動(dòng)切斷對(duì)故障服務(wù)的調(diào)用，返回預(yù)設(shè)的錯(cuò)誤響應(yīng)。

• 降級(jí)：降低系統(tǒng)的功能或性能，例如降低服務(wù)的質(zhì)量、暫停一些非核心功能等。

三、Spring Cloud 限流的實(shí)現(xiàn)方式

（一）Guava RateLimiter

Guava RateLimiter 是 Google Guava 庫(kù)提供的一種限流工具。它基于令牌桶算法實(shí)現(xiàn)，可以限制每秒能夠處理的請(qǐng)求數(shù)量。

使用 Guava RateLimiter 的步驟如下：

• 在項(xiàng)目中引入 Google Guava 庫(kù)的依賴(lài)。

<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>31.1-jre</version>
</dependency>

• 創(chuàng)建 RateLimiter 對(duì)象，并設(shè)置每秒能夠處理的請(qǐng)求數(shù)量。

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
public class RateLimiterExample {
public static void main(String[] args) {
// 創(chuàng)建一個(gè)每秒能夠處理 10 個(gè)請(qǐng)求的 RateLimiter 對(duì)象
RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10);
// 模擬請(qǐng)求處理
for (int i = 0; i < 20; i++) {
if (rateLimiter.tryAcquire()) {
// 處理請(qǐng)求
System.out.println("處理請(qǐng)求 " + i);
} else {
// 請(qǐng)求被限流
System.out.println("請(qǐng)求 " + i + " 被限流");}
       }
  }
}

（二）Spring Cloud Gateway 限流

Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 提供的一個(gè) API 網(wǎng)關(guān)，可以實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求的路由、過(guò)濾和限流等功能。

使用 Spring Cloud Gateway 限流的步驟如下：

• 在項(xiàng)目中引入 Spring Cloud Gateway 的依賴(lài)。

<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>

• 在配置文件中配置限流規(guī)則。

spring:
cloud:
gateway:
routes:
- id: myroute
uri: http://localhost:8080
predicates:
- Path=/myapi/**
filters:
- name: RequestRateLimiter
args:
key-resolver: '#{@pathKeyResolver}'
redis-rate-limiter.replenishRate: 10
redis-rate-limiter.burstCapacity: 20

在上面的配置中，我們使用了 Redis 作為限流的存儲(chǔ)介質(zhì)，并設(shè)置了每秒能夠處理的請(qǐng)求數(shù)量為 10，突發(fā)容量為 20。

• 創(chuàng)建 KeyResolver 接口的實(shí)現(xiàn)類(lèi)，用于確定限流的鍵。

import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.KeyResolver;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.http.HttpHeaders;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
@Configuration
public class RateLimitConfig {
@Bean
public KeyResolver pathKeyResolver() {
return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getPath().toString());
   }
}

在上面的代碼中，我們創(chuàng)建了一個(gè) KeyResolver 接口的實(shí)現(xiàn)類(lèi)，用于根據(jù)請(qǐng)求的路徑確定限流的鍵。

四、Spring Cloud 熔斷的實(shí)現(xiàn)方式

（一）Hystrix

Hystrix 是 Netflix 開(kāi)源的一個(gè)庫(kù)，用于實(shí)現(xiàn)服務(wù)的熔斷、降級(jí)和隔離等功能。它通過(guò)斷路器模式來(lái)實(shí)現(xiàn)熔斷功能，當(dāng)服務(wù)出現(xiàn)故障時(shí)，斷路器會(huì)自動(dòng)打開(kāi)，阻止對(duì)故障服務(wù)的調(diào)用，直到服務(wù)恢復(fù)正常。

使用 Hystrix 的步驟如下：

在項(xiàng)目中引入 Hystrix 的依賴(lài)。

<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>

在服務(wù)方法上添加 @HystrixCommand 注解，并指定熔斷后的回調(diào)方法。

import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand;
@Service
public class MyService {
@HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackMethod")
public String myMethod() {
// 調(diào)用遠(yuǎn)程服務(wù)或執(zhí)行其他可能出現(xiàn)故障的操作
return "正常響應(yīng)";
}
public String fallbackMethod() {
// 熔斷后的回調(diào)方法
return "服務(wù)不可用，請(qǐng)稍后再試";
  }
}

在上面的代碼中，我們?cè)?myMethod 方法上添加了 @HystrixCommand 注解，并指定了熔斷后的回調(diào)方法 fallbackMethod。當(dāng) myMethod 方法執(zhí)行出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)自動(dòng)調(diào)用 fallbackMethod 方法返回預(yù)設(shè)的錯(cuò)誤響應(yīng)。

（二）Resilience4j

Resilience4j 是一個(gè)輕量級(jí)的容錯(cuò)庫(kù)，提供了熔斷、重試、限速等功能。它的設(shè)計(jì)理念與 Hystrix 類(lèi)似，但更加簡(jiǎn)潔和靈活。

使用 Resilience4j 的步驟如下：

在項(xiàng)目中引入 Resilience4j 的依賴(lài)。

<dependency>
<groupId>io.github.resilience4j</groupId>
<artifactId>resilience4j-spring-boot2</artifactId>
<version>1.7.1</version>
</dependency>

在服務(wù)方法上添加 @CircuitBreaker 注解，并指定熔斷后的回調(diào)方法。

import io.github.resilience4j.circuitbreaker.annotation.CircuitBreaker;
@Service
public class MyService {
@CircuitBreaker(name = "myCircuitBreaker", fallbackMethod = "fallbackMethod")
public String myMethod() {
// 調(diào)用遠(yuǎn)程服務(wù)或執(zhí)行其他可能出現(xiàn)故障的操作
return "正常響應(yīng)";
}
public String fallbackMethod() {
// 熔斷后的回調(diào)方法
return "服務(wù)不可用，請(qǐng)稍后再試";
  }
}

在上面的代碼中，我們?cè)?myMethod 方法上添加了 @CircuitBreaker 注解，并指定了熔斷后的回調(diào)方法 fallbackMethod。當(dāng) myMethod 方法執(zhí)行出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)自動(dòng)調(diào)用 fallbackMethod 方法返回預(yù)設(shè)的錯(cuò)誤響應(yīng)。

五、Spring Cloud 降級(jí)的實(shí)現(xiàn)方式

（一）Hystrix 降級(jí)

在使用 Hystrix 實(shí)現(xiàn)熔斷的同時(shí)，也可以實(shí)現(xiàn)降級(jí)功能。在熔斷后的回調(diào)方法中，可以返回一個(gè)預(yù)設(shè)的降級(jí)響應(yīng)，或者執(zhí)行一些降級(jí)邏輯，如從緩存中獲取數(shù)據(jù)等。

例如，在上面的 Hystrix 示例中，fallbackMethod 方法就是一個(gè)降級(jí)方法，當(dāng)服務(wù)出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)返回一個(gè)預(yù)設(shè)的錯(cuò)誤響應(yīng)。

（二）Spring Cloud 自定義降級(jí)邏輯

除了使用 Hystrix 提供的降級(jí)功能外，還可以在 Spring Cloud 中自定義降級(jí)邏輯。可以通過(guò)實(shí)現(xiàn) FallbackFactory 接口來(lái)創(chuàng)建自定義的降級(jí)方法。

使用自定義降級(jí)邏輯的步驟如下：

創(chuàng)建一個(gè)實(shí)現(xiàn) FallbackFactory 接口的類(lèi)，并實(shí)現(xiàn) create 方法。

import feign.hystrix.FallbackFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class MyServiceFallbackFactory implements FallbackFactory<MyService> {
@Override
public MyService create(Throwable cause) {
return new MyService() {
@Override
public String myMethod() {
// 自定義降級(jí)邏輯
return "服務(wù)不可用，請(qǐng)稍后再試";
         }
     };
  }
}

在 Feign 客戶(hù)端接口上指定降級(jí)工廠類(lèi)。

import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
@FeignClient(name = "myService", fallbackFactory = MyServiceFallbackFactory.class)
public interface MyFeignClient {
@GetMapping("/myapi")
String myMethod();
}

在上面的代碼中，我們創(chuàng)建了一個(gè)實(shí)現(xiàn) FallbackFactory 接口的類(lèi) MyServiceFallbackFactory，并在 create 方法中實(shí)現(xiàn)了自定義的降級(jí)邏輯。然后，在 Feign 客戶(hù)端接口上指定了降級(jí)工廠類(lèi)為 MyServiceFallbackFactory.class。當(dāng)服務(wù)出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)自動(dòng)調(diào)用降級(jí)工廠類(lèi)中的 create 方法創(chuàng)建一個(gè)降級(jí)對(duì)象，并執(zhí)行降級(jí)對(duì)象中的 myMethod 方法返回預(yù)設(shè)的降級(jí)響應(yīng)。

六、總結(jié)

限流、熔斷和降級(jí)是微服務(wù)架構(gòu)中保障系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性的重要手段。它們?cè)诓煌膱?chǎng)景下發(fā)揮著不同的作用，但目的都是為了確保系統(tǒng)能夠在各種情況下正常運(yùn)行。

在 Spring Cloud 中，可以使用 Guava RateLimiter、Spring Cloud Gateway 等實(shí)現(xiàn)限流功能；使用 Hystrix、Resilience4j 等實(shí)現(xiàn)熔斷功能；使用 Hystrix 提供的降級(jí)方法或自定義降級(jí)邏輯實(shí)現(xiàn)降級(jí)功能。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體的需求選擇合適的實(shí)現(xiàn)方式，并結(jié)合監(jiān)控和報(bào)警系統(tǒng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理系統(tǒng)中的問(wèn)題，保障系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

到此這篇關(guān)于SpringCloud 限流、熔斷、降級(jí)的區(qū)別及實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringCloud限流、熔斷、降級(jí)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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