從多方面詳解springcloud限流

一、限流介紹

限流是指當某個服務出現異常或超負荷請求時，能夠通過一些手段對其進行限制或者針對其執行一些相應的措施以保障服務的正常運行。限流的主要作用是保護服務的穩定性，避免由於異常請求而導致服務的掛掉。使用springcloud限流可以很好的解決這個問題。

二、springcloud限流組件介紹

springcloud提供了一些限流工具，如Hystrix，Sentinel等。這裡主要介紹兩個比較常用的限流組件。

Hystrix

Hystrix是Netflix開發的一款用於處理分散式系統間的延遲和容錯的開源庫。它通過隔離服務之間的訪問點，防止級聯故障，並提供了斷路器模式、線程池隔離、請求緩存、請求合併以及響應緩存等強大的功能來改進分散式系統的強壯性。

Sentinel

Sentinel是阿里巴巴開源的一個針對微服務的流量控制組件，主要是用來解決微服務中的流量控制問題，包括熔斷降級、限流等。Sentinel具有豐富的控制台和API，可以用於分散式系統的流量控制和實時監控，非常適合於微服務架構中的應用場景。

三、Hystrix限流實現

下面我們以Hystrix為例，介紹一下限流的具體實現。Hystrix使用的是斷路器模式，主要包括以下三個組件：

1. 斷路器

斷路器的作用是在熔斷器開啟時，將請求快速地失敗返回，從而釋放系統資源。

2. 熔斷器狀態切換

熔斷器可以根據系統負載的不同，自動地進行開啟、關閉和半開狀態的切換。

3. 監控器

監控器用於收集服務的性能指標和提示信息，從而更好地了解服務的運行狀態和並發負載情況。

四、Sentinel限流實現

與Hystrix相比，Sentinel具有更多的限流演算法，如漏桶演算法、令牌桶演算法、最大並發請求數等，能夠更好地適應不同的場景需求。

1. 漏桶演算法

漏桶演算法是指將請求按照一定的速率加入到一個隊列中，並在一段時間後將請求從隊列中取出並處理。當請求過多時，隊列可能會溢出，此時需要採取一定的措施，如丟棄請求或返回錯誤碼。

2. 令牌桶演算法

令牌桶演算法是指按照固定的速率向令牌桶中加入令牌，並在每次請求時從令牌桶中取出一個令牌進行處理。當令牌不足時，請求將無法得到處理。

3. 最大並發請求數

最大並發請求數是指對於某個服務，只允許同時進行一定數量的並發請求數。當並發請求數超過限制時，服務將拒絕處理新的請求。

五、代碼示例

Hystrix限流示例

/**
 * 限流服務
 */
@Service
public class HystrixService {

    @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackMethod")
    public void doService() {
        // 服務邏輯
    }

    /**
     * 服務降級
     */
    public void fallbackMethod() {
        // 服務降級邏輯
    }

}

Sentinel限流示例

/**
 * 限流服務
 */
@Service
public class SentinelService {

    /**
     * 配置流量控制規則
     */
    @PostConstruct
    private void initFlowRules() {
        List rules = new ArrayList();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource("resource");
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        rule.setCount(100);
        rules.add(rule);
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }

    /**
     * 限流服務
     */
    @SentinelResource("resource")
    public void doService() {
        // 服務邏輯
    }

}