在 java 框架中，服务限流和熔断对于保障系统稳定性至关重要：服务限流：使用 ratelimiter 限制并发请求数量，防止系统过载。熔断：使用 hystrix 快速关闭故障服务，避免故障蔓延。实战案例：限流 api /api/v1/users 的并发请求为 100 个/秒，服务不可用时返回 503 错误，可通过 ratelimiter 和 hystrix 实现。
Java 框架中的微服务架构服务限流与熔断
在微服务架构中，服务限流和熔断对于保证系统稳定性和可靠性至关重要。本文将介绍如何在 Java 框架中实现服务限流和熔断。
服务限流
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服务限流是指限制并发请求的数量，以防止系统过载。我们可以使用 RateLimiter 来实现服务限流。
// 初始化 RateLimiterRateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(100); // 每秒允许 100 个请求// 在控制器方法中使用限流@PostMapping("/api/v1/users")public ResponseEntity createUser(@RequestBody User user) { // 尝试获取令牌 if (!rateLimiter.tryAcquire()) { return ResponseEntity.status(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS).build(); } // 处理请求逻辑 // ...}
熔断
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熔断是指在服务发生故障时，将服务快速关闭，以防止故障蔓延到其他服务。我们可以使用 Hystrix 来实现熔断。
// 初始化 HystrixCommandHystrixCommand<ResponseEntity> createUserCommand = new HystrixCommand() { @Override protected ResponseEntity run() { // 处理请求逻辑 // ... } @Override protected ResponseEntity getFallback() { return ResponseEntity.status(HttpStatus.SERVICE_UNAVAILABLE).build(); }};// 在控制器方法中使用熔断@PostMapping("/api/v1/users")public ResponseEntity createUser(@RequestBody User user) { // 执行 HystrixCommand return createUserCommand.execute();}
实战案例
以下是一个实战案例，展示如何使用上述技术实现服务限流和熔断：
需求：限流 API /api/v1/users 的并发请求为 100 个/秒，并且当服务不可用时，返回 503 错误。
实现：
// 初始化 RateLimiter 和 HystrixCommandfinal RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(100); // 每秒允许 100 个请求final HystrixCommand<ResponseEntity> createUserCommand = new HystrixCommand() { @Override protected ResponseEntity run() throws Exception { // 处理请求逻辑 // ... } @Override protected ResponseEntity getFallback() { return ResponseEntity.status(HttpStatus.SERVICE_UNAVAILABLE).build(); }};// 在控制器方法中使用限流和熔断@PostMapping("/api/v1/users")public ResponseEntity createUser(@RequestBody User user) { if (!rateLimiter.tryAcquire()) { return ResponseEntity.status(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS).build(); } return createUserCommand.execute();}
以上就是Java框架的微服务架构服务限流与熔断的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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