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在分布式系统中#xff0c;选择合适的熔断机制是保护系统免受故障影响的关键。本文将介绍使用信号量和线程池两种常见的熔断机制#xff0c;并提供Java和Spring Cloud Alibaba框架下的示例代码#xff0c;帮助您深入理解和应用。
1. 信号量熔断机制
信号…前言
在分布式系统中选择合适的熔断机制是保护系统免受故障影响的关键。本文将介绍使用信号量和线程池两种常见的熔断机制并提供Java和Spring Cloud Alibaba框架下的示例代码帮助您深入理解和应用。
1. 信号量熔断机制
信号量熔断机制基于并发请求的数量进行熔断可限制系统的并发访问量。它适用于资源有限且对请求响应时间要求较高的场景。下面是使用Java和Spring Cloud Alibaba框架实现信号量熔断机制的示例代码
配置类
import org.springframework.cloud.circuitbreaker.resilience4j.Resilience4JCircuitBreakerFactory;
import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreakerConfig;Configuration
public class CircuitBreakerConfiguration {Beanpublic CustomizerResilience4JCircuitBreakerFactory defaultCircuitBreakerCustomizer() {return factory - {factory.configureDefault(configuration - {configuration.circuitBreakerConfig(CircuitBreakerConfig.custom().slidingWindowSize(10).failureRateThreshold(50).waitDurationInOpenState(Duration.ofMillis(1000)).build());});};}
}
业务类 Service
public class MyService {private final CircuitBreaker circuitBreaker;public MyService(CircuitBreakerFactory circuitBreakerFactory) {this.circuitBreaker circuitBreakerFactory.create(myService);}CircuitBreakerFallbackpublic String myMethod() {// 执行业务逻辑// ...}public String myMethodWithCircuitBreaker() {return this.circuitBreaker.run(this::myMethod, throwable - {// 熔断发生时的处理逻辑,发送警报通知拓展记录日志等sendAlertNotification();// 执行回退逻辑抛出自定义异常throw new CustomFallbackException(服务熔断);});}private void sendAlertNotification() {// 发送警报通知的逻辑// ...}private static class CustomFallbackException extends RuntimeException {public CustomFallbackException(String message) {super(message);}}
}在上述代码中我们使用Resilience4J库实现了信号量熔断机制。通过CircuitBreakerConfig对象的配置我们设定了熔断的阈值、失败率和等待时间等参数。在MyService的myMethodWithCircuitBreaker方法中我们使用CircuitBreaker来调用myMethod方法当发生熔断时会执行处理逻辑。处理逻辑示例中我们通过sendAlertNotification方法发送了警报通知。回退逻辑示例中我们抛出了一个自定义的异常以表明熔断发生。
2. 线程池熔断机制
线程池熔断机制基于线程数来进行熔断可控制系统中的线程数量保证系统的稳定性。它适用于请求处理时间较长且需要灵活配置的场景。以下是使用Java和Spring Cloud Alibaba框架实现线程池熔断机制的示例代码
import java.util.concurrent.*;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;Service
public class MyService {private final ExecutorService executorService;private final Semaphore semaphore;public MyService() {// 创建线程池this.executorService new ThreadPoolExecutor(10, 10,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue(100),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());this.semaphore new Semaphore(10); // 设置信号量的限制为10}SentinelResource(value myService, blockHandler handleBlockMethod)public String myMethod() {// 执行业务逻辑// ...}public String handleBlockMethod(BlockException ex) {// 熔断发生时的处理逻辑// ...return Fallback;}public String myMethodWithCircuitBreaker() throws InterruptedException, ExecutionException {FutureString future executorService.submit(() - {semaphore.acquire(); // 获取信号量许可try {return myMethod(); // 执行业务逻辑} finally {semaphore.release(); // 释放信号量许可}});try {return future.get(); // 等待业务方法执行结果} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {// 熔断发生执行回退逻辑return handleBlockMethod(e);}}
}在上述示例中我们使用ThreadPoolExecutor来创建一个线程池并设置相关参数如核心线程数、最大线程数和线程空闲时间。在方法myMethodWithCircuitBreaker中我们使用线程池来执行被保护的方法myMethod并使用Semaphore来限制并发访问量即限制同时执行的线程数量。在方法中通过Semaphore的acquire和release方法获取和释放信号量许可。如果发生熔断我们执行处理逻辑handleBlockMethod作为回退逻辑。
总结
本文讲解了信号量熔断机制和线程池熔断机制并给出了Java和Spring Cloud Alibaba框架下的示例代码。选择适合的熔断机制要考虑资源限制、请求处理时间和容错能力等因素。如果你的场景资源有限且需要快速响应请求那信号量就是个不错的选择。如果你的任务处理时间较长需要更灵活的配置那线程池会更适合。要根据实际情况综合考虑做出最佳的选择。
