怎么理解SpringCloud的负载均衡策略+重试机制+Hystrix熔断器
本篇内容介绍了“怎么理解Spring Cloud的负载均衡策略+重试机制+Hystrix 熔断器”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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负载均衡策略 初体验:
步骤一：修改pom文件，修改服务调用方的pom文件，添加test依赖
org.springframework.boot spring-boot-starter-test
步骤二：编写测试类，在服务调用方编写Junit测试类
package com.czxy;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonLoadBalancerClient;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import javax.annotation.Resource;
@SpringBootTest(classes=Client4Application.class) //Junit和Spring boot整合，将所有实例加载到spring容器。
@RunWith(SpringRunner.class) //JUnit和Spring整合，将spring容器中的数据注入当前类
public class TestRibbon {
@Resource
private RibbonLoadBalancerClient client;
@Test
public void testDemo(){
// 通过“服务名”获得对应服务实例
for (int i = 0; i < 10; i++) {
ServiceInstance instance = client.choose("service4");
System.out.println(instance.getHost() + ":">步骤三：修改提供方yml文件，支持显示IP地址，并重启8081和8082
#服务名 spring: application: name: service4 #注册地址 eureka: client: service-url: defaultZone: http://localhost:10086/eureka instance: prefer-ip-address: true #显示IP地址
修改策略
给指定的“服务”设置策略
服务名.ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName=策略实现类
service4: ribbon: NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule #随机 #NFLoadBalancerRuleClassName : com.netflix.loadbalancer.BestAvailableRule #并发最少 #NFLoadBalancerRuleClassName : com.netflix.loadbalancer.WeightedResponseTimeRule #请求时间权重
重试机制
重试机制：服务B访问集群环境下的服务A，某一个服务A宕机，服务B将尝试访问其他可以使用的服务A。
9090访问 8081和8082
如果8082宕机了
9090将尝试访问8081
步骤一：修改pom文件，添加重试retry依赖
org.springframework.retry spring-retry
步骤二：修改yml文件，开启cloud重试机制
spring: cloud: loadbalancer: retry: enabled: true #开启重试机制
步骤三：修改yml文件，配置当前服务的重试参数
service4: ribbon: ConnectTimeout: 250 # Ribbon的连接超时时间 ReadTimeout: 1000 # Ribbon的数据读取超时时间 OkToRetryOnAllOperations: true # 是否对所有操作都进行重试 MaxAutoRetriesNextServer: 1 # 切换实例的重试次数 MaxAutoRetries: 1 # 对当前实例的重试次数
Hystix熔断器
Hystrix是Netflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程服务、第三方库，防止出现级联失败。
Hystrix 入门
步骤一：修改pom，添加熔断器依赖
步骤二：修改启动类，添加开启熔断器注解 @EnableHystrix
步骤三：改造dao，远程调用添加 熔断器的备选方案，添加注解 + 备用方法
步骤四：改变服务提供方法，添加线程sleep，0~2000随机 （测试方便）
步骤一：修改pom，添加熔断器依赖
org.springframework.cloud spring-cloud-starter-netflix-hystrix
步骤二：修改启动类，添加开启熔断器注解 @EnableHystrix
package com.czxy;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;
import org.springframework.cloud.netflix.hystrix.EnableHystrix;
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableHystrix //开启熔断器
public class Client4Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Client4Application.class,args);
}
}
步骤三：改造dao，远程调用添加 熔断器的备选方案，添加注解 + 备用方法
package com.czxy.dao;
import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
import javax.annotation.Resource;
@Component
public class DataDao {
@Resource
private RestTemplate restTemplate;
@HystrixCommand(fallbackMethod = "dataFallback")
public ResponseEntity data(){
String url = "http://service4/test";
return restTemplate.getForEntity(url,String.class);
}
/**
* 熔断器超时处理方法
* @return
*/
public ResponseEntity dataFallback(){
return ResponseEntity.ok("临时数据");
}
} 步骤四：改变服务提供方法，添加线程sleep，0~~2000随机 （测试方便）
package com.czxy.controller;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.util.Random;
@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {
@GetMapping
public ResponseEntity test(HttpServletRequest request) throws Exception {
//模拟延迟
Thread.sleep(new Random().nextInt(2000));
return ResponseEntity.ok("测试数据" + request.getServerPort());
}
} 
步骤五：优化dao，打印耗时时间
package com.czxy.dao;
import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
import javax.annotation.Resource;
@Component
public class DataDao {
@Resource
private RestTemplate restTemplate;
@HystrixCommand(fallbackMethod = "dataFallback")
public ResponseEntity data(){
//1 记录开始时间
long start = System.currentTimeMillis();
//2 调用
String url = "http://service4/test";
ResponseEntity entity = restTemplate.getForEntity(url, String.class);
//3 记录结束时间
long end = System.currentTimeMillis();
//4 统计耗时
System.out.println("耗时时间：" + (end - start));
return entity;
}
/**
* 熔断器超时处理方法
* @return
*/
public ResponseEntity dataFallback(){
return ResponseEntity.ok("临时数据");
}
} (面试题)如果项目中同时使用熔断器和Ribbon重试机制，谁先执行？
如果时间不相同，超时时间小的，先执行。
如果时间相同，只执行熔断器
结论：如果两个都需要配置，重试机制的超时时间 小于 熔断器
“怎么理解Spring Cloud的负载均衡策略+重试机制+Hystrix 熔断器”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
文章题目：怎么理解SpringCloud的负载均衡策略+重试机制+Hystrix熔断器
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