微服务网关雪崩（微服务网关服务）

本篇文章给大家谈谈微服务网关雪崩，以及微服务网关服务对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享微服务网关雪崩的知识，其中也会对微服务网关服务进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、七、微服务架构中的“雪崩效应”
• 2、聊聊微服务架构中的雪崩效应及其解决方案
• 3、Spring Cloud

七、微服务架构中的“雪崩效应”

要防止雪崩的扩散，我们就要做好服务的容错，容错说白了就是保护自己不被猪队友拖垮的一些措施, 常见的服务容错思路有：

它是指将系统按照一定的原则划分为若干个服务模块，各个模块之间相对独立，无强依赖。当有故障发生时，能将问题和影响隔离在某个模块内部，而不扩散风险，不波及其它模块，不影响整体的系统服务。常见的隔离方式有：线程池隔离和信号量隔离．

在上游服务调用下游服务的时候，设置一个最大响应时间，如果超过这个时间，下游未作出反应，
就断开请求，释放掉线程。

限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统的目的。为了保证系统的稳固运行,一旦达到
的需要限制的阈值,就需要限制流量并采取少量措施以完成限制流量的目的。

在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。
服务熔断一般有三种状态：

降级其实就是为服务提供一个托底方案，一旦服务无法正常调用，就使用托底方案。

Hystrix是由Netflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库，防止
级联失败，从而提升系统的可用性与容错性。

Resilicence4J一款非常轻量、简单，并且文档非常清晰、丰富的熔断工具，这也是Hystrix官方推
荐的替代产品。不仅如此，Resilicence4j还原生支持Spring Boot 1.x/2.x，而且监控也支持和
prometheus等多款主流产品进行整合。

Sentinel 是阿里巴巴开源的一款断路器实现，本身在阿里内部已经被大规模采用，非常稳定。

下面是三个组件在各方面的对比：

聊聊微服务架构中的雪崩效应及其解决方案

在大型互联网站建设过程中，网站的性能都是受服务器主机性能约束的，比如CPU、GPU、RAM等硬件设备。由于当前计算机硬件技术的支持有限，高性能服务器的成本巨大，我们在网站搭建过程中，需要通过软件手段来控制网站雪崩效应，Hystrix可以帮我们保护服务，实现网站的高可用性。

比如同时有10000个用户提交订单，由订单服务order的submitOrder()去处理，订单服务order所在的服务器主机配置很低，tomcat线程池最大数设置为20。每个请求占用一个线程，使用完毕后才会释放，那么线程池的线程会被全部占用，剩下的请求进入缓存队列，排队等待线程分配。如果这种等待时间过长，会产生如下可能问题：

Spring Cloud

本文中我们主要介绍微服务开发框架——Spring Cloud。尽管Spring Cloud带有"Cloud"的字样，但它并不是云计算解决方案，而是Spring Boot的基础上构建的，用于快速构建分布式系统的通用模式的工具集。

Spring Cloud有以下特点:

由上图可知，Spring Cloud是以 英文单词+SR+数字 的形式命名版本号的。那么英文单词和SR分别表示什么呢？
因为Spring Cloud是一个综合项目，它包含很多子项目。由于子项目也维护着自己的版本号，Spring Cloud采用了这种命名方式，从而避免与子项目的版本混淆。其中英文单词如Edware是伦敦某地铁站名，它们按照字母顺序发行，可以将其理解为主版本的演进。SR表示"Service Release"，一般表示Bug修复。

版本兼容性如下

版本内容

可参考官方文档： https://spring.io/projects/spring-cloud#overview

我的上一篇博客(微服务理论篇)中谈到，对单体应用进行服务拆分得到各个微服务，而这些服务又是相互独立的，那么我们如何知道各个微服务的健康状态、如何知道某个微服务的存在呢？由此、一个拥有服务发现的框架显得尤为重要。这也就是Eureka诞生的原因。

综上，Eureka通过心跳检查、客户端缓存等机制，确保了系统的高可用性、灵活性和可伸缩性。

通过使用Eureka已经实现了微服务的注册与发现。启动各个微服务时，Eureka Client会把自己的网络信息注册到Eureka Server上。似乎一切更美好了一些。然而，这样的架构依然有一些问题，如负载均衡。一般来说，各个微服务都会部署多个实例。那么服务消费者要如何将请求分摊到多个服务提供实例上呢？

如果服务提供者相应非常慢，那么消费者对提供者的请求就会被强制等待，知道提供者响应或超时。在高负载场景下，如果不作任何处理，此类问题可能会导致服务消费者的资源耗竭甚至整个系统崩溃。
微服务架构的应用系统通常包含多个服务层。微服务之间通过网络进行通信，从而支撑起整个应用系统，因此，微服务之间难免存在依赖关系。而这种由于"基础服务故障"导致"级联故障"的现象称为雪崩效应。

如图所示，A最为服务提供者（基础服务），B为A的服务消费者，C和D是B的服务消费者。当A不可用引起了B的不可用，并将不可用像滚雪球一样放大到C和D时，雪崩效应就形成了。
那么Hystrix是如何容错的呢？

以下对该图做个简单讲解：

Zuul作为微服务架构中的微服务网关。微服务架构经过前几个组件的组合，已经有了基本的雏形了，那么我们为什么还要使用微服务网关呢？我们可以想象，一般情况下我们一个业务并不是只调用一个接口就可以完成一个业务需求。
如果让客户端直接与各个微服务通信，会有以下问题：

如图，微服务网关封装了应用程序的内部结构，客户端只须跟网关交互，而无须直接调用特定微服务接口。同时，还有以下优点：

为什么要同一管理微服务配置？
对于传统的单体应用，常常使用配置文件管理所有配置。例如一个Spring Boot 项目开发的单体应用，可以将配置内容放到application.yml文件中。如果需要切换环境，可以设置多个Profile,并在启用应用时指定spring.profile.active={profile}。
而在微服务架构中，微服务的配置管理一般有以下需求：

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