微服务网关异常缓存(微服务内存占用优化)

网友投稿 304 2023-01-08


本篇文章给大家谈谈微服务网关异常缓存,以及微服务内存占用优化对应的知识点,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异常缓存的知识,其中也会对微服务内存占用优化进行解释,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!

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微服务 - 如何应对微服务的链式调用异常

一般情况下微服务网关异常缓存,每个微服务之间是独立的微服务网关异常缓存,如果某个服务宕机微服务网关异常缓存,只会影响到当前服务,而不会对整个业务系统产生影响。但是,服务端可能会在多个微服务之间产生一条链式调用,并把整合后的信息返回给客户端。在调用过程中,如果某个服务宕机或者网络不稳定可能造成整个请求失败。因此,为了应对微服务的链式调用异常,我们需要在设计微服务调用链时不宜过长,以免客户端长时间等待,以及中间环节出现错误造成整个请求失败。此外,可以考虑使用消息队列进行业务解耦,并且使用缓存避免微服务的链式调用从而提高该接口的可用性。

微服务之网关聚合模式

使用网关可以将多个单独的请求聚合到一个请求中。当客户端必须对多个不同的后端系统进行多次调用操作时,此模式很有用。

有时候执行单个任务时,客户端可能必须对不同的各个后端服务进行多次调用。因为他们依赖于多个服务,那么客户端必须调用不同的服务接口以完成这次请求,这样就会导致请求过多而浪费很多的资源。当任何新功能或服务添加到应用程序时,从而会进一步增加资源需求和网络调用。客户端和后端之间的这种混乱调用可能会对应用程序的性能和规模产生负面影响。微服务架构使这个问题变得更加普遍,因为围绕许多小型服务构建的应用程序自然会有更多的跨服务调用。

在下图中,客户端向每个服务发送请求(1,2,3)。每个服务处理请求并将响应发送回应用程序(4,5,6)。通常具有高延迟的蜂窝网络上,以这种方式使用单独的请求是低效的并且可能导致连接中断或请求不完整。虽然每个请求可以并行完成,但应用程序必须为每个请求发送,等待和处理数据,所有这些都在不同的连接上,从而增加了失败的可能性。

使用网关来减少客户端和服务之间的干扰。网关接收客户端请求,将请求分派给各种后端系统,然后聚合结果并将它们发送回请求客户端。
这种模式可以有效减少应用程序对后端服务的调用请求数,而且在高延迟网络上的应用程序的性能有大的提升。

在下图中,应用程序向网关发送请求(1)。该请求包含一组附加请求。网关分解这些请求并通过将每个请求发送到相关服务来处理每个请求(2)。每个服务都返回对网关的响应(3)。网关聚合每个服务的响应并将响应发送到应用程序(4)。应用程序发出单个请求,并且只从网关接收一个响应。

1.网关不应该在后端服务中引入服务耦合
2.网关应该和后端服务位置很近,以尽可能减少延迟。
3.网关服务可能须要做ha。确保网关设计合理,以满足您的应用程序的可用性要求。
4.网关可能是性能瓶颈。确保网关具有足够的性能来处理负载,并且可以扩展以满足您的预期增长。
5.对网关执行负载测试,以确保不会导致服务的级联故障。
6.使用隔板,断路,重试和超时等技术实现弹性设计。
7.如果一个或多个服务调用花费的时间太长,则可以接受超时并返回部分数据集。考虑您的应用程序将如何处理此方案。
8.使用异步I / O来提升程序的吞吐量。
9.通过分布式跟踪对全链路进行监控。
10.监控请求指标和响应大小。
11.考虑将缓存数据作为故障转移策略来处理故障。
12.不要将聚合构建到网关中,而是考虑在网关后面放置聚合服务。请求聚合可能具有与网关中的其他服务不同的资源要求,并且可能影响网关的路由和卸载功能。

1.客户端需要与多个后端服务通信才能完成操作
2.客户端可以使用具有明显延迟的网络,例如蜂窝网络。

1.您希望客户端对单个服务的请求次数(比如获取10个学生的信息,你只有一个单个查询学生信息的接口)。在这种情况下,最好向服务添加批处理操作。
2.客户端或应用程序位于后端服务附近,延迟不是一个重要因素。

以下示例是教你如何使用Lua创建简单的网关聚合NGINX服务。

Spring Cloud Zuul微服务网关的API限流

微服务开发中有时需要对API做限流保护,防止网络攻击,比如做一个短信验证码API,限制客户端的请求速率能在一定程度上抵御短信轰炸攻击,降低损失。

微服务网关是每个请求的必经入口,非常适合做一些API限流、认证之类的操作,这里有一个基于zuul微服务网关的API限流库:

https://github.com/marcosbarbero/spring-cloud-zuul-ratelimit

比如我们要对 user-service 这个服务进行限流,限制每个请求源每分钟最多只能请求10次。

首先在项目中添加 spring-cloud-zuul-ratelimit 依赖:

然后再添加如下配置即可:

对API限流是基于Zuul过滤器完成的,默认情况下限流数据是记录在内存中的,实际上是用ConcurrentHashMap保存,当然也提供了多种存储方式,包括Redis、Consul、Spring Data JPA,使用这三种存储方式要添加相关依赖。

然后再添加存储配置,比如使用Redis的配置:

限流过滤器是在请求被转发之前调用的

限流类型主要包括url、origin、user三种

在过滤器的run方法中判断请求剩余次数,小于0就拦截请求:

可以看到,单位时间内剩余请求次数小于0时抛出ZuulRuntimeException,直接返回客户端TOO_MANY_REQUESTS异常消息,达到拦截请求的效果。

https://github.com/yunTerry/spring-cloud-netflix 关于微服务网关异常缓存和微服务内存占用优化的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。 微服务网关异常缓存的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于微服务内存占用优化、微服务网关异常缓存的信息别忘了在本站进行查找喔。

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