从多方面详解springcloud限流

一、限流介绍

限流是指当某个服务出现异常或超负荷请求时，能够通过一些手段对其进行限制或者针对其执行一些相应的措施以保障服务的正常运行。限流的主要作用是保护服务的稳定性，避免由于异常请求而导致服务的挂掉。使用springcloud限流可以很好的解决这个问题。

二、springcloud限流组件介绍

springcloud提供了一些限流工具，如Hystrix，Sentinel等。这里主要介绍两个比较常用的限流组件。

Hystrix

Hystrix是Netflix开发的一款用于处理分布式系统间的延迟和容错的开源库。它通过隔离服务之间的访问点，防止级联故障，并提供了断路器模式、线程池隔离、请求缓存、请求合并以及响应缓存等强大的功能来改进分布式系统的强壮性。

Sentinel

Sentinel是阿里巴巴开源的一个针对微服务的流量控制组件，主要是用来解决微服务中的流量控制问题，包括熔断降级、限流等。Sentinel具有丰富的控制台和API，可以用于分布式系统的流量控制和实时监控，非常适合于微服务架构中的应用场景。

三、Hystrix限流实现

下面我们以Hystrix为例，介绍一下限流的具体实现。Hystrix使用的是断路器模式，主要包括以下三个组件：

1. 断路器

断路器的作用是在熔断器开启时，将请求快速地失败返回，从而释放系统资源。

2. 熔断器状态切换

熔断器可以根据系统负载的不同，自动地进行开启、关闭和半开状态的切换。

3. 监控器

监控器用于收集服务的性能指标和提示信息，从而更好地了解服务的运行状态和并发负载情况。

四、Sentinel限流实现

与Hystrix相比，Sentinel具有更多的限流算法，如漏桶算法、令牌桶算法、最大并发请求数等，能够更好地适应不同的场景需求。

1. 漏桶算法

漏桶算法是指将请求按照一定的速率加入到一个队列中，并在一段时间后将请求从队列中取出并处理。当请求过多时，队列可能会溢出，此时需要采取一定的措施，如丢弃请求或返回错误码。

2. 令牌桶算法

令牌桶算法是指按照固定的速率向令牌桶中加入令牌，并在每次请求时从令牌桶中取出一个令牌进行处理。当令牌不足时，请求将无法得到处理。

3. 最大并发请求数

最大并发请求数是指对于某个服务，只允许同时进行一定数量的并发请求数。当并发请求数超过限制时，服务将拒绝处理新的请求。

五、代码示例

Hystrix限流示例

/**
 * 限流服务
 */
@Service
public class HystrixService {

    @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackMethod")
    public void doService() {
        // 服务逻辑
    }

    /**
     * 服务降级
     */
    public void fallbackMethod() {
        // 服务降级逻辑
    }

}

Sentinel限流示例

/**
 * 限流服务
 */
@Service
public class SentinelService {

    /**
     * 配置流量控制规则
     */
    @PostConstruct
    private void initFlowRules() {
        List rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource("resource");
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        rule.setCount(100);
        rules.add(rule);
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }

    /**
     * 限流服务
     */
    @SentinelResource("resource")
    public void doService() {
        // 服务逻辑
    }

}