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在微服务领域Spring Boot自动伸缩如何实现

分布式系统关注点——99%的人都能看懂的「熔断」以及最佳实践

当我们工作所在的系统处于分布式系统初期的时候,往往这时候每个服务都只部署了一个节点。

什么是Swagger?

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Swagger是什么:THE WORLD’S MOST POPULAR API TOOLING

那么在这样的背景下,如果某个服务A需要发布一个新版本,往往会对正在运行的其它依赖服务A的程序产生影响。甚至,一旦服务A的启动预热过程耗时过长,问题会更严重,大量请求会阻塞,产生级联影响,导致整个系统卡慢。

根据官网的介绍:

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Swagger Inspector:测试API和生成OpenAPI的开发工具。Swagger
Inspector的建立是为了解决开发者的三个主要目标。

举个夸张的例子来形容:一幢楼的下水管是从最高楼直通到最低楼的,这个时候如果你家楼下的管道口堵住了,那么所有楼上的污水就会倒灌到你家。如果这导致你家的管道口也堵住了,之后又会倒灌到楼上一层,以此类推。

执行简单的API测试

然而实际生活中一旦你发现了这个问题,必然会想办法先避免影响到自己家,然后跑到楼下让他们赶紧疏通管道。此时,避免影响自己家的办法就可被称之为「熔断」。

生成OpenAPI文档

一、熔断是什么

探索新的API功能

熔断本质上是一个过载保护机制。这一概念来源于电子工程中的断路器,可能你曾经被这个东西的“跳闸”保护过。

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我的理解Swagger是一个规范和完整的框架,用于生成、描述、调用和可视化RESTful风格的Web服务。简单来说,Swagger是一个功能强大的接口管理工具,并且提供了多种编程语言的前后端分离解决方案。根据我的使用,当然我只是最简单的使用,我感觉Swagger有以下几个优点:

在互联网系统中的熔断机制是指:当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败,上游服务为了保护自己以及系统整体的可用性,可以暂时切断对下游服务的调用。

Swagger可以整合到代码中,在开发时通过注解,编写注释,自动生成API文档。

做熔断的思路大体上就是:一个中心思想,分四步走

将前端后台分开,不会有过分的依赖。

二、熔断怎么做

界面清晰,无论是editor的实时展示还是ui的展示都十分人性化,如果自己仅仅用markdown来编写,又要纠结该如何展现,十分痛苦。

首先,需秉持的一个中心思想是:量力而行。因为软件和人不同,没有奇迹会发生,什么样的性能撑多少流量是固定的。这是根本。

构建项目

然后,这四步走分别是:

step1.导入依赖

定义一个识别是否处于“不可用”状态的策略

<!–swagger服务api构建个性包–>io.springfoxspringfox-swagger22.6.1<!–swagger
ui界面–>io.springfoxspringfox-swagger-ui2.6.1<!–springboot
web服务–>org.springframework.bootspring-boot-starter-web<!–springboot单元测试–>org.springframework.bootspring-boot-starter-testtest

切断联系

step2.编写swagger配置类

定义一个识别是否处于“可用”状态的策略,并尝试探测

想要使用swagger功能必须提供配置类,主要配置ui界面信息,以及配置扫描位置,swagger会根据配置的路径扫描所有的服务生成api。

重新恢复正常

其中核心RequestHandlerSelectors.basePackage(“com.simple.spring.boot.controller”),在这里配置我们的需要的扫描包位置。

定义一个识别是否处于“不正常”状态的策略

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相信软件开发经验丰富的你也知道,识别一个系统是否正常,无非是两个点。

@Configuration@EnableSwagger2public class SwaggerConfig {@Beanpublic
Docket createRestApi()
{returnnewDocket(DocumentationType.SWAGGER_2).apiInfo).select().apis(RequestHandlerSelectors.basePackage(“com.simple.spring.boot.controller”)).paths(PathSelectors.any.build();}privateApiInfoapiInfo()
{returnnewApiInfoBuilder().title(“Spring Boot中使用Swagger2构建RESTful
APIs”).description.termsOfServiceUrl(“);
}}

是不是能调通

step3.编写springboot启动类

如果能调通,耗时是不是超过预期的长

@ComponentScan(basePackages={“com.simple.spring.boot.controller”})
也是需要配置扫描路径。

但是,由于分布式系统被建立在一个并不是100%可靠的网络上,所以上述的情况总有发生,因此我们不能将偶发的瞬时异常等同于系统“不可用”。由此我们需要引入一个「时间窗口」的概念,这个时间窗口用来“放宽”判定“不可用”的区间,也意味着多给了系统几次证明自己“可用”机会。但是,如果系统还是在这个时间窗口内达到了你定义“不可用”标准,那么我们就要“断臂求生”了。

@SpringBootApplication@ComponentScan(basePackages={“com.simple.spring.boot.controller”})
public class SwaggerApplication {publicstaticvoidmain(String[] args)
{SpringApplication.run(SwaggerApplication.class, args); }}

这个标准可以有两种方式来指定。

step4.创建前端控制器

阈值。比如,在10秒内出现100次“无法连接”或者出现100次大于5秒的请求。

@RestController@Api(tags =”swgger测试服务”, description
=”swgger测试服务”)@RequestMapping(value
=”/simple/wu”)publicclassTestController{@ApiOperation(value=”测试POST方法”,
notes=”测试POST方法”)@ApiImplicitParam(name =”令牌”, value =”ID”,
required = true, dataType =”token”)@RequestMapping(value=”hello”,
method=RequestMethod.POST)publicString post(@RequestBodyString token) {
books.put(book.getId;return”success”; }}

百分比。比如,在10秒内有30%请求“无法连接”或者30%的请求大于5秒。

@Api(tags = “swgger测试服务”, description = “swgger测试服务”)
指定某个类提供服务的名字

最终会形成这样这样的一段代码。

@ApiOperation(value=”测试POST方法”, notes=”测试POST方法”)
指定某个请求的名字

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@ApiImplicitParam(name = “令牌”, value = “token”, required = true,
dataType =
“String”)指定名字对应参数为令牌,以及对应参数字段token,required =
true代表这个参数为必填参数,dataType 代表数据类型。

全局变量 errorcount =0;//有个独立的线程每隔10秒重置为0。全局变量
isOpenCircuitBreaker =false;//do some thing…if{returnsuccess;}else{
errorcount++;if(errorcount == 不可用阈值){ isOpenCircuitBreaker =true;
}}

step5.启动服务

切断联系

从上面的代码中我们指定请求为POST在UI界面上我们会看到一个服务名字为swgger测试服务的大类点击进去后可以看到里面所拥有的请求,如果指定这个请求的类型那么无法进行单元测试,指定后我们会看到一个请求名字叫做测试POST方法的请求并且需要填入必填参数token来完成我们的单元测试。

切断联系要尽可能的“果断”,既然已经认定了对方“不可用”,那么索性就默认“失败”,避免做无用功,也顺带能缓解对方的压力。

我们可以直接通过SwaggerApplication类来运行main方法来进行服务,端口号默认为8080.

分布式系统中的程序间调用,一般都会通过一些RPC框架进行。

swagger地址:
只需要在地址后面加上swagger-ui.html即可访问

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我们访问这个位置即可看到UI界面,界面简洁并且容易上手,我这边就不截图了。

那么,这个时候作为客户端一方,在自己进程内通过代理发起调用之前就可以直接返回失败,不走网络

step.总结

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swagger官方文档:

这就是常说的「fail
fast
」机制。就是在前面提到的代码段之前增加下面的这段代码。

swagger的一个最大的优点是能实时同步api与文档。

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