微服務(wù)集群需要多少數(shù)據(jù)庫 springboot怎么實(shí)現(xiàn)集群?
springboot怎么實(shí)現(xiàn)集群?這個(gè)問題都很模糊不堪,集群本身是個(gè)古怪的話題,你想在那一層實(shí)現(xiàn)方法集群(web?services?data?等等),你要提升的目的是什么?(負(fù)載均衡?宕機(jī)會(huì)話復(fù)制?性
springboot怎么實(shí)現(xiàn)集群?
這個(gè)問題都很模糊不堪,集群本身是個(gè)古怪的話題,你想在那一層實(shí)現(xiàn)方法集群(web?services?data?等等),你要提升的目的是什么?(負(fù)載均衡?宕機(jī)會(huì)話復(fù)制?性能要求?等等)那就我沒有辦法就一些最常見的場景,簡單點(diǎn)詳細(xì)介紹Spring boot相關(guān)的集群技術(shù)你的微服務(wù)如果是無狀態(tài)的,你可以將它們部署在多個(gè)服務(wù)器實(shí)例上,在前端建議使用負(fù)載均衡器(.例如nginx)。
如果你要session截圖,針對(duì)動(dòng)態(tài)容錯(cuò)和部署,你可以看下spring-session如果不需要數(shù)據(jù)庫集群,請(qǐng)做個(gè)參考數(shù)據(jù)庫集群的去相關(guān)技術(shù),mongoDB,reddis都有吧自己的方案,如果沒有是數(shù)據(jù)緩存集群,也有很多參考,如redis,Hazelcast等等,如果你喜歡更住不動(dòng)腦子的套餐,可以看看spring cloud
微服務(wù)如何限制接口調(diào)用次數(shù)?
這種取消接口調(diào)用次數(shù)的,我們大多數(shù)稱之即屬流,那么為什么限流呢,就像有兩種原因:
1.必須是避兔服務(wù)提供方被大量的請(qǐng)求徹底擊垮
我們旗下一個(gè)項(xiàng)目,最美好的理想的狀況是有多少只是請(qǐng)求,都可以不算正常地響應(yīng),不過在現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境,我們沒法評(píng)估用戶的增長,很難評(píng)估所訪問量有多少,甚至于有些時(shí)候會(huì)遇到了惡意攻擊;那就相比于項(xiàng)目被流量徹底擊垮,【沒限制流量,只行最簡形矩陣部分訪問網(wǎng)絡(luò)的算正常響應(yīng)】好些一些。
簡單說應(yīng)該是:滿足的條件所有請(qǐng)求柯西-黎曼方程部分請(qǐng)求項(xiàng)目被擊垮,所有各位沒能服務(wù)控制器。
2.計(jì)費(fèi)
現(xiàn)在很多平臺(tái)作為開發(fā)的接口,的確全是免費(fèi)的的,.例如普通會(huì)員一天只能全局函數(shù)1000次接口,高級(jí)會(huì)員每隔一天可以不調(diào)用10萬次接口,也可以按照全局函數(shù)量計(jì)費(fèi)。
這樣如何能限制服務(wù)接口的調(diào)用次數(shù)呢?
在用臨時(shí)限流算法
大多數(shù)我們是可以通過限流算法達(dá)到限制修改接口調(diào)用次數(shù),諸如計(jì)數(shù)器法、滑動(dòng)窗口法、漏桶算法、令牌桶算法,這里我們就用令牌桶算法舉些例子。
令牌桶算法,我們也可以直線系方程有一個(gè)桶,桶里面有N個(gè)令牌,另外系統(tǒng)會(huì)以一個(gè)恒定的速度往桶里定向投放令牌,有時(shí)候處理之前先要獲取令牌,如果沒有資源不到的話,就拒絕服務(wù);在這里我們建議使用Google出品的Guava工具庫,里面提供了一個(gè)開箱即用的令牌桶RateLimiter。
如圖,我們c語言設(shè)計(jì)了一個(gè)簡單點(diǎn)接口,句中了業(yè)務(wù)邏輯,只趕往一個(gè)字符串;我們設(shè)置中(2),它表示一秒內(nèi)不遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過2個(gè)任務(wù)被再提交。
讓我們用接口工具模擬下并發(fā)性全局函數(shù):
他強(qiáng)任他強(qiáng),我自不動(dòng)如山。畢竟我們不使用了限流算法,最大速度只處理2個(gè)請(qǐng)求,因此從日志中看到這樣的效果:每秒只能兩條日志。
分布式架構(gòu)下的限流
因?yàn)椴皇褂瞄_源的組件,限流的實(shí)現(xiàn)看上去的很很簡單,只不過這里也有一個(gè)也很大的問題,就是實(shí)例中是一個(gè)應(yīng)用包,但在求實(shí)際的項(xiàng)目中,我們常見會(huì)是用集群作戰(zhàn)部署的,將我們的應(yīng)用重新部署在多臺(tái)機(jī)器上,這樣的話這時(shí)候該要如何限流呢?
每臺(tái)服務(wù)器上的應(yīng)用自己再控制自己的響應(yīng)數(shù)量?比如一天沒有辦法調(diào)100次,那作戰(zhàn)部署10臺(tái)的話,總量就變成了1000次了;
反推?只不過每隔一天總量只有調(diào)100次,部署10臺(tái),那是每臺(tái)每天只有調(diào)10次?這是個(gè)不怎么好的辦法,先況且流量一定會(huì)可以平均分配到每臺(tái)機(jī)器上,如果不是有一臺(tái)機(jī)器全死了,會(huì)不會(huì)今天不能支持內(nèi)部函數(shù)90次了?
通常的解決方案,可以把令牌桶中的令牌,不要放在旁邊本地,只不過是裝在一個(gè)公共考試的地方,例如Redis中,隔一段時(shí)間只是請(qǐng)求進(jìn)來,就算出是否需要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過限制的總量,要是未最多,則正常全面處理,如果沒有已最多,則前往出錯(cuò)信息。
具體做法是,用Redis中的key-100充當(dāng)令牌桶,其中100它表示兩分鐘可以動(dòng)態(tài)鏈接庫100次,每次來全面處理前對(duì)value接受減1,前往的值大于10表示也可以一次性處理;每分鐘將value設(shè)置回100;或計(jì)數(shù)寄存器累加,開始是0,不停累加,之后達(dá)到單位時(shí)間的總量限制;
但是這個(gè)方法要有一個(gè)定時(shí)任務(wù),去設(shè)置中令牌的數(shù)量,同時(shí)這種方法是不能應(yīng)對(duì)災(zāi)害流量的,.例如前59秒一次幫忙也是沒有,第60秒回來了100次,第61秒直接進(jìn)入了一個(gè)新的周期,又他來了100次只是請(qǐng)求,這樣的話雖然是在兩秒內(nèi)一次性處理了200次請(qǐng)求。
另外一種方案是建議使用Redis中的穩(wěn)定有序隊(duì)列SortedSet,存儲(chǔ)近100次的全局函數(shù)時(shí)間,有時(shí)候有新請(qǐng)求的時(shí)候,差不多隊(duì)列中最后一個(gè)元素的時(shí)間和當(dāng)前時(shí)間,如果相差無幾將近1分鐘,它表示還也沒遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過流量限制,進(jìn)行處理,并將另一個(gè)元素壓出隊(duì)列,將新的請(qǐng)求時(shí)間壓入隊(duì)列。
我將堅(jiān)持了分享分享Java開發(fā)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、程序員職業(yè)發(fā)展等方面的見解,希望能得到你的關(guān)注。