网站首页 > 厂商资讯 > deepflow >

如何在Sleuth链路追踪中实现调用链路限流？

在当今的微服务架构中，Sleuth链路追踪技术已成为保证系统稳定性和可观测性的重要手段。然而，随着服务数量的增加，调用链路也可能变得复杂，导致系统资源的过度消耗。因此，如何在Sleuth链路追踪中实现调用链路限流，成为了一个亟待解决的问题。本文将围绕这一主题展开，探讨如何通过限流策略来保障Sleuth链路追踪系统的稳定运行。

一、Sleuth链路追踪简介

Sleuth是Spring Cloud生态中的一款链路追踪工具，它可以帮助开发者快速实现分布式系统的调用链路追踪。通过Sleuth，我们可以轻松地追踪一个请求从发起到结束的整个过程，包括请求的路径、时间、状态等信息。这对于排查问题、优化系统性能具有重要意义。

二、调用链路限流的意义

在分布式系统中，调用链路可能涉及到多个服务节点，一旦某个节点出现故障或响应时间过长，都可能影响到整个链路的性能。为了避免这种情况，我们需要对调用链路进行限流，确保系统的稳定运行。

三、如何在Sleuth中实现调用链路限流

使用Spring Cloud Gateway进行限流

Spring Cloud Gateway是一个基于异步模型、基于配置的路由网关，它提供了丰富的路由功能，包括限流。通过配置网关的路由规则，我们可以实现对调用链路的限流。

示例代码：

@Bean

public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {

    return builder.routes()

            .route(r -> r.path("/service1/")

                    .filters(f -> f.requestRateLimiter(config -> {

                        config.setRateLimiter(redisRateLimiter());

                    }))

                    .uri("lb://SERVICE1"))

            .build();

}



@Bean

public KeyResolver userKeyResolver() {

    return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("user"));

}



@Bean

public RateLimiter redisRateLimiter() {

    return RateLimiter.create(10.0);

}

在上面的代码中，我们通过配置Spring Cloud Gateway的路由规则，对/service1/路径下的请求进行限流。限流规则为每秒最多处理10个请求。

使用Hystrix进行限流

Hystrix是Netflix开源的一个分布式系统熔断器库，它可以帮助我们实现调用链路的限流。通过配置Hystrix的线程池，我们可以控制每个服务节点的并发请求数量。

示例代码：

@HystrixCommand(commandProperties = {

        @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "5000"),

        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "10"),

        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds", value = "10000"),

        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50")

})

public String callService1() {

    // 调用service1

}

在上面的代码中，我们通过配置Hystrix的线程池，对调用service1的请求进行限流。限流规则为每10秒内最多处理10个请求，错误率达到50%时触发熔断。

使用Sleuth自定义限流策略

Sleuth提供了自定义限流策略的功能，允许开发者根据业务需求进行定制。通过实现Sleuth的SpanRateLimiter接口，我们可以定义自己的限流策略。

示例代码：

public class CustomSpanRateLimiter implements SpanRateLimiter {

    @Override

    public boolean tryAcquire(Span span) {

        // 根据业务需求实现限流逻辑

        return true;

    }

}

在上面的代码中，我们实现了Sleuth的SpanRateLimiter接口，根据业务需求实现了限流逻辑。

四、案例分析

假设我们有一个分布式系统，其中包含三个服务：service1、service2和service3。为了保障系统的稳定运行，我们需要对调用链路进行限流。

使用Spring Cloud Gateway对/service1/路径下的请求进行限流，每秒最多处理10个请求。
使用Hystrix对调用service2的请求进行限流，每10秒内最多处理10个请求，错误率达到50%时触发熔断。
使用Sleuth自定义限流策略，对调用service3的请求进行限流。

通过以上限流策略，我们可以确保调用链路的稳定运行，避免因调用链路过载而导致系统崩溃。

总之，在Sleuth链路追踪中实现调用链路限流，有助于保障系统的稳定性和可观测性。通过使用Spring Cloud Gateway、Hystrix和Sleuth自定义限流策略，我们可以根据业务需求灵活配置限流规则，从而实现调用链路的限流。