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前言：
在分布式系统中，选择合适的熔断机制是保护系统免受故障影响的关键。本文将介绍使用信号量和线程池两种常见的熔断机制，并提供Java和Spring Cloud Alibaba框架下的示例代码，帮助您深入理解和应用。
1. 信号量熔断机制
信号量熔断机制基于并发请求的数量进行熔断，可限制系统的并发访问量。它适用于资源有限且对请求响应时间要求较高的场景。下面是使用Java和Spring Cloud Alibaba框架实现信号量熔断机制的示例代码：
配置类
import org.springframework.cloud.circuitbreaker.resilience4j.Resilience4JCircuitBreakerFactory;
import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreakerConfig;@Configuration
public class CircuitBreakerConfiguration {@Beanpublic Customizer<Resilience4JCircuitBreakerFactory> defaultCircuitBreakerCustomizer() {return factory -> {factory.configureDefault(configuration -> {configuration.circuitBreakerConfig(CircuitBreakerConfig.custom().slidingWindowSize(10).failureRateThreshold(50).waitDurationInOpenState(Duration.ofMillis(1000)).build());});};}
}业务类
@Service
public class MyService {private final CircuitBreaker circuitBreaker;public MyService(CircuitBreakerFactory circuitBreakerFactory) {this.circuitBreaker = circuitBreakerFactory.create("myService");}@CircuitBreakerFallbackpublic String myMethod() {// 执行业务逻辑// ...}public String myMethodWithCircuitBreaker() {return this.circuitBreaker.run(this::myMethod, throwable -> {// 熔断发生时的处理逻辑,发送警报通知，拓展记录日志等sendAlertNotification();// 执行回退逻辑，抛出自定义异常throw new CustomFallbackException("服务熔断");});}private void sendAlertNotification() {// 发送警报通知的逻辑// ...}private static class CustomFallbackException extends RuntimeException {public CustomFallbackException(String message) {super(message);}}
}
在上述代码中，我们使用Resilience4J库实现了信号量熔断机制。通过CircuitBreakerConfig对象的配置，我们设定了熔断的阈值、失败率和等待时间等参数。在MyService的myMethodWithCircuitBreaker方法中，我们使用CircuitBreaker来调用myMethod方法，当发生熔断时，会执行处理逻辑。处理逻辑示例中，我们通过sendAlertNotification方法发送了警报通知。回退逻辑示例中，我们抛出了一个自定义的异常，以表明熔断发生。
2. 线程池熔断机制
线程池熔断机制基于线程数来进行熔断，可控制系统中的线程数量，保证系统的稳定性。它适用于请求处理时间较长且需要灵活配置的场景。以下是使用Java和Spring Cloud Alibaba框架实现线程池熔断机制的示例代码：
import java.util.concurrent.*;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;@Service
public class MyService {private final ExecutorService executorService;private final Semaphore semaphore;public MyService() {// 创建线程池this.executorService = new ThreadPoolExecutor(10, 10,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<>(100),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());this.semaphore = new Semaphore(10); // 设置信号量的限制为10}@SentinelResource(value = "myService", blockHandler = "handleBlockMethod")public String myMethod() {// 执行业务逻辑// ...}public String handleBlockMethod(BlockException ex) {// 熔断发生时的处理逻辑// ...return "Fallback";}public String myMethodWithCircuitBreaker() throws InterruptedException, ExecutionException {Future<String> future = executorService.submit(() -> {semaphore.acquire(); // 获取信号量许可try {return myMethod(); // 执行业务逻辑} finally {semaphore.release(); // 释放信号量许可}});try {return future.get(); // 等待业务方法执行结果} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {// 熔断发生，执行回退逻辑return handleBlockMethod(e);}}
}
在上述示例中，我们使用ThreadPoolExecutor来创建一个线程池，并设置相关参数，如核心线程数、最大线程数和线程空闲时间。在方法myMethodWithCircuitBreaker中，我们使用线程池来执行被保护的方法myMethod，并使用Semaphore来限制并发访问量，即限制同时执行的线程数量。在方法中，通过Semaphore的acquire和release方法获取和释放信号量许可。如果发生熔断，我们执行处理逻辑handleBlockMethod作为回退逻辑。
总结
本文讲解了信号量熔断机制和线程池熔断机制，并给出了Java和Spring Cloud Alibaba框架下的示例代码。选择适合的熔断机制要考虑资源限制、请求处理时间和容错能力等因素。如果你的场景资源有限且需要快速响应请求，那信号量就是个不错的选择。如果你的任务处理时间较长，需要更灵活的配置，那线程池会更适合。要根据实际情况综合考虑，做出最佳的选择。