spring-cloud中zuul的两种隔离机制实验

偏执的太偏执、 2022-10-17 00:44 157阅读 0赞

# 一、异常情况 #

ZuulException REJECTED_SEMAPHORE_EXECUTION

# 二、原因分析 #

zuul默认每个路由直接用信号量做隔离，并且默认值是100，也就是当一个路由请求的信号量高于100那么就拒绝服务了，返回500。

### 三、处理策略 ###

### 3.1信号量隔离 ###

既然默认值太小，那么就在gateway的配置提高各个路由的信号量再实验。

routes:
        linkflow:
          path: /api1/**
          serviceId: lf
          stripPrefix: false
          semaphore:
            maxSemaphores: 2000
        oauth:
          path: /api2/**
          serviceId: lf
          stripPrefix: false
          semaphore:
            maxSemaphores: 1000复制代码

两个路由的信号量分开提高到2000和1000。我们再用gatling测试一下。

setUp(scn.inject(rampUsers(200) over (3 seconds)).protocols(httpConf))复制代码

这是我们的模型，3s内启动200个用户，顺序访问5个API。所以会有1000个request。机器配置只有2核16G，并且是docker化的数据库。所以整体性能不高。

![信号量统计][439c86f28d9bfb4ea464108463de042a.png]

看结果仍然有57个KO，但是比之前1000个Request有900个KO的比例好很多了。

### 3.2线程隔离 ###

`Edgware`版本的spring cloud提供了另一种基于线程池的隔离机制。实现起来也非常简单，

zuul:
      ribbon-isolation-strategy: THREAD
      thread-pool:
        use-separate-thread-pools: true
        thread-pool-key-prefix: zuulgw
        
    hystrix:
      threadpool:
        default:
          coreSize: 50
          maximumSize: 10000
          allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize: true
          maxQueueSize: -1
          execution:
            isolation:
              thread:
                timeoutInMilliseconds: 60000复制代码

## 3.2.1 配置文件解析 ##

`use-separate-thread-pools：`每个路由都有自己的线程池，而不是共享一个。  
`thread-pool-key-prefix：`会指定一个线程池前缀方便调试。  
`hystrix`的部分主要设置线程池的大小，这里设置了10000，其实并不是越大越好。线程池越大削峰填谷的效果越显著，也就是时间换空间。系统的整体负载会上升，导致响应时间越来越长，那么当响应时间超过某个限度，其实系统也算是不可用了。后面可以看到数据。

![线程池统计][0b74a2485a98c030d8d1ab8d0b0cc7c4.png]

这次没有500的情况了，1000个Request都正常返回了。

### 四、2种策略比较 ###

从几张图对比下两种隔离的效果，上图是信号量隔离，下图是线程隔离。

响应时间分布

![信号量隔离响应时间分布][78839868c248fe8705b24662bb625275.png]

直观上能发现使用线程隔离的分布更好看一些，600ms内的响应会更多一些。

QPS

![信号量隔离QPS][QPS]

![线程隔离QPS][QPS 1]

两张图展示的是同一时刻的Request和Response的数量。

先看信号量隔离的场景，Response per second是逐步提升的，但是达到一个量级后，gateway开始拒绝服务。猜测是超过了信号量的限制或是超时？

线程隔离的这张就比较有意思了，可以看到Request per second上升的速度要比上面的快，说明系统是试图接收更多的请求然后分发给线程池。再看在某个时间点Response per second反而开始下降，因为线程不断的创建消耗了大量的系统资源，响应变慢。之后因为请求少了，负载降低，Response又开始抬升。所以线程池也并非越大越好，需要不断调试寻找一个平衡点。

### 五、结论 ###

线程池提供了比信号量更好的隔离机制，并且从实际测试发现高吞吐场景下可以完成更多的请求。但是信号量隔离的开销更小，对于本身就是10ms以内的系统，显然信号量更合适。

[439c86f28d9bfb4ea464108463de042a.png]: /images/20221014/8ddce84975f6403588602eafdc67e3eb.png
[0b74a2485a98c030d8d1ab8d0b0cc7c4.png]: /images/20221014/b8d3c38e7b434cdaae4ab3ffe1e2a1b5.png
[78839868c248fe8705b24662bb625275.png]: /images/20221014/c2456024226e4b1a8367483e874d2428.png
[QPS]: /images/20221014/f233095c560749ee98ea9e297c9dc254.png
[QPS 1]: /images/20221014/e120ad95f7d247feab592453ee8c1742.png