Spring Boot 3 + Resilience4j 简单入门 + Redis Cache 整合

news2025/1/17 18:05:41

1. 项目结构

2. Maven依赖

 <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.1.2</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
 </parent>
 <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
        </dependency>
        
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/io.github.resilience4j/resilience4j-spring-boot3 -->
        <dependency>
            <groupId>io.github.resilience4j</groupId>
            <artifactId>resilience4j-spring-boot3</artifactId>
            <version>2.2.0</version>
        </dependency>

        <!-- Redis cache dependency -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

    </dependencies>

注：Resilience4j 需要 AOP（面向切面编程）相关的依赖，因为它利用 AOP 来动态地拦截和处理方法调用。

3. application.yml

spring:
  application:
    name: spring_resilience4j # Spring Boot 应用程序名称
  cache:
    type: redis # 缓存类型，使用 Redis
  data:
    redis:
      host: 192.168.186.77 # Redis 服务器主机地址
      port: 6379 # Redis 服务器端口号

resilience4j:
  timelimiter:
    instances:
      timeoutService:
        timeoutDuration: 2s # 超时时间为2秒
  circuitbreaker:
    instances:
      circuitbreakerService:
        slidingWindowSize: 10 # 滑动窗口大小为10
        failureRateThreshold: 50 # 失败率阈值为50%
        waitDurationInOpenState: 10s # 打开状态等待时间为10秒
  ratelimiter:
    instances:
      ratelimiterService:
        limitForPeriod: 1 # 每个周期允许的最大请求数为1
        limitRefreshPeriod: 10s # 速率限制刷新周期为10秒
        timeoutDuration: 500ms # 等待许可的超时时间为500毫秒
  retry:
    instances:
      retryService:
        maxAttempts: 5 # 最大重试次数为5次
        waitDuration: 1000ms # 重试间隔为1000毫秒（1秒）
        enableExponentialBackoff: true # 启用指数回退
        exponentialBackoffMultiplier: 1.5 # 指数回退倍数为1.5
        retryExceptions:
          - java.lang.RuntimeException # 需要重试的异常类型
  bulkhead:
    instances:
      bulkheadService:
        maxConcurrentCalls: 5 # 批隔离允许的最大并发调用数为5
        maxWaitDuration: 1s # 等待许可的最大时间为1秒

4. SpringResilience4jApplication.java

package org.example;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
@SpringBootApplication
@EnableCaching //开启缓存
public class SpringResilience4jApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringResilience4jApplication.class, args);
    }
}

5. Common.java

package org.example.controller;

import org.example.service.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.concurrent.CompletableFuture;

@RestController
public class Common {
    @Autowired
    TimeoutService timeoutService;
    @Autowired
    RateLimiterService rateLimiterService;
    @Autowired
    CircuitBreakerService circuitBreakerService;
    @Autowired
    RetryService retryService;
    @Autowired
    BulkheadService bulkheadService;

    //模拟超时
    @GetMapping("/timeout")
    public CompletableFuture<String> timeout() {
        return timeoutService.timeoutExample();
    }

    //模拟限速
    @GetMapping("/rateLimiter")
    public CompletableFuture<String> rateLimiter() {
        return rateLimiterService.rateLimiterExample();
    }

    //模拟回退
    @GetMapping("/circuitBreaker")
    public ResponseEntity<String> circuitBreaker() {
        return ResponseEntity.ok(circuitBreakerService.CircuitBreaker());
    }

    //模拟重试
    @GetMapping("/retry/{id}")
    public String getItemById(@PathVariable String id) {
        return retryService.getItemById(id);
    }

    // 模拟批隔离
    @GetMapping("/process/{id}")
    public String processRequest(@PathVariable String id) {
        return bulkheadService.processRequest(id);
    }
}

6. BulkheadService.java（批隔离）

package org.example.service;

import io.github.resilience4j.bulkhead.BulkheadFullException;
import io.github.resilience4j.bulkhead.annotation.Bulkhead;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;


@Service
public class BulkheadService {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BulkheadService.class);
    @Bulkhead(name = "bulkheadService", fallbackMethod = "fallback")
    public String processRequest(String id) {
        logger.info("Processing request: {}", id);
        try {
            // 模拟处理延迟
            Thread.sleep(10000);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
        return "Processed: " + id;
    }

    // 回退方法
    public String fallback(String id, BulkheadFullException ex) {
        logger.error("Bulkhead is full. Falling back for request: {}",id,ex);
        return "Bulkhead is full. Please try again later.";
    }
}

application.yml对应的配置信息：

  bulkhead:
    instances:
      bulkheadService:
        maxConcurrentCalls: 5
        maxWaitDuration: 1s

解释： 

  • maxConcurrentCalls：

    • 最大并发调用数。在此示例中，设置为 5，表示同一时间最多允许 5 个并发调用。如果超过这个数量，额外的调用将被阻塞，直到有空闲的调用资源。

  • maxWaitDuration：

    • 在被阻塞的调用被拒绝之前，最大等待时间。在此示例中，设置为 1 秒，表示如果一个调用在 1 秒内没有获取到许可，将会被拒绝并抛出BulkheadFullException。

 结果：

先启动（目录12BulkheadTest测试类）模拟并发。

出现该结果证明并发调用数已经满。

 

7. CircuitBreakerService.java（熔断）

package org.example.service;

import io.github.resilience4j.circuitbreaker.annotation.CircuitBreaker;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class CircuitBreakerService {

    @CircuitBreaker(name = "circuitbreakerService", fallbackMethod = "fallback")
    public String CircuitBreaker() {
        if (Math.random() > 0.5) {
            throw new RuntimeException("It is Failure!");
        }
        return "It is Successfully!";
    }

    public String fallback(Throwable ex) {
        return "Fallback : " + ex.getMessage();
    }
}

application.yml对应的配置信息：

  circuitbreaker:
    instances:
      circuitbreakerService:
        slidingWindowSize: 10
        failureRateThreshold: 50
        waitDurationInOpenState: 10s

解释：

  • slidingWindowSize：

    • 滑动窗口大小。在此示例中，设置为10，表示 CircuitBreaker 将根据最近的10个调用的结果来计算失败率。

  • failureRateThreshold：

    • 失败率阈值。在此示例中，设置为 50，表示如果滑动窗口中的调用失败率超过 50%，CircuitBreaker 将打开（短路）。

  • waitDurationInOpenState：

    • CircuitBreaker打开状态的等待时间。在此示例中，设置为10秒，表示 CircuitBreaker在打开状态下会保持10秒，然后进入半开状态以重新测试服务的可用性。

  • 闭合状态（Closed）：

    • 默认状态，所有请求正常通过并进行监控。
    • 如果失败率超过阈值，进入打开状态。

  • 打开状态（Open）：

    • 在打开状态下，所有请求将立即失败，不会调用实际的方法。
    • 在等待时间结束后，进入半开状态。

  • 半开状态（Half-Open）：

    • 在半开状态下，会允许部分请求通过以测试服务是否恢复。
    • 如果请求成功率恢复正常，恢复到闭合状态；否则重新进入打开状态。

结果：

监听消息：

CircuitBreaker Event: 2024-07-29T23:12:41.621862900+08:00[Asia/Shanghai]: CircuitBreaker 'circuitbreakerService' recorded an error: 'java.lang.RuntimeException: It is Failure!'. Elapsed time: 0 ms

8. RateLimiterService.java（限速）

package org.example.service;

import io.github.resilience4j.ratelimiter.annotation.RateLimiter;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.CompletableFuture;

@Service
public class RateLimiterService {
    @RateLimiter(name = "ratelimiterService", fallbackMethod = "fallbackRateLimiter")
    public CompletableFuture<String> rateLimiterExample() {
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> "It is Success!");
    }

    public CompletableFuture<String> fallbackRateLimiter(Exception e) {
        return CompletableFuture.completedFuture("Too many requests");
    }
}

application.yml对应的配置信息 ：

  ratelimiter:
    instances:
      ratelimiterService:
        limitForPeriod: 1
        limitRefreshPeriod: 10s
        timeoutDuration: 500ms

解释：

  • limitForPeriod：

    • 指定每个刷新周期内允许的最大请求数。在此示例中，设置为1，表示每个刷新周期只允许1个请求通过。

  • limitRefreshPeriod：

    • 指定速率限制器的刷新周期。在此示例中，设置为10秒，表示每10秒刷新一次，重置允许的请求数。

  • timeoutDuration：

    • 指定在速率限制器中等待许可的最大时间。如果请求在timeoutDuration内未获得许可，则会被拒绝。在此示例中，设置为 500 毫秒。

结果（10s内发送两次请求）：

 

监听消息：

 RateLimiter Event: RateLimiterEvent{type=SUCCESSFUL_ACQUIRE, rateLimiterName='ratelimiterService', creationTime=2024-07-29T23:03:37.189104500+08:00[Asia/Shanghai]}
 RateLimiter Event: RateLimiterEvent{type=SUCCESSFUL_ACQUIRE, rateLimiterName='ratelimiterService', creationTime=2024-07-29T23:03:38.995416700+08:00[Asia/Shanghai]}
RateLimiter Event: RateLimiterEvent{type=FAILED_ACQUIRE, rateLimiterName='ratelimiterService', creationTime=2024-07-29T23:03:40.927729300+08:00[Asia/Shanghai]}

9. Resilience4jEventListener.java（事件监听）

package org.example.service;

import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreaker;
import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreakerRegistry;
import io.github.resilience4j.ratelimiter.RateLimiter;
import io.github.resilience4j.ratelimiter.RateLimiterRegistry;
import io.github.resilience4j.retry.Retry;
import io.github.resilience4j.retry.RetryRegistry;
import io.github.resilience4j.timelimiter.TimeLimiter;
import io.github.resilience4j.timelimiter.TimeLimiterRegistry;
import jakarta.annotation.PostConstruct;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;


@Component
public class Resilience4jEventListener {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Resilience4jEventListener.class);

    private final RetryRegistry retryRegistry;
    private final TimeLimiterRegistry timeLimiterRegistry;
    private final CircuitBreakerRegistry circuitBreakerRegistry;
    private final RateLimiterRegistry rateLimiterRegistry;

    @Autowired
    public Resilience4jEventListener(CircuitBreakerRegistry circuitBreakerRegistry,
                                     RateLimiterRegistry rateLimiterRegistry,
                                     RetryRegistry retryRegistry,
                                     TimeLimiterRegistry timeLimiterRegistry) {
        this.circuitBreakerRegistry = circuitBreakerRegistry;
        this.rateLimiterRegistry = rateLimiterRegistry;
        this.retryRegistry = retryRegistry;
        this.timeLimiterRegistry = timeLimiterRegistry;
    }

    @PostConstruct
    public void postConstruct() {

        //  注册 Retry 事件监听器
        Retry retry = retryRegistry.retry("retryService");
        retry.getEventPublisher()
                .onEvent(event -> logger.info("Retry event: {}", event));

        // 注册 CircuitBreaker 事件监听器
        CircuitBreaker circuitBreaker = circuitBreakerRegistry.circuitBreaker("circuitbreakerService");
        circuitBreaker.getEventPublisher()
                .onEvent(event -> logger.info("CircuitBreaker Event: {}", event));

        // 注册 RateLimiter 事件监听器
        RateLimiter rateLimiter = rateLimiterRegistry.rateLimiter("ratelimiterService");
        rateLimiter.getEventPublisher()
                .onEvent(event -> logger.info("RateLimiter Event: {}", event));

        // 注册 TimeLimiter 事件监听器
        TimeLimiter timeLimiter = timeLimiterRegistry.timeLimiter("timeoutService");
        timeLimiter.getEventPublisher()
                .onEvent(event -> logger.info("TimeLimiter Event: {}", event));
    }
}

调试运行的信息如下：

2024-07-29T23:02:39.073+08:00  INFO 27996 --- [pool-2-thread-1] o.e.service.Resilience4jEventListener    : TimeLimiter Event: 2024-07-29T23:02:39.073307500+08:00[Asia/Shanghai]: TimeLimiter 'timeoutService' recorded a timeout exception.
2024-07-29T23:03:37.189+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-4] o.e.service.Resilience4jEventListener    : RateLimiter Event: RateLimiterEvent{type=SUCCESSFUL_ACQUIRE, rateLimiterName='ratelimiterService', creationTime=2024-07-29T23:03:37.189104500+08:00[Asia/Shanghai]}
2024-07-29T23:03:38.995+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-5] o.e.service.Resilience4jEventListener    : RateLimiter Event: RateLimiterEvent{type=SUCCESSFUL_ACQUIRE, rateLimiterName='ratelimiterService', creationTime=2024-07-29T23:03:38.995416700+08:00[Asia/Shanghai]}
2024-07-29T23:03:40.927+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-6] o.e.service.Resilience4jEventListener    : RateLimiter Event: RateLimiterEvent{type=FAILED_ACQUIRE, rateLimiterName='ratelimiterService', creationTime=2024-07-29T23:03:40.927729300+08:00[Asia/Shanghai]}
2024-07-29T23:12:41.623+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-9] o.e.service.Resilience4jEventListener    : CircuitBreaker Event: 2024-07-29T23:12:41.621862900+08:00[Asia/Shanghai]: CircuitBreaker 'circuitbreakerService' recorded an error: 'java.lang.RuntimeException: It is Failure!'. Elapsed time: 0 ms
2024-07-29T23:23:15.612+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-3] org.example.service.RetryService         : Fetching item with id 2
2024-07-29T23:27:22.607+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-6] org.example.service.RetryService         : Fetching item with id 3
2024-07-29T23:34:40.837+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-2] org.example.service.RetryService         : Fetching item with id 4
2024-07-29T23:34:42.973+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-1] org.example.service.RetryService         : Fetching item with id 5
2024-07-29T23:34:44.777+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-3] org.example.service.RetryService         : Fetching item with id 6
2024-07-29T23:34:44.793+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-3] o.e.service.Resilience4jEventListener    : Retry event: 2024-07-29T23:34:44.793527800+08:00[Asia/Shanghai]: Retry 'retryService', waiting PT1S until attempt '1'. Last attempt failed with exception 'java.lang.RuntimeException: Simulated database error'.
2024-07-29T23:34:45.817+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-3] org.example.service.RetryService         : Fetching item with id 6
2024-07-29T23:34:45.822+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-3] o.e.service.Resilience4jEventListener    : Retry event: 2024-07-29T23:34:45.822567400+08:00[Asia/Shanghai]: Retry 'retryService' recorded a successful retry attempt. Number of retry attempts: '1', Last exception was: 'java.lang.RuntimeException: Simulated database error'.

 注：该类进行事件监听，便于调试。

10. RetryService.java（缓存+重试）

package org.example.service;

import io.github.resilience4j.retry.annotation.Retry;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class RetryService {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RetryService.class);

    @Cacheable(value = "items", key = "#id")
    @Retry(name = "retryService", fallbackMethod = "fallback")
    public String getItemById(String id) {
        logger.info("Fetching item with id {}", id);
        // 模拟数据库调用，可能会引发异常
        if (Math.random() > 0.8) {
            throw new RuntimeException("Simulated database error");
        }
        return "Cache " + id;
    }

    // 回退方法
    public String fallback(String id, RuntimeException e) {
        return "Fallback : " + id;
    }
}

注：该类简单的使用redis缓存，重试机制可以自动重新执行失败的操作。通过配置重试次数和重试间隔，可以在遇到暂时性错误时增加操作成功的机会。

application.yml对应的配置信息：

  retry:
    instances:
      retryService:
        maxAttempts: 5
        waitDuration: 1000
        enableExponentialBackoff: true
        exponentialBackoffMultiplier: 1.5
        retryExceptions:
          - java.lang.RuntimeException

 解释：

  • maxAttempts：

    • 最大重试次数。在此示例中，设置为 5，表示如果方法调用失败，将最多重试 5 次。

  • waitDuration：

    • 重试之间的等待时间（以毫秒为单位）。在此示例中，设置为 1000 毫秒（1 秒），表示每次重试之间等待 1 秒。

  • enableExponentialBackoff：

    • 启用指数回退策略。设置为true 表示启用指数回退。

  • exponentialBackoffMultiplier：

    • 指数回退的倍数。在此示例中，设置为1.5，表示每次重试之间的等待时间将乘以 1.5。

  • retryExceptions：

    • 需要重试的异常类型列表。在此示例中，指定了 java.lang.RuntimeException，表示当方法抛出RuntimeException时会进行重试。

结果：

直接访问（保证redis正常运行），然后不断的尝试把路径1依次累加，然后发送请求，直到出现监听消息的内容即可看到重试，当方法上使用了 @Cacheable 注解时，如果请求的缓存存在且未过期，那么该方法不会实际执行，而是直接返回缓存中的数据。这意味着在这种情况下，@Retry 注解可能不会生效，因为方法调用不会实际发生，导致没有机会触发重试机制。

监听消息： 

2024-07-29T23:23:15.612+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-3] org.example.service.RetryService         : Fetching item with id 2
2024-07-29T23:27:22.607+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-6] org.example.service.RetryService         : Fetching item with id 3
2024-07-29T23:34:40.837+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-2] org.example.service.RetryService         : Fetching item with id 4
2024-07-29T23:34:42.973+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-1] org.example.service.RetryService         : Fetching item with id 5
2024-07-29T23:34:44.777+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-3] org.example.service.RetryService         : Fetching item with id 6
2024-07-29T23:34:44.793+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-3] o.e.service.Resilience4jEventListener    : Retry event: 2024-07-29T23:34:44.793527800+08:00[Asia/Shanghai]: Retry 'retryService', waiting PT1S until attempt '1'. Last attempt failed with exception 'java.lang.RuntimeException: Simulated database error'.
2024-07-29T23:34:45.817+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-3] org.example.service.RetryService         : Fetching item with id 6
2024-07-29T23:34:45.822+08:00  INFO 27996 --- [nio-8080-exec-3] o.e.service.Resilience4jEventListener    : Retry event: 2024-07-29T23:34:45.822567400+08:00[Asia/Shanghai]: Retry 'retryService' recorded a successful retry attempt. Number of retry attempts: '1', Last exception was: 'java.lang.RuntimeException: Simulated database error'.
 

11. TimeoutService.java（超时）

package org.example.service;

import io.github.resilience4j.timelimiter.annotation.TimeLimiter;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;

@Service
public class TimeoutService {

    @TimeLimiter(name = "timeoutService", fallbackMethod = "fallback")
    public CompletableFuture<String> timeoutExample() {
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try {
                Thread.sleep(5000); // 模拟长时间处理，这里设置为5秒
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
            return "Success";
        });
    }

    public CompletableFuture<String> fallback(Throwable t) {
        return CompletableFuture.completedFuture("fallback: timeout!");
    }
}

application.yml对应的配置信息：

  timelimiter:
    instances:
      timeoutService:
        timeoutDuration: 2s

解释：设置为 2 秒。如果方法调用在 2 秒内未完成，TimeLimiter 会中断调用并执行回退方法。

结果：

监听消息：

TimeLimiter Event: 2024-07-29T23:02:39.073307500+08:00[Asia/Shanghai]: TimeLimiter 'timeoutService' recorded a timeout exception. 

12. BulkheadTest.java（批隔离测试）

package org.example.test;

import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class BulkheadTest {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个固定大小的线程池，线程数为6
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(6);
        // 初始化一个 CountDownLatch，用于控制所有任务的开始
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);

        // 提交6个任务到线程池
        for (int i = 1; i <= 6; i++) {
            final int id = i;
            executor.submit(() -> {
                try {
                    // 等待 latch 释放，确保所有任务同时开始
                    latch.await();
                    // 创建 URL 对象，指定请求路径
                    URL url = new URL("http://localhost:8080/process/" + id);
                    // 打开连接
                    HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
                    // 设置请求方法为 GET
                    conn.setRequestMethod("GET");

                    // 获取响应代码
                    int responseCode = conn.getResponseCode();
                    // 打印响应代码
                    System.out.println("Response Code for request " + id + ": " + responseCode);

                } catch (Exception e) {
                    // 打印异常信息
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }

        // 释放 latch，启动所有任务
        latch.countDown();
        // 关闭线程池
        executor.shutdown();
    }
}

注：该类用于模拟批隔离，策略限制了同时处理的并发调用数量，确保系统部分组件的问题不会导致整个系统的瘫痪。

13. 总结

      通过Resilience4j+Redis实现超时检测，限速访问，以及重试，还有熔断回退和批隔离等简单的案例模拟，仅供学习交流使用。

 

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