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提取码：msr3

1 CircuitBreaker

官网:https://spring.io/projects/spring-cloud-circuitbreaker#overview

1.1 实现原理

CircuitBreaker的目的是保护分布式系统免受故障和异常，提高系统的可用性和健壮性。

当一个组件或服务出现故障时，CircuitBreaker会迅速切换到开放OPEN状态(保险丝跳闸断电)，阻止请求发送到该组件或服务从而避免更多的请求发送到该组件或服务。这可以减少对该组件或服务的负载，防止该组件或服务进一步崩溃，并使整个系统能够继续正常运行。同时，CircuitBreaker还可以提高系统的可用性和健壮性，因为它可以在分布式系统的各个组件之间自动切换，从而避免单点故障的问题。

1.2 一句话

Circuit Breaker只是一套规范和接口，我们使用的落地实现者是Resilience4J

2 Resilience4J

2.1 是什么

官网:https://github.com/resilience4j/resilience4j#1-introduction

2.2 能干嘛

https://github.com/resilience4j/resilience4j#3-overview

2.3 怎么用

官网:https://resilience4j.readme.io/docs/circuitbreaker
中文手册:https://github.com/lmhmhl/Resilience4j-Guides-Chinese/blob/main/index.md

3 熔断(CircuitBreaker)(服务熔断+服务降级)

3.1 断路器三大状态

3.2断路器3大状态之前的转换

3.3断路器所有配置参数参考

英文:https://resilience4j.readme.io/docs/circuitbreaker#create-and-configure-a-circuitbreaker
中文手册:https://github.com/lmhmhl/Resilience4j-Guides-Chinese/blob/main/core-modules/CircuitBreaker.md
精简:

3.4 熔断+降级案例需求说明

6次访问中当执行方法的失败率达到50%时CircuitBreaker将进入开启OPEN状态(保险丝跳闸断电)拒绝所有请求。
等待5秒后，CircuitBreaker 将自动从开启OPEN状态过渡到半开HALF_OPEN状态，允许一些请求通过以测试服务是否恢复正常。
如还是异常CircuitBreaker 将重新进入开启OPEN状态；如正常将进入关闭CLOSE闭合状态恢复正常处理请求。

具体时间和频次等属性见具体实际案例，这里只是作为case举例讲解，最下面笔记面试题概览，闲聊大厂面试

3.5 COUNT_BASED(计数的滑动窗口)

3.5.1 cloud-provider-payment8001

新建PayCircuitController

@RestController
public class PayCircuitController
{//=========Resilience4j CircuitBreaker 的例子@GetMapping(value = "/pay/circuit/{id}")public String myCircuit(@PathVariable("id") Integer id){if(id == -4) throw new RuntimeException("----circuit id 不能负数");if(id == 9999){try { TimeUnit.SECONDS.sleep(5); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }}return "Hello, circuit! inputId:  "+id+" \t " + IdUtil.simpleUUID();}
}

3.5.2 修改PayFeignApi接口

添加方法

 /*** Resilience4j CircuitBreaker 的例子* @param id* @return*/@GetMapping(value = "/pay/circuit/{id}")public String myCircuit(@PathVariable("id") Integer id);

3.5.3 修改cloud-consumer-feign-order80

3.5.3.1 改POM

<!--resilience4j-circuitbreaker-->
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-circuitbreaker-resilience4j</artifactId>
</dependency>
<!-- 由于断路保护等需要AOP实现，所以必须导入AOP包 -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>

3.5.3.2 写YML

server:port: 80spring:application:name: cloud-consumer-openfeign-order####Spring Cloud Consul for Service Discoverycloud:consul:host: localhostport: 8500discovery:prefer-ip-address: true #优先使用服务ip进行注册service-name: ${spring.application.name}####### openfeignopenfeign:client:config:##### 超时控制
#          default: #全局配置
#            #连接超时时间
#            connect-timeout: 3000
#            #读取超时时间
#            read-timeout: 3000cloud-payment-service:#连接超时时间connectTimeout: 20000#读取超时时间readTimeout: 20000httpclient:hc5:enabled: truecompression:request:enabled: truemin-request-size: 2048 #最小触发压缩的大小mime-types: text/xml,application/xml,application/json #触发压缩数据类型response:enabled: true
# 开启circuitbreaker和分组激活 spring.cloud.openfeign.circuitbreaker.enabledcircuitbreaker:enabled: true
#        group:
#          enabled: true #没开分组永远不用分组的配置。精确优先、分组次之(开了分组)、默认最后# feign日志以什么级别监控哪个接口
#logging:
#  level:
#    com:
#      msr:
#        cloud:
#          apis:
#            PayFeignApi: debug # PayFeignApi接口需要打印日志# Resilience4j CircuitBreaker 按照次数：COUNT_BASED 的例子
#  6次访问中当执行方法的失败率达到50%时CircuitBreaker将进入开启OPEN状态(保险丝跳闸断电)拒绝所有请求。
#  等待5秒后，CircuitBreaker 将自动从开启OPEN状态过渡到半开HALF_OPEN状态，允许一些请求通过以测试服务是否恢复正常。
#  如还是异常CircuitBreaker 将重新进入开启OPEN状态；如正常将进入关闭CLOSE闭合状态恢复正常处理请求。
resilience4j:circuitbreaker:configs:default:failureRateThreshold: 50 #设置50%的调用失败时打开断路器，超过失败请求百分⽐CircuitBreaker变为OPEN状态。slidingWindowType: COUNT_BASED # 滑动窗口的类型slidingWindowSize: 6 #滑动窗⼝的⼤⼩配置COUNT_BASED表示6个请求，配置TIME_BASED表示6秒minimumNumberOfCalls: 6 #断路器计算失败率或慢调用率之前所需的最小样本(每个滑动窗口周期)。如果minimumNumberOfCalls为10，则必须最少记录10个样本，然后才能计算失败率。如果只记录了9次调用，即使所有9次调用都失败，断路器也不会开启。automaticTransitionFromOpenToHalfOpenEnabled: true # 是否启用自动从开启状态过渡到半开状态，默认值为true。如果启用，CircuitBreaker将自动从开启状态过渡到半开状态，并允许一些请求通过以测试服务是否恢复正常waitDurationInOpenState: 5s #从OPEN到HALF_OPEN状态需要等待的时间permittedNumberOfCallsInHalfOpenState: 2 #半开状态允许的最大请求数，默认值为10。在半开状态下，CircuitBreaker将允许最多permittedNumberOfCallsInHalfOpenState个请求通过，如果其中有任何一个请求失败，CircuitBreaker将重新进入开启状态。recordExceptions:- java.lang.Exceptioninstances:cloud-payment-service:baseConfig: default

3.5.3.3 新建OrderCircuitController

@CircuitBreaker
系统繁忙，请稍后再试。
不让调用者等待并立刻返回一个友好提示，fallback

@RestController
public class OrderCircuitController
{@Resourceprivate PayFeignApi payFeignApi;@GetMapping(value = "/feign/pay/circuit/{id}")@CircuitBreaker(name = "cloud-payment-service", fallbackMethod = "myCircuitFallback")public String myCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){return payFeignApi.myCircuit(id);}//myCircuitFallback就是服务降级后的兜底处理方法public String myCircuitFallback(Integer id,Throwable t) {// 这里是容错处理逻辑，返回备用结果return "myCircuitFallback，系统繁忙，请稍后再试-----/(ㄒoㄒ)/~~";}
}

3.5.3.4 测试(按照错误次数达到多少后开启断路)

正确:http://localhost/feign/pay/circuit/11
错误:http://localhost/feign/pay/circuit/-4

一次error一次OK，trytry看看
50%错误后触发熔断并给出服务降级，告知调用者服务不可用
此时就算是输入正确的访问地址也无法调用服务(我明明是正确的也不让用/(ㄒoㄒ)/~~),它还在断路中(OPEN状态)，一会儿过度到半开并继续正确地址访问，慢慢切换回CLOSE状态，可以正常访问了链路回复

多次故意填写错误值(负4),多次故意填写错误值(负4)，然后慢慢填写正确值(正整数11)，发现刚开始不满足条件，就算是正确的访问地址也不能进行

3.6 TIME_BASED(时间的滑动窗口)

3.6.1 cloud-consumer-feign-order80

server:port: 80spring:application:name: cloud-consumer-openfeign-order####Spring Cloud Consul for Service Discoverycloud:consul:host: localhostport: 8500discovery:prefer-ip-address: true #优先使用服务ip进行注册service-name: ${spring.application.name}openfeign:client:config:default:#cloud-payment-service:#连接超时时间，为避免演示出错，讲解完本次内容后设置为20秒connectTimeout: 20000#读取超时时间，为避免演示出错，讲解完本次内容后设置为20秒readTimeout: 20000#开启httpclient5httpclient:hc5:enabled: true#开启压缩特性compression:request:enabled: truemin-request-size: 2048mime-types: text/xml,application/xml,application/jsonresponse:enabled: true#开启circuitbreaker和分组激活circuitbreaker:enabled: truegroup:enabled: true #没开分组永远不用分组的配置。精确优先、分组次之(开了分组)、默认最后# feign日志以什么级别监控哪个接口
logging:level:com:atguigu:cloud:apis:PayFeignApi: debug# Resilience4j CircuitBreaker 按照时间：TIME_BASED 的例子
resilience4j:timelimiter:configs:default:timeout-duration: 10s #神坑的位置，timelimiter 默认限制远程1s，超于1s就超时异常，配置了降级，就走降级逻辑circuitbreaker:configs:default:failureRateThreshold: 50 #设置50%的调用失败时打开断路器，超过失败请求百分⽐CircuitBreaker变为OPEN状态。slowCallDurationThreshold: 2s #慢调用时间阈值，高于这个阈值的视为慢调用并增加慢调用比例。slowCallRateThreshold: 30 #慢调用百分比峰值，断路器把调用时间⼤于slowCallDurationThreshold，视为慢调用，当慢调用比例高于阈值，断路器打开，并开启服务降级slidingWindowType: TIME_BASED # 滑动窗口的类型slidingWindowSize: 2 #滑动窗口的大小配置，配置TIME_BASED表示2秒minimumNumberOfCalls: 2 #断路器计算失败率或慢调用率之前所需的最小样本(每个滑动窗口周期)。permittedNumberOfCallsInHalfOpenState: 2 #半开状态允许的最大请求数，默认值为10。waitDurationInOpenState: 5s #从OPEN到HALF_OPEN状态需要等待的时间recordExceptions:- java.lang.Exceptioninstances:cloud-payment-service:baseConfig: default 

3.6.2 为避免影响实验效果，记得关闭FeignConfig自己写的重试3次

3.6.3 测试(慢查询)

3.6.3.1 一次超时，一次正常访问,同时进行

http://localhost/feign/pay/circuit/9999
故意超时，将会单独报错

http://localhost/feign/pay/circuit/11
可以访问，我是正常的

3.6.3.2 4次超时访问,一次正常访问,同时进行

超时进行:http://localhost/feign/pay/circuit/9999
正常访问也受到了牵连，因为服务熔断不能访问了:http://localhost/feign/pay/circuit/11
运气好的话，可以看到全线崩，刺激。

3.7 小总结

断路器开启或者关闭的条件

当满足一定的峰值和失败率达到一定条件后，断路器将会进入OPEN状态(保险丝跳闸)，服务熔断
当OPEN的时候，所有请求都不会调用主业务逻辑方法，而是直接走fallbackmetnod兜底背锅方法，服务降级
一段时间之后，这个时候断路器会从OPEN进入到HALF_OPEN半开状态，会放几个请求过去探探链路是否通？
如成功，断路器会关闭CLOSE(类似保险丝闭合，恢复可用)；
如失败，继续开启。重复上述

建议不要混合用，推荐按照调用次数count_based

4 隔离(BulkHead)

官网:https://resilience4j.readme.io/docs/bulkhead
中文:https://github.com/lmhmhl/Resilience4j-Guides-Chinese/blob/main/core-modules/bulkhead.md

4.1 是什么

bulkhead(船的)舱壁/(飞机的)隔板

隔板来自造船行业，床仓内部一般会分成很多小隔舱，一旦一个隔舱漏水因为隔板的存在而不至于影响其它隔舱和整体船

4.2 能干嘛

依赖隔离&负载保护:用来限制对于下游服务的最大并发数量的限制

4.3 Resilience4j提供了如下两种隔离的实现方式，可以限制并发执行的数量

4.4 实现SemaphoreBulkhead(信号量舱壁)

4.4.1 概述

基本上就是我们JUC信号灯内容的同样思想

信号量舱壁（SemaphoreBulkhead）原理

当信号量有空闲时，进入系统的请求会直接获取信号量并开始业务处理。

当信号量全被占用时，接下来的请求将会进入阻塞状态，SemaphoreBulkhead提供了一个阻塞计时器，

如果阻塞状态的请求在阻塞计时内无法获取到信号量则系统会拒绝这些请求。

若请求在阻塞计时内获取到了信号量，那将直接获取信号量并执行相应的业务处理。

4.4.2 源码分析

io.github.resilience4j.bulkhead.internal.SemaphoreBulkhead

4.4.3 cloud-provider-payment8001支付微服务修改PayCircuitController

//=========Resilience4j bulkhead 的例子
@GetMapping(value = "/pay/bulkhead/{id}")
public String myBulkhead(@PathVariable("id") Integer id)
{if(id == -4) throw new RuntimeException("----bulkhead id 不能-4");if(id == 9999){try { TimeUnit.SECONDS.sleep(5); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }}return "Hello, bulkhead! inputId:  "+id+" \t " + IdUtil.simpleUUID();
}

4.4.4 PayFeignApi接口新增舱壁api方法

/*** Resilience4j Bulkhead 的例子* @param id* @return*/
@GetMapping(value = "/pay/bulkhead/{id}")
public String myBulkhead(@PathVariable("id") Integer id);

4.4.5 修改cloud-consumer-feign-order80

4.4.5.1 POM

<!--resilience4j-bulkhead-->
<dependency><groupId>io.github.resilience4j</groupId><artifactId>resilience4j-bulkhead</artifactId>
</dependency>

4.4.5.2 YML

server:port: 80spring:application:name: cloud-consumer-openfeign-order####Spring Cloud Consul for Service Discoverycloud:consul:host: localhostport: 8500discovery:prefer-ip-address: true #优先使用服务ip进行注册service-name: ${spring.application.name}openfeign:client:config:default:#cloud-payment-service:#连接超时时间，为避免演示出错，讲解完本次内容后设置为20秒connectTimeout: 20000#读取超时时间，为避免演示出错，讲解完本次内容后设置为20秒readTimeout: 20000#开启httpclient5httpclient:hc5:enabled: true#开启压缩特性compression:request:enabled: truemin-request-size: 2048mime-types: text/xml,application/xml,application/jsonresponse:enabled: true#开启circuitbreaker和分组激活circuitbreaker:enabled: truegroup:enabled: true #没开分组永远不用分组的配置。精确优先、分组次之(开了分组)、默认最后# feign日志以什么级别监控哪个接口
logging:level:com:atguigu:cloud:apis:PayFeignApi: debug####resilience4j bulkhead 的例子
resilience4j:bulkhead:configs:default:maxConcurrentCalls: 2 # 隔离允许并发线程执行的最大数量maxWaitDuration: 1s # 当达到并发调用数量时，新的线程的阻塞时间，我只愿意等待1秒，过时不候进舱壁兜底fallbackinstances:cloud-payment-service:baseConfig: defaulttimelimiter:configs:default:timeout-duration: 20s

4.4.5.3 业务类

OrderCircuitController

/***(船的)舱壁,隔离* @param id* @return*/
@GetMapping(value = "/feign/pay/bulkhead/{id}")
@Bulkhead(name = "cloud-payment-service",fallbackMethod = "myBulkheadFallback",type = Bulkhead.Type.SEMAPHORE)
public String myBulkhead(@PathVariable("id") Integer id)
{return payFeignApi.myBulkhead(id);
}
public String myBulkheadFallback(Throwable t)
{return "myBulkheadFallback，隔板超出最大数量限制，系统繁忙，请稍后再试-----/(ㄒoㄒ)/~~";
}

4.4.5.4 测试

浏览器新打开2个窗口，各点一次，分别点击http://localhost/feign/pay/bulkhead/9999

每个请求调用需要耗时5秒，2个线程瞬间达到配置过的最大并发数2

此时第3个请求正常的请求访问，http://localhost/feign/pay/bulkhead/3

直接被舱壁限制隔离了，碰不到8001

等其中一个窗口停止了，再去正常访问，并发数小于2 了，可以OK

4.5 实现FixedThreadPoolBulkhead(固定线程池舱壁)

4.5.1 概述

基本上就是我们JUC-线程池内容的同样思想

固定线程池舱壁（FixedThreadPoolBulkhead）
FixedThreadPoolBulkhead的功能与SemaphoreBulkhead一样也是用于限制并发执行的次数的，但是二者的实现原理存在差别而且表现效果也存在细微的差别。FixedThreadPoolBulkhead使用一个固定线程池和一个等待队列来实现舱壁。
当线程池中存在空闲时，则此时进入系统的请求将直接进入线程池开启新线程或使用空闲线程来处理请求。
当线程池中无空闲时时，接下来的请求将进入等待队列，
若等待队列仍然无剩余空间时接下来的请求将直接被拒绝，
在队列中的请求等待线程池出现空闲时，将进入线程池进行业务处理。
另外：ThreadPoolBulkhead只对CompletableFuture方法有效，所以我们必创建返回CompletableFuture类型的方法

4.5.2 源码分析

io.github.resilience4j.bulkhead.internal.FixedThreadPoolBulkhead

底子就是JUC里面的线程池ThreadPoolExecutor

submit进线程池返回CompletableFuture

4.5.3 修改cloud-consumer-feign-order80

4.5.3.1 POM

<!--resilience4j-bulkhead-->
<dependency><groupId>io.github.resilience4j</groupId><artifactId>resilience4j-bulkhead</artifactId>
</dependency>

4.5.3.2 YML

server:port: 80spring:application:name: cloud-consumer-openfeign-order####Spring Cloud Consul for Service Discoverycloud:consul:host: localhostport: 8500discovery:prefer-ip-address: true #优先使用服务ip进行注册service-name: ${spring.application.name}openfeign:client:config:default:#cloud-payment-service:#连接超时时间，为避免演示出错，讲解完本次内容后设置为20秒connectTimeout: 20000#读取超时时间，为避免演示出错，讲解完本次内容后设置为20秒readTimeout: 20000#开启httpclient5httpclient:hc5:enabled: true#开启压缩特性compression:request:enabled: truemin-request-size: 2048mime-types: text/xml,application/xml,application/jsonresponse:enabled: true#开启circuitbreaker和分组激活circuitbreaker:enabled: true
#        group:
#          enabled: true # 演示Bulkhead.Type.THREADPOOL时spring.cloud.openfeign.circuitbreaker.group.enabled设为false新启线程和原来主线程脱离了。# feign日志以什么级别监控哪个接口
logging:level:com:atguigu:cloud:apis:PayFeignApi: debug####resilience4j bulkhead -THREADPOOL的例子
resilience4j:timelimiter:configs:default:timeout-duration: 10s #timelimiter默认限制远程1s，超过报错不好演示效果所以加上10秒thread-pool-bulkhead:configs:default:core-thread-pool-size: 1max-thread-pool-size: 1queue-capacity: 1instances:cloud-payment-service:baseConfig: default
# spring.cloud.openfeign.circuitbreaker.group.enabled 请设置为false 新启线程和原来主线程脱离

4.5.3.3 controller

/*** (船的)舱壁,隔离,THREADPOOL* @param id* @return*/
@GetMapping(value = "/feign/pay/bulkhead/{id}")
@Bulkhead(name = "cloud-payment-service",fallbackMethod = "myBulkheadPoolFallback",type = Bulkhead.Type.THREADPOOL)
public CompletableFuture<String> myBulkheadTHREADPOOL(@PathVariable("id") Integer id)
{System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"enter the method!!!");try { TimeUnit.SECONDS.sleep(3); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"exist the method!!!");return CompletableFuture.supplyAsync(() -> payFeignApi.myBulkhead(id) + "\t" + " Bulkhead.Type.THREADPOOL");
}
public CompletableFuture<String> myBulkheadPoolFallback(Integer id,Throwable t)
{return CompletableFuture.supplyAsync(() -> "Bulkhead.Type.THREADPOOL，系统繁忙，请稍后再试-----/(ㄒoㄒ)/~~");
}

5 限流(RateLimiter)

官网:https://resilience4j.readme.io/docs/ratelimiter
中文:https://github.com/lmhmhl/Resilience4j-Guides-Chinese/blob/main/core-modules/ratelimiter.md

5.1 是什么

限流 就是限制最大访问流量。系统能提供的最大并发是有限的，同时来的请求又太多，就需要限流。

比如商城秒杀业务，瞬时大量请求涌入，服务器忙不过就只好排队限流了，和去景点排队买票和去医院办理业务排队等号道理相同

所谓限流，就是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请

求进行限速，以保护应用系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或

等待、降级等处理。

5.2 面试题：说说常见限流算法

5.2.1 漏斗算法(Leaky Bucket)

一个固定容量的漏桶，按照设定常量固定速率流出水滴，类似医院打吊针，不管你源头流量多大，我设定匀速流出。

如果流入水滴超出了桶的容量，则流入的水滴将会溢出了(被丢弃)，而漏桶容量是不变的。

5.2.2 令牌桶算法(Token Bucket)

5.2.3 滚动时间窗(tumbling time window)

允许固定数量的请求进入(比如1秒取4个数据相加，超过25值就over)超过数量就拒绝或者排队，等下一个时间段进入。

由于是在一个时间间隔内进行限制，如果用户在上个时间间隔结束前请求（但没有超过限制），同时在当前时间间隔刚开始请求（同样没超过限制），在各自的时间间隔内，这些请求都是正常的。下图统计了3次，but…

缺点:缺点：间隔临界的一段时间内的请求就会超过系统限制，可能导致系统被压垮
由于计数器算法存在时间临界点缺陷，因此在时间临界点左右的极短时间段内容易遭到攻击。

假如设定1分钟最多可以请求100次某个接口，如12:00:00-12:00:59时间段内没有数据请求但12:00:59-12:01:00时间段内突然并发100次请求，紧接着瞬间跨入下一个计数周期计数器清零；在12:01:00-12:01:01内又有100次请求。那么也就是说在时间临界点左右可能同时有2倍的峰值进行请求，从而造成后台处理请求加倍过载的bug，导致系统运营能力不足，甚至导致系统崩溃，/(ㄒoㄒ)/~~

double kill

5.2.4 滑动时间窗口(sliding time window)

滑动时间窗口（sliding time window）

顾名思义，该时间窗口是滑动的。所以，从概念上讲，这里有两个方面的概念需要理解：

• 窗口：需要定义窗口的大小

• 滑动：需要定义在窗口中滑动的大小，但理论上讲滑动的大小不能超过窗口大小

滑动窗口算法是把固定时间片进行划分并且随着时间移动，移动方式为开始时间点变为时间列表中的第2个时间点，结束时间点增加一个时间点，

不断重复，通过这种方式可以巧妙的避开计数器的临界点的问题。下图统计了5次

5.3 cloud-provider-payment8001支付微服务

修改PayCircuitController新增myRatelimit方法

//=========Resilience4j ratelimit 的例子
@GetMapping(value = "/pay/ratelimit/{id}")
public String myRatelimit(@PathVariable("id") Integer id)
{return "Hello, myRatelimit欢迎到来 inputId:  "+id+" \t " + IdUtil.simpleUUID();
}

5.4 PayFeignApi接口新增限流api方法

/*** Resilience4j Ratelimit 的例子* @param id* @return*/
@GetMapping(value = "/pay/ratelimit/{id}")
public String myRatelimit(@PathVariable("id") Integer id);

5.5 修改cloud-consumer-feign-order80

5.5.1 POM

<!--resilience4j-ratelimiter-->
<dependency><groupId>io.github.resilience4j</groupId><artifactId>resilience4j-ratelimiter</artifactId>
</dependency>

5.5.2

####resilience4j ratelimiter 限流的例子
resilience4j:ratelimiter:configs:default:limitForPeriod: 2 #在一次刷新周期内，允许执行的最大请求数limitRefreshPeriod: 1s # 限流器每隔limitRefreshPeriod刷新一次，将允许处理的最大请求数量重置为limitForPeriodtimeout-duration: 1 # 线程等待权限的默认等待时间instances:cloud-payment-service:baseConfig: default

5.5.3 controller

@GetMapping(value = "/feign/pay/ratelimit/{id}")
@RateLimiter(name = "cloud-payment-service",fallbackMethod = "myRatelimitFallback")
public String myBulkhead(@PathVariable("id") Integer id)
{return payFeignApi.myRatelimit(id);
}
public String myRatelimitFallback(Integer id,Throwable t)
{return "你被限流了，禁止访问/(ㄒoㄒ)/~~";
}

5.6 测试

http://localhost/feign/pay/ratelimit/11
刷新上述地址，正常后F5按钮狂刷一会儿，停止刷新看到被限流的效果