Spring Cloud OpenFeign 的 5 个优化小技巧!

2022-05-26 15:05:31 浏览数 (1)

OpenFeign 是 Spring 官方推出的一种声明式服务调用和负载均衡组件。它的出现就是为了替代已经进入停更维护状态的 Feign(Netflix Feign),同时它也是 Spring 官方的顶级开源项目。我们在日常的开发中使用它的频率也很高,而 OpenFeign 有一些实用的小技巧,配置之后可以让 OpenFeign 更好的运行,所以本文我们就来盘点一下(也欢迎各位老铁评论区留言补充)。

1.超时优化

OpenFeign 底层内置了 Ribbon 框架,并且使用了 Ribbon 的请求连接超时时间和请求处理超时时间作为其超时时间,而 Ribbon 默认的请求连接超时时间和请求处理超时时间都是 1s,如下源码所示:

所有当我们使用 OpenFeign 调用了服务接口超过 1s,就会出现以下错误:

因为 1s 确实太短了,因此我们需要手动设置 OpenFeign 的超时时间以保证它能正确的处理业务。 OpenFeign 的超时时间有以下两种更改方法:

4.负载均衡优化

OpenFeign 底层使用的是 Ribbon 做负载均衡的,查看源码我们可以看到它默认的负载均衡策略是轮询策略,如下图所示:

然而除了轮询策略之外,我们还有其他 6 种内置的负载均衡策略可以选择,这些负载均衡策略如下:

  1. 权重策略:WeightedResponseTimeRule,根据每个服务提供者的响应时间分配一个权重,响应时间越长,权重越小,被选中的可能性也就越低。它的实现原理是,刚开始使用轮询策略并开启一个计时器,每一段时间收集一次所有服务提供者的平均响应时间,然后再给每个服务提供者附上一个权重,权重越高被选中的概率也越大。
  2. 最小连接数策略:BestAvailableRule,也叫最小并发数策略,它是遍历服务提供者列表,选取连接数最小的⼀个服务实例。如果有相同的最小连接数,那么会调用轮询策略进行选取。
  3. 区域敏感策略:ZoneAvoidanceRule,根据服务所在区域(zone)的性能和服务的可用性来选择服务实例,在没有区域的环境下,该策略和轮询策略类似。
  4. 可用敏感性策略:AvailabilityFilteringRule,先过滤掉非健康的服务实例,然后再选择连接数较小的服务实例。
  5. 随机策略:RandomRule,从服务提供者的列表中随机选择一个服务实例。
  6. 重试策略:RetryRule,按照轮询策略来获取服务,如果获取的服务实例为 null 或已经失效,则在指定的时间之内不断地进行重试来获取服务,如果超过指定时间依然没获取到服务实例则返回 null。

出于性能方面的考虑,我们可以选择用权重策略或区域敏感策略来替代轮询策略,因为这样的执行效率最高。

5.日志级别优化

OpenFeign 提供了日志增强功能,它的日志级别有以下几个:

  • NONE:默认的,不显示任何日志。
  • BASIC:仅记录请求方法、URL、响应状态码及执行时间。
  • HEADERS:除了 BASIC 中定义的信息之外,还有请求和响应的头信息。
  • FULL:除了 HEADERS 中定义的信息之外,还有请求和响应的正文及元数据。

我们可以通过配置文件来设置日志级别,配置信息如下:

代码语言:javascript复制
logging:
  level:
    cn.myjszl.service: debug

其中 cn.myjszl.service 为 OpenFeign 接口所在的包名。虽然 OpenFeign 默认是不输出任何日志,但在开发阶段可能会被修改,因此在生产环境中,我们应仔细检查并设置合理的日志级别,以提高 OpenFeign 的运行效率

总结

OpenFeign 是 Spring 官方推出的一种声明式服务调用和负载均衡组件,在生产环境中我们可以通过以下配置来优化 OpenFeign 的运行:

  1. 修改 OpenFeign 的超时时间,让 OpenFeign 能够正确的处理业务;
  2. 通过配置专用的通信组件 Apache HttpClient 或 OKHttp,让 OpenFeign 可以更好地对 HTTP 连接对象进行重用和管理,以提高其性能;
  3. 开启数据压缩功能,可以提高宽带利用率和加速数据传输速度;
  4. 使用合适的负载均衡策略来替换默认的轮询负载均衡策略,已获得更好的执行效率;
  5. 检查生成环境中 OpenFeign 的日志级别,选择合适的日志输出级别,防止无效的日志输出。
参考 && 鸣谢

juejin.cn/post/7010555899240513543

是非审之于己,毁誉听之于人,得失安之于数。 Java面试合集:https://gitee.com/mydb/interview

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