微服务架构中zuul的两种隔离机制实验

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。

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。

1setUp(scn.inject(rampUsers(200) over (3seconds)).protocols(httpConf))

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。

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。

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，

use-separate-thread-pools的意思是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。

这次没有500的情况了，1000个Request都正常返回了。

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


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



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。

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小结

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。

原文：http://blog.51cto.com/13981400/2316480