微服務架構中zuul的兩種隔離機制實驗
ZuulException REJECTED_SEMAPHORE_EXECUTION 是一個最近在效能測試中經常遇到的異常。查詢資料發現是因為zuul預設每個路由直接用訊號量做隔離，並且預設值是100，也就是當一個路由請求的訊號量高於100那麼就拒絕服務了，返回500。
訊號量隔離
既然預設值太小，那麼就在gateway的配置提高各個路由的訊號量再實驗。
兩個路由的訊號量分開提高到2000和1000。我們再用gatling測試一下。
1setUp(scn.inject(rampUsers(200) over (3seconds)).protocols(httpConf))
這是我們的模型，3s內啟動200個使用者，順序訪問5個API。所以會有1000個request。機器配置只有2核16G，並且是docker化的資料庫。所以整體效能不高。
看結果仍然有57個KO，但是比之前1000個Request有900個KO的比例好很多了。
執行緒隔離
Edgware版本的spring cloud提供了另一種基於執行緒池的隔離機制。實現起來也非常簡單，
use-separate-thread-pools的意思是每個路由都有自己的執行緒池，而不是共享一個。
thread-pool-key-prefix會指定一個執行緒池字首方便除錯。
hystrix的部分主要設定執行緒池的大小，這裡設定了10000，其實並不是越大越好。執行緒池越大削峰填谷的效果越顯著，也就是時間換空間。系統的整體負載會上升，導致響應時間越來越長，那麼當響應時間超過某個限度，其實系統也算是不可用了。後面可以看到資料。
這次沒有500的情況了，1000個Request都正常返回了。
比較
從幾張圖對比下兩種隔離的效果，上圖是訊號量隔離，下圖是執行緒隔離。
響應時間分佈
直觀上能發現使用執行緒隔離的分佈更好看一些，600ms內的響應會更多一些。
QPS
兩張圖展示的是同一時刻的Request和Response的數量。
先看訊號量隔離的場景，Response per second是逐步提升的，但是達到一個量級後，gateway開始拒絕服務。猜測是超過了訊號量的限制或是超時？
執行緒隔離的這張就比較有意思了，可以看到Request per second上升的速度要比上面的快，說明系統是試圖接收更多的請求然後分發給執行緒池。再看在某個時間點Response per second反而開始下降，因為執行緒不斷的建立消耗了大量的系統資源，響應變慢。之後因為請求少了，負載降低，Response又開始擡升。所以執行緒池也並非越大越好，需要不斷除錯尋找一個平衡點。
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小結
執行緒池提供了比訊號量更好的隔離機制，並且從實際測試發現高吞吐場景下可以完成更多的請求。但是訊號量隔離的開銷更小，對於本身就是10ms以內的系統，顯然訊號量更合適。