springcloud gateway 报错 Scheduler worker in group main failed with an uncaught exception

这个错误通常是由于 Spring Cloud Gateway 的线程池配置不正确导致的。可以尝试调整以下配置：

1. 在 application.yml（或者 application.properties）中添加以下配置：

spring:
  cloud:
    gateway:
      threads:
        io: 2 # 根据服务器的 CPU 核数来设置
        worker: 4 # 根据服务器的 CPU 核数来设置

2. 如果上面的配置不起作用，可以尝试在启动类上添加以下配置：

@Bean
public ReactorResourceFactory reactorResourceFactory() {
    ReactorResourceFactory factory = new ReactorResourceFactory();
    factory.setUseGlobalResources(false);
    factory.setSchedulerThreadPoolSize(2); # 根据服务器的 CPU 核数来设置
    factory.setWorkerThreadPoolSize(4); # 根据服务器的 CPU 核数来设置
    return factory;
}

如果上面的两种方法都不能解决问题，可能需要进一步查看日志信息以确定问题的原因。

相关问题

springcloud gateway 报错 Scheduler worker in group main failed with an uncaught exception reactor.core.Exceptions$ErrorCallbackNotImplemented: org.springframework.boot.context.properties.bind.BindException:

这个错误通常是由于 Spring Cloud Gateway 的配置文件中有语法错误或者配置错误导致的。可以根据错误信息进一步查看日志信息以确定问题的原因，具体可以尝试以下几个步骤：

1. 检查配置文件中是否存在语法错误，例如拼写错误、缩进错误等。可以使用 IDE 的语法检查功能或者在线 YAML 校验工具进行检查。

2. 检查配置文件中的属性名和类型是否正确。可以参考 Spring Cloud Gateway 的官方文档或者示例代码进行比对。

3. 检查 Spring Cloud Gateway 和其他组件的版本是否匹配。不同版本的组件可能存在兼容性问题，需要进行版本升级或者降级。

4. 如果以上步骤都不能解决问题，可以尝试重新构建和部署应用程序，或者使用其他的网关组件进行代替。

springcloudgateway性能优化

### Spring Cloud Gateway 性能优化方法

#### 1. 使用异步非阻塞编程模型
为了提高系统的吞吐量并减少延迟，采用异步非阻塞的方式处理请求是非常重要的。Spring WebFlux 提供了一个响应式的框架来构建基于事件驱动的应用程序，这有助于更好地利用 CPU 和内存资源[^1]。

@Bean
public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
    return builder.routes()
        .route(r -> r.path("/async/**")
            .filters(f -> f.rewritePath("/async/(?<segment>.*)", "/${segment}")
                .addResponseHeader("X-Async-Request", "true"))
            .uri("lb://service-name"))
        .build();
}

#### 2. 配置合理的线程池大小
调整 Reactor 的调度器配置可以显著影响应用的表现。默认情况下，Reactor 使用的是弹性调度器（Elastic Scheduler），但在生产环境中可能需要自定义更合适的调度策略以适应特定的工作负载特性[^2]。

spring:
  main:
    web-application-type: reactive
reactor:
  thread-pool:
    core-size: 8
    max-size: 64

#### 3. 启用压缩功能
对于 HTTP 响应数据启用 GZIP 或其他形式的内容编码能够有效降低网络传输时间，从而加快页面加载速度以及改善用户体验。可以通过设置 `server.compression` 属性轻松实现这一点。

server:
  compression:
    enabled: true
    mime-types: application/json,application/xml,text/html,text/css,application/javascript,image/svg+xml
    min-response-size: 1024B

#### 4. 实施缓存机制
合理运用 Redis 或 Ehcache 等分布式缓存解决方案可以在一定程度上减轻后端服务的压力，并且加速频繁访问的数据获取过程。通过在网关层面加入缓存过滤器，可避免不必要的重复查询操作。

@Configuration
public class CacheConfig {

    @Bean
    public CaffeineCacheManager caffeineCacheManager() {
        CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager("apiResponses");
        cacheManager.setCaffeine(caffeineSpec());
        return cacheManager;
    }

    private Caffeine<Object, Object> caffeineSpec() {
        return Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(5)).maximumSize(100);
    }
}

#### 5. 设置适当的超时参数
为了避免长时间挂起的连接占用过多服务器资源，在实际部署过程中应当仔细考虑各种类型的超时时长设定，比如读取/写入超时、连接建立超时等。这些都可以通过对 WebClient 进行定制化配置完成。

@Bean
public HttpClient httpClient() {
    return HttpClient.create()
                     .option(ChannelOption.CONNECT_TIMEOUT_MILLIS, 5000)
                     .responseTimeout(Duration.ofMillis(5000))
                     .doOnConnected(conn ->
                         conn.addHandlerLast(new ReadTimeoutHandler(5, TimeUnit.SECONDS))
                            .addHandlerLast(new WriteTimeoutHandler(5, TimeUnit.SECONDS)));
}

@Bean
public WebClient.Builder webClientBuilder(HttpClient httpClient) {
    return WebClient.builder()
                    .clientConnector(new ReactorClientHttpConnector(httpClient));
}