通量映射中的过载？

在通量映射中的过载问题可以通过以下两种解决方法来解决：

1. 限制并发连接数：可以通过设置并发连接数的上限来限制请求的数量，以防止过载。例如，在Spring Boot应用程序中，我们可以使用@EnableAsync注解启用异步处理，并使用@Async注解将方法标记为异步执行。然后，我们可以使用ThreadPoolTaskExecutor来配置线程池的大小和其他属性，以限制并发连接数。下面是一个示例：

@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig {

    @Bean
    public Executor asyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(10); // 设置核心线程数
        executor.setMaxPoolSize(50); // 设置最大线程数
        executor.setQueueCapacity(100); // 设置队列容量
        executor.setThreadNamePrefix("Async-"); // 设置线程名前缀
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

2. 实现熔断机制：熔断机制可以在系统过载时自动断开或拒绝新的请求，以保护系统免受过载的影响。在Spring Cloud中，可以使用Hystrix来实现熔断机制。以下是一个示例：

@RestController
public class MyController {

    @GetMapping("/getData")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackMethod")
    public String getData() {
        // 调用其他服务获取数据
        return service.getData();
    }

    public String fallbackMethod() {
        return "Service is temporarily unavailable. Please try again later.";
    }
}

上述代码中，@HystrixCommand注解用于标记需要进行熔断处理的方法。当调用getData()方法时，如果服务出现问题或响应时间超过阈值，将会调用fallbackMethod()方法返回一个备用的响应。

这两种方法都可以帮助解决通量映射中的过载问题，具体选择哪种方法取决于应用程序的需求和架构。