当前位置: 首页 > article >正文

微服务篇-微服务保护:使用 Sentinel 来实现请求限流、线程隔离、服务熔断和 Fallback 备用方案的使用

🔥博客主页: 【小扳_-CSDN博客】
❤感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍

文章目录

        1.0 微服务保护

        1.1 请求限流方案

        1.2 线程隔离方案

        1.3 服务熔断方案

        2.0 Sentinel

        2.1 Sentinel 安装

        2.2 微服务整合

        3.0 Sentinel-请求限流

        4.0 Sentinel-线程隔离

        4.1 OpenFeign 整合 Sentinel

        4.2 配置线程隔离

        5.0 Sentinel-Fallback

        6.0 Sentinel-服务熔断

        6.1 配置熔断策略


        1.0 微服务保护

        保证服务运行的健壮性,避免级联失败导致的雪崩问题,就属于微服务保护。

        微服务保护的方案有很多,比如:

                - 请求限流

                - 线程隔离

                - 服务熔断

        这些方案或多或少都会导致服务的体验上略有下降,比如请求限流,降低了并发上限;线程

隔离,降低了可用资源数量;服务熔断,降低了服务的完整度,部分服务变的不可用或弱可用。因

此这些方案都属于服务降级的方案。但通过这些方案,服务的健壮性得到了提升。

        1.1 请求限流方案

        服务故障最重要原因,就是并发太高!解决了这个问题,就能避免大部分故障。当然,接口

的并发不是一直很高,而是突发的。因此请求限流,就是限制或控制接口访问的并发流量,避免服

务因流量激增而出现故障。

        简单来说,请求限流往往会有一个限流器,数量高低起伏的并发请求曲线,经过限流器就变

的非常平稳。这就像是水电站的大坝,起到蓄水的作用,可以通过开关控制水流出的大小,让下游

水流始终维持在一个平稳的量。

        PS:QPS 指的是服务器每秒可以处理的请求数量。

        1.2 线程隔离方案

        当一个业务接口响应时间长,而且并发高时,就可能耗尽服务器的线程资源,导致服务内的

其它接口受到影响。所以我们必须把这种影响降低,或者缩减影响的范围。线程隔离正是解决这个

问题的好办法。

线程隔离的思想来自轮船的舱壁模式:

        简单来说,就是限制不正常的接口的线程数量,防止线程资源都用到阻塞的接口从而影响其

他正常接口提供服务。

举个例子:

        给查询购物车业务限定可用线程数量上限为 20,这样即便查询购物车的请求因为查询商品服

务而出现故障,也不会导致服务器的线程资源被耗尽,不会影响到其它接口。

        1.3 服务熔断方案

        线程隔离虽然避免了雪崩问题,但故障服务(商品服务)依然会拖慢购物车服务(服务调用

方)的接口响应速度。而且商品查询的故障依然会导致查询购物车功能出现故障,购物车业务也变

的不可用了。

        因此可以使用熔断结合 Fallback 机制来解决:

        1)编写服务降级逻辑:就是服务调用失败后的处理逻辑,根据业务场景,可以抛出异常,也

可以返回友好提示或默认数据。

        2)异常统计和熔断:统计服务提供方的异常比例,当比例过高表明该接口会影响到其它服

务,应该拒绝调用该接口,而是直接走降级逻辑。

        当发现异常超过一定的数量或者慢调用到达一定的数量之后,那么就不会选择继续调用该接

口,而是走 Fallback 降级逻辑路线了。

        2.0 Sentinel

        Sentinel 是阿里巴巴开源的一款服务保护框架,目前已经加入 SpringCloudAlibaba 中。官

方网站:home | Sentinel

Sentinel 的使用可以分为两个部分:

        1)核心库(Jar包):不依赖任何框架/库,能够运行于 Java 8 及以上的版本的运行时环

境,同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。在项目中引入依赖即可实现服务限

流、隔离、熔断等功能。

        2)控制台(Dashboard):Dashboard 主要负责管理推送规则、监控、管理机器信息等。

        2.1 Sentinel 安装

        1)下载 jar 包:Releases · alibaba/Sentinel · GitHub

        2)将 jar 包放在任意非中文、不包含特殊字符的目录下,重命名为 sentinel-

dashboard.jar,然后运行如下命令启动控制台:

java -Dserver.port=8090 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8090 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar

        3)访问 http://localhost:8090 页面,就可以看到 sentinel 的控制台了:

需要输入账号和密码,默认都是:sentinel

        登录后,即可看到控制台,默认会监控 sentinel-dashboard 服务本身: 

        2.2 微服务整合

        连接 sentinel-dashboard 控制台,步骤如下:

        1)引入 sentinel 依赖:

<!--sentinel-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> 
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

        2)配置控制台:

        修改 application.yaml 文件,添加下面内容:

spring:
  cloud: 
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8090

        3)访问任意相关的接口:

        重启之后,然后访问查询购物车接口,sentinel 的客户端就会将服务访问的信息提交到

sentinel-dashboard 控制台。并展示出统计信息:

点击簇点链路菜单,会看到下面的页面:

        所谓簇点链路,就是单机调用链路,是一次请求进入服务后经过的每一个被 Sentinel 监控的

资源。默认情况下,Sentinel 会监控 SpringMVC 的每一个 Endpoint(接口)。

        因此,我们看到 /carts 这个接口路径就是其中一个簇点,我们可以对其进行限流、熔断、隔

离等保护措施。
 

        打开 Sentinel 的请求方式前缀,把请求方式 + 请求路径作为簇点资源名:

        添加以下配置:

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8090
      http-method-specify: true # 开启请求方式前缀

        然后,重启服务,通过页面访问购物车的相关接口,可以看到 sentinel 控制台的簇点链路发

生了变化:

        3.0 Sentinel-请求限流

        在簇点链路后面点击流控按钮,即可对其做限流配置:

在弹出的菜单中这样填写:

        这样就把查询购物车列表这个簇点资源的流量限制在了每秒 6 个,也就是最大 QPS 为 6 。

利用 Jemeter 做限流测试,我们每秒发出 10 个请求:

最终监控结果如下:

        这个接口的通过 QPS 稳定在 6 附近,而拒绝的 QPS 在 4 附近,符合我们的预期。

        4.0 Sentinel-线程隔离

        限流可以降低服务器压力,尽量减少因并发流量引起的服务故障的概率,但并不能完全避免

服务故障。一旦某个服务出现故障,我们必须隔离对这个服务的调用,避免发生雪崩。

        比如,查询购物车的时候需要查询商品,为了避免因商品服务出现故障导致购物车服务级联

失败,我们可以把购物车业务中查询商品的部分隔离起来,限制可用的线程资源:

        这样,即便商品服务出现故障,最多导致查询购物车业务故障,并且可用的线程资源也被限

定在一定范围,不会导致整个购物车服务崩溃。

        4.1 OpenFeign 整合 Sentinel

        修改 application.yml 文件,开启 Feign 的 sentinel 功能:

feign:
  sentinel:
    enabled: true # 开启feign对sentinel的支持

        需要注意的是,默认情况下 SpringBoot 项目的 tomcat 最大线程数是 200,允许的最大连接

是 8492,单机测试很难打满。

        所以需要配置 application.yml文件,修改 tomcat 连接:

server:
  port: 8082
  tomcat:
    threads:
      max: 50 # 允许的最大线程数
    accept-count: 50 # 最大排队等待数量
    max-connections: 100 # 允许的最大连接

        再次查看购物车的查询接口情况:

        可以看到查询商品的 FeignClient 自动变成了一个簇点资源。

         4.2 配置线程隔离

        接下来,点击查询商品的 FeignClient 对应的簇点资源后端的流控按钮:

在弹出的表单中填写下面内容:

在查询商品的业务上手动添加阻塞时间从而来模拟阻塞状态:

        这里勾选的是并发线程数限制,也就是说这个查询功能最多使用 5 个线程,而不是 5 QPS。

如果查询商品的接口每秒处理 2 个请求,则 5 个线程的实际 QPS 在 10 左右,而超出的请求自然

会被拒绝。

        接着测试一下:

利用 Jemeter 测试,每秒发送 100 个请求:

测试结果:

        进入查询购物车的请求每秒大概在 100,而在查询商品时却只剩下每秒 10 左右,符合我们的

预期。

        当访问其他正常的接口的时候,响应时间非常短,这就证明线程隔离起到了作用,尽管查询

购物车这个接口并发很高,但是它能使用的线程资源被限制了,因此不会影响到其它接口。

        5.0 Sentinel-Fallback

        触发限流或熔断后的请求不一定要直接报错,也可以返回一些默认数据或者友好提示,用户

体验会更好。

给 FeignClient 编写失败后的降级逻辑有两种方式:

        方式一:FallbackClass,无法对远程调用的异常做处理

        方式二:FallbackFactory,可以对远程调用的异常做处理,一般选择这种方式。

演示方式二的失败降级处理:

        1)在模块中给 ItemClient 定义降级处理类,实现 FallbackFactory:

代码如下:

@Slf4j
public class ItemFallback implements FallbackFactory<ItemClient> {

    @Override
    public ItemClient create(Throwable cause) {
        return new ItemClient() {
            @Override
            public List<ItemDTO> queryItemByIds(Collection<Long> ids) {
                log.error("远程调用ItemClient#queryItemByIds方法出现异常,参数:{}", ids, cause);
                // 查询购物车允许失败,查询失败,返回空集合
                return CollUtils.emptyList();
            }

            @Override
            public void deductStock(Collection<OrderDetailDTO> items) {
                // 库存扣减业务需要触发事务回滚,查询失败,抛出异常
                throw new BizIllegalException(cause);
            }
        };
    }
}

        2)ItemFallback 注册为 Bean 对象:

        3)在模块中的 ItemClient 接口中声明使用:

重启后,再次测试,发现被限流的请求不再报错,走了降级逻辑:

        不会直接报异常错误,而是走 Fallback 逻辑:

        当请求被拒绝之后会来到 Fallback 逻辑,我们写的 Fallback 逻辑就是打印日志:

        6.0 Sentinel-服务熔断

        Sentinel 中的断路器不仅可以统计某个接口的慢请求比例,还可以统计异常请求比例。当这

些比例超出阈值时,就会熔断该接口,即拦截访问该接口的一切请求,降级处理;当该接口恢复正

常时,再放行对于该接口的请求。

        断路器的工作状态切换有一个状态机来控制:

状态机包括三个状态:

        1)closed:关闭状态,断路器放行所有请求,并开始统计异常比例、慢请求比例。超过阈值

则切换到 open 状态。

        2)open:打开状态,服务调用被熔断,访问被熔断服务的请求会被拒绝,快速失败,直接

走降级逻辑。Open 状态持续一段时间后会进入 half-open 状态。

        3)half-open:半开状态,放行一次请求,根据执行结果来判断接下来的操作。 

        请求成功:则切换到 closed 状态

        请求失败:则切换到 open 状态

        6.1 配置熔断策略

        可以在控制台通过点击簇点后的熔断按钮来配置熔断策略:

        1)点击熔断:

        2)配置:

这种是按照慢调用比例来做熔断,上述配置的含义是:

        1)RT 超过 200 毫秒的请求调用就是慢调用。

        2)统计最近 1000ms 内的最少 5 次请求,如果慢调用比例不低于 0.5,则触发熔断。

        3)熔断持续时长 20 s 。

配置完成后,再次利用 Jemeter 测试,可以发现:

        在一开始一段时间是允许访问的,后来触发熔断后,查询商品服务的接口通过 QPS 直接为

0,所有请求都被熔断了。而查询购物车的本身并没有受到影响。

此时整个购物车查询服务的平均 RT 影响不大:

        希望可以帮助到你!


http://www.kler.cn/a/416716.html

相关文章:

  • YOLOv8-ultralytics-8.2.103部分代码阅读笔记-metrics.py
  • 【二维动态规划:交错字符串】
  • Linux -初识 与基础指令1
  • 飞塔防火墙只允许国内IP访问
  • 介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
  • linux安装部署mysql资料
  • 终端环境下关闭显示器
  • 基于AutoEncode自编码器的端到端无线通信系统matlab误码率仿真
  • Keil Debug 添加变量监视
  • 【北京迅为】iTOP-4412全能版使用手册-第二十章 搭建和测试NFS服务器
  • Figma入门-自动布局
  • Springboot组合SpringSecurity安全插件基于密码的验证Demo
  • 目标检测,图像分割,超分辨率重建
  • 什么是Delta Lake(数据湖框架),以及Delta Lake特性和如何使用
  • 软路由设置ip地址实现一机一IP
  • JiaJia-CP-1,2,3的WP(2)
  • 【Redis初阶】Set 集合
  • Bert+CRF的NER实战
  • 七大基于比较的排序算法
  • C#中的工厂模式
  • GPT的自回归语言建模(Autoregressive Language Modeling)
  • auto与decltype
  • Python知识点精汇:列表篇精汇!
  • 泰州榉之乡全托机构探讨:自闭症孩子精细动作训练之法
  • C++设计模式(装饰模式)
  • Java中的运算符“instanceof“详解