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Sentinel 断路器在Spring Cloud使用

article 2025/2/7 22:31:04

文章目录

- Sentinel 介绍
- 同类对比
- 微服务雪崩问题
- - - 问题原因
    - 问题解决方案
    - 请求限流
    - 线程隔离
    - 失败处理
    - 服务熔断
    - 解决雪崩问题的常见方案有哪些？
- Sentinel
- - - docker 安装
    - 账号/ 密码
    - 项目导入
    - 簇点链路
    - 请求限流
    - 线程隔离
    - Fallback
    - - 服务掉线时的处理流程
    - 服务熔断

Sentinel 介绍

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。

微服务雪崩问题

微服务调用链路中的某个服务故障，引起整个链路中的所有微服务都不可用，这就是雪崩。

问题原因

微服务相互调用，服务提供者出现故障或阻塞。
服务调用者没有做好异常处理，导致自身故障。
调用链中的所有服务级联失败，导致整个集群故障

问题解决方案

尽量避免服务出现故障或阻塞。
保证代码的健壮性；
保证网络畅通；
能应对较高的并发请求；
服务调用者做好远程调用异常的后备方案，避免故障扩散

请求限流

请求限流：限制访问微服务的请求的并发量，避免服务因流量激增出现故障。

线程隔离

线程隔离：也叫做舱壁模式，模拟船舱隔板的防水原理。通过限定每个业务能使用的线程数量而将故障业务隔离，避免故障扩散。

失败处理

快速失败：给业务编写一个调用失败时的处理的逻辑，称为fallback。当调用出现故障（比如无线程可用）时，按照失败处理逻辑执行业务并返回，而不是直接抛出异常。

服务熔断

服务熔断：由断路器统计请求的异常比例或慢调用比例，如果超出阈值则会熔断该业务，则拦截该接口的请求。
熔断期间，所有请求快速失败，全都走fallback逻辑。

解决雪崩问题的常见方案有哪些？

请求限流：限制流量在服务可以处理的范围，避免因突发流量而故障
线程隔离：控制业务可用的线程数量，将故障隔离在一定范围
服务熔断：将异常比例过高的接口断开，拒绝所有请求，直接走fallback
失败处理：定义fallback逻辑，让业务失败时不再抛出异常，而是返回默认数据或友好提示

Sentinel

Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。官网地址： https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html

docker 安装

docker search sentinel
docker pull bladex/sentinel-dashboard
# 简化
docker run --name sentinel -p 8858:8858 -d bladex/sentinel-dashboard:latest
# 开机启动
docker run --name sentinel --restart=always -p 8858:8858 -p 8719:8719 -d bladex/sentinel-dashboard:latest

账号/ 密码

用户名/密码:sentinel / sentinel

项目导入

<!--nacos配置管理-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
</dependency>
<!--读取bootstrap文件-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-bootstrap</artifactId>
</dependency>
<!--sentinel配置-->
<dependency>
	<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

spring.cloud.sentinel.transport.dashboard:
- 这个配置指定了 Sentinel 控制台的地址。Sentinel 控制台用于监控和管理流量控制规则、熔断降级规则等。
- 你配置的地址是 127.0.0.1:8858，表示 Sentinel 控制台运行在本地的 8858 端口。
spring.cloud.sentinel.http-method-specify:
- 这个配置项设置为 true，表示开启请求方式前缀。
- 当这个选项开启时，Sentinel 会根据 HTTP 请求方法（如 GET、POST 等）来区分资源。例如，GET:/api/resource 和 POST:/api/resource 会被视为不同的资源，从而可以针对不同的 HTTP 方法设置不同的流控规则。

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8858
      http-method-specify: true # 开启请求方式前缀

除了上述配置，Sentinel 还支持其他一些常用配置，例如：

spring.cloud.sentinel.eager: 是否在应用启动时立即初始化 Sentinel。默认为 false，表示在首次访问时初始化。
spring.cloud.sentinel.filter.enabled: 是否启用 Sentinel 的 Web 过滤器。默认为 true。
spring.cloud.sentinel.metric.file-single-size: 单个监控日志文件的大小。默认为 52428800（50MB）。
spring.cloud.sentinel.metric.file-total-count: 最多保留的监控日志文件数量。默认为 6

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8858  # Sentinel 控制台地址
      http-method-specify: true     # 开启请求方式前缀
      eager: true                   # 应用启动时立即初始化 Sentinel
      filter:
        enabled: true               # 启用 Sentinel 的 Web 过滤器
      metric:
        file-single-size: 52428800  # 单个监控日志文件的大小
        file-total-count: 6         # 最多保留的监控日志文件数量

Feign 集成 Sentinel 的作用

流量控制：限制 Feign 客户端的调用频率，防止下游服务被压垮。
熔断降级：当下游服务出现异常或响应时间过长时，快速失败并执行降级逻辑。
系统保护：通过 Sentinel 的规则配置，保护系统的稳定性。

feign:
  sentinel:
    enabled: true  # 启用 Feign 的 Sentinel 支持

簇点链路

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监控的资源链。默认Sentinel会监控SpringMVC的每一个Endpoint（http接口）。限流、熔断等都是针对簇点链路中的资源设置的。而资源名默认就是接口的请求路径：在这里插入图片描述

请求限流

在这里插入图片描述

线程隔离

当商品服务出现阻塞或故障时，调用商品服务的购物车服务可能因此而被拖慢，甚至资源耗尽。所以必须限制购物车服务中查询商品这个业务的可用线程数，实现线程隔离。
在这里插入图片描述

Fallback

FeignClient的Fallback有两种配置方式：
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，通常都会选择这种
在这里插入图片描述

主要用于处理服务调用失败的情况，比如服务掉线、超时、异常等。它的核心作用是为 Feign 客户端提供容错机制，确保在服务不可用时，系统仍然能够正常运行或提供有意义的反馈。

服务掉线时的处理流程

假设 item-service 服务掉线，以下是 Feign 客户端的处理流程：
Feign 客户端尝试调用远程服务：
调用 queryItemByIds 或 deductStock 方法。
由于服务掉线，Feign 会抛出异常（如 FeignException）。
FallbackFactory 捕获异常：
异常会被 ItemClientFallbackFactory 捕获。
create 方法中的 Throwable cause 参数会包含具体的异常信息。
执行降级逻辑：
对于 queryItemByIds，返回一个空列表。
对于 deductStock，记录日志并抛出 RuntimeException。
调用方处理降级结果：
如果调用方是查询商品列表，可以继续使用空列表作为返回值。
如果调用方是扣减库存，需要捕获 RuntimeException 并决定是否重试或回滚事务。

@Slf4j
public class ItemClientFallbackFactory implements FallbackFactory<ItemClient> {

    @Override
    public ItemClient create(Throwable cause) {
        return new ItemClient() {
            @Override
            public List<ItemDTO> queryItemByIds(Collection<Long> ids) {
                log.error("查询商品失败!", cause);
                return CollUtils.emptyList();
            }

            @Override
            public void deductStock(List<OrderDetailDTO> items) {
                log.error("扣减商品库存失败!", cause);
                throw new RuntimeException(cause);
            }
        };
    }
}

注入配置类

public class FallbackConfig {

    @Bean
    public ItemClientFallbackFactory itemClientFallbackFactory(){
        return new ItemClientFallbackFactory();
    }

}

@FeignClient 注解:
value = “item-service” 指定了这个 Feign 客户端将要请求的服务名称。
fallbackFactory = ItemClientFallbackFactory.class 提供了容错机制，当 item-service 不可用时，会使用 ItemClientFallbackFactory 生成的降级逻辑。

@FeignClient(value = "item-service", fallbackFactory = ItemClientFallbackFactory.class)
public interface ItemClient {
    @GetMapping("/items")
    List<ItemDTO> queryItemByIds(@RequestParam Collection<Long> ids);

    @PutMapping("/items/stock/deduct")
    public void deductStock(@RequestParam List<OrderDetailDTO> items);
}