本文小新为大家带来 微服务组件Sentinel介绍与使用 相关知识,具体内容包括分布式系统存在的问题
,分布式系统问题的解决方案
,Sentinel介绍
,Sentinel快速开始
(包括:API实现Sentinel资源保护
,@SentinelResource注解实现资源保护
),Sentinel控制台
,Spring Cloud Alibaba整合Sentinel
等进行详尽介绍~
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↩️本文上接:Spring Cloud Alibaba全家桶(五)——微服务组件Nacos配置中心
分布式系统可能会遇到的问题:服务的可用性问题
服务的可用性场景:在一个高度服务化的系统中,我们实现的一个业务逻辑通常会依赖多个服务, 如图所示:
如果其中的下单服务不可用,就会出现线程池里所有线程都因等待响应而被阻塞,从而造成整个服务链路不可用,进而导致整个系统的服务雪崩,如图所示:
服务雪崩效应:因服务提供者的不可用导致服务调用者的不可用,并将不可用逐渐放大的过程,就叫服务雪崩效应导致服务不可用的原因:
在服务提供者不可用的时候,会出现大量重试的情况:用户重试、代码逻辑重试,这些重试 终导致:进一步加大请求流量。所以归根结底导致雪崩效应的 根本原因是:大量请求线程同步等待造成的资源耗尽。当服务调用者使用同步调用时, 会产生大量的等待线程占用系统资源。一旦线程资源被耗尽,服务调用者提供的服务也将处于不可用状态, 于是服务雪崩效应产生了。
解决问题的关键就是提高系统的稳定性、恢复性。
常见的容错机制:
超时机制
在不做任何处理的情况下,服务提供者不可用会导致消费者请求线程强制等待,而造成系统资源耗尽。加入超时机制,一旦超时,就释放资源。由于释放资源速度较快,一定程度上可以抑制资源耗尽的问题。
隔离
原理:用户的请求将不再直接访问服务,而是通过线程池中的空闲线程来访问服务,如果线程池已满,则会进行降级处理,用户的请求不会被阻塞,至少可以看到一个执行结果(例如返回友好的提示信息),而不是无休止的等待或者看到系统崩溃。
隔离前:
隔离后:
信号隔离:信号隔离也可以用于限制并发访问,防止阻塞扩散, 与线程隔离 大不同在于执行依赖代码的线程依然是请求线程(该线程需要通过信号申请, 如果客户端是可信的且可以快速返回,可以使用信号隔离替换线程隔离,降低开销。信号量的大小可以动态调整, 线程池大小不可以。
远程服务不稳定或网络抖动时暂时关闭,就叫服务熔断。
现实世界的断路器大家肯定都很了解,断路器实时监控电路的情况,如果发现电路电流异常,就会跳闸,从而防止电路被烧毁。
软件世界的断路器可以这样理解:实时监测应用,如果发现在一定时间内失败次数/失败率达到一定阈值,就“跳闸”,断路器打开——此时,请求直接返回,而不去调用原本调用的逻辑。跳闸一段时间后(例如10秒),断路器会进入半开状态,这是一个瞬间态,此时允许一次请求调用该调的逻辑,如果成功,则断路器关闭,应用正常调用;如果调用依然不成功,断路器继续回到打开状态,过段时间再进入半开状态尝试——通过”跳闸“,应用可以保护自己,而且避免浪费资源;而通过半开的设计,可实现应用的“自我修复“。
所以,同样的道理,当依赖的服务有大量超时时,在让新的请求去访问根本没有意义,只会无畏的消耗现有资源。比如我们设置了超时时间为1s,如果短时间内有大量请求在1s内都得不到响应,就意味着这个服务出现了异常,此时就没有必要再让其他的请求去访问这个依赖了,这个时候就应该使用断路器避免资源浪费。
服务降级有服务熔断,必然要有服务降级。
所谓降级,就是当某个服务熔断之后,服务将不再被调用,此时客户端可以自己准备一个本地的fallback(回退)回调,返回一个缺省值。 例如:(备用接口/缓存/mock数据) 。这样做,虽然服务水平下降,但好歹可用,比直接挂掉要强,当然这也要看适合的业务场景。
Sentinel:——分布式系统的流量防卫兵。
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 是面向分布式服务架构的流量控制组件,主要以流量为切入点,从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
源码地址:https://github.com/alibaba/Sentinel
官方文档:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki
Sentinel具有以下特征:
阿里云提供了 企业级的 Sentinel 服务,应用高可用服务 AHAS。
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/如何使用
使用 Sentinel 来进行资源保护,主要分为几个步骤:
Entry entry = null;
// 务必保证 finally 会被执行
try {
// 资源名可使用任意有业务语义的字符串,注意数目不能太多(超过 1K),超出几千请作为参数传入而不要直接作为资源名
// EntryType 代表流量类型(inbound/outbound),其中系统规则只对 IN 类型的埋点生效
entry = SphU.entry("自定义资源名");
// 被保护的业务逻辑
// do something...
} catch (BlockException ex) {
// 资源访问阻止,被限流或被降级
// 进行相应的处理操作
} catch (Exception ex) {
// 若需要配置降级规则,需要通过这种方式记录业务异常
Tracer.traceEntry(ex, entry);
} finally {
// 务必保证 exit,务必保证每个 entry 与 exit 配对
if (entry != null) {
entry.exit();
}
}
(1)引入依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cspgroupId>
<artifactId>sentinel‐coreartifactId>
<version>1.8.0version>
dependency>
(2)编写测试逻辑
@RestController
@slf4j
public class Hellocontroller {
private static final String RESOURCE_NAAE = "hello" ;
RequestMapping(walue = "/hello")
public String hello() {
Entry entry = null;
try {
//资源名可使用任意有业务语义的字符中,比如方法名、接口名或其它可唯一标识的字符串。
entry = SphU.entry(RESOURCE_NAME);
//被保护的业务逻辑
String str = "hello world";
log .info("====="+str);
return str;
} catch (BlockException e1){
// 资源访问阻止,被限流或被降级
// 进行相应的处理操作
log.info("block!");
} catch (Exception ex) {
// 若需要配置降级规则,需要通过这种方式记录业务异常
Tracer.traceEntry(ex, entry);
} finally {
if(entry != null){
entry.exit();
}
}
return null;
}
/**
* 定义流程规则
*/
@PostConstruct
private static void initFlowRules() {
List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
FlowRule rule = new FlowaRule();
// 设置受保护的资源
rule.setResource(RESOURCE_NAME);
}
}
(3)测试效果
(4)缺点
@SentinelResource 注解用来标识资源是否被限流、降级。
blockHandler: 定义当资源内部发生了BlockException应该进入的方法(捕获的是Sentinel定义的异常)。
fallback: 定义的是资源内部发生了Throwable应该进入的方法。
exceptionsToIgnore:配置fallback可以忽略的异常。
源码入口:com.alibaba.csp.sentinel.annotation.aspectj.SentinelResourceAspect。
(1)引入依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cspgroupId>
<artifactId>sentinel‐annotation‐aspectjartifactId>
<version>1.8.0version>
dependency>
(2)配置切面支持
@Configuration
public class SentinelAspectConfiguration {
@Bean
public SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() {
return new SentinelResourceAspect();
}
}
(3)UserController中编写测试逻辑,添加@SentinelResource,并配置blockHandler和fallback
@RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}")
@SentinelResource(value = "findOrderByUserId",fallback = "fallback",fallbackClass = ExceptionUtil.class,blockHandler = "handleException",blockHandlerClass = ExceptionUtil.class)
public R findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
//ribbon实现
String url = "http://mall‐order/order/findOrderByUserId/"+id;
R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);
if(id==4){
throw new IllegalArgumentException("非法参数异常");
}
return result;
}
(4)编写ExceptionUtil,注意如果指定了class,方法必须是static方法
public class ExceptionUtil {
public static R fallback(Integer id,Throwable e){
return R.error(‐2,"===被异常降级啦===");
}
public static R handleException(Integer id, BlockException e){
return R.error(‐2,"===被限流啦===");
}
}
(5)流控规则设置可以通过Sentinel dashboard配置
客户端需要引入 Transport 模块来与 Sentinel 控制台进行通信。
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cspgroupId>
<artifactId>sentinel‐transport‐simple‐httpartifactId>
<version>1.8.0version>
dependency>
‐Dcsp.sentinel.dashboard.server=consoleIp:port
下载控制台 jar 包并在本地启动:可以参见此处文档https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
#启动控制台命令
java ‐jar sentinel‐dashboard‐1.8.0.jar
用户可以通过如下参数进行配置:
java Dserver.port=8858 Dsentinel.dashboard.auth.username=xushu Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 jar sentineldashboard1.8.0.jar
为了方便快捷启动可以在桌面创建.bat文件:
java ‐Dserver.port=8858 ‐Dsentinel.dashboard.auth.username=xushu ‐Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 ‐jar D:\server\sentinel‐dashboard‐1.8.0.jar
pause
访问http://localhost:8080/#/login ,默认用户名密码: sentinel/sentinel
Sentinel 会在客户端首次调用的时候进行初始化,开始向控制台发送心跳包,所以要确保客户端有访问量;
(1)引入依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
<artifactId>spring‐cloud‐starter‐alibaba‐sentinelartifactId>
dependency>
(2)添加yml配置,为微服务设置sentinel控制台地址添加Sentinel后,需要暴露/actuator/sentinel端点,而Springboot默认是没有暴露该端点的,所以需要设置,测试
http://localhost:8800/actuator/sentinel
server:
port: 8800
spring:
application:
name: mall‐user‐sentinel‐demo
cloud:
nacos:
discovery:
server‐addr: 127.0.0.1:8848
sentinel:
transport:
# 添加sentinel的控制台地址
dashboard: 127.0.0.1:8080
# 指定应用与Sentinel控制台交互的端口,应用本地会起一个该端口占用的HttpServer
# port: 8719
(3)在sentinel控制台中设置流控规则
(4)测试
因为QPS是1,所以1秒内多次访问会出现如下情形:
访问http://localhost:8800/actuator/sentinel, 可以查看flowRules。
(5)微服务和Sentinel Dashboard通信原理
Sentinel控制台与微服务端之间,实现了一套服务发现机制,集成了Sentinel的微服务都会将元数据传递给Sentinel控制台,架构图如下所示:
流控针对privoder 熔断降级,针对consumer。
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