【Sentinel】隔离和降级

目录

1.FeignClient整合Sentinel

1.1.修改配置,开启sentinel功能

1.2.编写失败降级逻辑

1.3.总结

2.线程隔离(舱壁模式)

2.1.线程隔离的实现方式

2.2.sentinel的线程隔离

2.3.总结

3.熔断降级

3.1.慢调用

3.2.异常比例、异常数

1.FeignClient整合Sentinel

限流是一种预防措施,虽然限流可以尽量避免因高并发而引起的服务故障,但服务还会因为其它原因而故障。

而要将这些故障控制在一定范围,避免雪崩,就要靠线程隔离(舱壁模式)和熔断降级手段了。

线程隔离之前讲到过:调用者在调用服务提供者时,给每个调用的请求分配独立线程池,出现故障时,最多消耗这个线程池内资源,避免把调用者的所有资源耗尽。

【Sentinel】隔离和降级_第1张图片

熔断降级:是在调用方这边加入断路器,统计对服务提供者的调用,如果调用的失败比例过高,则

熔断该业务,不允许访问该服务的提供者了。

 【Sentinel】隔离和降级_第2张图片

可以看到,不管是线程隔离还是熔断降级,都是对客户端(调用方)的保护。需要在调用方 发起

远程调用时做线程隔离、或者服务熔断。

而我们的微服务远程调用都是基于Feign来完成的,因此我们需要将Feign与Sentinel整合,在Feign

里面实现线程隔离和服务熔断。

SpringCloud中,微服务调用都是通过Feign来实现的,因此做客户端保护必须整合Feign和

Sentinel。  

1.1.修改配置,开启sentinel功能

修改OrderService的application.yml文件,开启Feign的Sentinel功能:

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

1.2.编写失败降级逻辑

业务失败后,不能直接报错,而应该返回用户一个友好提示或者默认结果,这个就是失败降级逻辑。

给FeignClient编写失败后的降级逻辑

①方式一:FallbackClass,无法对远程调用的异常做处理

②方式二:FallbackFactory,可以对远程调用的异常做处理,我们选择这种

这里我们演示方式二的失败降级处理。

步骤一:在feing-api项目中定义类,实现FallbackFactory:

【Sentinel】隔离和降级_第3张图片

代码:

package cn.itcast.feign.clients.fallback;

import cn.itcast.feign.clients.UserClient;
import cn.itcast.feign.pojo.User;
import feign.hystrix.FallbackFactory;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

@Slf4j
public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory {
    @Override
    public UserClient create(Throwable throwable) {
        return new UserClient() {
            @Override
            public User findById(Long id) {
                log.error("查询用户异常", throwable);
                return new User();
            }
        };
    }
}

 步骤二:在feing-api项目中的DefaultFeignConfiguration类中将UserClientFallbackFactory注册为

一个Bean:

@Bean
public UserClientFallbackFactory userClientFallbackFactory(){
    return new UserClientFallbackFactory();
}

步骤三:在feing-api项目中的UserClient接口中使用UserClientFallbackFactory:

import cn.itcast.feign.clients.fallback.UserClientFallbackFactory;
import cn.itcast.feign.pojo.User;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

@FeignClient(value = "userservice", fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class)
public interface UserClient {

    @GetMapping("/user/{id}")
    User findById(@PathVariable("id") Long id);
}

重启后,访问一次订单查询业务,然后查看sentinel控制台,可以看到新的簇点链路:

【Sentinel】隔离和降级_第4张图片

1.3.总结

Sentinel支持的雪崩解决方案:

  • 线程隔离(仓壁模式)

  • 降级熔断

Feign整合Sentinel的步骤:

  • 在application.yml中配置:feign.sentienl.enable=true

  • 给FeignClient编写FallbackFactory并注册为Bean

  • 将FallbackFactory配置到FeignClient

2.线程隔离(舱壁模式)

2.1.线程隔离的实现方式

线程隔离有两种方式实现:

  • 线程池隔离

  • 信号量隔离(Sentinel默认采用)

如图:

【Sentinel】隔离和降级_第5张图片

线程池隔离:给每个服务调用业务分配一个线程池,利用线程池本身实现隔离效果

信号量隔离:不创建线程池,而是计数器模式,记录业务使用的线程数量,达到信号量上限时,禁止新的请求。

两者的优缺点:

【Sentinel】隔离和降级_第6张图片

2.2.sentinel的线程隔离

用法说明

在添加限流规则时,可以选择两种阈值类型:【Sentinel】隔离和降级_第7张图片

  • QPS:就是每秒的请求数,在快速入门中已经演示过

  • 线程数:是该资源能使用用的tomcat线程数的最大值。也就是通过限制线程数量,实现线程隔离(舱壁模式)。

案例需求:给 order-service服务中的UserClient的查询用户接口设置流控规则,线程数不能超过

2。然后利用jemeter测试。

1)配置隔离规则

选择feign接口后面的流控按钮:

 

填写表单:

【Sentinel】隔离和降级_第8张图片 

2)Jmeter测试

选择《阈值类型-线程数<2》:

【Sentinel】隔离和降级_第9张图片

一次发生10个请求,有较大概率并发线程数超过2,而超出的请求会走之前定义的失败降级逻辑。

查看运行结果:

【Sentinel】隔离和降级_第10张图片 

发现虽然结果都是通过了,不过部分请求得到的响应是降级返回的null信息。

2.3.总结

线程隔离的两种手段是?

  • 信号量隔离

  • 线程池隔离

信号量隔离的特点是?

  • 基于计数器模式,简单,开销小

线程池隔离的特点是?

  • 基于线程池模式,有额外开销,但隔离控制更强

3.熔断降级

熔断降级是解决雪崩问题的重要手段。其思路是由断路器统计服务调用的异常比例、慢请求比例,

如果超出阈值则会熔断该服务。即拦截访问该服务的一切请求;而当服务恢复时,断路器会放行访

问该服务的请求。

断路器控制熔断和放行是通过状态机来完成的:

【Sentinel】隔离和降级_第11张图片

状态机包括三个状态:

  • 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

  • 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5秒后会进入half-open状态

  • 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

断路器熔断策略有三种:慢调用、异常比例、异常数

3.1.慢调用

慢调用:业务的响应时长(RT)大于指定时长的请求认定为慢调用请求。在指定时间内,如果请

求数量超过设定的最小数量,慢调用比例大于设定的阈值,则触发熔断。

例如:【Sentinel】隔离和降级_第12张图片

解读:RT超过500ms的调用是慢调用,统计最近10000ms内的请求,如果请求量超过10次,并且慢调用比例不低于0.5,则触发熔断,熔断时长为5秒。然后进入half-open状态,放行一次请求做测试。

案例

需求:给 UserClient的查询用户接口设置降级规则,慢调用的RT阈值为50ms,统计时间为1秒,最小请求数量为5,失败阈值比例为0.4,熔断时长为5

1)设置慢调用

修改user-service中的/user/{id}这个接口的业务。通过休眠模拟一个延迟时间:

【Sentinel】隔离和降级_第13张图片

此时,orderId=101的订单,关联的是id为1的用户,调用时长为60ms:  【Sentinel】隔离和降级_第14张图片

rderId=102的订单,关联的是id为2的用户,调用时长为非常短;

【Sentinel】隔离和降级_第15张图片

2)设置熔断规则

下面,给feign接口设置降级规则:

 

规则:

【Sentinel】隔离和降级_第16张图片 

超过50ms的请求都会被认为是慢请求

3)测试

在浏览器访问:http://localhost:8088/order/101,快速刷新5次,可以发现:

 【Sentinel】隔离和降级_第17张图片

触发了熔断,请求时长缩短至5ms,快速失败了,并且走降级逻辑,返回的null

在浏览器访问:http://localhost:8088/order/102,竟然也被熔断了:

【Sentinel】隔离和降级_第18张图片

3.2.异常比例、异常数

异常比例或异常数:统计指定时间内的调用,如果调用次数超过指定请求数,并且出现异常的比例

达到设定的比例阈值(或超过指定异常数),则触发熔断。

例如,一个异常比例设置:

【Sentinel】隔离和降级_第19张图片

解读:统计最近1000ms内的请求,如果请求量超过10次,并且异常比例不低于0.4,则触发熔断。

一个异常数设置:

【Sentinel】隔离和降级_第20张图片 

解读:统计最近1000ms内的请求,如果请求量超过10次,并且异常比例不低于2次,则触发熔断。

案例

需求:给 UserClient的查询用户接口设置降级规则,统计时间为1秒,最小请求数量为5,失败阈值比例为0.4,熔断时长为5s

1)设置异常请求

首先,修改user-service中的/user/{id}这个接口的业务。手动抛出异常,以触发异常比例的熔断:

【Sentinel】隔离和降级_第21张图片

也就是说,id 为 2时,就会触发异常

2)设置熔断规则

下面,给feign接口设置降级规则:

规则: 【Sentinel】隔离和降级_第22张图片 

在5次请求中,只要异常比例超过0.4,也就是有2次以上的异常,就会触发熔断。

3)测试

在浏览器快速访问:http://localhost:8088/order/102,快速刷新5次,触发熔断:【Sentinel】隔离和降级_第23张图片

 此时,我们去访问本来应该正常的103: 【Sentinel】隔离和降级_第24张图片

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