解决雪崩问题的常见方式有四种:
Sentinel | Hystrix | |
---|---|---|
隔离策略 | 信号量隔离 | 线程池隔离/信号量隔离 |
熔断降级策略 | 基于慢调用比例或异常比例 | 基于失败比率 |
实时指标实现 | 滑动窗口 | 滑动窗口(基于RxJava) |
规则配置 | 支持多种数据源 | 支持多种数据源 |
扩展性 | 多个扩展点 | 插件的形式 |
基于注解的支持 | 支持 | 支持 |
限流 | 基于QPS,支持基于调用关系的限流 | 有限的支持 |
流量整形 | 支持慢启动,匀速排队模式 | 不支持 |
系统自适应保护 | 支持 | 不支持 |
控制台 | 开箱即用,可配置规则、查看秒级监控、机器发现等 | 不完善 |
场景框架适配 | Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC等 | Servlet、Spring Cloud Netflix |
Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。官网地址
Sentinel 具有以下特征:
安装Sentinel
java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar
如果要修改Sentinel的默认端口、账户、密码、可以通过下列配置:
例如:java -Dserver.port=8088 -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar
配置项 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|
server.port | 8080 | 服务端口 |
sentinel.dashboard.auth.username | sentinel | 默认用户名 |
sentinel.dashboard.auth.password | sentinel | 默认密码 |
我们在order-service中整合sentinel,并连接sentinel的控制台,步骤如下:
引入sentinel依赖
<!--sentinel-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
配置控制台:修改application.yaml文件,添加下面内容:
server:
port: 8088
spring:
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8080
访问order-service的任意端点,触发sentinel监控
簇点链路
簇点链路:就是项目内的调用链路,链路中被监控的每个接口就是一个资源。默认情况下sentinel会监控SpringMVC的每一个端点(Endpoint),因此SpringMVC的每一个端点(Endpoint)就是调用链路中的一个资源
流控、熔断等都是针对簇点链路中的资源来设置的,因此我们可以点击对应资源后面的按钮来设置规则:
点击资源/order/{orderId}后面的流控按钮,就可以弹出表单。表单中可以添加流控规则,如下图所示:其含义是限制 /order/{orderId}这个资源的单机QPS为1,即每秒只允许1次请求,超出的请求会被拦截并报错
在添加限流规则时,点击高级选项,可以选择三种流控模式:
链路模式:只针对从指定链路访问到本资源的请求做统计,判断是否超过阈值
例如有两条请求链路:
如果只希望统计从/test2进入到/common的请求,则可以这样配置:
流控效果是指请求达到流控阈值时应该采取的措施,包括三种:
warm up也叫预热模式,是应对服务冷启动的一种方案。请求阈值初始值是 maxThreshold / coldFactor,持续指定时长后,逐渐提高到maxThreshold值。而coldFactor的默认值是3
例如,我设置QPS的maxThreshold为10,预热时间为5秒,那么初始阈值就是 10 / 3 ,也就是3,然后在5秒后逐渐增长到10
当请求超过QPS阈值时,快速失败和warm up 会拒绝新的请求并抛出异常
而排队等待则是让所有请求进入一个队列中,然后按照阈值允许的时间间隔依次执行。后来的请求必须等待前面执行完成,如果请求预期的等待时间超出最大时长,则会被拒绝
例如:QPS = 5,意味着每200ms处理一个队列中的请求;timeout = 2000,意味着预期等待时长超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常
之前的限流是统计访问某个资源的所有请求,判断是否超过QPS阈值。而热点参数限流是分别统计参数值相同的请求,判断是否超过QPS阈值
例如,一个根据id查询商品的接口:
访问/goods/{id}的请求中,id参数值会有变化,热点参数限流会根据参数值分别统计QPS,统计结果:
当id=1的请求触发阈值被限流时,id值不为1的请求不受影响
配置示例:
代表的含义是:对hot这个资源的0号参数(第一个参数)做统计,每1秒相同参数值的请求数不能超过5
刚才的配置中,对查询商品这个接口的所有商品一视同仁,QPS都限定为5.
而在实际开发中,可能部分商品是热点商品,例如秒杀商品,我们希望这部分商品的QPS限制与其它商品不一样,高一些。那就需要配置热点参数限流的高级选项了:
结合上一个配置,这里的含义是对0号的long类型参数限流,每1秒相同参数的QPS不能超过5,有两个例外:
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
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
SpringCloud中,微服务调用都是通过Feign来实现的,因此做客户端必须整合Feign和Sentinel
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
给FeignClient编写失败后的降级逻辑
步骤一: 在feign-api项目中定义类,实现FallbackFactory:
@Slf4j
public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory<UserClient> {
@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feign-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feign-api项目中的UserClient接口中使用UserClientFallbackFactory:
线程隔离有两种方式实现:
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
线程隔离(舱壁模式)
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
状态机包括三个状态:
断路器熔断策略有三种:慢调用、异常比例、异常数
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:
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
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:
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:
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
授权规则可以对请求方来源做判断和控制
授权规则可以对调用方的来源做控制,有白名单和黑名单两种方式
比如:我们允许请求从gateway到order-service,不允许浏览器访问order-service,那么白名单中就要填写网关的来源名称(origin)
Sentinel是通过RequestOriginParser这个接口的parseOrigin来获取请求的来源的
public interface RequestOriginParser {
/**
* 从请求request对象中获取origin,获取方式自定义
*/
String parseOrigin(HttpServletRequest request);
}
这个方法的作用就是从request对象中,获取请求者的origin值并返回
默认情况下,sentinel不管请求者从哪里来,返回值永远是default,也就是说一切请求的来源都被认为是一样的值default
因此,我们需要自定义这个接口的实现,让不同的请求,返回不同的origin
例如order-service服务中,我们定义一个RequestOriginParser的实现类:
@Component
public class HeaderOriginParser implements RequestOriginParser {
@Override
public String parseOrigin(HttpServletRequest request) {
// 1.获取请求头
String origin = request.getHeader("origin");
// 2.非空判断
if (StringUtils.isEmpty(origin)) {
origin = "blank";
}
return origin;
}
}
我们会尝试从request-header中获取origin值
既然获取请求origin的方式是从reques-header中获取origin值,我们必须让所有从gateway路由到微服务的请求都带上origin头
这个需要利用之前学习的一个GatewayFilter来实现,AddRequestHeaderGatewayFilter
修改gateway服务中的application.yml,添加一个defaultFilter:
spring:
cloud:
gateway:
default-filters:
- AddRequestHeader=origin,gateway # 添加名为origin的请求头,值为gateway
这样,从gateway路由的所有请求都会带上origin头,值为gateway。而从其它地方到达微服务的请求则没有这个头
默认情况下,发生限流、降级、授权拦截时,都会抛出异常到调用方。异常结果都是flow limmiting(限流)。这样不够友好,无法得知是限流还是降级还是授权拦截
而如果要自定义异常时的返回结果,需要实现BlockExceptionHandler接口:
public interface BlockExceptionHandler {
/**
* 处理请求被限流、降级、授权拦截时抛出的异常:BlockException
*/
void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception;
}
这个方法有三个参数:
这里的BlockException包含多个不同的子类:
异常 | 说明 |
---|---|
FlowException | 限流异常 |
ParamFlowException | 热点参数限流的异常 |
DegradeException | 降级异常 |
AuthorityException | 授权规则异常 |
SystemBlockException | 系统规则异常 |
下面,我们就在order-service定义一个自定义异常处理类:
@Component
public class SentinelExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
@Override
public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
String msg = "未知异常";
int status = 429;
if (e instanceof FlowException) {
msg = "请求被限流了";
} else if (e instanceof ParamFlowException) {
msg = "请求被热点参数限流";
} else if (e instanceof DegradeException) {
msg = "请求被降级了";
} else if (e instanceof AuthorityException) {
msg = "没有权限访问";
status = 401;
}
response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
response.setStatus(status);
response.getWriter().println("{\"msg\": " + msg + ", \"status\": " + status + "}");
}
}
现在,sentinel的所有规则都是内存存储,重启后所有规则都会丢失。在生产环境下,我们必须确保这些规则的持久化,避免丢失
规则管理模式
规则是否能持久化,取决于规则管理模式,sentinel支持三种规则管理模式:
pull模式
pull模式:控制台将配置的规则推送到Sentinel客户端,而客户端会将配置规则保存在本地文件或数据库中。以后会定时去本地文件或数据库中查询,更新本地规则
push模式
push模式:控制台将配置规则推送到远程配置中心,例如Nacos。Sentinel客户端监听Nacos,获取配置变更的推送消息,完成本地配置更新
修改OrderService,让其监听Nacos中的sentinel规则配置
引入依赖: 在order-service中引入sentinel监听nacos的依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>
配置nacos地址: 在order-service中的application.yml文件配置nacos地址及监听的配置信息
spring:
cloud:
sentinel:
datasource:
flow:
nacos:
server-addr: localhost:8848 # nacos地址
dataId: orderservice-flow-rules
groupId: SENTINEL_GROUP
rule-type: flow # 还可以是:degrade、authority、param-flow
使用修改源代码的Sentinel
启动方式跟官方一样:java -jar sentinel-dashboard.jar
如果要修改nacos地址,需要添加参数:java -jar -Dnacos.addr=localhost:8848 sentinel-dashboard.jar