sentinel

雪崩问题:
在微服务中某一个下游服务宕机时,也连带着当前线路上的其他服务宕机
方案:超时处理:
设定超时时间,请求超过一定时间如果没有结果,会返回错误信息,不会无休止等待
舱壁模式(限定线程数):
可以限定每个业务能使用的线程数,避免耗尽整个tomcat的资源,因此也叫线程隔离。
熔断降级:
断路器统计业务执行的异常比例,如果超出阈值则会熔断该业务,拦截访问该业务的一切请求
流量控制:
限制业务访问的QPS,避免服务因流量的突增而故障。
QPS即每秒查询率,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
QPS = 并发量 / 平均响应时间
综上:
限流是对服务的保护,避免因瞬间高并发流量而导致服务故障,进而避免雪崩。是一种预防措施。
超时处理、线程隔离、降级熔断是在部分服务故障时,将故障控制在一定范围,避免雪崩。是一种补救措施。

1、微服务整合Sentinel:

1)引入sentinel依赖

  1. <!--sentinel-->
  2. <dependency>
  3. <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
  4. <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
  5. </dependency>

2)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

3)访问order-service的任意端点
打开浏览器,访问http://localhost:8088/order/101,这样才能触发sentinel的监控。
然后再访问sentinel的控制台,查看效果:
image.png

2.流量控制:

流量控制是对微服务雪崩的预防。

  • 流控:流量控制
  • 降级:降级熔断
  • 热点:热点参数限流,是限流的一种
  • 授权:请求的权限控制

什么是sentinel资源:
每一个web层的每一个接口,也可以把一个普通的方法标注为普通资源@sentinelresourse

3.隔离降级:

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。
image.png
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。
image.png
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。

3.1.FeignClient整合Sentinel

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。

3.1.1.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

3.1.2.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:

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<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:
image.png

3.1.3.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


3.2.线程隔离(舱壁模式)

3.2.1.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:
image.png
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:
image.png

3.2.2.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:
image.png
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jmeter测试。

1)配置隔离规则

选择feign接口后面的流控按钮:
image.png
填写表单:
image.png

3.2.3.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

    3.3.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:
    image.png
    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

3.3.1.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:
image.png
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。

4.授权规则

4.1.1.基本规则

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。

  • 白名单:来源(origin)在白名单内的调用者允许访问
  • 黑名单:来源(origin)在黑名单内的调用者不允许访问

点击左侧菜单的授权,可以看到授权规则:
image.png

  • 资源名:就是受保护的资源,例如/order/{orderId}
  • 流控应用:是来源者的名单,
    • 如果是勾选白名单,则名单中的来源被许可访问。
    • 如果是勾选黑名单,则名单中的来源被禁止访问。

比如:
image.png
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)

4.1.2.如何获取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:

package cn.itcast.order.sentinel;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.RequestOriginParser;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

@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。

4.1.3.给网关添加请求头

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
      routes:
       # ...略

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。

4.1.4.配置授权规则

接下来,我们添加一个授权规则,放行origin值为gateway的请求。
配置如下:
image.png
现在,我们直接跳过网关,访问order-service服务:
image.png
通过网关访问:
image.png

4.2.自定义异常结果

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。

4.2.1.异常类型

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:

  • HttpServletRequest request:request对象
  • HttpServletResponse response:response对象
  • BlockException e:被sentinel拦截时抛出的异常

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

4.2.2.自定义异常处理

package cn.itcast.order.config;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.BlockExceptionHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowException;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@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;
        }
        Map map = new HashMap<>();
        map.put("msg",msg);
        map.put("status",status);
        response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
        response.setStatus(status);
        response.getWriter().println(JSON.toJSONString(map));
    }
}

5.规则持久化