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      • 2.3 流控效果
      • 2.4 热点参数限流
    • 3. 隔离和降级
      • 3.1 线程隔离(舱壁模式)
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  • 《SpringCloud》笔记
cynicism
2023-06-30
目录

微服务保护

# 1. 初识Sentinel

# 1.1 雪崩问题及解决方案

# 1.1.1 雪崩问题

微服务之间相互调用,因为调用链中的一个服务故障,引起整个链路都无法访问的情况

  • 微服务中,服务间调用关系错综复杂,一个微服务往往依赖于多个其它微服务
  • 如果服务提供者I发生了故障,当前的应用的部分业务因为依赖于服务I,因此也会被阻塞。此时,其它不依赖于服务I的业务似乎不受影响
  • 但是,依赖服务I的业务请求被阻塞,用户不会得到响应,则tomcat的这个线程不会释放,于是越来越多的用户请求到来,越来越多的线程会阻塞
  • 服务器支持的线程和并发数有限,请求一直阻塞,会导致服务器资源耗尽,从而导致所有其它服务都不可用,那么当前服务也就不可用了。 那么,依赖于当前服务的其它服务随着时间的推移,最终也都会变的不可用,形成级联失败,雪崩就发生了

# 1.1.2 解决方案

解决雪崩问题的常见方式有四种:

  • 超时处理:设定超时时间,请求超过一定时间没有响应就返回错误信息,不会无休止等待
  • 仓壁模式: 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
  • 断路器模式:由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

# 1.2 服务保护技术对比

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
常见框架的适配 Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等 Servlet、Spring Cloud Netflix

# 2. 流量控制

雪崩问题虽然有四种方案,但是限流是避免服务因突发的流量而发生故障,是对微服务雪崩问题的预防。我们先学习这种模式。

# 2.1 簇点链路

当请求进入微服务时,首先会访问DispatcherServlet,然后进入Controller、Service、Mapper,这样的一个调用链就叫做簇点链路。簇点链路中被监控的每一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,也就是controller中的方法),因此SpringMVC的每一个端点(Endpoint)就是调用链路中的一个资源。

# 2.2.流控模式

在添加限流规则时,点击高级选项,可以选择三种流控模式:

  • 直接:统计当前资源的请求,触发阈值时对当前资源直接限流,也是默认的模式
  • 关联:统计与当前资源相关的另一个资源,触发阈值时,对当前资源限流
  • 链路:统计从指定链路访问到本资源的请求,触发阈值时,对指定链路限流

# 2.3 流控效果

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:

  • 快速失败:达到阈值后,新的请求会被立即拒绝并抛出FlowException异常。是默认的处理方式。
  • warm up:预热模式,对超出阈值的请求同样是拒绝并抛出异常。但这种模式阈值会动态变化,从一个较小值逐渐增加到最大阈值。
  • 排队等待:让所有的请求按照先后次序排队执行,两个请求的间隔不能小于指定时长

# 2.4 热点参数限流

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

  • 全局参数限流: 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

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:

  • 热点参数限流

注意事项:热点参数限流对默认的SpringMVC资源无效,需要利用@SentinelResource注解标记资源

# 3. 隔离和降级

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

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 💡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

# 3.1 线程隔离(舱壁模式)

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(Sentinel默认采用)

# 3.2 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:

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: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
  • 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

# 4. 授权规则

授权规则可以对请求方来源做判断和控制

# 4.1 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

# 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

如果要自定义异常时的返回结果,需要实现BlockExceptionHandler接口

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

# 5. 规则持久化

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:

  • 原始模式:Sentinel的默认模式,将规则保存在内存,重启服务会丢失。
  • 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(推荐): 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
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#springcloud
上次更新: 2025/05/12, 04:51:03
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