微服务：Sentinel篇

1. 初识Sentinel

1.1. 雪崩问题以及解决方案

1.1.1. 雪崩问题

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。

如图，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：

        

解决雪崩问题的常见方式有四种：

下面我们一一讲解：

1.1.2. 超时处理

方案2：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

        

但其实这个处理雪崩的方式有一定缺陷：假如设定超时时间为1s,在这1s期间，发起的请求很多，资源释放的速度没有发起的速度快，最后还是会导致堵塞。

1.1.3. 仓壁模式

方案2：仓壁模式：

仓壁模式来源于船舱的设计

        

船舱都会被隔板分离为多个独立空间，当船体破损时，只会导致部分空间进入，将故障控制在一定范围内，避免整个船体都被淹没。

于此类似，我们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。

        

但是这个模式还是有些缺陷：如上图，明知服务C已经挂了，但是业务2还会不断发起请求到服务C，这就造成了线程资源的浪费。

 1.1.4. 熔断处理

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，使资源快速释放，并且拦截访问该业务的一切请求。

断路器会统计访问某个服务的请求数量，异常比例：

        

当发现访问服务D的请求异常比例过高时，认为服务D有导致雪崩的风险，会拦截访问服务D的一切请求，形成熔断：

         

1.1.5. 流量控制

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。

        

1.1.6.总结

什么是雪崩问题？

• 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。

可以认为：

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。

1.2.服务保护技术对比

在SpringCloud当中支持多种服务保护技术：

• Netfix Hystrix

• Sentinel

• Resilience4J

早期比较流行的是Hystrix框架，但目前国内实用最广泛的还是阿里巴巴的Sentinel框架，这里我们做下对比：

 

1.3.Sentinel介绍和安装

 

1.3.1.初识Sentinel

Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。官网地址：home | Sentinel

Sentinel 具有以下特征:

•丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。

•完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。

•广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。

•完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

1.3.2.安装Sentinel

1）下载

sentinel官方提供了UI控制台，方便我们对系统做限流设置。大家可以在GitHub下载。

课前资料也提供了下载好的jar包：

2）运行

将jar包放到任意非中文目录，执行命令：  

java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

 也可以指定其运行端口：我在此处设置其为8090

java -Dserver.port=8090 -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

 3）访问

访问http://localhost:8090页面，就可以看到sentinel的控制台了：

        

需要输入账号和密码，默认都是：sentinel

登录后，发现一片空白，什么都没有：

        

这是因为我们还没有与微服务整合。

1.4.微服务整合Sentinel

我们在order-service中整合sentinel，并连接sentinel的控制台，步骤如下：

1）引入sentinel依赖

<!--sentinel-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> 
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

2）配置控制台

修改application.yaml文件，添加下面内容：

spring:
  cloud: 
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8090

3）访问order-service的任意端点

打开浏览器，访问http://localhost:8080/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：

        

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。

例如，我们刚才访问的order-service中的OrderController中的端点：/order/{orderId}

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：

• 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

2.1.1.示例

点击资源/order/{orderId}后面的流控按钮，就可以弹出表单。

表单中可以填写限流规则，如下：

        

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。

2.1.2.练习：

需求：给 /order/{orderId}这个资源设置流控规则，QPS不能超过 5，然后测试。

1）首先在sentinel控制台添加限流规则

2）利用jmeter测试

20个线程数，2秒内运行完，QPS是10，超过了5

选中流控入门，QPS<5右键运行：

结果：

                

可以看到，成功的请求每次只有5个

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

快速入门测试的就是直接模式。

2.2.1.关联模式

关联模式：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

配置规则：

 

语法说明：当/write资源访问量触发阈值时，就会对/read资源限流，避免影响/write资源。

使用场景：比如用户支付时需要修改订单状态，同时用户要查询订单。查询和修改操作会争抢数据库锁，产生竞争。业务需求是优先支付和更新订单的业务，因此当修改订单业务触发阈值时，需要对查询订单业务限流。

 

需求说明：

• 在OrderController新建两个端点：/order/query和/order/update，无需实现业务

• 配置流控规则，当/order/ update资源被访问的QPS超过5时，对/order/query请求限流

1）定义/order/query端点，模拟订单查询

@GetMapping("/query")
public String queryOrder() {
    return "查询订单成功";
}

2）定义/order/update端点，模拟订单更新

@GetMapping("/update")
public String updateOrder() {
    return "更新订单成功";
}

重启服务，查看sentinel控制台的簇点链路：

3）配置流控规则

对哪个端点限流，就点击哪个端点后面的按钮。我们是对订单查询/order/query限流，因此点击它后面的按钮：

        

在表单中填写流控规则：

4）在Jmeter测试

选择《流控模式-关联》：  

可以看到1000个用户，100秒，因此QPS为10，超过了我们设定的阈值：5  

查看http请求：  

请求的目标是/order/update，这样这个断点就会触发阈值。

但限流的目标是/order/query，我们在浏览器访问，可以发现

 

确实被限流了。

5）总结

2.2.2.链路模式

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。

配置示例：

例如有两条请求链路：

• /test1 --> /common

• /test2 --> /common

如果只希望统计从/test2进入到/common的请求，则可以这样配置：

实战案例

需求：有查询订单和创建订单业务，两者都需要查询商品。针对从查询订单进入到查询商品的请求统计，并设置限流。

步骤：

1. 在OrderService中添加一个queryGoods方法，不用实现业务

2. 在OrderController中，改造/order/query端点，调用OrderService中的queryGoods方法

3. 在OrderController中添加一个/order/save的端点，调用OrderService的queryGoods方法

4. 给queryGoods设置限流规则，从/order/query进入queryGoods的方法限制QPS必须小于2

实现：

1）添加查询商品方法

在order-service服务中，给OrderService类添加一个queryGoods方法：

public void queryGoods(){
    System.err.println("查询商品");
}

 

2）查询订单时，查询商品

在order-service的OrderController中，修改/order/query端点的业务逻辑：

@GetMapping("/query")
public String queryOrder() {
    // 查询商品
    orderService.queryGoods();
    // 查询订单
    System.out.println("查询订单");
    return "查询订单成功";
}

3）新增订单，查询商品

在order-service的OrderController中，修改/order/save端点，模拟新增订单：

@GetMapping("/save")
public String saveOrder() {
    // 查询商品
    orderService.queryGoods();
    // 查询订单
    System.err.println("新增订单");
    return "新增订单成功";
}

4）给查询商品添加资源标记

默认情况下，OrderService中的方法是不被Sentinel监控的，需要我们自己通过注解来标记要监控的方法。

给OrderService的queryGoods方法添加@SentinelResource注解：

@SentinelResource("goods")
public void queryGoods(){
    System.err.println("查询商品");
}

链路模式中，是对不同来源的两个链路做监控。但是sentinel默认会给进入SpringMVC的所有请求设置同一个root资源，会导致链路模式失效。

我们需要关闭这种对SpringMVC的资源聚合，修改order-service服务的application.yml文件：

spring:
  cloud:
    sentinel:
      web-context-unify: false # 关闭context整合

重启服务，访问/order/query和/order/save，可以查看到sentinel的簇点链路规则中，出现了新的资源：

        

5）添加流控规则

点击goods资源后面的流控按钮，在弹出的表单中填写下面信息：

只统计从/order/query进入/goods的资源，QPS阈值为2，超出则被限流。

6）Jmeter测试

选择《流控模式-链路》：

可以看到这里200个用户，50秒内发完，QPS为4，超过了我们设定的阈值2

一个http请求是访问/order/save：

运行的结果,完全不受影响。 ：

另一个是访问/order/query：  

运行结果,被限流，每次只有2个通过。 ：

 

2.2.3.总结

流控模式有哪些？

•直接：对当前资源限流

•关联：高优先级资源触发阈值，对低优先级资源限流。

•链路：阈值统计时，只统计从指定资源进入当前资源的请求，是对请求来源的限流

2.3.流控效果

 在流控的高级选项中，还有一个流控效果选项：

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

2.3.1.warm up

阈值一般是一个微服务能承担的最大QPS，但是一个服务刚刚启动时，一切资源尚未初始化（冷启动），如果直接将QPS跑到最大值，可能导致服务瞬间宕机。

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.

 

案例

需求：给/order/{orderId}这个资源设置限流，最大QPS为10，利用warm up效果，预热时长为5秒

1）配置流控规则：

 

2）Jmeter测试

选择《流控效果，warm up》：

QPS为10.

刚刚启动时，大部分请求失败，成功的只有3个，说明QPS被限定在3：

随着时间推移，成功比例越来越高：

到Sentinel控制台查看实时监控：

一段时间后：

2.3.2.排队等待

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。

工作原理

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。

那什么叫做预期等待时长呢？

比如现在一下子来了12 个请求，因为每200ms执行一个请求，那么：

• 第6个请求的预期等待时长 = 200 * （6 - 1） = 1000ms

• 第12个请求的预期等待时长 = 200 * （12-1） = 2200ms

则第12个请求会被拒绝。

现在，第1秒同时接收到10个请求，但第2秒只有1个请求，此时QPS的曲线这样的：

如果使用队列模式做流控，所有进入的请求都要排队，以固定的200ms的间隔执行，QPS会变的很平滑：

平滑的QPS曲线，对于服务器来说是更友好的。

案例

需求：给/order/{orderId}这个资源设置限流，最大QPS为10，利用排队的流控效果，超时时长设置为5s

1）添加流控规则

2）Jmeter测试

选择《流控效果，队列》：  

QPS为15，已经超过了我们设定的10。

如果是之前的 快速失败、warmup模式，超出的请求应该会直接报错。

但是我们看看队列模式的运行结果：

 

全部都通过了。

再去sentinel查看实时监控的QPS曲线：

QPS非常平滑，一致保持在10，但是超出的请求没有被拒绝，而是放入队列。因此响应时间（等待时间）会越来越长。

当队列满了以后，才会有部分请求失败：

 

2.3.3.总结

流控效果有哪些？

• 快速失败：QPS超过阈值时，拒绝新的请求

• warm up： QPS超过阈值时，拒绝新的请求；QPS阈值是逐渐提升的，可以避免冷启动时高并发导致服务宕机。

• 排队等待：请求会进入队列，按照阈值允许的时间间隔依次执行请求；如果请求预期等待时长大于超时时间，直接拒绝

 

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。

2.4.1.全局参数限流

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

2.4.2.热点参数限流

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：

 

2.4.4.案例

案例需求：给/order/{orderId}这个资源添加热点参数限流，规则如下：

•默认的热点参数规则是每1秒请求量不超过2

•给102这个参数设置例外：每1秒请求量不超过4

•给103这个参数设置例外：每1秒请求量不超过10

 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

1）标记资源

给order-service中的OrderController中的/order/{orderId}资源添加注解：

2）热点参数限流规则

访问该接口，可以看到我们标记的hot资源出现：

这里不要点击hot后面的按钮，页面有BUG

点击左侧菜单中热点规则菜单：  

点击新增，填写表单：

3）Jmeter测试

选择《热点参数限流 QPS1》：

这里发起请求的QPS为5.

包含3个http请求：

普通参数，QPS阈值为2

 运行结果：

可以看到，每次都是只有两个请求通过。

例外项，QPS阈值为4

 

例外项，QPS阈值为10

运行结果：