Spring Cloud Alibaba - 初识 Sentinel

前言

什么是Sentinel?

Sentinel (分布式系统的流量防卫兵) 是阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案。它以流量
为切入点, 从流量控制熔断降级系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。

那么这篇博文我就简单说明一下什么是服务容错,以及市面上常用的服务容错解决方案有哪些,最后讲讲为什么最终选择了Sentinel

正文

容错为了解决什么?

容错是为了解决高并发时候有可能产生的问题。那么当服务处于高并发的情况下,有可能出现什么问题呢?

在微服务架构中,我们将业务拆分成一个个的服务,服务与服务之间可以相互调用,但是由于网络原因或者自身的原因,服务并不能保证服务的100%可用,如果单个服务出现问题,调用这个服务就会出现网络延迟,此时若有大量的网络涌入,会形成任务堆积,最终导致 服务瘫痪 (服务雪崩)。

服务雪崩效应

由于服务与服务之间的依赖性,故障会传播,会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果,这就是
服务故障的 “雪崩效应” 。
在这里插入图片描述
当一个服务B发生了问题,在没有处理的情况加不断恶化,就导致其它相关联的服务也都不能用,最终连锁反应导致整个系统都不能用了。

雪崩发生的原因多种多样,有不合理的容量设计,或者是高并发下某一个方法响应变慢,亦或是某台机器的资源耗尽。我们无法完全杜绝雪崩源头的发生,只有做好足够的容错,保证在一个服务发生问题,不会影响到其它服务的正常运行。也就是"雪落而不雪崩"。

常见的容错方案

  • 隔离:它是指将系统按照一定的原则划分为若干个服务模块,各个模块之间相对独立,无强依赖。当有故障发生时,能将问题和影响隔离在某个模块内部,而不扩散风险,不波及其它模块,不影响整体的系统服务。常见的隔离方式有:线程池隔离和信号量隔离。
  • 超时:在上游服务调用下游服务的时候,设置一个最大响应时间,如果超过这个时间,下游未作出反应,就断开请求,释放掉线程。
  • 限流:限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统的目的。为了保证系统的稳固运行,一旦达到的需要限制的阈值,就需要限制流量并采取少量措施以完成限制流量的目的。
  • 熔断:在互联网系统中,当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败,上游服务为了保护系统整体的可用性,可以暂时切断对下游服务的调用。这种牺牲局部,保全整体的措施就叫做熔断。
  • 降级:降级其实就是为服务提供一个托底方案,一旦服务无法正常调用,就使用托底方案。

常见的容错组件

  • Hystrix:由Netflix开源的一个延迟和容错库,用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库,防止级联失败,从而提升系统的可用性与容错性。ps(不维护了,强力建议不使用)
  • Resilience4J:Resilicence4J一款非常轻量、简单,并且文档非常清晰、丰富的熔断工具,这也是Hystrix官方推荐的替代产品。不仅如此,Resilicence4j还原生支持Spring Boot 1.x/2.x,而且监控也支持和prometheus等多款主流产品进行整合。ps(若只是中小型项目,可以使用这个)
  • Sentinel:Sentinel 是阿里巴巴开源的一款断路器实现,本身在阿里内部已经被大规模采用,非常稳定。ps(而且功能极其强大)

对比市面上的主流容错组件,Hystrix 已经封版,Resilience4J 功能不够强大,若项目有可能 “做大做强” 那Sentinel绝对是一个不错的选择。

容错组件的对比

Sentinel Hystrix Resilience4j
隔离策略 信号量隔离(并发线程数限流) 线程池隔离/信号量隔离 信号量隔离
熔断降级策略 基于响应时间、异常比率、异常数 基于异常比率 基于异常比率、响应时间
实时统计实现 滑动窗口(LeapArray) 滑动窗口(基于 RxJava) Ring Bit Buffer
动态规则配置 支持多种数据源 支持多种数据源 有限支持
扩展性 多个扩展点 插件的形式 接口的形式
基于注解的支持 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 Rate Limiter
流量整形 支持预热模式、匀速器模式、预热排队模式 不支持 简单的 Rate Limiter模式
系统自适应保护 支持 不支持 不支持
控制台 提供开箱即用的控制台,可配置规则、查看秒级监控、机器发现等 简单的监控查看 不提供控制台,可对接其它监控系统

Sentinel简单描述

Sentinel (分布式系统的流量防卫兵) 是阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案。它以流量
为切入点, 从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。

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 提供了实时的监控功能。通过控制台可以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 SpringCloud、Dubbo、gRPC 的整合。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

Sentinel 分为两个部分:

  • 核心库(Java 客户端)不依赖任何框架/库,能够运行于所有 Java 运行时环境,同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
  • 控制台(Dashboard)基于 Spring Boot 开发,打包后可以直接运行,不需要额外的 Tomcat 等应用容器。

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