微服务组件Sentinel实战

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1. 前言

课前思考：

1、当服务访问量达到一定程度，流量扛不住的时候，该如何处理？

2、服务之间相互依赖，当服务A出现响应时间过长，影响到服务B的响应，进而产生连锁反应，直至影响整个依赖链上的所有服务，该如何处理？

这是分布式、微服务开发不可避免的问题。

1.1 分布式系统遇到的问题

在一个高度服务化的系统中,我们实现的一个业务逻辑通常会依赖多个服务,比如:商品详情展示服务会依赖商品服务, 价格服务, 商品评论服务. 如图所示:

调用三个依赖服务会共享商品详情服务的线程池. 如果其中的商品评论服务不可用, 就会出现线程池里所有线程都因等待响应而被阻塞, 从而造成服务雪崩. 如图所示:

服务雪崩效应：因服务提供者的不可用导致服务调用者的不可用,并将不可用逐渐放大的过程，就叫服务雪崩效应

导致服务不可用的原因： 程序Bug，大流量请求，硬件故障，缓存击穿

【大流量请求】：在秒杀和大促开始前,如果准备不充分,瞬间大量请求会造成服务提供者的不可用。

【硬件故障】：可能为硬件损坏造成的服务器主机宕机, 网络硬件故障造成的服务提供者的不可访问。

【缓存击穿】：一般发生在缓存应用重启, 缓存失效时高并发，所有缓存被清空时,以及短时间内大量缓存失效时。大量的缓存不命中, 使请求直击后端,造成服务提供者超负荷运行,引起服务不可用。

在服务提供者不可用的时候，会出现大量重试的情况：用户重试、代码逻辑重试，这些重试最终导致：进一步加大请求流量。所以归根结底导致雪崩效应的最根本原因是：大量请求线程同步等待造成的资源耗尽。当服务调用者使用同步调用时, 会产生大量的等待线程占用系统资源。一旦线程资源被耗尽,服务调用者提供的服务也将处于不可用状态, 于是服务雪崩效应产生了。

1.2 解决方案

超时机制

在不做任何处理的情况下，服务提供者不可用会导致消费者请求线程强制等待，而造成系统资源耗尽。加入超时机制，一旦超时，就释放资源。由于释放资源速度较快，一定程度上可以抑制资源耗尽的问题。

服务限流(资源隔离)

限制请求核心服务提供者的流量，使大流量拦截在核心服务之外，这样可以更好的保证核心服务提供者不出问题，对于一些出问题的服务可以限制流量访问，只分配固定线程资源访问，这样能使整体的资源不至于被出问题的服务耗尽，进而整个系统雪崩。那么服务之间怎么限流，怎么资源隔离？例如可以通过线程池+队列的方式，通过信号量的方式。

如下图所示, 当商品评论服务不可用时, 即使商品服务独立分配的20个线程全部处于同步等待状态,也不会影响其他依赖服务的调用。

服务熔断

远程服务不稳定或网络抖动时暂时关闭，就叫服务熔断。

现实世界的断路器大家肯定都很了解，断路器实时监控电路的情况，如果发现电路电流异常，就会跳闸，从而防止电路被烧毁。

软件世界的断路器可以这样理解：实时监测应用，如果发现在一定时间内失败次数/失败率达到一定阈值，就“跳闸”，断路器打开——此时，请求直接返回，而不去调用原本调用的逻辑。跳闸一段时间后（例如10秒），断路器会进入半开状态，这是一个瞬间态，此时允许一次请求调用该调的逻辑，如果成功，则断路器关闭，应用正常调用；如果调用依然不成功，断路器继续回到打开状态，过段时间再进入半开状态尝试——通过”跳闸“，应用可以保护自己，而且避免浪费资源；而通过半开的设计，可实现应用的“自我修复“。

所以，同样的道理，当依赖的服务有大量超时时，在让新的请求去访问根本没有意义，只会无畏的消耗现有资源。比如我们设置了超时时间为1s,如果短时间内有大量请求在1s内都得不到响应，就意味着这个服务出现了异常，此时就没有必要再让其他的请求去访问这个依赖了，这个时候就应该使用断路器避免资源浪费。

服务降级

有服务熔断，必然要有服务降级。

所谓降级，就是当某个服务熔断之后，服务将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback（回退）回调，返回一个缺省值。 例如：(备用接口/缓存/mock数据) 。这样做，虽然服务水平下降，但好歹可用，比直接挂掉要强，当然这也要看适合的业务场景。

2. Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵

2.1 Sentinel 是什么

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。

源码地址：github.com/alibaba/Sen…

官方文档：github.com/alibaba/Sen…

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、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 扩展点。您可以通过实现扩展点，快速的定制逻辑。例如定制规则管理、适配数据源等。

阿里云提供了 企业级的 Sentinel 服务，应用高可用服务 AHAS

Sentinel和Hystrix对比

github.com/alibaba/Sen…

2.2 Sentinel 工作原理

2.2.1 基本概念

资源

资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容，例如，由应用程序提供的服务，或由应用程序调用的其它应用提供的服务，甚至可以是一段代码。在接下来的文档中，我们都会用资源来描述代码块。

只要通过 Sentinel API 定义的代码，就是资源，能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下，可以使用方法签名，URL，甚至服务名称作为资源名来标示资源。

规则2

围绕资源的实时状态设定的规则，可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。

2.2.2 Sentinel工作主流程

github.com/alibaba/Sen…

在 Sentinel 里面，所有的资源都对应一个资源名称（resourceName），每次资源调用都会创建一个 Entry 对象。Entry 可以通过对主流框架的适配自动创建，也可以通过注解的方式或调用 SphU API 显式创建。Entry 创建的时候，同时也会创建一系列功能插槽（slot chain），这些插槽有不同的职责，例如:

• NodeSelectorSlot 负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径，以树状结构存储起来，用于根据调用路径来限流降级；
• ClusterBuilderSlot 则用于存储资源的统计信息以及调用者信息，例如该资源的 RT, QPS, thread count 等等，这些信息将用作为多维度限流，降级的依据；
• StatisticSlot 则用于记录、统计不同纬度的 runtime 指标监控信息；
• FlowSlot 则用于根据预设的限流规则以及前面 slot 统计的状态，来进行流量控制；
• AuthoritySlot 则根据配置的黑白名单和调用来源信息，来做黑白名单控制；
• DegradeSlot 则通过统计信息以及预设的规则，来做熔断降级；
• SystemSlot 则通过系统的状态，例如 load1 等，来控制总的入口流量；

2.3 Sentinel快速开始

在官方文档中，定义的Sentinel进行资源保护的几个步骤：

1. 定义资源
2. 定义规则
3. 检验规则是否生效

Entry entry = null;
// 务必保证 finally 会被执行
try {
  // 资源名可使用任意有业务语义的字符串  开启资源的保护
  entry = SphU.entry("自定义资源名");
  // 被保护的业务逻辑    method
  // do something...
} catch (BlockException ex) {
  // 资源访问阻止，被限流或被降级   Sentinel定义异常  流控规则，降级规则，热点参数规则。。。。   服务降级(降级规则)
  // 进行相应的处理操作
} catch (Exception ex) {
  // 若需要配置降级规则，需要通过这种方式记录业务异常    RuntimeException     服务降级   mock  feign:fallback 
  Tracer.traceEntry(ex, entry);
} finally {
  // 务必保证 exit，务必保证每个 entry 与 exit 配对
  if (entry != null) {
    entry.exit();
  }
复制代码

Sentinel资源保护的方式

API实现

1. 引入依赖

<dependency>
     <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
     <artifactId>sentinel-core</artifactId>
     <version>1.8.0</version>
</dependency>
复制代码

2. 编写测试逻辑

@RestController
@Slf4j
public class HelloController {

    private static final String RESOURCE_NAME = "hello";

    @RequestMapping(value = "/hello")
    public String hello() {

        Entry entry = null;
        try {
            // 资源名可使用任意有业务语义的字符串，比如方法名、接口名或其它可唯一标识的字符串。
            entry = SphU.entry(RESOURCE_NAME);
            // 被保护的业务逻辑
            String str = "hello world";
            log.info("====="+str);
            return str;
        } catch (BlockException e1) {
            // 资源访问阻止，被限流或被降级
            //进行相应的处理操作
            log.info("block!");
        } catch (Exception ex) {
            // 若需要配置降级规则，需要通过这种方式记录业务异常
            Tracer.traceEntry(ex, entry);
        } finally {
            if (entry != null) {
                entry.exit();
            }
        }
        return null;
    }

    /**
     * 定义流控规则
     */
    @PostConstruct
    private static void initFlowRules(){
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        //设置受保护的资源
        rule.setResource(RESOURCE_NAME);
        // 设置流控规则 QPS
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        // 设置受保护的资源阈值
        // Set limit QPS to 20.
        rule.setCount(1);
        rules.add(rule);
        // 加载配置好的规则
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
}
复制代码

测试效果：

缺点：

• 业务侵入性很强，需要在controller中写入非业务代码.
• 配置不灵活 若需要添加新的受保护资源 需要手动添加 init方法来添加流控规则

@SentinelResource注解实现

@SentinelResource 注解用来标识资源是否被限流、降级。

blockHandler: 定义当资源内部发生了BlockException应该进入的方法（捕获的是Sentinel定义的异常）

fallback: 定义的是资源内部发生了Throwable应该进入的方法

exceptionsToIgnore：配置fallback可以忽略的异常

源码入口：com.alibaba.csp.sentinel.annotation.aspectj.SentinelResourceAspect

1. 引入依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-annotation-aspectj</artifactId>
    <version>1.8.0</version>
</dependency>
复制代码

2. 配置切面支持

@Configuration
public class SentinelAspectConfiguration {

    @Bean
    public SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() {
        return new SentinelResourceAspect();
    }
}

复制代码

3. UserController中编写测试逻辑，添加@SentinelResource，并配置blockHandler和fallback

@RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}")
@SentinelResource(value = "findOrderByUserId",
                  fallback = "fallback",fallbackClass = ExceptionUtil.class,
                  blockHandler = "handleException",blockHandlerClass = ExceptionUtil.class
                 )
public R  findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
    //ribbon实现
    String url = "http://mall-order/order/findOrderByUserId/"+id;
    R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);

    if(id==4){
        throw new IllegalArgumentException("非法参数异常");
    }

    return result;
}
复制代码

4. 编写ExceptionUtil，注意如果指定了class，方法必须是static方法

public class ExceptionUtil {

    public static R fallback(Integer id,Throwable e){
        return R.error(-2,"===被异常降级啦===");
    }

    public static R handleException(Integer id, BlockException e){
        return R.error(-2,"===被限流啦===");
    }
}
复制代码

5. 流控规则设置可以通过Sentinel dashboard配置

客户端需要引入 Transport 模块来与 Sentinel 控制台进行通信。

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
    <version>1.8.0</version>
</dependency>
复制代码

6. 启动 Sentinel 控制台

下载控制台 jar 包并在本地启动：可以参见 此处文档

#启动控制台命令
java -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar
复制代码

用户可以通过如下参数进行配置：

-Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel 用于指定控制台的登录用户名为 sentinel；

-Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 用于指定控制台的登录密码为 123456；如果省略这两个参数，默认用户和密码均为 sentinel；

-Dserver.servlet.session.timeout=7200 用于指定 Spring Boot 服务端 session 的过期时间，如 7200 表示 7200 秒；60m 表示 60 分钟，默认为 30 分钟；

访问http://localhost:8080/#/login ,默认用户名密码： sentinel/sentinel

Sentinel 会在客户端首次调用的时候进行初始化，开始向控制台发送心跳包，所以要确保客户端有访问量；

2.4 Spring Cloud Alibaba整合Sentinel

1. 引入依赖

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

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
复制代码

2. 添加yml配置，为微服务设置sentinel控制台地址

添加Sentinel后，需要暴露/actuator/sentinel端点,而Springboot默认是没有暴露该端点的，所以需要设置，测试http://localhost:8800/actuator/sentinel

server:
  port: 8800

spring:
  application:
    name: mall-user-sentinel-demo
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848

    sentinel:
      transport:
        # 添加sentinel的控制台地址
        dashboard: 127.0.0.1:8080
        # 指定应用与Sentinel控制台交互的端口，应用本地会起一个该端口占用的HttpServer
        # port: 8719
    
#暴露actuator端点   
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'
            
复制代码

3. 在sentinel控制台中设置流控规则
   • 资源名: 接口的API
   • 针对来源: 默认是default，当多个微服务都调用这个资源时，可以配置微服务名来对指定的微服务设置阈值
   • 阈值类型: 分为QPS和线程数 假设阈值为10
   • QPS类型: 只得是每秒访问接口的次数>10就进行限流
   • 线程数: 为接受请求该资源分配的线程数>10就进行限流

测试： 因为QPS是1，所以1秒内多次访问会出现如下情形：

访问http://localhost:8800/actuator/sentinel， 可以查看flowRules

微服务和Sentinel Dashboard通信原理

Sentinel控制台与微服务端之间，实现了一套服务发现机制，集成了Sentinel的微服务都会将元数据传递给Sentinel控制台，架构图如下所示：