一、上集回顾
上级文章地址：【SpringCloud】Sentinel 之流量控制_面向架构编程的博客-CSDN博客
上一篇文章我们讲解了Sentinel 流量控制、流控效果、热点参数限流的用法，统称为限流，它是一种预防措施，可以尽量避免因高并发而引起的服务故障。
但是，服务还会因为其它原因而故障，生产环境上的情况多种多样，有着一定的不可预见性，所以，我们要将这些故障控制在一定范围，要避免雪崩的发生，就要靠线程隔离（舱壁模式）和熔断降级手段了。
回顾-线程隔离与熔断降级
文章地址：【SpringCloud】Sentinel的基础概念及使用_面向架构编程的博客-CSDN博客
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。
微服务远程调用都是基于Feign（OpenFeign）来完成的，因此我们需要将OpenFeign与Sentinel整合，在OpenFeign里面实现线程隔离和服务熔断。
二、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OpenFeign和Sentinel
1.修改配置，开启sentinel功能
修改order-service的application.yml文件，开启Feign的Sentinel功能
feign:
sentinel:
enabled: true # 开启feign对sentinel的支持
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（一般不用）
②方式二： FallbackFactory，可以对远程调用的异常做处理（主流！！！）
注意：这里将的FeignClient其实就是@FeignClient注解，用于客户端服务发现。
失败降级处理流程
（1）在feing-api项目中定义类，实现FallbackFactory接口
@Slf4j
public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory<UserClient> {
@Override
public UserClient create(Throwable throwable) {
return new UserClient() {
@Override
public User findById(Long id) {
log.error("查询用于异常",throwable);
// 返回一个空的用户对象
return new User();
}
};
}
}（2）在DefaultFeignConfiguration类中将UserClientFallbackFactory注册为一个Bean
public class DefaultFeignConfiguration {
@Bean
public Logger.Level logLevel() {
return Logger.Level.BASIC;
}
/**
* sentinel-失败降级
* 将UserClientFallbackFactory注册为一个Bean
*/
@Bean
public UserClientFallbackFactory userClientFallbackFactory() {
return new UserClientFallbackFactory();
}
}（3）在feing-api项目中的UserClient接口中使用UserClientFallbackFactory
@FeignClient(value = "userservice", fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class)
public interface UserClient {
@GetMapping("/user/{id}")
User findById(@PathVariable("id") Long id);
}（4）运行
打开Sentinel控制台，访问网址：localhost:8080/order/101
可以看到新的簇点链路：
小结
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
三、线程隔离（舱壁模式）
线程隔离的实现方式（2种）
线程池隔离
信号量隔离（Sentinel默认采用）
两者图解如下：
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
线程池隔离
优点： 支持主动超时、支持异步调用
缺点：线程额外开销大
场景：低扇出
信号量隔离
优点： 轻量级、无额外的开销
缺点：不支持主动超时、不支持异步调用
场景：高频调用、高扇出
sentinel的线程隔离（采用信号量模式）
配置说明
在 "流控"按钮里面，之前选择的是QPS，当我们选择的是"线程数" 时，其实就是在指定 "信号量"的阈值！
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jemeter测试。
具体实现
1.配置隔离规则
选择feign接口后面的流控按钮：
填写表单：
2.Jmeter压测
启动Jmeter
一次发生10个请求，有较大概率并发线程数超过2，而超出的请求会走之前定义的失败降级逻辑。
发现虽然结果都是通过了，不过部分请求得到的响应是降级返回的null信息。
Sentinel控制台的情况：
四、熔断降级
1.什么是熔断降级？
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！
2.什么是状态机？
状态机是为断路器提供熔断和放行的依据。它有3种状态，断路器会根据不同的状态执行相应的策略！
状态机的3种状态
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都会被拒绝，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（放行）
请求失败：则切换到open状态（熔断）
图解状态机工作原理
3.断路器熔断策略（三种）
断路器从close进入open，需要判断服务有没有触发熔断的条件，而该条件的判断是依据熔断策略（3种）——慢调用、异常比例、异常数
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。
配置说明
RT超过500ms的调用是慢调用，统计最近10s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。
案例需求
需求：给 UserClient的查询用户接口设置降级规则，慢调用的RT阈值为50ms，统计时间为1秒，最小请求数量为2，失败阈值比例为0.4，熔断时长为5
具体实现
（1）设置慢调用
由于我们这里都是测试数据，基本上不可能出现慢调用，所以我们这里要用sleep来模拟一下。
修改user-service中的/user/{id}这个接口的业务。通过休眠模拟一个延迟时间。
@GetMapping("/{id}")
public User queryById(@PathVariable("id") Long id,@RequestHeader(value = "Truth", required = false) String truth) {
// 为了测试熔断，模拟其发生慢调用！
if (id == 1) {
try {
Thread.sleep(60); // 60ms
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
return userService.queryById(id);
}重启user-service模块
orderId=101的订单，关联的是id为1的用户，调用时长肯定会>60ms（这里是112ms）
orderId=102的订单，关联的是id为2的用户，调用时长为非常短<50ms
（2）设置熔断规则
配置规则
超过50ms的请求都会被认为是慢请求
（3）测试
在浏览器访问：http://localhost:8088/order/101，快速刷新n次，可以发现
触发了熔断，请求时长缩短至十几ms，快速失败了，并且走降级逻辑，返回的null
再访问（5秒内）：http://localhost:8088/order/102，竟然也被熔断了！！！
异常比例、异常数
含义
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。
配置说明
解读：统计最近1000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且异常比例不低于0.4，则触发熔断。
解读：统计最近1000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且异常次数不低于2次，则触发熔断。
异常比例、异常数的使用方式与上述讲的 慢调用类似！这里就不用案例来说明了！