微服务保护——Sentinel

初识Sentinel

雪崩问题

微服务调用链路中的某个服务故障，引起整个链路中的所有微服务都不可用，这就是雪崩。

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
• 舱壁模式∶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。

• 熔断降级: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。

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。

如何避免因瞬间高并发流量而导致服务故障?

• 流量控制

如何避免因服务故障引起的雪崩问题?

• 超时处理

• 线程隔离

• 降级熔断

服务保护技术对比

Sentinel介绍和安装

认识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: https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html

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。

安装Sentinel控制台

1. 下载jar包 ，然后运行命令:

java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

2. 然后访问: localhost:8080即可看到控制台页面，默认的账户和密码都是sentinel

如果要修改Sentinel的默认端口、账户、密码，可以通过下列配置:

配置项	默认值	说明
server.port	8080	服务端口
sentinel.dashboard.auth.username	sentinel	默认用户名
sentinel.dashboard.auth.password	sentinel	默认密码

举例说明

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

微服务整合Sentinel

引入cloud-demo

要使用Sentinel肯定要结合微服务，这里我们使用SpringCloud实用篇中的cloud-demo工程。

项目结构如下:

我们在order-service中整合Sentinel，并且连接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. 配置控制台地址

   spring:
     cloud:
       sentinel:
         transport:
           dashboard: localhost: 8080 #sentinel控制台地址
   

3. 访问微服务的任意端点，触发sentinel监控

限流规则

快速入门

簇点链路

簇点链路:就是项目内的调用链路，链路中被监控的每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)，因此SpringMVC的每一个端点（Endpoint）就是调用链路中的一个资源。

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:

点击资源/order/{orderld}后面的流控按钮，就可以弹出表单。表单中可以添加流控规则，如下图所示:

其含义是限制/order/{orderld}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。

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
• 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

关联

• 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

• 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。

  业务需求是有限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。

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。

满足下面条件可以使用关联模式:

• 两个有竞争关系的资源
• 一个优先级较高，一个优先级较低

链路

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。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:

• Sentinel默认只标记Controller中的方法为资源，如果要标记其它方法，需要利用@SentinelResource注解，示例:

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

• Sentinel默认会将Controller方法做context整合，导致链路模式的流控失效，需要修改application.yml，添加配置:

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

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

warm up

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threshold/coldFactor，持续指定时长后，逐渐提高到threshold值。而coldFactor的默认值是3.

例如，我设置QPs的threshold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.

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。

例如:QPS=5，意味着每200ms处理一个队列中的请求;timeout = 2000，意味着预期等待超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常

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。

配置示例:

代表的含义是:

对hot这个资源的o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

在热点参数限流的高级选项中，可以对部分参数设置例外配置:

结合上一个配置，这里的含义是对0号的long类型参数限流，每1秒相同参数的αPSs不能超过5，有两个例外:

• 如果参数值是100，则每1秒允许的QPs为10

• 如果参数值是101，则每1秒允许的QPs为15

注意

热点参数限流对默认的SpringMVC资源无效

需要添加@sentinelResource 注解，例如：

@SentinelResource ("hot")
@GetMapping("{orderId}")
public order queryorderByUserId(@PathVariable( "orderId") Long orderId) {
    
    
	//根据id查询订单并返回
	return orderservice.queryorderById(orderId);
}

“簇点链路”里的热点配置没有高级选择，要在左边的“热点规则”菜单中添加规则

隔离和降级

FeignClient整合Sentinel

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。

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。

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。

1. 修改OrderService的application.yml文件，开启Feign的Sentinel功能

   feign:
     sentinel:
       enabled: true #开启Feign的Sentinel功能
   

2. 给FeignClient编写失败后的降级逻辑

   • 方式一:FallbackClass，无法对远程调用的异常做处理
   • 方式二:FallbackFactory，可以对远程调用的异常做处理，我们选择这种

步骤一:在feing-api项目中定义类，实现FallbackFactory:

@Slf4j
public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory<UserClient> {
    
    
    @Override
    public UserClient create(Throwable throwable) {
    
    
        return new UserClient() {
    
    
            @Override
            public User findById(Long id) {
    
    
                log.error("查询用户异常", throwable);
                return new User();
            }
        };
    }
}

步骤二︰在feing-api项目中的DefaultFeignConfiguration类中将UserClientFallbackFactory注册为一个Bean:

@Bean
public UserClientFallbackFactory userClientFallbackFactory() {
    
    
    return new UserClientFallbackFactory();
}

步骤三: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);
}

线程隔离

线程隔离有两种方式实现:

• 线程池隔离

  • 优点
    • 支持主动超时
    • 支持异步调用
  • 缺点
    • 线程的额外开销比较大
  • 场景
    • 低扇出

• 信号量隔离(Sentinel默认采用)

  • 优点

    • 轻量级，无额外开销

  • 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

线程隔离（舱壁模式）

在添加限流规则时，可以选择两种阈值类型：

• QPS:就是每秒的请求数，在快速入门中已经演示过
• 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舱壁模式。

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。

熔断策略-慢调用

断路器熔断策略有三种: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。例如:

解读:RT超过500ms的调用是慢调用，统计最近10000ms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。

熔断策略-异常比例、异常数

• 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。例如:

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0.5，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。

异常数同理

授权规则

授权规则

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

例如，我们限定只允许从网关来的请求访问order-service，那么流控应用中就填写网关的名称

sentinel是通过RequestOriginParser这个接口的parseOrigin来获取请求的来源的。

public interface Request0riginParser {
    
    
    /**
    *从请求request对象中获取origin，获取方式自定义
    */
	String parseOrigin(HttpServletRequest request);
}

例如，我们尝试从request中获取一个名为origin的请求头,作为origin的值:

@Component
public class HeaderOriginParser implements RequestOriginParser {
    
    
    @override
    public String parse0rigin(HttpServletRequest request){
    
    
        String origin =request.getHeader ("origin");
        if (StringUtils.isEmpty (origin)){
    
    
            return "blank";
        }
    	return origin;
    }
}

我们还需要在gateway服务中，利用网关的过滤器添加名为gateway的origin头:

spring:
  cloud:
    gateway:
      default-filters:
      - AddRequestHeader=origin,gateway # 添加名为origin的请求头，值为gateway

给/order/{orderld}配置授权规则:

此时无法通过浏览器访问：

只能通过网关访问：

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

public interface BlockExceptionHandler {
    
    
    /**
    * 处理请求被限流、降级、授权拦截时抛出的异常:BlockException
    */
	void handle(HttpServletRequest request，HttpServletResponse response，BlockException e) throws Exception;
}

而BlockException包含很多个子类，分别对应不同的场景:

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

我们在order-service中定义类，实现BlockExceptionHandler接口:

@Component
public class SentinelExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
    
    
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
    
    
        String msg = "未知异常";
        int status = 429;

        if (e instanceof FlowException) {
    
    
            msg = "请求被限流了";
        } else if (e instanceof ParamFlowException) {
    
    
            msg = "请求被热点参数限流";
        } else if (e instanceof DegradeException) {
    
    
            msg = "请求被降级了";
        } else if (e instanceof AuthorityException) {
    
    
            msg = "没有权限访问";
            status = 401;
        }

        response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
        response.setStatus(status);
        response.getWriter().println("{\"msg\": " + msg + ", \"status\": " + status + "}");
    }
}

规则持久化

规则管理模式

Sentinel的控制台规则管理有三种模式:

• 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:保存在本地文件或数据库，定时去读取
• push模式:保存在nacos，监听变更实时更新

pull模式

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

push模式:控制台将配置规则推送到远程配置中心，例如Naco5。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。

实现push模式

push模式实现最为复杂，依赖于nacos，并且需要修改Sentinel控制台源码。