Sentinel

微服务保护

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。

解决方案:

1. 超时处理
   • 设定超时时间,请求超过一点时间没有响应就返回错误信息,不会一致等待.
2. 仓壁模式
   • 限定每个业务能使用的线程数,避免耗尽整个tomcat的资源,也叫做线程隔离.
3. 断路器
   • 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.
4. 限流
   • 限制业务访问的QPS(一秒内的访问量),避免服务因流量的突增而故障.
   • 也可以使用令牌桶之类的.
5. 限流是对服务的保护,避免出现雪崩问题.是一种预防措施. 超时处理,仓壁模式,断路器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.

主流技术:

Sentinel:

微服务整合:

1. 引入依赖

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

2. 配置配置文件

   server:
     port: 8088
   spring:
     cloud: 
       sentinel:
         transport:
           dashboard: localhost:8080
   

3. 访问任意端点,在访问Sentinel控制台.

流量控制:

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,也就是controller.因此SpringMVC的每一个端点就是调用链路中的一个资源

• 流控: 流量控制
• 降级: 降级熔断
• 热点: 热点参数限流,限流的一种
• 授权: 请求的权限控制

流控模式:

• 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。
  • 两个有竞争关系的资源,一个优先级较高,一个优先级较低使用关联模式限流
  • 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.
• 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
  • 比如有查询订单和创建订单业务,两者都需要查询商品,可以对查询订单进行流量控制,并进行限流,创建订单业务就不需要.

流控效果:

流控效果时指请求打到流控阈值时应该采取的措施:

• 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.这是默认的处理方式.
  • QPS超过阈值时,拒绝新的请求.
• 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
  • QPS超过阈值时,拒绝新的请求; QPS阈值时逐渐提升的.可以避免冷启动时高并发导致服务宕机.
• 排队等待: 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.
  • 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间大于超时时间,直接拒绝

热点参数限流:

上面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.

全局参数限流:

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

热点参数限流:

可以根据请求的参数指定限流.比如热点参数就可以做限流.

上面这个图的意思就是请求100的订单QPS是10,请求101的订单QPS是15.

步骤流程:

1.标记资源

2.设置限流规则

隔离和降级:

线程隔离:调用者在调用服务提供者时,给每个调用的请求分配独立线程池,出现故障时,最多消耗这个线程池内资源,避免调用者的所有资源耗尽.

熔断降级:是在调用方这边加入断路器,统计对服务提供者的调用,如果调用的失败比例过高,则熔断该业务,不允许访问该服务的提供者了.

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.需要在调用方发起远程调用时做线程隔离,或者服务熔断.

我们的微服务都是基于Feign来完成的,所以我们需要将Feign与Sentinel整合,在Feign里面实现线程隔离和服务熔断.

FeignClient整合Sentinel

1. 修改配置,开启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,而应该返回给用户一个友好提示或者默认结果,这个就是失败降级逻辑.
   • 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,这里我们使用的是这种

   步骤一:

   • 创建一个实现类,继承FeignClient接口

   • package cn.itcast.feign.clients.fallback;
     
     import cn.itcast.feign.clients.UserClient;
     import cn.itcast.feign.pojo.User;
     import feign.hystrix.FallbackFactory;
     import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
     
     @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:

   • 在配置类中将UserClientFallbackFactory注册为一个Bean:

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

   步骤三:

   • 在UserClient接口使用UserClientFallbackFactory

     import cn.itcast.feign.clients.fallback.UserClientFallbackFactory;
     import cn.itcast.feign.pojo.User;
     import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
     import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
     import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
     
     @FeignClient(value = "userservice", fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class)
     public interface UserClient {
     
         @GetMapping("/user/{id}")
         User findById(@PathVariable("id") Long id);
     }
     

   总结:

   1. 在application.yml中配置：feign.sentienl.enable=true
   2. 给FeignClient编写FallbackFactory并注册为Bean
   3. 将FallbackFactory配置到FeignClient

线程隔离:

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。(Sentinel默认使用)

信号量隔离的特点是？

• 基于计数器模式，简单，开销小

线程池隔离的特点是？

• 基于线程池模式，有额外开销，但隔离控制更强

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：

状态机包括三个状态：

• 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
  • 请求失败：则切换到open状态

熔断策略有三种:

• 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,则会触发熔断.
  • 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5，失败阈值比例为0.4，熔断时长为5:
  • 

• 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。

  • 给 UserClient的查询用户接口设置降级规则，统计时间为1秒，最小请求数量为5，失败阈值比例为0.4，熔断时长为5s
  • 

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

• 资源名：就是受保护的资源，例如/order/

• 流控应用：是来源者的名单，

  • 如果是勾选白名单，则名单中的来源被许可访问。
  • 如果是勾选黑名单，则名单中的来源被禁止访问。

比如我们允许从gateway到order-service,不允许浏览器访问order-service,那么白名单中就要填写网关的来源名称(origin)

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

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

这个方法的作用就是从request对象中，获取请求者的origin值并返回。

默认情况下，sentinel不管请求者从哪里来，返回值永远是default，也就是说一切请求的来源都被认为是一样的值default。

因此，我们需要自定义这个接口的实现，让不同的请求，返回不同的origin。

授权步骤:

1. 定义一个实现类:

   package cn.itcast.order.sentinel;
   
   import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.RequestOriginParser;
   import org.springframework.stereotype.Component;
   import org.springframework.util.StringUtils;
   
   import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
   
   @Component
   public class HeaderOriginParser implements RequestOriginParser {
       @Override
       public String parseOrigin(HttpServletRequest request) {
           // 1.获取请求头
           String origin = request.getHeader("origin");
           // 2.非空判断
           if (StringUtils.isEmpty(origin)) {
               origin = "blank";
           }
           return origin;
       }
   }
   

2. 给网关添加请求头

   spring:
     cloud:
       gateway:
         default-filters:
           - AddRequestHeader=origin,gateway
   

3. 配置授权规则:

   

自定义异常结果:

默认情况下,发送限流, 降级, 授权拦截时,都会抛出异常到调用方.异常结果都是flow limmiting（限流）,这样不够友好,无法的是是限流还是降级还是授权拦截.

在Sentinel里面,如果要自定义异常是的返回结果,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;
}

三个参数:

• HttpServletRequest request：request对象
• HttpServletResponse response：response对象
• BlockException e：被sentinel拦截时抛出的异常

这里的BlockException包含多个不同的子类：

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

自定义异常处理:

package cn.itcast.order.sentinel;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.BlockExceptionHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowException;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

@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:

sentinel的所有规则都是内存存储，重启后所有规则都会丢失。在生产环境下，我们必须确保这些规则的持久化，避免丢失。

sentinel支持三种规则管理模式：

• 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:
  • 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:
  • 控制台将配置规则推送到远程配置中心，例如Nacos。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。
  •