HM-SpringCloud微服务系列8.2.2【流量控制（2）】

准备工作

进入nacos的bin目录下startup.cmd -m standalone启动nacos
进入sentinel的jar包目录下java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar启动sentinel
进入jmeter的bin目录下双击jmeter.bat启动测试工具
idea打开cloud-demo项目，启动order&user&gateway三个微服务

4. 流控效果

4.1 分类

1. 在流控的高级选项中，还有一个流控效果选项：
   
2. 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(即之前碰到的状态码429)。
   • 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

4.2 【warm up预热】

4.2.1 warm up介绍

• 阈值一般是一个微服务能承担的最大QPS，但是一个服务刚刚启动时，一切资源尚未初始化（冷启动），如果直接将QPS跑到最大值，可能导致服务瞬间宕机。
• 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 maxThreshold / coldFactor，持续指定时长后，逐渐提高到maxThreshold值。而coldFactor的默认值是3.
• 例如，我设置QPS的maxThreshold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.
  

4.2.2 案例

需求：给/order/{orderId}这个资源设置限流，最大QPS为10，利用warm up效果，预热时长为5秒

1. 配置流控规则
   
   
   
   
   
   
2. Jmeter测试

• 选择《流控效果，warm up》：
  
  
• 启动《流控效果，warm up》
• 查看测试结果树&与此同时到Sentinel控制台查看实时监控
  • 刚刚启动时，大部分请求失败，成功的只有3个，说明QPS被限定在3：
    
  • 随着时间推移，成功比例越来越高：
    
  • 到Sentinel控制台查看实时监控：
    
  • 一段时间后：
    

4.3 【排队等待】

4.3.1 排队等待介绍

1. 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。
2. 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。
3. 工作原理
   • 例如：QPS = 5，意味着每200ms处理一个队列中的请求；timeout = 2000，意味着预期等待时长超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常。
     
   • 那什么叫做预期等待时长呢？
   • 比如现在一下子来了12 个请求，因为每200ms执行一个请求，那么：
     • 第6个请求的预期等待时长 = 200 * （6 - 1） = 1000ms
     • 第12个请求的预期等待时长 = 200 * （12-1） = 2200ms
   • 现在，第1秒同时接收到10个请求，但第2秒只有1个请求，此时QPS的曲线这样的：
     
   • 如果使用队列模式做流控，所有进入的请求都要排队，以固定的200ms的间隔执行，QPS会变的很平滑：
     
   • 平滑的QPS曲线，对于服务器来说是更友好的。

4.3.2 案例

需求：给/order/{orderId}这个资源设置限流，最大QPS为10，利用排队的流控效果，超时时长设置为5s

1. 添加流控规则
   
   
   
2. Jmeter测试

• 选择《流控效果，队列》：
  
  
• QPS为15，已经超过了我们设定的10。如果是之前的 快速失败、warmup模式，超出的请求应该会直接报错。但是我们看看队列模式的运行结果：
• 启动《流控效果，队列》
  • 查看结果树&同时查看sentinel控制台中的QPS曲线
    
  • 全部都通过了。
  • 再去sentinel查看实时监控的QPS曲线：
    
  • QPS非常平滑，一致保持在10，但是超出的请求没有被拒绝，而是放入队列。因此响应时间（等待时间）会越来越长。
  • 当队列满了以后，才会有部分请求失败：
    
    

4.4 小结

流控效果有哪些？

• 快速失败：QPS超过阈值时，拒绝新的请求
• warm up： QPS超过阈值时，拒绝新的请求；QPS阈值是逐渐提升的，可以避免冷启动时高并发导致服务宕机。
• 排队等待：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长大于超时时间，直接拒绝

5. 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。

5.1 全局参数限流

• 例如，一个根据id查询商品的接口：
  
• 访问/goods/{id}的请求中，id参数值会有变化，热点参数限流会根据参数值分别统计QPS，统计结果：
  
  • 当id=1的请求触发阈值被限流时，id值不为1的请求不受影响。
• 配置示例：
  
  • 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

5.2 热点参数限流

• 刚才的配置中，对查询商品这个接口的所有商品一视同仁，QPS都限定为5.
• 而在实际开发中，可能部分商品是热点商品，例如秒杀商品，我们希望这部分商品的QPS限制与其它商品不一样，高一些。那就需要配置热点参数限流的高级选项了：
  
• 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QPS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

5.3 案例

需求：给/order/{orderId}这个资源添加热点参数限流，规则如下：

• 默认的热点参数规则是每1秒请求量不超过2
• 给102这个参数设置例外：每1秒请求量不超过4
• 给103这个参数设置例外：每1秒请求量不超过10

注意事项：热点参数限流对默认的SpringMVC资源无效，需要利用@SentinelResource注解标记资源

1. 标记资源
   给order-service中的OrderController中的/order/{orderId}资源添加注解：
   
   
   

2. 热点参数限流配置

注意：这里不要点击hot后面的按钮，页面有BUG，无高级配置选项

正确做法：

• 点击左侧菜单中热点规则菜单
  
• 点击新增，填写表单：
  
  

3. Jmeter测试
   选择《热点参数限流 QPS1》
   
   这里发起请求的QPS为5.包含3个http请求：
   普通参数，QPS阈值为2
   
   运行结果：
   
   例外项，QPS阈值为4
   
   运行结果：
   
   例外项，QPS阈值为10
   
   运行结果：
   

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