SA实战 ·《SpringCloud Alibaba实战》第11章(一)

发布于 2022-5-31 16:36
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大家好,我是冰河~~

 

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文章有点长呀,小伙伴们耐心看完,并跟着实操每一个案例,相信你一定会对Sentinel有一个全新的认识。

SA实战 ·《SpringCloud Alibaba实战》第11章(一)-开源基础软件社区

 

Sentinel核心功能
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 以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。所以,Sentinel的核心功能包括:流量控制、熔断降级、系统负载保护。

流量控制
在高并发、大流量场景下,进入系统的流量如果不加控制的话,系统就很有可能会被流量压垮。所以,在流量正式进入系统之前,需要对流量进行控制,以便使流量均匀、可控的方式进入系统。

Sentinel作为一个非常出色的容错组件,能够将不可控的流量经过处理转化成均匀、可控的流量。

熔断降级
如果检测到系统中的某个调用链路中某个节点出现故障,比如请求超时、服务宕机或者异常比超出一定阈值时,就会对出现故障的节点的调用频率进行限制,甚至不调用出现故障的节点,让请求能够快速失败并返回,以最大程度避免影响到其他节点的服务而导致系统的级联故障。

Sentinel主要通过 限制并发线程数和响应时间 对资源的访问进行降级。

1.限制并发线程数进行降级

Sentinel可以通过限制服务节点的并发线程数量,来减少对其他服务节点的影响。例如,当某个服务节点出现故障,例如响应时间变长,或者直接宕机。此时,对服务的直接影响就是会造成请求线程数的不断堆积。如果这些堆积的线程数达到一定的数量后,对当前服务节点的后续请求就会被拒绝,等到堆积的线程完成任务后再开始继续接收新的请求。

2.通过响应时间进行降级

Sentinel除了可以通过限制并发线程数进行降级外,也能够通过响应时间进行降级。如果依赖的服务出现响应时间过长的情况,则所有对该服务的请求都会被拒绝,直到过了指定的时间窗口之后才能再次访问该服务。

系统负载保护
Sentinel提供了系统维度的自适应保护能力。当系统的压力和负载比较高的时候,如果还持续让大量的请求进入系统,此时就有可能将系统压垮,进而导致系统宕机。Sentinel会在集群环境下,将本应服务器A承载的流量转发到其他服务器上,比如转发到服务器B上。如果此时服务器B也处于高负载的状态,则Sentinel会提供相应的保护机制,让系统的入口流量和系统的整体负载达到平衡,让系统整体可用,并且能够最大限度的处理请求。

Sentinel核心规则
Sentinel的核心规则包括流控规则、熔断规则、热点规则、授权规则和系统规则,每种规则的配置方式不同。接下来,就详细介绍下Sentinel中的每种规则的作用与效果。

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流控规则
Sentinel能够对流量进行控制,主要是监控应用的QPS流量或者并发线程数等指标,如果达到指定的阈值时,就会被流量进行控制,以避免服务被瞬时的高并发流量击垮,保证服务的高可靠性。

簇点链路规则
(1)点击簇点链路菜单,可以看到之前访问过的接口,如下所示。

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(2)点击右侧的流控按钮,会弹出新增流控规则的提示框,如下所示。

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这里,每个配置项的说明如下所示。

  • 资源名:资源的唯一名称,默认就是请求的接口路径,可以自行修改,但是要保证唯一。
  • 针对来源:具体针对某个微服务进行限流,默认值为default,表示不区分来源,全部限流。
  • 阈值类型:QPS表示通过QPS进行限流,并发线程数表示通过并发线程数限流。
  • 单机阈值:与阈值类型组合使用。如果阈值类型选择的是QPS,表示当调用接口的QPS达到阈值时,进行限流操作。如果阈值类型选择的是并发线程数,则表示当调用接口的并发线程数达到阈值时,进行限流操作。
  • 是否集群:选中则表示集群环境,不选中则表示非集群环境。
    配置简单限流
    这里,针对http://localhost:8080/order/test_sentinel接口进行简单的配置,在新增流控规则里阈值类型选择QPS,单机阈值输入3,表示每秒钟的请求量如果超过3,则会触发Sentinel的限流操作。

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点击新增按钮后,会为http://localhost:8080/order/test_sentinel接口新增一条限流规则,如下所示。

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接下来,在浏览器上快速刷新http://localhost:8080/order/test_sentinel接口,当每秒钟的刷新频率超过3次时,会出现如下所示的提示信息。

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配置流控模式
点击http://localhost:8080/order/test_sentinel接口流控规则后面的编辑按钮,打开编辑流控规则弹出框(如果是首次配置的话,就是新增流控规则弹出框),点击高级选项配置。

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会显示出如下所示的界面。

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可以看到,Sentinel主要提供了三种流控模式,分别为直接、关联和链路。

  • 直接:默认的流控模式,当接口达到限流条件时,直接开启限流功能。
  • 关联:当关联的资源达到限流条件时,开启限流功能。
  • 链路:当从某个接口请求过来的资源达到限流条件时,开启限流功能。
    演示直接流控模式
    Sentinel默认就是使用的直接流控模式,我们之前在订单微服务中集成的就是Sentinel的直接流控模式,在本文的流控规则-配置简单限流中,也是使用的直接流控模式,这里不再赘述。

演示关联流控模式
(1)在订单微服务的io.binghe.shop.order.controller.OrderController 类中新增 /test_sentinel2接口,如下所示。

@GetMapping(value = "/test_sentinel2")
public String testSentinel2(){
    log.info("测试Sentinel2");
    return "sentinel2";
}

(2)在浏览器上访问下http://localhost:8080/order/test_sentinel2接口,以便使Sentinel检测到http://localhost:8080/order/test_sentinel2接口。

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注意:如果想使用Sentinel对某个接口进行限流和降级等操作,一定要先访问下接口,使Sentinel检测出相应的接口,这里一定要注意,在后续的文章中,不再单独说明。

(3)回到为http://localhost:8080/order/test_sentinel接口配置流控规则的页面,如下所示。

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(4)在流控模式中选择关联,在关联资源中输入/test_sentinel2,如下所示。

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点击保存按钮保存配置。

(5)打开JMeter,对http://localhost:8080/order/test_sentinel2接口进行测试,使其每秒钟的访问次数大于3,JMeter的具体配置如下所示。

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在线程组中配置每秒访问4次。

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配置完毕后,使用JMeter开始访问http://localhost:8080/order/test_sentinel2接口。

(6)在浏览器上刷新http://localhost:8080/order/test_sentinel接口,发现已经触发了Sentinel的限流功能。

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至此,关联流控模式演示完毕。

演示链路流控模式
(1)在订单微服务的io.binghe.shop.order.service包中新增SentinelService接口,用于测试流控模式,源码如下所示。

/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 测试Sentinel
 */
public interface SentinelService {

    /**
     * 测试方法
     */
    void sendMessage();
}

(2)在订单微服务的io.binghe.shop.order.service.impl包中新增SentinelServiceImpl类,实现SentinelService接口,源码如下所示。

/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 测试类
 */
@Service
public class SentinelServiceImpl implements SentinelService {
    @Override
    @SentinelResource("sendMessage")
    public void sendMessage() {
        System.out.println("测试Sentinel的链路流控模式");
    }
}

这里,我们在sendMessage()方法上使用了@SentinelResource注解, @SentinelResource注解会在后续文章中介绍,这里不再赘述。

(3)在订单微服务的io.binghe.shop.order.controller包下新建SentinelController类,用于测试接口,源码如下所示。

/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 测试Sentinel
 */
@Slf4j
@RestController
public class SentinelController {

    @Autowired
    private SentinelService sentinelService;

    @GetMapping(value = "/request_sentinel1")
    public String requestSentinel1(){
        log.info("测试Sentinel1");
        sentinelService.sendMessage();
        return "sentinel1";
    }
    @GetMapping(value = "/request_sentinel2")
    public String requestSentinel2(){
        log.info("测试Sentinel2");
        sentinelService.sendMessage();
        return "sentinel2";
    }
}

(4)升级SpringCloud Alibaba的依赖版本到2.2.7.RELEASE,升级SpringCloud版本到Hoxton.SR12,并且加入SpringBoot的管理依赖。主要的修改的是shop-springcloud-alibaba父工程的pom.xml配置,修改后的配置文件如下所示。

<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <spring-cloud.version>Hoxton.SR12</spring-cloud.version>
    <spring-cloud-alibaba.version>2.2.7.RELEASE</spring-cloud-alibaba.version>
    <spring.boot.version>2.3.12.RELEASE</spring.boot.version>
    <logback.version>1.1.7</logback.version>
    <slf4j.version>1.7.21</slf4j.version>
    <common.logging>1.2</common.logging>
    <fastjson.version>1.2.51</fastjson.version>
    <mybatis.version>3.4.6</mybatis.version>
    <mybatis.plus.version>3.4.1</mybatis.plus.version>
    <mysql.jdbc.version>8.0.19</mysql.jdbc.version>
    <druid.version>1.1.10</druid.version>
</properties>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
            <version>${spring.boot.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud-alibaba.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

(5)升级Nacos,将Nacos注册中心由1.4.3版本升级为2.1.0版本,并进入Nacos的bin目录,输入如下命令启动Nacos。

startup.cmd -m standalone

(6)在订单微服务的application.yml文件中新增链路配置,如下所示。

spring:
  cloud:
    sentinel:
      web-context-unify: false

(7)在浏览器中分别访问http://localhost:8080/order/request_sentinel1和http://localhost:8080/order/request_sentinel2,查看Sentinel中的簇点链路,如下所示。

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(8)点击sendMessage后面的流控按钮,如下所示。

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(9)在弹出的新增流控规则编辑框中阈值类型选择QPS,单机阈值输入3,在打开的高级选项中的流控模式选择链路,入口资源输入/request_sentinel1,如下所示。

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点击新增按钮保存配置,此时,如果是通过http://localhost:8080/order/request_sentinel1接口调用io.binghe.shop.order.service.SentinelService#sendMessage()方法时,如果调用的频率每秒钟超过3次,就会触发Sentinel的限流操作,而通过http://localhost:8080/order/request_sentinel2接口调用io.binghe.shop.order.service.SentinelService#sendMessage()方法时,则不受限制。

(10)在浏览器中不断访问

http://localhost:8080/order/request_sentinel1,使得每秒的访问次数超过3,则会触发Sentinel的限流操作,如下所示。

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访问http://localhost:8080/order/request_sentinel2接口则不会被限流。

至此,链路流控模式演示完毕。

附加说明
在流控规则的高级选项中还有三个流控效果,如下所示。

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接下来,就对这三个选项进行简单的说明。

  • 快速失败:会直接失败,抛出异常,期间不会做任何其他的处理操作。
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  • Warm Up:从开始阈值到最大QPS阈值会有一个缓冲,可以设置一个预热时长,这个选项比较适合突发瞬时高并发流量的场景,能够将突发的高并发流量转换为均匀、缓慢增长的场景。
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  • 排队等待:能够使请求均匀的通过,单机的阈值为每秒通过的请求数量,其余的请求会排队等待。另外,还会设置一个超时时间,当请求超过超时时间未处理时,会被丢弃。
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熔断规则
降级规则一般情况下,指的是满足某些条件时,对服务进行降级操作。

熔断规则概述
Sentinel主要提供了三个熔断策略,分别为:慢调用比例、异常比例和异常数。

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演示基于慢调用比例熔断
(1)首先在浏览器中访问

http://localhost:8080/order/request_sentinel2,在Sentinel的簇点链路里找到/request_sentinel2

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(2)点击熔断按钮,进入熔断规则配置框,按照如下方式进行配置。

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上述配置表示最大响应时长为1ms,比例阈值达到0.1时,会触发熔断操作,并且熔断的时长为2,最小请求数未5,统计的时长为1000毫秒。

(3)点击新增按钮后,不断在浏览器中刷新http://localhost:8080/order/request_sentinel2,会发现触发了Sentinel的熔断操作,如下所示。

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演示基于异常比例熔断
(1)在订单微服务的io.binghe.shop.order.controller.SentinelController类中定义一个成员变量count,用来记录访问计数,同时,新增一个requestSentinel4()方法用来测试基于异常比例的熔断,如下所示。

private int count = 0;
@GetMapping(value = "/request_sentinel4")
@SentinelResource("request_sentinel4")
public String requestSentinel4(){
    log.info("测试Sentinel4");
    count++;
    //模拟异常,比例为50%
    if (count % 2 == 0){
        throw new RuntimeException("演示基于异常比例熔断");
    }
    return "sentinel4";
}

(2)首先在浏览器中访问

http://localhost:8080/order/request_sentinel4,在Sentinel的簇点链路里找到/request_sentinel4。

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(3)点击熔断按钮,进入熔断规则配置框,按照如下方式进行配置。

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在io.binghe.shop.order.controller.SentinelController#requestSentinel4()方法中,设置的异常比例为50%,这里在Sentinel的比例阈值中设置的异常比例为0.3,也就是30%,所以,在访问http://localhost:8080/order/request_sentinel4接口时,会触发Sentinel的熔断操作。

(4)点击新增按钮后,不断在浏览器中刷新http://localhost:8080/order/request_sentinel4,会发现触发了Sentinel的熔断操作,如下所示。

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演示基于异常数熔断
(1)首先在浏览器中访问

http://localhost:8080/order/request_sentinel4,在Sentinel的簇点链路里找到/request_sentinel4。

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(2)点击熔断按钮,进入熔断规则配置框,按照如下方式进行配置。

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上述配置表示,在1秒钟内最少请求2次,当异常数大于1时,会触发熔断操作,熔断的时长为5秒。

(3)点击保存按钮后,不断在浏览器中刷新http://localhost:8080/order/request_sentinel4,会发现触发了Sentinel的熔断操作,如下所示。

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文章转自公众号:冰河技术

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已于2022-5-31 16:36:46修改
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