1.初识sentilnel
- 雪崩问题及解决方案
- 服务保护技术对比
- sentinel介绍并安装
- 微服务整合sentinel
1.1雪崩问题
微服务调用链路中的某个服务故障,引起链路中所有的微服务都不可用。
解决雪崩问题的常见方式有四种:
1.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
2. 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。
3.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。4.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。
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
1.2.服务保护技术对比
1.3.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。
1.4.安装Sentinel控制台
sentinel官方提供了UI控制台,方便对系统做限流设置。可以在GitHub下载。
2. 访问:localhost:8080(默认,可修改) 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:
修改端口:
java -Dserver.port=8060 -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar
1.5.在springcloud中使用
1.引入sentinel依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
2.修改需要使用sentinel的子工程配置,也可以在配置中心修改并引入扩展配置
# 配置sentinel控制台地址
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:8060
3.访问微服务的任意端点,触发sentinel监控
2.流控规则(流量控制)
簇点链路:
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/product/getById/{pid}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 /product/getById/{pid}这个资源的单机QPS为X,即每秒只允许X次请求,超出的请求会被拦截并报错。
2.1.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:
1.流控模式--直接:
需求:给 /product/getById/{pid}这个资源设置流控规则,QPS不能超过 5。然后利用jemeter测试。 设置流控规则:
使用 jemeter 测压工具测试
2.流控模式--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。
需求:
在OrderController新建两个端点:/order/query和/order/update,无需实现业务
配置流控规则,当/order/update资源被访问的QPS超过5时,对/order/query请求限流
测试:
当/order/update资源被访问并QPS超过5个时,对/order/query请求限流
满足下面条件可以使用关联模式:
3.流控模式--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:
需求:
有查询订单和创建订单业务,两者都需要查询商品。针对从查询订单进入到查询商品的请求统计,并设置限流。
步骤:
注:
1.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
//sentinel默认只会对controller的接口生成簇点链路,需要使用@SentinelResource注解
@SentinelResource("getGoods")
@Override
public String getGoods() {
return null;
}
2.Sentinel默认会将Controller方法做context整合,导致链路模式的流控失效,需要修改配置文件
# 关闭context整合(上下文) sentinel默认会将controller方法做context整合,这将导致链路模式的流控失效
spring.cloud.sentinel.web-context-unify=false
使用 jemeter 测压工具测试创建两个请求,、order/query、order/update,其中order/query会被限流
左边:/order/query 右边:/order/update
流控模式有哪些?
2.2.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
1.流控效果--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,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.
需求:给/product/getById/{pid}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
3.流控效果--排队当请求超过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
需求:给/product/getById/{pid}这个资源设置限流,最大QPS为5,利用排队的流控效果,超时时长设置为2s
流控效果有哪些?