SpringCloud Alibaba（下）-阿里云开发者社区

运行之后发现 testB挂了，也就是说当关联资源达到阈值后，当前资源就限流，例如支付服务达到阈值后，我们就可以对订单系统进行限流，关联模式的阈值类型线程数，同理

3.链路

SpringCloud Alibaba的版本为2.1.1RELEASE，不同版本配置可能不同

需求：两个业务接口调用了相同的service，可以对单独的接口进行service链路的限流，保证服务的高可用。

新建service

SentinelService

@Service
public class SentinelService {
    /**
     * @SentinelResource: 可以理解就是一个资源名,通过url + SentinelResource对链路限流
     */
    @SentinelResource("myresource")
    public String sentinelChain() {
        return "调用该资源成功！！！！！";
    }
}

FlowLimitLinkController

@RestController
public class FlowLimitLinkController {
    @Autowired
    private SentinelService sentinelService;
    @GetMapping("/testC")
    public String testC() {
        return "testC"+sentinelService.sentinelChain();
    }
    @GetMapping("/testD")
    public String testD() {
        return "testD"+sentinelService.sentinelChain();
    }
}

配置文件中关闭sentinel官方的CommonFilter实例化

spring:
    cloud:
        sentinel:
            filter:
                enabled: false

配置类

package cn.jack.config;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.servlet.CommonFilter;
import org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class FilterContextConfig {
    @Bean
    public FilterRegistrationBean sentinelFilterRegistration() {
        FilterRegistrationBean registrationBean = new FilterRegistrationBean();
        registrationBean.setFilter(new CommonFilter());
        registrationBean.addUrlPatterns("/*");
        // 入口资源关闭聚合
        registrationBean.addInitParameter(CommonFilter.WEB_CONTEXT_UNIFY, "false");
        registrationBean.setName("sentinelFilter");
        registrationBean.setOrder(1);
        return registrationBean;
    }
}

快速刷新访问http://localhost:8401/testD

快速刷新访问http://localhost:8401/testC没有出现限流

也就是说上边的流控规则，只对入口资源（访问的路径）的具体实现类@SentinelResource(“myresource”)生效

流控效果

快速失败(默认的流控处理)

直接失败，抛出异常

预热

限流冷启动：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E9%99%90%E6%B5%81—%E5%86%B7%E5%90%AF%E5%8A%A8

流量控制：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6

如：秒杀系统在开启的瞬间，会有很多流量上来，很有可能把系统直接打死，预热方式就是把为了保护系统，可慢慢的把流量放进来，慢慢的把阀值增长到设置的阀值。

公式：阈值除以coldFactor（冷却因子，默认为3，表示倍数，即系统最"冷"）,经过预热时长后才会达到阈值

系统初始化的阀值为10 / 3 约等于3，即阀值刚开始为3；然后过了5秒后阀值才慢慢升高恢复到10

访问：http://localhost:8401/testA，刷新刷新刷新，可以看到刚开始阈值为3，超过就报错，5秒后阈值=10

排队等待

匀速排队，让请求以均匀的速度通过，阀值类型必须设成QPS，否则无效。

设置含义：/testA每秒1次请求，超过的话就排队等待，等待的超时时间为20000毫秒。

5. 降级规则

官网：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%86%94%E6%96%AD%E9%99%8D%E7%BA%A7

Sentinel 提供以下几种熔断策略：

慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)：选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用 RT（即最大的响应时间），请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且慢调用的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断，若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。

异常比例 (ERROR_RATIO)：当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且异常的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。

异常数 (ERROR_COUNT)：当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断

Sentinel 熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高），对这个资源的调用进行限制，

让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联错误。

当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都自动熔断（默认行为是抛出 DegradeException）。

Sentinel的断路器是没有半开状态的，半开的状态系统自动去检测是否请求有异常，没有异常就关闭断路器恢复使用，有异常则继续打开断路器不可用。具体可以参考Hystrix

RT测试

@GetMapping("/testD")
    public String testD()
    {
        //暂停几秒钟线程
        try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
        log.info("testD 测试RT");
        return "------testD";
    }

启动jmeter压测

访问 http://localhost:8401/testD

按照上述配置，

永远一秒钟进来10个线程（大于5个了）调用testD，我们希望200毫秒处理完本次任务，

如果超过200毫秒还没处理完，在未来1秒钟的时间窗口内，断路器打开(保险丝跳闸)微服务不可用，

则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断，若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。

后续停止jmeter，没有这么大的访问量了，断路器关闭(保险丝恢复)，微服务恢复OK

异常比例

当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且异常的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。

@GetMapping("/testD")
public String testD()
{
    log.info("testD 测试RT");
    int age = 10/0;
    return "------testD";
    }

开压，访问 http://localhost:8401/testD，没有出现异常信息，而是熔断了

停止jmeter，访问http://localhost:8401/testD，正常异常，因为我们写的int age = 10/0;

异常数

异常数是按照分钟统计的

@GetMapping("/testE")
    public String testE()
    {
        log.info("testE 测试异常数");
        int age = 10/0;
        return "------testE 测试异常数";
    }

http://localhost:8401/testE，第一次访问绝对报错，因为除数不能为零，

我们看到error窗口，但是达到5次报错后，进入熔断后降级。

6. 热点key限流

何为热点

热点即经常访问的数据，很多时候我们希望统计或者限制某个热点数据中访问频次最高的TopN数据，并对其访问进行限流或者其它操作

比如：

商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制

用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制

从HystrixCommand 到@SentinelResource，Sentinel也可以设置降级处理的方法

// 方法testHotKey里面第一个参数只要QPS超过每秒1次，马上降级处理
    @GetMapping("/testHotKey")
    @SentinelResource(value = "testHotKey",blockHandler = "dealHandler_testHotKey")
    public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1",required = false) String p1,
                             @RequestParam(value = "p2",required = false) String p2){
        return "------testHotKey";
    }
    public String dealHandler_testHotKey(String p1,String p2,BlockException exception)
    {
        return "-----dealHandler_testHotKey";
    }

访问：http://localhost:8401/testHotKey?p1=1&p2=2，一秒内访问超过设置的阈值（1）次后，违反了配置的热点规则；就会走降级处理，程序运行时异常是不会走降级的。

总接：当 p1=1这个参数，QBS(每秒访问次数) > 设定的阈值后，就会走blockHandler 降级处理，窗口时间过后才会正常走testHotKey方法

7. 系统规则

https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E9%99%90%E6%B5%81

Sentinel 系统自适应限流从整体维度对应用入口流量进行控制，结合应用的 Load、CPU 使用率、总体平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度的监控指标，通过自适应的流控策略，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。

系统规则支持以下的模式：

Load 自适应（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：系统的 load1 作为启发指标，进行自适应系统保护。当系统 load1 超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护（BBR 阶段）。系统容量由系统的 maxQps * minRt 估算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5。

CPU usage（1.5.0+ 版本）：当系统 CPU 使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围 0.0-1.0），比较灵敏。

平均 RT：当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。

并发线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。

入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。

8. 自定义限流处理逻辑

myhandler.CustomerBlockHandler.java

// 公共的处理降级方法
public class CustomerBlockHandler {
    public  String handleException(BlockException blockException){
        return "handleException 被限流了";
    }
}

@GetMapping("/testD")
    @SentinelResource(value = "testD",blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class,blockHandler = "handleException")
    public String testD() {
        return "testD"+sentinelService.sentinelChain();
    }

可以通过url和SentinelResource绑定限流规则，测试

9. 服务熔断

消费者

@RestController
@Slf4j
public class CircleBreakerController
{
    public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";
    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;
    @RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
    @SentinelResource(value = "consumer-fallback", fallback = "handlerFallback", blockHandler = "blockHandler",
            exceptionsToIgnore = {IllegalArgumentException.class})
    public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id)
    {
        CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL + "/paymentSQL/"+id,CommonResult.class,id);
        if (id == 4) {
            throw new IllegalArgumentException ("IllegalArgumentException,非法参数异常....");
        }else if (result.getData() == null) {
            throw new NullPointerException ("NullPointerException,该ID没有对应记录,空指针异常");
        }
        return result;
    }
    public CommonResult handlerFallback(@PathVariable  Long id,Throwable e) {
        Payment payment = new Payment(id,"null");
        return new CommonResult<>(444,"fallback,无此流水,exception  "+e.getMessage(),payment);
    }
    public CommonResult blockHandler(@PathVariable  Long id,BlockException blockException) {
        Payment payment = new Payment(id,"null");
        return new CommonResult<>(445,"blockHandler-sentinel限流,无此流水: blockException  "+blockException.getMessage(),payment);
    }
}

@SentinelResource:

value：Sentinel流控的资源名

fallback：熔断执行的方法

blockHandler：违反流控规则后执行的方法

exceptionsToIgnore：忽略属性，把某些异常抛出来不触发降级

注意：同时配置的话，先判断流控规则 blockHandler 》是否有异常(熔断) fallback

10. 集成openfeign

服务调用用Ribbon和 feign都可以

新建Module，cloudalibaba-consumer-nacos-order84

pom

<dependencies>
        <!--SpringCloud ailibaba nacos -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>
        <!--SpringCloud ailibaba sentinel -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
        </dependency>
        <!--SpringCloud openfeign -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
        </dependency>
        <!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity -->
        <dependency>
            <groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>
        <!-- SpringBoot整合Web组件 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--日常通用jar包配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

yml 激活Sentinel对Feign的支持

server:
  port: 84
spring:
  application:
    name: nacos-order-consumer
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        #Nacos服务注册中心地址
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        #配置Sentinel dashboard地址
        dashboard: localhost:8080
        #默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口
        port: 8719
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'
# 激活Sentinel对Feign的支持
feign:
  sentinel:
    enabled: true

业务接口

@FeignClient(value = "nacos-payment-provider",fallback = PaymentFallbackService.class)//调用中关闭9003服务提供者
public interface PaymentService
{
    @GetMapping(value = "/paymentSQL/{id}")
    public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id);
}

fallback降级

@Component
public class PaymentFallbackService implements PaymentService
{
    @Override
    public CommonResult<Payment> paymentSQL(Long id)
    {
        return new CommonResult<>(444,"服务降级返回,没有该流水信息",new Payment(id, "errorSerial......"));
    }
}

controller

//==================OpenFeign
    @Resource
    private PaymentService paymentService;
    @GetMapping(value = "/consumer/openfeign/{id}")
    public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id)
    {
        if(id == 4)
        {
            throw new RuntimeException("没有该id");
        }
        return paymentService.paymentSQL(id);
    }

主启动

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class OrderNacosMain84
{
    public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(OrderNacosMain84.class, args);
    }
}

启动访问：http://localhost:84/consumer/paymentSQL/1

关闭服务调用者再访问84，84消费侧自动降级，不会被超时耗死，自动返回降级的内容

熔断框架对比：

11. sentinel规则持久化

一旦重启应用，sentinel规则将消失，生产环境需要将配置规则进行持久化

解决：将限流配置规则持久化进Nacos保存，只要刷新8401某个rest地址，sentinel控制台

的流控规则就能看到，只要Nacos里面的配置不删除，针对8401上sentinel上的流控规则持续有效

pom

<!--SpringCloud ailibaba sentinel-datasource-nacos -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

yml

spring:
  cloud:
    sentinel:
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            dataId: ${spring.application.name}
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow

启动8401后刷新sentinel发现业务规则有了，第一次启动后sentinel是空白的，调几次接口，配置就出现了

SpringCloud Alibaba（下）

6. 热点key限流

7. 系统规则

8. 自定义限流处理逻辑

9. 服务熔断

10. 集成openfeign

11. sentinel规则持久化

热门文章

最新文章

相关课程

相关电子书

相关实验场景