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Java笔记汇总：
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一、Sentinel概述
1.1、服务流控、熔断和降级
- 熔断
- 当扇出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务的降级，**进而熔断该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息。**检测到该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路。
- A服务调用 B服务的某个功能，由于网络不稳定问题，或者 B服务卡机，导致功能时间超长。如果这样的次数很多。我们就可以直接将 B服务段路了（A不再请求 B接口），凡是调用 B得直接返回降级数据，不必等待 B的超长执行。这样B的故障问题，就不会级联影响到 A服务。
- 降级
- 服务降级是指当服务器压力剧增的情况下，根据实际业务情况及流量，对一些服务和页面有策略的不处理，或换种简单的方式处理，从而释放服务器资源以保证核心业务正常运作或高效运作。说白了，就是尽可能的把系统资源让给优先级高的服务。
- 整个网站处于流量高峰期，服务器压力剧增，根据当前业务情况及流量，对一些服务和页面进行由策略的降级[停止服务，所有的调用直接返回降级数据]。以此缓解服务器资源的压力，以保证核心业务的正常运行，同时也保持了客户和大部分客户得到正确的对应。
- 限流
- 对打入服务的请求流量进行控制，使服务能够承担不超过自己能力的流量压力
熔断和降级异同：
- 相同点：
- 为了保证集群大部分服务的可用性和可靠性，防止崩溃，牺牲小我
- 用户最终都是体验到某个功能不可用
- 不同点：
- 熔断时被调用方故障，触发的系统主动规则
- 降级是基于全局的考虑，通知一些正常服务，释放资源
1.2、Sentinel 简介
参考：
SpringCloud基础5——微服务保护、Sentinel_sentinel 实时监控_vincewm的博客-CSDN博客
简介
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 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
Sentinel 分为两个部分:
- 核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
- 控制台（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。
| 功能 | Sentinel | Hystrix |
| 隔离策略 | 信号量隔离/并发线程数限流 | 线程池隔离/信号量隔离 |
| 熔断降级策略 | 基于响应时间、异常比率、异常数 | 基于异常比率 |
| 实时统计实现 | 滑动窗口(LeapArray) | 滑动窗口(基于RxJava) |
| 动态规则配置 | 支持多种数据源 | 支持多种数据源 |
| 扩展性 | 多个扩展点 | 插件形式 |
| 注解支持 | 支持 | 支持 |
| 限流 | 支持基于QPS的限流，支持基于调用关系的限流 | 有限的支持 |
| 流量整形 | 支持预热模式、匀速器模式、预热排队模式 | 不支持 |
| 系统自适应保护 | 支持 | 不支持 |
| 控制台 | 可配置规则、查看秒级监控、机器发现等 | 简单的监控查看 |
二、SpringBoot整合Sentinel
- 整合Sentinel
- 导入sentinel依赖
- 下载sentinel的控制台
- 配置Sentinel
- 在控制台调整所有的参数[默认所有的流控设置保存在内存中，重启失效]
第一步、在gulimall-common 服务中 导入依赖
<!--Sentinel 服务熔断、降级、限流--> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency> <!--统计审核信息--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency>
第二步、去官网下载项目里sentinel对应的版本的控制台官网下载
1、在路径下执行
hgw@HGWdeAir SpringCloudSentinel# java -jar sentinel-dashboard-1.6.3.jar --server.port=8333
2、访问http://localhost:8333/
- 用户名：sentinel
密码：sentinel
第三步、配置Sentinel
在gulimall-seckill 服务的配置文件中：
#sentinel控制台地址 spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=127.0.0.1:8333 #sentinel传输端口 spring.cloud.sentinel.transport.port=8713 #Spring Boot声明哪些端点是可公开的，即暴露给外部访问的。 #默认情况下会将所有端点都暴露出去，包括health、info等常用端点，这在生产环境中可能会存在一定的安全隐患。 #一般暴露health,info就行了 management.endpoints.web.exposure.include=*
三、流量控制
3.0、簇点链路配置流控规则
簇点链路：当请求进入微服务时，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。
针对来源：default默认是不针对任何来源
阈值类型：只流量控制QPS
单机阈值：这里先设置成1以供测试，就是说每秒只能有1个请求。
流控模式：
- 直接（默认）：统计当前资源的请求，触发阈值时对当前资源直接限流，也是默认的模式
- 关联：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
- 链路：统计从指定链路访问到本资源的请求，触发阈值时，对指定链路限流。例如a、b访问资源c，只对指定的a到c的请求链路限流，b到c没指定就不管。
流控效果：
- 快速失败（默认）：达到阈值后，新的请求会被立即拒绝并抛出FlowException异常，状态码429。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，阈值初始值是“最大阈值/冷启动因子”，默认冷启动因子coldFactor是3，也就是阈值默认会从1/3最大阈值到最大阈值。
- 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
3.1、Sentinel-自定义流控响应
package com.atguigu.gulimall.seckill.config; /** * Description: Sentinel-自定义流控响应 */ @Configuration public class SeckillSentinelConfig { public SeckillSentinelConfig() { WebCallbackManager.setUrlBlockHandler(new UrlBlockHandler() { @Override public void blocked(HttpServletRequest httpServletRequest, HttpServletResponse httpServletResponse, BlockException e) throws IOException { R error = R.error(BizCodeEnume.TO_MANY_REQUEST.getCode(), BizCodeEnume.TO_MANY_REQUEST.getMsg()); httpServletResponse.setCharacterEncoding("UTF-8"); httpServletResponse.setContentType("application/json"); httpServletResponse.getWriter().write(JSON.toJSONString(error)); } }); } }
3.2、Sentinel全服务引入
1、为每个服务引入 actuator依赖
<!--统计审核信息--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency>
2、配置 sentinel
#sentinel控制台地址 spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=127.0.0.1:8333 management.endpoints.web.exposure.include=*
四、熔断降级
1）、调用方的熔断保护开启 feign.sentinel.enabled=true
2）、调用方手动指定远程服务的降级策略。远程服务被降级处理，触发我们的熔断回调方法
3）、超大浏览的时候，必须牺牲一些远程服务。在服务的提供方（远程服务）指定降级策略; 提供方是在运行。但是不运行自己的业务逻辑。返回的是默认的降级数据（限流的数据）
默认情况下，sentinel是不会对feign进行监控的，需要开启配置
在gulimall-product类配置文件添加配置
#sentinel是不会对feign进行监控的，需要开启配置 feign.sentinel.enabled=true
4.1、调用方编写熔断回调（降级方法）
熔断：调用方加入断路器，统计对服务提供者的调用，如果调用的失败比例过高，则熔断该调用，不允许访问该服务的提供者了。
1、在gulimall-product类配置文件添加配置
#sentinel是不会对feign进行监控的，需要开启配置 feign.sentinel.enabled=true
2、编写熔断回调类和方法
商品模块feign.fallback包下创建秒杀feign客户端的熔断回调方法，也就是说商品服务远程调用秒杀服务熔断后
package com.atguigu.gulimall.product.feign.fallback; @Slf4j @Component public class SeckillFeignServiceFallBack implements SeckillFeignService { @Override public R getSkuSeckillInfo(Long skuId) { log.error("熔断方法调用...getSkuSeckillInfo"); return R.error(BizCodeEnume.TO_MANY_REQUEST.getCode(),BizCodeEnume.TO_MANY_REQUEST.getMsg()); } }
3、秒杀feign客户端@FeignClient注解指定“熔断回调方法”的class对象
package com.atguigu.gulimall.product.feign; @FeignClient(value = "gulimall-seckill", fallback = SeckillFeignServiceFallBack.class) public interface SeckillFeignService { @GetMapping("/sku/seckill/{skuId}") R getSkuSeckillInfo(@PathVariable("skuId") Long skuId); }
4.2、被调用方配置降级规则
sentinel控制台设置服务提供方的降级规则：
降级策略：对于要降级的服务提供者方法，选择而降级策略为RT（平均响应时间），如果平均响应时间超过指定阈值后，那么在接下来的时间窗口内这个被调用方触发熔断。
这里RT设为1ms，时间窗口设为10s，也就是此被调用方平均响应时间超过1ms就触发熔断，接下来10s内都不可以被调用。实际中RT肯定设置久一点，这里只是便于测试。
4.3、Sentinel自定义保护资源
自定义受保护资源：除了熔断降级外，我们想自定义保护一段代码，有两种方式：基于代码、基于注解。
1、基于代码保护代码块
try(Entry entity = SphU.entry("自定义受保护资源名")) { // 业务逻辑 } catch (BlockException e) { //一定要配置被限流以后的默认返回 }
2、基于注解保护方法
@SentinelResource(value = "getCurrentSeckillSkusResource",blockHandler = "blockHandler")
无论是1、2方式一定要配置被限流以后的默认返回。
url请求可以设置统一返回：WebCallbackManager
4.3.1、基于代码保护“获取秒杀方法”
try(Entry entity = SphU.entry("自定义受保护资源名")) { // 业务逻辑 } catch (BlockException e) { //一定要配置被限流以后的默认返回 }
1、编写自定义受保护资源
修改“com.atguigu.gulimall.seckill.service.impl.SeckillServiceImpl”类 代码如下：
/** * 获取当前参与秒杀的商品 * * @return */ @Override public List<SecKillSkuRedisTo> getCurrentSeckillSkus() { try(Entry entity = SphU.entry("seckillSkus")) { // 1、确定当前时间属于哪个秒杀场次 long time = new Date().getTime(); Set<String> keys = redisTemplate.keys(SESSION_CACHE_PREFIX + "*"); for (String key : keys) { // seckill:sessions:1650153600000_1650160800000 String replace = key.replace(SESSION_CACHE_PREFIX, ""); String[] s = replace.split("_"); long start = Long.parseLong(s[0]); long end = Long.parseLong(s[1]); if (time >= start && time <= end) { // 2、获取指定秒杀场次需要的所有商品信息 List<String> range = redisTemplate.opsForList().range(key, -100, 100); BoundHashOperations<String, String, String> hashOps = redisTemplate.boundHashOps(SKUKILL_CACHE_PREFIX); List<String> list = hashOps.multiGet(range); if (list != null) { List<SecKillSkuRedisTo> collect = list.stream().map(item -> { SecKillSkuRedisTo redis = JSON.parseObject((String) item, SecKillSkuRedisTo.class); redis.setRandomCode(null); // 当前秒杀开始了需要随机码 return redis; }).collect(Collectors.toList()); return collect; } break; } } } catch (BlockException e) { log.error("资源被限流{}"+e.getMessage()); } return null; }
可以为自定义的受保护资源 加上流控、降级。
4.3.2、基于注解保护“获取秒杀方法”
@SentinelResource(value = "getCurrentSeckillSkusResource",blockHandler = "blockHandler",fallback = "fallback")
- blockHandler 函数会在原方法被限流/降级/系统保护的时候调用
- fallback 会针对所有类型的异常
/** * getCurrentSeckillSkus()方法被限流/降级/系统保护的时候调用 * @return */ public List<SecKillSkuRedisTo> blockHandler(BlockException e){ log.error("getCurrentSeckillSkus()方法被限流/降级/系统保护"); return null; } /** * 获取当前参与秒杀的商品 * blockHandler 函数会在原方法被限流/降级/系统保护的时候调用 * fallback 会针对所有类型的异常 * @return */ @SentinelResource(value = "getCurrentSeckillSkusResource",blockHandler = "blockHandler") @Override public List<SecKillSkuRedisTo> getCurrentSeckillSkus() { try(Entry entity = SphU.entry("seckillSkus")) { // 1、确定当前时间属于哪个秒杀场次 long time = new Date().getTime(); Set<String> keys = redisTemplate.keys(SESSION_CACHE_PREFIX + "*"); for (String key : keys) { // seckill:sessions:1650153600000_1650160800000 String replace = key.replace(SESSION_CACHE_PREFIX, ""); String[] s = replace.split("_"); long start = Long.parseLong(s[0]); long end = Long.parseLong(s[1]); if (time >= start && time <= end) { // 2、获取指定秒杀场次需要的所有商品信息 List<String> range = redisTemplate.opsForList().range(key, -100, 100); BoundHashOperations<String, String, String> hashOps = redisTemplate.boundHashOps(SKUKILL_CACHE_PREFIX); List<String> list = hashOps.multiGet(range); if (list != null) { List<SecKillSkuRedisTo> collect = list.stream().map(item -> { SecKillSkuRedisTo redis = JSON.parseObject((String) item, SecKillSkuRedisTo.class); redis.setRandomCode(null); // 当前秒杀开始了需要随机码 return redis; }).collect(Collectors.toList()); return collect; } break; } } } catch (BlockException e) { log.error("资源被限流{}"+e.getMessage()); } return null; }
五、sentinel控制网关流量
Sentinel 1.6.3 引入了网关流控控制台的支持，用户可以直接在 Sentinel 控制台上查看 API Gateway 实时的 route 和自走义 API 分组监控，管理网关规则和 API 分组配置。
如果能在网关层就进行流控，可以避免请求流入业务，减小服务压力
1、网关模块引入sentinel-gateway依赖
<!-- 引入sentinel网关限流 --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway</artifactId> <version>2.1.0.RELEASE</version> </dependency>
注意：sentinel-gateway依赖版本要和公共模块的sentinel依赖一致
2、配置流控
下载启动sentinel 1.7.1版本的控制台，1.7.1增加了网关服务的“api管理”功能。
API 名称就是: 网关中配置路由名
比如说指定请求头被限流：
3、网关流控后返回
网关模块新建sentinel配置类
package com.atguigu.gulimall.gateway.config; @Configuration public class SentinelGatewayConfig { public SentinelGatewayConfig() { GatewayCallbackManager.setBlockHandler(new BlockRequestHandler() { // 网关限制了请求，就会调用此回调 Mono Flux @Override public Mono<ServerResponse> handleRequest(ServerWebExchange serverWebExchange, Throwable throwable) { R error = R.error(BizCodeEnume.TO_MANY_REQUEST.getCode(), BizCodeEnume.TO_MANY_REQUEST.getMsg()); String errJson = JSON.toJSONString(error); Mono<ServerResponse> body = ServerResponse.ok().body(Mono.just(errJson), String.class); return body; } }); } }
