SA实战 ·《SpringCloud Alibaba实战》第11章-服务容错加餐:Sentinel核心技术 上

简介: SA实战 ·《SpringCloud Alibaba实战》第11章-服务容错加餐:Sentinel核心技术

大家好,我是冰河~~

一不小心《SpringCloud Alibaba实战》专栏都更新到第11章了,再不上车就跟不上了,小伙伴们快跟上啊!

注意:本项目完整源码加入 冰河技术 知识星球即可获取,文末有优惠券。

在《SpringCloud Alibaba实战》专栏前面的文章中,我们实现了用户微服务、商品微服务和订单微服务之间的远程调用,并且实现了服务调用的负载均衡。也基于阿里开源的Sentinel实现了服务的限流与容错。今天,就和大家一起来聊聊Sentinel的核心技术与配置规则,这应该是全网最全的Sentinel使用教程了吧。


本章总览

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。

12.png


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。

image.gif7.png


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。

图片.pngimage.gif


(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。

image.gif图片.png


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。

image.gif图片.png


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。

图片.png

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。

image.gif图片.png


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。

图片.pngimage.gif


会显示出如下所示的界面。

图片.pngimage.gif


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。

image.gif图片.png


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。

图片.png


(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。

图片.png


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。

图片.pngimage.gif


在线程组中配置每秒访问4次。

图片.pngimage.gif


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。

图片.pngimage.gif


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_sentinel1http://localhost:8080/order/request_sentinel2,查看Sentinel中的簇点链路,如下所示。

图片.pngimage.gif


(8)点击sendMessage后面的流控按钮,如下所示。

图片.pngimage.gif


(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。

图片.png


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。

图片.png


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。

图片.pngimage.gif


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。

image.gif图片.png


  • 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。

image.gif图片.png


  • 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。

image.gif图片.png


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。

图片.pngimage.gif


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

图片.pngimage.gif


(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。

image.gif图片.png


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。

图片.pngimage.gif


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。

image.gif图片.png


(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。

image.gif图片.png


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。

图片.pngimage.gif


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。

图片.png


(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。

图片.png


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。

图片.pngimage.gif


热点规则

Sentinel的热点规则可以将流量规则控制到具体的参数上。

热点规则概述

Sentinel的热点规则可以根据具体的参数来控制流量规则,适用于根据不同参数进行流量控制的场景。

演示热点规则

(1)在订单微服务的io.binghe.shop.order.controller.SentinelController类中新增requestSentinel3()方法,其中会带有一个String类型的参数header和一个String类型的参数body,如下所示。

@GetMapping(value = "/request_sentinel3")
@SentinelResource("request_sentinel3")
public String requestSentinel3(String header, String body){
    log.info("测试Sentinel3");
    return "sentinel3";
}

(2)在浏览器中访问http://localhost:8080/order/request_sentinel3接口,在Sentinel的簇点链路中会显示/request_sentinel3接口,如下所示。

image.gif图片.png


(3)点击热点按钮,如下所示。

图片.pngimage.gif


(4)在弹出的热点规则配置框中的参数索引中输入0,单机阈值输入1,统计窗口时长输入1,如下所示。

图片.pngimage.gif


表示对requestSentinel3()方法的第一个参数header进行限流,如果每秒钟访问的次数超过1次,则触发限流。

(5)保存配置后,在浏览器中不断访问http://localhost:8080/order/request_sentinel3?header=header,当每秒访问的频率超过1次时,会触发Sentinel的限流操作,如下所示。

图片.pngimage.gif


不断访问http://localhost:8080/order/request_sentinel3?body=body,则不会触发限流操作。

图片.pngimage.gif


演示热点高级选项规则

(1)在弹出的热点规则配置框中打开高级选项,在参数类型中选择java.lang.String,因为在参数索引中输入0,表示的是对header参数限流,而header参数是String类型的。在参数值里输入header,也就是为参数名为header的参数赋值为字符串header。限流阈值为1,如下所示。

图片.pngimage.gif


(2)点击添加按钮后如下所示。

图片.pngimage.gif


(3)点击保存按钮,在浏览器不断刷新http://localhost:8080/order/request_sentinel3?header=header,会触发Sentinel的限流操作。

图片.pngimage.gif



相关文章
|
23天前
|
Java UED Sentinel
微服务守护神:Spring Cloud Sentinel,让你的系统在流量洪峰中稳如磐石!
【8月更文挑战第29天】Spring Cloud Sentinel结合了阿里巴巴Sentinel的流控、降级、熔断和热点规则等特性,为微服务架构下的应用提供了一套完整的流量控制解决方案。它能够有效应对突发流量,保护服务稳定性,避免雪崩效应,确保系统在高并发下健康运行。通过简单的配置和注解即可实现高效流量控制,适用于高并发场景、依赖服务不稳定及资源保护等多种情况,显著提升系统健壮性和用户体验。
47 1
|
8天前
|
监控 Java Nacos
SpringCloud基础5——微服务保护、Sentinel
sentinel、雪崩问题、流量控制、隔离和降级、授权规则、规则持久化
SpringCloud基础5——微服务保护、Sentinel
|
22天前
|
运维 监控 NoSQL
【Redis】哨兵(Sentinel)原理与实战全解~炒鸡简单啊
Redis 的哨兵模式(Sentinel)是一种用于实现高可用性的机制。它通过监控主节点和从节点,并在主节点故障时自动进行切换,确保集群持续提供服务。哨兵模式包括主节点、从节点和哨兵实例,具备监控、通知、自动故障转移等功能,能显著提高系统的稳定性和可靠性。本文详细介绍了哨兵模式的组成、功能、工作机制以及其优势和局限性,并提供了单实例的安装和配置步骤,包括系统优化、安装、配置、启停管理和性能监控等。此外,还介绍了如何配置主从复制和哨兵,确保在故障时能够自动切换并恢复服务。
|
2月前
|
监控 Java 应用服务中间件
SpringCloud面试之流量控制组件Sentinel详解
SpringCloud面试之流量控制组件Sentinel详解
151 0
|
2月前
|
监控 Dubbo 应用服务中间件
通用快照方案问题之Sentinel与SpringCloud和Dubbo的整合如何解决
通用快照方案问题之Sentinel与SpringCloud和Dubbo的整合如何解决
37 0
|
3月前
|
程序员 测试技术 Docker
黑马程序员2024最新SpringCloud微服务开发与实战 个人学习心得、踩坑、与bug记录Day3 全网最全
黑马程序员2024最新SpringCloud微服务开发与实战 个人学习心得、踩坑、与bug记录Day3 全网最全(1)
297 1
|
3月前
|
JSON Java Spring
实战SpringCloud响应式微服务系列教程(第八章)构建响应式RESTful服务
实战SpringCloud响应式微服务系列教程(第八章)构建响应式RESTful服务
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL Shell
黑马程序员2024最新SpringCloud微服务开发与实战 个人学习心得、踩坑、与bug记录Day2 全网最快最全(下)
黑马程序员2024最新SpringCloud微服务开发与实战 个人学习心得、踩坑、与bug记录Day2 全网最快最全(下)
166 0
|
3月前
|
Java 程序员 Docker
黑马程序员2024最新SpringCloud微服务开发与实战 个人学习心得、踩坑、与bug记录Day2 全网最快最全(上)
黑马程序员2024最新SpringCloud微服务开发与实战 个人学习心得、踩坑、与bug记录Day2 全网最快最全(上)
133 0
|
3月前
|
监控 Java Sentinel
使用Sentinel进行服务调用的熔断和限流管理(SpringCloud2023实战)
Sentinel是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件,主要以流量为切入点,从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
106 3