SpringCloud.04.熔断器Hystrix（ Spring Cloud Alibaba 熔断(Sentinel)）

目录

熔断器概述

使用Sentinel工具

什么是Sentinel

微服务集成Sentinel

配置provider文件，在里面加入有关控制台的配置

实现一个接口的限流

基本概念

重要功能

Sentinel规则

流控规则

简单配置

配置流控模式

配置流控效果

降级规则

@SentinelResource的使用

Feign整合Sentinel

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由于Hystrix已经停止更新所以我们使用阿里的熔断器 Spring Cloud Alibaba 熔断(Sentinel)

熔断器概述

在微服务架构中，根据业务来拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以通过 RPC 相互调用，在 Spring Cloud 中可以用 RestTemplate + LoadBalanceClient 和 Feign 来调用。为了保证其高可用，单个服务通常会集群部署。由于网络原因或者自身的原因，服务并不能保证 100% 可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会出现线程阻塞，此时若有大量的请求涌入，Servlet 容器的线程资源会被消耗完毕，导致服务瘫痪。服务与服务之间的依赖性，故障会传播，会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果，这就是服务故障的 “雪崩” 效应。

为了解决这个问题，业界提出了熔断器模型。

使用Sentinel工具

什么是Sentinel

Sentinel (分布式系统的流量防卫兵) 是阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案。它以流量 为切入点, 从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。 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 提供了实时的监控功能。通过控制台可以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。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。

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。

微服务集成Sentinel

为微服务集成Sentinel非常简单, 只需要加入Sentinel的依赖即可

将依赖导入到provider项目中

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

配置provider文件，在里面加入有关控制台的配置

 sentinel:
            transport:
                port: 8719
                dashboard: localhost:9999
            eager: true #提前加载 不访问地址也可在sentinel中有provider
            web-context-unify: false

运行Sentinel jar包即可进入网址 jar包在资源中，需要自取；

# 直接使用jar命令启动项目(控制台本身是一个SpringBoot项目)
java -Dserver.port=9999 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:9999 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar

接下来使用压测工具,对请求进行压力测试 ?压缩包自取；解压工具后进入bin目录，打开jmeter.bat 文件运行丢到后台即可进入localhost:9999/

补充：了解控制台的使用原理 Sentinel的控制台其实就是一个SpringBoot编写的程序。我们需要将我们的微服务程序注册到控制台上,即在微服务中指定控制台的地址, 并且还要开启一个跟控制台传递数据的端口, 控制台也可以通过此端口调用微服务中的监控程序获取微服务的各种信息。

实现一个接口的限流

1 通过控制台为message1添加一个流控规则

2 通过控制台快速频繁访问, 观察效果

基本概念

• 资源 资源就是Sentinel要保护的东西 资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容，可以是一个服务，也可以是 一个方法，甚至可以是一段代码。

  • 我们入门案例中的message1方法就可以认为是一个资源

• 规则 规则就是用来定义如何进行保护资源的 作用在资源之上, 定义以什么样的方式保护资源，主要包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统 保护规则。

  • 我们入门案例中就是为message1资源设置了一种流控规则, 限制了进入message1的流量

重要功能

Sentinel的主要功能就是容错，主要体现为下面这三个：

• 流量控制 流量控制在网络传输中是一个常用的概念，它用于调整网络包的数据。任意时间到来的请求往往是 随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。 Sentinel 作为一个调配器，可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状。

• 熔断降级 当检测到调用链路中某个资源出现不稳定的表现，例如请求响应时间长或异常比例升高的时候，则 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故障。 Sentinel 对这个问题采取了两种手段:

  • 通过并发线程数进行限制 Sentinel 通过限制资源并发线程的数量，来减少不稳定资源对其它资源的影响。当某个资源 出现不稳定的情况下，例如响应时间变长，对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆 积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后，对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的 线程完成任务后才开始继续接收请求。

  • 通过响应时间对资源进行降级 除了对并发线程数进行控制以外，Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。 当依赖的资源出现响应时间过长后，所有对该资源的访问都会被直接拒绝，直到过了指定的 时间窗口之后才重新恢复。

    Sentinel 和 Hystrix 的区别 两者的原则是一致的, 都是当一个资源出现问题时, 让其快速失败, 不要波及到其它服务 但是在限制的手段上, 确采取了完全不一样的方法: Hystrix 采用的是线程池隔离的方式, 优点是做到了资源之间的隔离, 缺点是增加了线程 切换的成本。 Sentinel 采用的是通过并发线程的数量和响应时间来对资源做限制。

• 系统负载保护 Sentinel 同时提供系统维度的自适应保护能力。当系统负载较高的时候，如果还持续让 请求进入可能会导致系统崩溃，无法响应。在集群环境下，会把本应这台机器承载的流量转发到其 它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候，Sentinel 提供了对应的保 护机制，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，保证系统在能力范围之内处理最多的请 求。 总之一句话: 我们需要做的事情，就是在Sentinel的资源上配置各种各样的规则，来实现各种容错的功能。

Sentinel规则

流控规则

流量控制，其原理是监控应用流量的QPS(每秒查询率) 或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时 对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。 第1步: 点击簇点链路，我们就可以看到访问过的接口地址，然后点击对应的流控按钮，进入流控规则配置页面。新增流控规则界面如下:

资源名：唯一名称，默认是请求路径，可自定义 针对来源：指定对哪个微服务进行限流，默认指default，意思是不区分来源，全部限制 阈值类型/单机阈值：

• QPS（每秒请求数量）: 当调用该接口的QPS达到阈值的时候，进行限流

• 线程数：当调用该接口的线程数达到阈值的时候，进行限流

是否集群：暂不需要集群 接下来我们以QPS为例来研究限流规则的配置。

简单配置

我们先做一个简单配置，设置阈值类型为QPS，单机阈值为3。即每秒请求量大于3的时候开始限流。 接下来，在流控规则页面就可以看到这个配置。

然后快速访问/order/message1 接口，观察效果。此时发现，当QPS > 3的时候，服务就不能正常响 应，而是返回Blocked by Sentinel (flow limiting)结果。

配置流控模式

点击上面设置流控规则的编辑按钮，然后在编辑页面点击高级选项，会看到有流控模式一栏。

sentinel共有三种流控模式，分别是：

• 直接（默认）：接口达到限流条件时，开启限流

• 关联：当关联的资源达到限流条件时，开启限流 [适合做应用让步]

• 链路：当从某个接口过来的资源达到限流条件时，开启限流

下面呢分别演示三种模式： 直接流控模式 直接流控模式是最简单的模式，当指定的接口达到限流条件时开启限流。上面案例使用的就是直接流控 模式。 关联流控模式 关联流控模式指的是，当指定接口关联的接口达到限流条件时，开启对指定接口开启限流。 第1步：配置限流规则, 将流控模式设置为关联，关联资源设置为的 /order/message2。

第3步：通过postman软件向/order/message2连续发送请求，注意QPS一定要大于3 第4步：访问/order/message1,会发现已经被限流 链路流控模式 链路流控模式指的是，当从某个接口过来的资源达到限流条件时，开启限流。它的功能有点类似于针对来源配置项，区别在于：针对来源是针对上级微服务，而链路流控是针对上级接口，也就是说它的粒度更细。 第1步： 编写一个service，在里面添加一个方法message 第2步： 在Controller中声明两个方法，分别调用service中的方法message

@RestController
public class ProviderController {

    @Autowired
    private OrderServiceImpl orderService;

    @RequestMapping("/run")
    public String run() {
        System.out.println("哈哈我来了");
        orderService.message();
        return "这里是生产者provider";
    }

    @RequestMapping("/test")
    public String test() {
        System.out.println("test我来了");
        orderService.message();
        return "这里是生产者provider-test";
    }

  

}
@Service
class OrderServiceImpl {

    @SentinelResource("message")
    public void message() {
        System.out.println("增加订单的方法");
    }
}

第3步: 禁止收敛URL的入口 context 从1.6.3 版本开始，Sentinel Web filter默认收敛所有URL的入口context，因此链路限流不生效。 1.7.0 版本开始（对应SCA的2.1.1.RELEASE)，官方在CommonFilter 引入了 WEB_CONTEXT_UNIFY 参数，用于控制是否收敛context。将其配置为 false 即可根据不同的 URL 进行链路限流。 SCA 2.1.1.RELEASE之后的版本,可以通过配置spring.cloud.sentinel.web-context-unify=false即 可关闭收敛

第4步: 控制台配置限流规则

第5步: 分别通过/order/message1 和/order/message2 访问, 发现2没问题, 1的被限流了

配置流控效果

快速失败（默认）: 直接失败，抛出异常，不做任何额外的处理，是最简单的效果 Warm Up：它从开始阈值到最大QPS阈值会有一个缓冲阶段，一开始的阈值是最大QPS阈值的 1/3，然后慢慢增长，直到最大阈值，适用于将突然增大的流量转换为缓步增长的场景。 排队等待：让请求以均匀的速度通过，单机阈值为每秒通过数量，其余的排队等待； 它还会让设 置一个超时时间，当请求超过超时间时间还未处理，则会被丢弃。

降级规则

降级规则就是设置当满足什么条件的时候，对服务进行降级。Sentinel提供了三个衡量条件：

• 平均响应时间 ：当资源的平均响应时间超过阈值（以 ms 为单位）之后，资源进入准降级状态。

• 效果：在统计时长1秒内当请求数大于5以后，如果请求的响应时间大于200毫秒的超过20%，则熔断5秒。

  注意：RT指的响应时间，Sentinel 默认统计的 RT 上限是 4900ms，超出此阈值的都会算作 4900ms，若需要 变更此上限可以通过启动配置项-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 来配置

• 异常比例：当资源的每秒异常总数占通过量的比值超过阈值之后，资源进入降级状态，即在接下的 时间窗口（以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]。

?第1步: 首先模拟一个异常 第2步: 设置异常比例为0.25

int i = 0;
    @RequestMapping("/exp")
    public String exp() {
        i++;
        //异常比例为0.333 3 6 9 三的倍数就报错
        if (i % 3 == 0){
            throw new RuntimeException();//运行时异常
        }
        return "exp";
    }

异常数 ：当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值之后会进行服务降级。注意由于统计时间窗口是分 钟级别的，若时间窗口小于 60s，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。 问题： 流控规则和降级规则返回的异常页面是一样的，我们怎么来区分到底是什么原因导致的呢？

@SentinelResource的使用

对于某个方法的调用限流，对于某个外部资源的调用限流等都希望做到控制。那么如何使用@SentinelResource注解灵活的定义控制资源以及如何配置控制策略。

@Component
public class FeignUserServiceImpl implements FeignUserService {

    @Override
    public String getByPath(String account) {
        //写入到自己的数据库的故障表中
        //等待程序员来恢复
        return "hello";
    }

    @Override
    public String getByParam(String account, String password) {
        return null;
    }

    @Override
    public String getByPojo(UserDto user) {
        return null;
    }
}

Feign整合Sentinel

第1步: 引入sentinel的依赖到consumer中

?<!--sentinel-->
?<dependency>
??? ?<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
??? ?<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
?</dependency>

Sentinel 适配了 Feign 组件。但默认是关闭的。需要在配置文件中配置打开它，在配置文件增加以下代码：

feign:
  sentinel:
    enabled: true