SpringCloud:微服务保护之流量控制

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了SpringCloud:微服务保护之流量控制。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

雪崩问题虽然有四种方案,但是限流是避免服务因突发的流量而发生故障,是对微服务雪崩问题的预防。我们先介绍这种模式。

1.簇点链路

当请求进入微服务时,首先会访问DispatcherServlet,然后进入ControllerServiceMapper,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

默认情况下sentinel会监控SpringMVC的每一个端点(Endpoint,也就是controller中的方法),因此SpringMVC的每一个端点(Endpoint)就是调用链路中的一个资源。

例如,我们刚才访问的order-service中的OrderController中的端点:/order/{orderId}

SpringCloud:微服务保护之流量控制

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:

  • 流控:流量控制
  • 降级:降级熔断
  • 热点:热点参数限流,是限流的一种
  • 授权:请求的权限控制

2.快速入门

2.1.示例

点击资源/order/{orderId}后面的流控按钮,就可以弹出表单。

SpringCloud:微服务保护之流量控制

表单中可以填写限流规则,如下:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

其含义是限制/order/{orderId}这个资源的单机QPS为1,即每秒只允许1次请求,超出的请求会被拦截并报错。

2.2.练习:

需求:给/order/{orderId}这个资源设置流控规则,QPS不能超过 5,然后测试。

1)首先在sentinel控制台添加限流规则

SpringCloud:微服务保护之流量控制

2)利用jmeter测试

打开jmeter,创建测试样例:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

选择:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

20个用户,2秒内运行完,QPS是10,超过了5。

选中流控入门,QPS<5右键运行:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

注意,不要点击菜单中的执行按钮来运行。

结果:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

可以看到,成功的请求每次只有5个

3.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

  • 直接: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

SpringCloud:微服务保护之流量控制

测试的就是直接模式。

3.1.关联模式

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

配置规则

SpringCloud:微服务保护之流量控制

语法说明:当/write资源访问量触发阈值时,就会对/read资源限流,避免影响/write资源。

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。业务需求是优先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。

需求说明

  • OrderController新建两个端点:/order/query/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

1)定义/order/query端点,模拟订单查询

@GetMapping("/query")
public String queryOrder() {
    return "查询订单成功";
}

2)定义/order/update端点,模拟订单更新

@GetMapping("/update")
public String updateOrder() {
    return "更新订单成功";
}

重启服务,查看sentinel控制台的簇点链路:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

3)配置流控规则

对哪个端点限流,就点击哪个端点后面的按钮。我们是对订单查询/order/query限流,因此点击它后面的按钮:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

在表单中填写流控规则:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

4)在Jmeter测试

选择《流控模式-关联》:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

可以看到1000个用户,100秒,因此QPS为10,超过了我们设定的阈值:5

查看http请求:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

请求的目标是/order/update,这样这个断点就会触发阈值。

但限流的目标是/order/query,我们在浏览器访问,可以发现:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

确实被限流了。

5)总结

满足下列条件可以使用关联模式:

  • 两个有竞争关系的资源
  • 一个优先级较高,一个优先级较低

3.2.链路模式

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。

配置示例

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:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

实战案例

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:

  1. OrderService中添加一个queryGoods方法,不用实现业务

  2. OrderController中,改造/order/query端点,调用OrderService中的queryGoods方法

  3. OrderController中添加一个/order/save的端点,调用OrderServicequeryGoods方法

  4. queryGoods设置限流规则,从/order/query进入queryGoods的方法限制QPS必须小于2

实现:

1)添加查询商品方法

order-service服务中,给OrderService类添加一个queryGoods方法:

    public void queryGoods(){
        System.err.println("查询商品");
    }
2)查询订单时,查询商品

order-serviceOrderController中,修改/order/query端点的业务逻辑:

    @GetMapping("/query")
    public String queryOrder() {
        // 查询商品
        orderService.queryGoods();
        // 查询订单
        System.out.println("查询订单");
        return "查询订单成功";
    }
3)新增订单,查询商品

order-serviceOrderController中,修改/order/save端点,模拟新增订单:

    @GetMapping("/save")
    public String saveOrder() {
        // 查询商品
        orderService.queryGoods();
        // 查询订单
        System.err.println("新增订单");
        return "新增订单成功";
    }
4)给查询商品添加资源标记

默认情况下,OrderService中的方法是不被Sentinel监控的,需要我们自己通过注解来标记要监控的方法。

OrderServicequeryGoods方法添加@SentinelResource注解:

    @SentinelResource("goods")
    public void queryGoods(){
        System.err.println("查询商品");
    }

链路模式中,是对不同来源的两个链路做监控。但是sentinel默认会给进入SpringMVC的所有请求设置同一个root资源,会导致链路模式失效。

我们需要关闭这种对SpringMVC的资源聚合,修改order-service服务的application.yml文件:

spring:
  cloud:
    sentinel:
      web-context-unify: false # 关闭context整合

重启服务,访问/order/query/order/save,可以查看到sentinel的簇点链路规则中,出现了新的资源:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

5)添加流控规则

点击goods资源后面的流控按钮,在弹出的表单中填写下面信息:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

只统计从/order/query进入/goods的资源,QPS阈值为2,超出则被限流。

6)Jmeter测试

选择《流控模式-链路》:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

可以看到这里200个用户,50秒内发完,QPS为4,超过了我们设定的阈值2

一个http请求是访问/order/save

SpringCloud:微服务保护之流量控制

运行的结果:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

完全不受影响。

另一个是访问/order/query

SpringCloud:微服务保护之流量控制

运行结果:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

每次只有2个通过。

3.3.总结

流控模式有哪些?

  • 直接:对当前资源限流

  • 关联:高优先级资源触发阈值,对低优先级资源限流。

  • 链路:阈值统计时,只统计从指定资源进入当前资源的请求,是对请求来源的限流

4.流控效果

在流控的高级选项中,还有一个流控效果选项:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

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。

4.1.warm up

阈值一般是一个微服务能承担的最大QPS,但是一个服务刚刚启动时,一切资源尚未初始化(冷启动),如果直接将QPS跑到最大值,可能导致服务瞬间宕机。

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 maxThreshold / coldFactor,持续指定时长后,逐渐提高到maxThreshold值。而coldFactor的默认值是3。

例如,我设置QPSmaxThreshold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。

SpringCloud:微服务保护之流量控制

案例

需求:给/order/{orderId}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

1)配置流控规则:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

2)Jmeter测试

选择《流控效果,warm up》:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

QPS为10。

刚刚启动时,大部分请求失败,成功的只有3个,说明QPS被限定在3:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

随着时间推移,成功比例越来越高:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

Sentinel控制台查看实时监控:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

一段时间后:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

4.2.排队等待

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。

工作原理

例如:QPS = 5,意味着每200ms处理一个队列中的请求;timeout = 2000,意味着预期等待时长超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常。

那什么叫做预期等待时长呢?

比如现在一下子来了12 个请求,因为每200ms执行一个请求,那么:

  • 第6个请求的预期等待时长 = 200 * (6 - 1) = 1000ms
  • 第12个请求的预期等待时长 = 200 * (12-1) = 2200ms

现在,第1秒同时接收到10个请求,但第2秒只有1个请求,此时QPS的曲线这样的:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

如果使用队列模式做流控,所有进入的请求都要排队,以固定的200ms的间隔执行,QPS会变的很平滑:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

平滑的QPS曲线,对于服务器来说是更友好的。

案例

需求:给/order/{orderId}这个资源设置限流,最大QPS为10,利用排队的流控效果,超时时长设置为5s

1)添加流控规则

SpringCloud:微服务保护之流量控制

2)Jmeter测试

选择《流控效果,队列》:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

QPS为15,已经超过了我们设定的10。

如果是之前的 快速失败、warmup模式,超出的请求应该会直接报错。

但是我们看看队列模式的运行结果:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

全部都通过了。

再去sentinel查看实时监控的QPS曲线:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

QPS非常平滑,一致保持在10,但是超出的请求没有被拒绝,而是放入队列。因此响应时间(等待时间)会越来越长。

当队列满了以后,才会有部分请求失败:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

4.3.总结

流控效果有哪些?

  • 快速失败:QPS超过阈值时,拒绝新的请求

  • warm upQPS超过阈值时,拒绝新的请求;QPS阈值是逐渐提升的,可以避免冷启动时高并发导致服务宕机。

  • 排队等待:请求会进入队列,按照阈值允许的时间间隔依次执行请求;如果请求预期等待时长大于超时时间,直接拒绝

5.热点参数限流

之前的限流是统计访问某个资源的所有请求,判断是否超过QPS阈值。而热点参数限流是分别统计参数值相同的请求,判断是否超过QPS阈值。

5.1.全局参数限流

例如,一个根据id查询商品的接口:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

访问/goods/{id}的请求中,id参数值会有变化,热点参数限流会根据参数值分别统计QPS,统计结果:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

id=1的请求触发阈值被限流时,id值不为1的请求不受影响。

配置示例:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

代表的含义是:对hot这个资源的0号参数(第一个参数)做统计,每1秒相同参数值的请求数不能超过5

5.2.热点参数限流

刚才的配置中,对查询商品这个接口的所有商品一视同仁,QPS都限定为5。

而在实际开发中,可能部分商品是热点商品,例如秒杀商品,我们希望这部分商品的QPS限制与其它商品不一样,高一些。那就需要配置热点参数限流的高级选项了:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

结合上一个配置,这里的含义是对0号的long类型参数限流,每1秒相同参数的QPS不能超过5,有两个例外:

  • 如果参数值是100,则每1秒允许的QPS为10

  • 如果参数值是101,则每1秒允许的QPS为15

5.4.案例

案例需求:给/order/{orderId}这个资源添加热点参数限流,规则如下:

  • 默认的热点参数规则是每1秒请求量不超过2

  • 给102这个参数设置例外:每1秒请求量不超过4

  • 给103这个参数设置例外:每1秒请求量不超过10

注意事项:热点参数限流对默认的SpringMVC资源无效,需要利用@SentinelResource注解标记资源

1)标记资源

order-service中的OrderController中的/order/{orderId}资源添加注解:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

2)热点参数限流规则

访问该接口,可以看到我们标记的hot资源出现了:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

这里不要点击hot后面的按钮,页面有BUG

点击左侧菜单中热点规则菜单:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

点击新增,填写表单:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

3)Jmeter测试

选择《热点参数限流QPS1》:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

这里发起请求的QPS为5。

包含3个http请求:

普通参数,QPS阈值为2

SpringCloud:微服务保护之流量控制

运行结果:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

例外项,QPS阈值为4

SpringCloud:微服务保护之流量控制

运行结果:

SpringCloud:微服务保护之流量控制

例外项,QPS阈值为10

SpringCloud:微服务保护之流量控制

运行结果:

SpringCloud:微服务保护之流量控制文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-437075.html

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