SpringCloudAlibaba微服务实战系列(四)Sentinel熔断降级、异常fallback、block细致处理

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了SpringCloudAlibaba微服务实战系列(四)Sentinel熔断降级、异常fallback、block细致处理。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。

SpringCloudAlibaba Sentinel降级和熔断

接着上篇文章的内容,在Sentinel中如何进行降级和熔断呢?

熔断降级规则

降级规则

在Sentinel中降级主要有三个策略:RT、异常比例、异常数,也是针对某个资源的设置。而在1.8.0+版本后RT改为了慢调用比例

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。

RT:表示该资源1s内处理请求的平均响应时间。

注意:RT值的上限时4900ms,及时超过也是4900ms,如需自定义,可以在启动sentinel时增加参数

-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=x

慢调用比例

依旧是在簇点链路的列表视图选择/sentinelTest一行,进入熔断,设置参数如图:

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RT设置为800ms,熔断时长设置为20s,为了测试效果,把接口睡眠1s。

@RequestMapping("/sentinelTest")
public String sentinelTest() throws InterruptedException {
    Thread.sleep(1000);
    return "sentinel-consumer9001 sentinelTest" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
}

解读:响应时间超过RT值的请求被称为慢调用。在单位时间(上图的统计时长1s)内,请求的数量大于最小请求数(5),且慢调用的比例>=阈值,此资源进入熔断状态(20s内不可用)。

Jmeter请求/sentinelTest,使用10个线程执行100次结果。

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前面几个请求是正常返回数据,后面全部降级处理,直接返回提示信息(此时该资源已经进入了熔断状态,可以理解为家里的电闸给关了,必须重新打开电闸,才能恢复使用电力)。后面这个资源无论怎样被调用,都无法进入接口,直接返回提示。

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%

表示请求该资源的异常总数占比。先模拟一个异常

@RequestMapping("/sentinelTest")
public String sentinelTest() {
    int i = 1 / 0;	// 除数为0
    return "sentinel-consumer9001 sentinelTest" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
}

设置规则

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解读:当1s内,请求数量>5,且异常的比例大于80%,熔断20s

调用资源

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前几个请求正常请求返回异常提示,而后面的所有请求直接被拒绝访问。

异常数

该资源近1分钟内的异常数量。

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解读:当1s内,请求数量>5,且异常的数量>=10,熔断20s

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。

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当到11个请求仍然是异常时,直接熔断。

系统规则

之前的所有规则都是针对某个资源(接口)而言的,后面我们将针对整个应用设置系统规则。相对更加粗粒度,属于应用级别的入口流量控制。那么相对应的也有几种规则:

  • LOAD:负载,当系统负载超过设定值,且发现线程数超过预估系统容量就会触发保护机制。
  • RT:整个应用上所有资源平均的响应时间,而不是固定某个资源
  • 线程数:设定整个系统所能使用的业务线程数阈值,不固定某个资源
  • 入口QPS:整个应用所有的每秒处理的请求数
  • CPU使用率:这个应用占用的CPU的百分比

使用时可以根据服务器的情况设置即可。

授权规则

授权规则是根据调用方判断调用资源的请求是否应该被允许访问。Sentinel提供了黑白名单的授权类型,白名单表示允许调用资源,黑名单则不允许调用资源。

在java中实现相关的接口,将返回值交给sentinel处理。(注意:这里是在服务提供者方设置的

@Component
public class CustomRequestOriginParser implements RequestOriginParser {
    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
        String origin = httpServletRequest.getParameter("origin"); // 区分来源,本质通过request域获取来源标识
        if (StringUtils.isEmpty(origin)) {
            throw new RuntimeException("origin不能为空");
        }
        return origin; // 将返回的结果交给sentinel处理
    }
}

然后配置个授权规则

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资源名/test设置app为黑名单

当请求provider服务上的接口时,若origin为空则会被拒绝访问,若origin=app时仍会被拒绝,而其他的值则是可以访问

D:\springcloud\doc>curl localhost:8002/test?origin=app
==>Blocked by Sentinel (flow limiting)
D:\springcloud\doc>curl localhost:8002/test?origin=pc
==>sentinel-provider8002 test()921

使用@SentinelResource注解

之前主要是利用Sentinel仪表板控制一些参数保护应用。后面我们使用@SentinelResource注解根据实际情况实现定制化功能,对应用的保护更加细粒度。

现在限制达到阈值时,直接提示Blocked by Sentinel(flow limiting),提示不太友好,需要实现更精细化的控制。

blockHandler属性–负责响应控制面板配置

添加一个接口/blockHandlerTest资源名为blockHandlerTest,如果违反Sentinel控制台的规则,则进入blockHandlerTestHander。

@RequestMapping("/blockHandlerTest")
@SentinelResource(value = "blockHandlerTest", blockHandler = "blockHandlerTestHandler")
public String blockHandlerTest(String params) {
    return "Test#blockHandlerTest" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
}

public String blockHandlerTestHandler(String params, BlockException bl) {
    return "Test#blockHandlerTest" + RandomUtils.nextInt(0, 1000) + bl.getMessage();
}

注意:blockHandlerTestHandler方法的返回值要和原方法一致,并且除了原有的参数,还要带上BlockException的参数

设置一个流控,在@SentinelResouce注解中我们把资源名设置为blockHandlerTest,那么设置流控也是针对这个资源设置,让后面的请求进入我们自定义的处理中。

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可以看到,流控超过阈值后,其他的所有请求都是走的我们自定义的处理器。

热点规则

在一段时间内访问很频繁的资源是热点资源,需要针对资源做参数化定制。

@RequestMapping("/testHotKeyA")
@SentinelResource(value = "testHotKeyA", blockHandler = "blockTestHotKeyA")
public String testHotKeyA(@RequestParam(value = "orderId", required = false) String orderId,
                          @RequestParam(value = "userId", required = false) String userId) {
    return "Test#testHotKeyA" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
}

public String blockTestHotKeyA(String orderId, String userId, BlockException bl) {
    return "Test#blockTestHotKeyA" + RandomUtils.nextInt(0, 1000) + bl.getMessage();
}

去sentinel页面上加一个热点key规则

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索引从0开始,那么获取的就是我们的orderId参数,在调用/testHotKeyA时要加上oderId参数否则不生效。

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正确进入处理。

同时,我们可以对热点资源具体的某个参数值做阈值限制。

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上图是对orderId为111或222时,阈值设置为500.再次测试,基本上不会进入自定义的处理中。但是为其他值时还是会进入我们的自定义处理。

fallback处理

前面是针对违反sentinel控制台规则做的处理,那么当我们的业务层面出现问题时,要做异常回滚等,则要使用fallback处理。同样是@SentinelResource中的属性。sentinel-1.6.0之前的版本是不支持针对业务异常处理的

@RequestMapping("/fallbackTest")
@SentinelResource(value = "fallbackTest", fallback = "fallbackHandler")
public String fallbackTest(String params) {
    int i = 1 / 0;
    return "Test#fallbackTest" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
}

public String fallbackHandler(String params) {
    return "Test#fallbackHandler" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
}

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所有的请求都进入到异常处理的方法中了。

fallback+blockHandler

@RequestMapping("/sentinelUnionTest")
@SentinelResource(value = "sentinelUnionTest", fallback = "sentinelUnionTestFallback", blockHandler = "sentinelUnionTestBlockHandler")
public String sentinelUnionTest(String params) {
    int i = 1 / 0;
    return "Test#fallbackTest" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
}

public String sentinelUnionTestFallback(String params) {
    return "Test#sentinelUnionTestFallback" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
}


public String sentinelUnionTestBlockHandler(String params, BlockException bl) {
    return "Test#sentinelUnionTestBlockHandler" + RandomUtils.nextInt(0, 1000) + bl.getMessage();
}

sentinelUnionTest资源设置流控,调用接口观察结果

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第一个接口是正常进入到了fallback处理,然后后面的请求因为超过阈值,直接进入block处理中了。

忽略异常–exceptionsToIngnore

fallback定义的方法可以针对所有类型的异常,我们也可以忽略某些异常。

@RequestMapping("/fallbackTest")
@SentinelResource(value = "fallbackTest", fallback = "fallbackHandler", exceptionsToIgnore = ArithmeticException.class)
public String fallbackTest(String params) {
    int i = 1 / 0;
    return "Test#fallbackTest" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
}

public String fallbackHandler(String params) {
    return "Test#fallbackHandler" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
}

模拟了一个计算异常,但是此异常被忽略了,所以不会进入到fallbackHandler中进行处理,而是直接jvm抛异常给客户端响应。

代码优化

前面的代码中都是把fallback和block全都写在了一起,这样是不符合程序单一性原则的,毕竟controller层有很多之外的逻辑,二来别的类也不好复用。

sentinel考虑到这些情况,在@SentinelResource中有blockHandlerClassfallbackClass。顾名思义,blockHandlerClass中写blockHandler函数,fallbackClass中写fallback的函数。

// 异常fallback
public class ExceptionHandler {
    public static String sentinelTestFallback(String params) {
        return "testCon#sentinelTestFallback" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
    }
}
// blockHandler处理
public class BlockHandler {
    public static String sentinelBlock(String params, BlockException e) {
        return "testCon#sentinelBlock" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
    }
}

两个类中的方法必须是static 修饰的,且参数要和原方法保持一致,否则无法解析噢

接口原方法文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-603394.html

@RequestMapping("/sentinelUnionTest")
@SentinelResource(value = "sentinelUnionTest",
                  fallbackClass = ExceptionHandler.class, fallback = "sentinelTestFallback",  // 指定类和方法名
                  blockHandlerClass = BlockHandler.class, blockHandler = "sentinelBlock")     // 指定类和方法名
public String sentinelUnionTest(String params) {
    int i = 1 / 0;
    return "Test#fallbackTest" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
}

到了这里,关于SpringCloudAlibaba微服务实战系列(四)Sentinel熔断降级、异常fallback、block细致处理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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