流量治理
在微服务架构中将业务拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用，但是由于网络原因或者自身的原因，服务并不能保证服务的100%可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会出现网络延迟，此时若有大量的网络涌入，会形成任务堆积，最终导致服务瘫痪。
流量是一个系统中最重要的运维参数之一，在具体的应用中，作为产品部署，必须进行压力测试jmeter，需要通过压力测试查找应用的QPS值
在高并发系统中，出于系统保护角度考虑，通常会对流量进行限流；不但在工作中要频繁使用，而且也是面试中的高频考点。注意重点在于最常用的限流算法大致有三种：令牌桶算法，漏桶算法，计数器算法
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阿里开源的限流框架 Sentinel 中的匀速排队限流策略，就采用了漏桶算法
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Nginx中的限流模块 limit_req_zone 也是采用了漏桶算法
总结限流算法
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固定窗口算法实现简单，性能高，但是会有临界突发流量问题，瞬时流量最大可以达到阈值的2倍
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为了解决临界突发流量，可以将窗口划分为多个更细粒度的单元，每次窗口向右移动一个单元，于是便有了滑动窗口算法
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滑动窗口当流量到达阈值时会瞬间掐断流量，所以导致流量不够平滑
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想要达到限流的目的，又不会掐断流量，使得流量更加平滑？可以考虑漏桶算法！需要注意的是，漏桶算法通常配置一个FIFO的队列使用以达到允许限流的作用
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由于速率固定，即使在某个时刻下游处理能力过剩，也不能得到很好的利用，这是漏桶算法的一个短板。
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限流和瞬时流量其实并不矛盾，在大多数场景中，短时间突发流量系统是完全可以接受的。令牌桶算法就是不二之选了，令牌桶以固定的速率v产生令牌放入一个固定容量为n的桶中，当请求到达时尝试从桶中获取令牌
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当桶满时，允许最大瞬时流量为n；当桶中没有剩余流量时则限流速率最低，为令牌生成的速率v
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如何实现更加灵活的多级限流呢？滑动日志限流算法了解一下！这里的日志则是请求的时间戳，通过计算制定时间段内请求总数来实现灵活的限流。当然，由于需要存储时间戳信息，其占用的存储空间要比其他限流算法要大得多。
限流算法并没有绝对的好劣之分，如何选择合适的限流算法呢？
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不妨从性能，是否允许超出阈值，落地成本，流量平滑度，是否允许突发流量以及系统资源大小限制多方面考虑
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当然市面上也有比较成熟的限流工具和框架。如Google出品的Guava中基于令牌桶实现的限流组件拿来即用；alibaba开源的面向分布式服务架构的流量控制框架Sentinel是基于滑动窗口实现的。
软件系统的可靠性或者可用性经常会使用x个9表示，其中3个9表示1年8.76小时适用于电脑或服务器，4个9表示52.6分钟适用于企业级设备，5个9表示5.26分钟适用于一般电信级设备。具体生产环境中最容易出现的是一种服务的雪崩效应问题。
RESTful接口的重试实现
1、依赖：spring-retry
2、开启Retry支持，在主类或者配置类上使用EnableRetry注解，一般使用在service层，开启retry功能
@RestController
@EnableRetr
public class TestController {
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@RequestMapping("/test")
@Retryable(value = Exception.class, maxAttempts = 3, backoff =
@Backoff(delay = 2000, multiplier = 1.0) )//针对test方法提供了异常重试的支持，value
//是异常类型，maxAttempts最大重试次数,backoff重试的相关参数配置，例如延迟时间等
public String test() {
String object = restTemplate.getForObject("http://retryprovider/retry", String.class);
return object;
}
@Recover 对应的异常处理
public String recover(Exception exception){
return exception.getMessage();
}
}
Sentinel
Sentinel是阿里提供的基于滑动窗口的流量控制和熔断降级的工具，用于保证分布式系统中应用的可靠性和稳定性，主要依靠于ProcessorSlotChain处理槽链的方式实现，可以将不同功能的Slot采用责任链模式组织起来，以松耦合的方式实现限流、熔断、系统保护等功能
基本概念
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限流
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熔断
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削峰填谷
在Sentinel应用种会引入一个webUI的管理控制器sentinel-dashboard，管理的默认用户名和口令为sentinel/sentinel
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查看集群信息以及各个节点的健康状况
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可以提供秒级的服务监控统计
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提供GUI进行流控规则配置、熔断降级以及配置规则的推送
限流的基本使用
限流主要用于将超过阈值配置的流量在到达目标之前进行处理
常规的限流策略有2种：QPS每秒的访问次数、处理线程个数
常规的限流处理方式有3种：直接拒绝、冷系统预热、匀速排队
1、添加依赖：spring-cloud-starter-alibaba-sentinel
2、添加配置
# Sentinel 控制台地址
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:8092
3、在访问的控制器上添加配置
@RestController
public class TestController {
@GetMapping("/test")
//可以使用SentinelResource定义资源名称
// @SentinelResource(value = "hello")
public String sayHello(String name){
return "Hello "+name+"!";
}
}
4、可以通过sentinel-dashboard配置指定资源的流控规则。默认为QPS表示每秒钟允许访问的次数，如果在规定的时间内超过阈值则会产生一个异常FlowException，默认处理方式为快速失败
@RestController
public class TestController {
@GetMapping("/test")
//可以使用SentinelResource定义资源名称
@SentinelResource(value = "hello",blockHandler = "helloBlock")
public String sayHello(String name){
return "Hello "+name+"!";
}
public String helloBlock(String name, BlockException exception){
System.out.println(name+"-->"+exception);
if(BlockException.isBlockException(exception)){
//限流处理
return "限流降级：Block:"+exception.getMessage();
}
return exception.getMessage();
}
}
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Value：资源名称，必需项（不能为空）
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blockHandler：处理BlockException的函数名称（可以理解对Sentinel的配置进行方法兜底)。
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函数要求：
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必须是public修饰
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返回类型与原方法一致
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参数类型需要和原方法相匹配，并在最后加BlockException类型的参数。
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默认需和原方法在同一个类中，若希望使用其他类的函数，可配置blockHandlerClass，并指定blockHandlerClass里面的方法。
- blockHandlerClass：存放blockHandler的类。对应的处理函数必须是public static修饰，否则无法解析，其他要求：同blockerHandler
fallback：用于在抛出异常的时候提供fallback处理逻辑（可以理解为对java异常情况方法兜底）。
fallback函数可以针对所有类型的异常（除了exceptionsToIgnore里面排除掉的异常类型）进行处理。
函数要求：
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返回类型与原方法一致
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参数类型需要和原方法相匹配，Sentinel 1.6开始，也可以在方法最后加Throwable类型的参数。
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默认需和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，可配置fallbackClass，并制定fallbackClass里面的方法。
fallbackClass：存放fallback的类。对应的处理函数必须static修饰，否则无法解析，其他要求：同fallback。
Sentinal-dashboard的配置
阈值类型：阈值类型QPS或者并发线程数
- 单机QPS为5即每秒只允许5次请求，超出的请求会被拦截并报错。
流控模式：当出现流控问题，就是超过阈值的处理方法
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流控模式有直接、关联和链路三种。在添加限流规则时，点击高级选项，可以选择三种流控模式
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1、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
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2、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。
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3、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
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总结流控模式
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直接模式：对当前资源限流
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关联模式：高优先级资源触发阈值，对低优先级资源限流。
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链路模式：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
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流控效果有快速失败、Warm Up和排队等待三种，流控效果是指请求达到流控阈值时应该采取的措施，
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1、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。
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2、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。
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3、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
流控效果：1、快速失败是QPS超过阈值时，拒绝新的请求。2、warm up是QPS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。3、排队等待是请求会进入队列，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。
熔断的基本使用
断路器模式，在具体应用中断路器有Hystrix和Sentinel
状态机包括三个状态
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closed关闭状态，断路器放行所有请求，并开始统计异常比例、慢请求比例。超过阈值则切换到open状态
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open打开状态，服务调用被熔断，访问被熔断服务的请求会被拒绝，快速失败，直接走降级逻辑。Open状态5秒后会进入half-open状态
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half-open半开状态，放行一次请求，根据执行结果来判断接下来的操作。请求成功则切换到closed状态；请求失败则切换到open状态
可以使用Sentinel-dashboard配置熔断规则
Sentinel提供的熔断策略有3种：慢调用RT比例、异常比例、异常个数
@RestController
public class HelloController {
@Value("${spring.application.name}")
private String appName;
@SentinelResource(value = "hello", blockHandler = "handleError",
fallback = "handleException") //可以在控制器中，也可以在业务实现类的方法上
@RequestMapping("/hello")
public String sayHello(String name) {
if(!StringUtils.hasText(name)) throw new
IllegalArgumentException("名称不能为空!");
return String.format("[%s] said: hello %s!", appName, name);
}
public String handleError(String name, BlockException ex) { //流控降级处理
ex.printStackTrace();
return "error!"; }
public String handleException(String name,Throwable t) { //异常降级处理
return "参数错误!"; }
}
熔断降级处理
熔断降级设计理念，在限制的手段上，Sentinel 和 Hystrix 采取了完全不一样的方法。
Hystrix 通过线程池隔离的方式，来对依赖资源进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成本，过多的线程池导致线程数目过多，还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。
Sentinel 对这个问题采取了两种手段:
1、通过并发线程数进行限制。和资源池隔离的方法不同，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。这样不但没有线程切换的损耗，也不需要您预先分配线程池的大小。
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。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-640943.html
2、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。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-640943.html
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