微服务保护(Sentinel)

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前言

雪崩问题

微服务调用链路中的某个服务故障,引起整个链路中的所有微服务都不可用,这就是雪崩。也就是级联失败

解决雪崩问题

  1. 超时处理 : 设定超时时间,请求超过一定时间没有响应就返回错误信息,不会无休止地等待。
  2. 舱壁模式 : 限定每个业务能使用的线程数,避免耗尽整个tomcat的资源,因此也叫线程隔离。它是通过划分tomcat的资源,划分tomcat的线程,让每个业务最多使用n个线程,进而提高tomcat的容灾能力。但是这种模式会导致一定的资源浪费
  3. 熔断降级 :有断路器统计业务执行的异常比例,如果超出阈值则会熔断该业务,拦截访问该业务的一切请求。请求失败占比达到阈值后,这个时候会出现熔断,此后服务A向服务D不能发送请求,请求直接在服务A给拦截。
  4. 流量控制:限制业务访问的QPS,避免服务因为流量的突增而故障。这种是从预防层面来解决雪崩问题。Sentinel可以根据服务所能接收的访问频率,向服务发送请求,避免服务出现故障,就不会出现故障转移,也就避免了雪崩问题。也就是将大量的请求一点点的发送给服务,从而预防了雪崩问题。

服务保护技术对比

微服务保护(Sentinel),Spring Cloud,微服务,sentinel,java因此综合考虑我们这里讲解和使用Sentinel

一、Sentinel简介

官网地址:https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html
各种使用介绍文档:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki

  • Sentinel是阿里开源的一套服务保护框架,它主要通过对流量的控制、熔断降级等操作来保护服务的稳定性。它以流量为切入点,从多个维度帮助开发者保障微服务的稳定性,包括流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护和热点流量防护等。

  • 它的主要目标是帮助开发者保护和控制分布式系统中的服务,以防止出现服务雪崩、过载、延迟和其他潜在的故障。

  • 总的来说,Sentinel是一种功能强大的服务保护框架,可以帮助开发者提高微服务的稳定性和可靠性。
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二、Sentinel安装

2.1 本地安装

可以前往Githubhttps://github.com/alibaba/Sentinel/releases,进入该页面
微服务保护(Sentinel),Spring Cloud,微服务,sentinel,java选择需要的版本进行下载
微服务保护(Sentinel),Spring Cloud,微服务,sentinel,java拷贝到非中文目录,运行即可

java -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar

微服务保护(Sentinel),Spring Cloud,微服务,sentinel,java默认访问 http://localhost:8080/ 账号密码都为:sentinel

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微服务保护(Sentinel),Spring Cloud,微服务,sentinel,java如果修改Sentinel的默认端口,账户,密码....可以通过下列配置
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java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar -Dserver.port=8858

2.2 Docker安装

如果时云服务器,记得开放端口
拉取镜像:

docker pull bladex/sentinel-dashboard

运行镜像:

docker run --name sentinel -d -p 8858:8858 -d bladex/sentinel-dashboard

访问dashboard 地址:http://localhost:8858 账号密码都为:sentinel

三、使用步骤

3.1 引入Sentinel依赖

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

3.2 yml配置

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080   #根据自己的扣扣进行配置,未改变默认8080

3.3 启动服务报错记录

可能会产生如下错误
找不到该BeanSentinelFeignClientProperties

Caused by: org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name 'reactiveConfigureRulesCustomizer' defined in class path resource [com/alibaba/cloud/circuitbreaker/sentinel/feign/SentinelFeignClientAutoConfiguration$ReactiveSentinelCustomizerConfiguration.class]: Unsatisfied dependency expressed through method 'reactiveConfigureRulesCustomizer' parameter 0; nested exception is org.springframework.beans.factory.NoSuchBeanDefinitionException: No qualifying bean of type 'com.alibaba.cloud.circuitbreaker.sentinel.feign.SentinelFeignClientProperties' available: expected at least 1 bean which qualifies as autowire candidate. Dependency annotations: {}
	at org.springframework.beans.factory.support.ConstructorResolver.createArgumentArray(ConstructorResolver.java:800)
	at org.springframework.beans.factory.support.ConstructorResolver.instantiateUsingFactoryMethod(ConstructorResolver.java:541)
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.instantiateUsingFactoryMethod(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:1352)
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.createBeanInstance(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:1195)
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.doCreateBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:582)
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.createBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:542)
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.lambda$doGetBean$0(AbstractBeanFactory.java:335)
	at org.springframework.beans.factory.support.DefaultSingletonBeanRegistry.getSingleton(DefaultSingletonBeanRegistry.java:234)
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.doGetBean(AbstractBeanFactory.java:333)
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.getBean(AbstractBeanFactory.java:208)
	at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.preInstantiateSingletons(DefaultListableBeanFactory.java:953)
	at org.springframework.context.support.AbstractApplicationContext.finishBeanFactoryInitialization(AbstractApplicationContext.java:918)
	at org.springframework.context.support.AbstractApplicationContext.refresh(AbstractApplicationContext.java:583)
	at org.springframework.boot.web.servlet.context.ServletWebServerApplicationContext.refresh(ServletWebServerApplicationContext.java:145)
	at org.springframework.boot.SpringApplication.refresh(SpringApplication.java:732)
	at org.springframework.boot.SpringApplication.refreshContext(SpringApplication.java:414)
	at org.springframework.boot.SpringApplication.run(SpringApplication.java:302)
	at org.springframework.boot.SpringApplication.run(SpringApplication.java:1303)
	at org.springframework.boot.SpringApplication.run(SpringApplication.java:1292)
	at com.ProviderApplication.main(ProviderApplication.java:22)
Caused by: org.springframework.beans.factory.NoSuchBeanDefinitionException: No qualifying bean of type 'com.alibaba.cloud.circuitbreaker.sentinel.feign.SentinelFeignClientProperties' available: expected at least 1 bean which qualifies as autowire candidate. Dependency annotations: {}
	at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.raiseNoMatchingBeanFound(DefaultListableBeanFactory.java:1799)
	at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.doResolveDependency(DefaultListableBeanFactory.java:1355)
	at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.resolveDependency(DefaultListableBeanFactory.java:1309)
	at org.springframework.beans.factory.support.ConstructorResolver.resolveAutowiredArgument(ConstructorResolver.java:887)
	at org.springframework.beans.factory.support.ConstructorResolver.createArgumentArray(ConstructorResolver.java:791)
	... 19 more

3.4 解决方案

微服务保护(Sentinel),Spring Cloud,微服务,sentinel,java报错是因为没有找到SentinelFeignClientProperties , 因为该配置类会使SentinelFeignClientProperties注入spring容器,但是该类生效的条件是@ConditionalOnClass({ Feign.class, FeignClientFactoryBean.class })有feign的支持,所以引入如下依赖

加入Fegin的依赖后启动正常

    <!-- 加入fegin的依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    </dependency>

3.5 启动访问该服务任意节点,出发Sentinel监控

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此时发现服务被检测到,但实时监控为空白
查看Sentinel容器日志

docker logs -f sentinel

终端程序在运行中,并一直出现连接超时的错误级别日志

2023-09-25 07:56:56.107 ERROR 1 — [pool-2-thread-1] c.a.c.s.dashboard.metric.MetricFetcher : Failed to fetch metric from http://192.168.1.239:8719/metric?startTime=1695628477000&endTime=1695628483000&refetch=false> (ConnectionException: Connection timed out)

显然,本地可以访问sentinel,但是sentinel访问本地访问不通,导致的空白
这个192.168.1.239的ip是本地的ip,而Sentinel的服务是放在docker里,所以访问不了

解决方案如下:

  1. sentinel 必须跟微服务处在同一个局域网中,也就是同时存在于本地或服务器中。

我的项目在本地,Sentinel在服务器中,找了很多方法(改了很多配置)要不就是控制台能显示,但是controller的资源显示不出来,
望各位有好的办法,评论或私信我,感谢😃

这里我先通过本地进行启动,处于同一个局域网

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正常显示,并且资源也显示出来了😁

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四、限流规则

4.1 簇点链路

  • 项目内的调用链路,链路中被监控的每个接口就是一个 资源默认情况下sentinel会监控SpringMVC的每一个端点(Endpoint),因此SpringMVC的每一个端点(Endpoint)就是调用链路中的一个资源。
  • 流控、熔断等都是针对簇点链路中的资源来设置的。

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4.2 流控模式

4.2.1 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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4.2.2 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。(满足下面条件:两个有竞争关系的资源;一个优先级较高,一个优先级较低[限流])

场景:查询和修改操作会争抢数据库锁,产生竞争,优先更新业务,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
微服务保护(Sentinel),Spring Cloud,微服务,sentinel,java在那个进行设置呢,我们明白一点,那个资源限流在那个设置
当/consumer/update资源访问量,出发阈值时,就会对/consumer/{orderId}资源限流,避免影响更新业务
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4.2.3 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。(有查询订单和新增订单业务,两者都需要查询品牌。触发阈值时,针对从查询订单进入到查询品牌的请求设置限流)
都调用了service层的 consumerService.getBrand();查询品牌方法

    @GetMapping("query")
    public String queryOrder(){
        consumerService.getBrand();
        System.out.println("查询订单");
        return "查询成功";
    }

    @GetMapping("save")
    public String savebOrder(){
        consumerService.getBrand();
        System.out.println("新增订单");
        return "新增成功";
    }

默认controller资源被监控,service层资源没有被监控添加注解@SentinelResource

    @SentinelResource("brands")
    public String getBrand() {
        System.out.println("查询品牌");
        return "获取品牌";
    }

Sentinel默认会将Controller方法做context整合,导致链路模式的流控失效,需要配置yml,

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

微服务保护(Sentinel),Spring Cloud,微服务,sentinel,java 这两个brands都是一个资源,因此点击那个都可以

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4.3 流控效果

4.3.1 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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4.3.2 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,可以避免冷启动时高并发导致的服务宕机

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4.3.3 排队等待

请求会进入队列,按照阈值允许的时间间隔一次执行请求,如果请求预期等待市场大于超时时间,直接拒绝

例如:Qps=5, 则1秒5个请求,那么200ms则处理一个请求,timeout=2000,意味着预期等待超过2000ms的请求会被拒绝,并抛出异常

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4.4 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。

**热点参数限流对默认的SpringMVC资源无效。**添加@SentinelResource注解

    @GetMapping("{orderId}")
    @SentinelResource("hot")  //热点参数限流对默认的mvc资源无效,所以添加注解
    public Order queryOrder(@PathVariable("orderId") Long orderId) {
        // 根据id查询订单并返回
        return consumerService.queryOrderById(orderId);
    }

通过代码可以看到,接口参数只有一个, Long orderId所以堆hot这个资源的0号索引,也就是第一个参数做统计,每1秒相同参数的请求不超过5.高级配置中,配置例外的参数值阈值,


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`

五、隔离和降级

虽然限流可以尽量避免因高并发而引起的服务故障,但服务还会因为其它原因而故障。而要将这些故障控制在一定范围,避免雪崩,就要靠线程隔离(舱壁模式)和熔断降级手段了。不管是线程隔离还是熔断降级,都是对客户端(调用方)的保护。

5.1 Feign整合Sentinel

SpringCloud中,微服务调用都是通过Feign来实现的,因此做客户端保护必须整合Feign和Sentinel。

  1. 开启Feign的Sentinel功能
   feign:
     sentinel: 
       enabled: true   # 开启Feign的Sentinel功能

2.给FeignClient编写失败后的降级逻辑

  • FallbackClass,无法对远程调用的异常做处理
  • FallbackFactory,可以对远程调用的异常做处理,我们使用这种
    @Slf4j
    @Component
    public class ProviderFallackFactory implements FallbackFactory<ProviderServeClient> {
        @Override
        public ProviderServeClient create(Throwable throwable) {
            //创建client接口实现类,实现其中方法,编写失败逻辑处理
            return new ProviderServeClient() {
                @Override
                public User queryById(Long id) {
                    log.error("查询失败:{}",throwable);
                    return new User();
                }
            };
        }
    }
    
  1. 将FallbackFactory配置到FeignClient

    @FeignClient(value = "provider-server",fallbackFactory = ProviderFallackFactory.class)
    public interface ProviderServeClient {
    
        @GetMapping("/provider/{id}")
        User queryById(@PathVariable("id") Long id);
    
    }
    

测试
提供者中报错,但是进行降级,查询用户结果返回空对象,不影响服务消费者的正常执行
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5.2 线程隔离

线程隔离有两种方式实现:

优点 缺点 场景
信号量隔离-Sentinel默认 轻量级,无额外开销 不支持主动超时 不支持异步调用 高频调用高扇出
线程池隔离 支持主动超时支持异步调用 线程的额外开销比较大 低扇出
  • 信号量隔离的特点:基于计数器模式,简单,开销小。
  • 线程池隔离的特点:基于线程池模式,有额外开销,但隔离控制更强。

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  • QPS: 就是每秒的请求数,
  • 线程数: 是该资源能使用的tomcat线程数的最大值,也就是通过限制线程数量,实现仓壁模式

5.3 熔断和降级

熔断降级是解决雪崩问题的重要手段。其思路是由断路器统计服务调用的异常比例、慢请求比例,如果超出阈值则会熔断该服务。即拦截访问该服务的一切请求;而当服务恢复时,断路器会放行访问该服务的请求。
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5.3.1 慢调用

业务的响应时长(RT)大于指定时长的请求认定为慢调用请求。在指定时间内,如果请求数量超过设定的最小数量,慢调用比例大于设定的阈值,则触发熔断。

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表示:RT超过500ms的调用为慢调用,统计最近10000ms内的请求,如果请求量超过10次,并且慢调用比例不低于0.5,则处罚熔断,熔断时长为5秒.如果进入half-open状态,放行一次请求做测试.

5.3.2 异常比例或异常数

统计指定时间内的调用,如果调用次数超过指定请求数,并且出现异常的比例达到设定的比例阈值(或超过指定异常数),则触发熔断。

微服务保护(Sentinel),Spring Cloud,微服务,sentinel,java统计1000ms内的请求,如果请求量超过10测,并且异常比例不低于0.5,则触发熔断,熔断时长为5s,然后进入half-open状态,放行一次请求做测试

六、授权规则

授权规则可以对调用方的来源做控制,有白名单和黑名单两种方式。
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  • 白名单:来源(origin)在白名单内的调用者允许访问。
  • 黑名单:来源(origin)在黑名单内的调用者不允许访问。

微服务保护(Sentinel),Spring Cloud,微服务,sentinel,javaSentinel是通过RequestOriginParserparseOrigin接口来获取请求来源的

这里我们获取请求头origin的值如果和我们设置的授权规则中的流控应用字符串一致,则允许访问

我们给网关添加配置,使从网关过来的请求都有该请求头,而从其他地方访问的则会被拦截

@Component
public class HeaderOriginparser implements RequestOriginParser {

    /**
     * Sentinel是通过这个接口来获取请求的来源的
     */
    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest request) {
        String origin = request.getHeader("origin");
        if (StrUtil.isBlank(origin)) {
            return "blank";
        }
        return origin;
    }
}

网关的yml配置

spring:
  cloud:
    gateway:
      default-filters:
        - AddRequestHeader=origin,gateway  # 添加名为origin的请求头,值为gateway

未走网关如下
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七、自定义异常

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限流,降级,授权拦截时都会抛出该异常,异常不够精确 如果要自定义异常时的返回结果,需要实现BlockExceptionHandler接口。

异常 说明
FlowException 限流异常
ParamFlowException 热点参数限流的异常
DegradeException 降级异常
AuthorityException 授权规则异常
SystemBlockException 系统规则异常

参考如下

@Component
public class SentinelExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
        
        String msg = "未知异常";
        int status = 429;

        if (e instanceof FlowException) {
            msg = "请求被限流了";
        } else if (e instanceof ParamFlowException) {
            msg = "请求被热点参数限流";
        } else if (e instanceof DegradeException) {
            msg = "请求被降级了";
        } else if (e instanceof AuthorityException) {
            msg = "没有权限访问";
            status = 401;
        }

        response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
        response.setStatus(status);
        response.getWriter().println("{\"msg\": " + msg + ", \"status\": " + status + "}");
    }
}

这样就清晰很多了
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