网站建设深圳给源码/百度收录入口在哪里

Review

• 解决了服务拆分之后的服务治理问题：Nacos解决了服务治理问题
• OpenFeign解决了服务之间的远程调用问题
• 网关与前端进行交互，基于网关的过滤器解决了登录校验的问题 

流量控制：避免因为突发流量而导致的服务宕机。

隔离和降级：避免微服务出现雪崩

避免非法的请求进入微服务当中

避免因为服务的重启而导致这些规则的丢失

1. 初始Sentinel

1.1 雪崩问题及解决方案

1.1.1 雪崩问题

微服务中，服务间调用关系错综复杂，一个微服务往往依赖于其它多个微服务。

如图，服务消费者调用服务提供者，如果服务提供者发生了故障，由于当前服务消费者应用的部分业务依赖于服务提供者，导致服务消费者的业务请求会被阻塞，因为服务消费者要等待服务提供者结果的返回，请求被阻塞，用户自然不会得到响应，Tomcat的这个线程也不会释放，因为阻塞它就不会释放Tomcat的连接，于是越来越多的用户请求到来，越来越多的线程会被阻塞，由于Tomcat服务器支持的线程和并发数有限，业务请求一直被阻塞，会导致服务器资源耗尽，从而导致其它业务请求请求不进来，导致当前服务也故障不可用了，形成级联失败，雪崩就发生了 => 一个服务故障导致依赖于它的服务最终也出现故障了，导致依赖于它的服务最终被拖垮

在微服务架构中，服务与服务之间会通过远程调用的方式进行通信，一旦微服务调用链路中的某个服务发生故障或某个资源出现不稳定，例如，表现为timeout - 业务接口超时响应，业务接口响应时间过长，会导致其依赖服务也会发生故障，此时就会发生故障的蔓延，引起整个链路中的所有微服务都不可用，也就是引起整个链路中的所有微服务都无法访问的情况，最终导致系统瘫痪，这就是服务雪崩问题或者叫级联失败问题。 

• 在微服务里面，雪崩问题是一个必须要解决的问题。

微服务保护 

• 保证服务运行的健壮性，避免级联失败导致的雪崩问题，就属于微服务保护。 

服务保护方案或容错保护措施 

• 服务降级、服务熔断、流量控制（请求限流）、线程池隔离等

这些方案或多或少都会导致服务的体验上略有下降，比如

• 请求限流：降低了并发上限；
• 线程池隔离：降低了可用资源的数量；
• 服务熔断：降低了服务的完整度，部分服务变得不可用或弱可用。

但通过这些方案，服务的健壮性得到了提升。 

容错保护就是当某个服务发生故障时，通过断路器的监控，给调用返回一个错误响应，而不是长时间的等待，这样就不会使得调用方由于长时间得不到响应而占用线程，从而防止故障的蔓延。

解决雪崩问题的常见方式有四种：应对服务雪崩的一种微服务链路保护机制

• 前面三种是已经有服务故障了，我该怎么样去避免这个故障传递到其它服务而引起雪崩（3解决 + 1预防）： 

如何避免因服务故障而引起的雪崩问题？ 

超时处理：

• 调用业务时设定超时时间（给业务设定超时时间），如果请求超过一定时间没有响应就释放该请求，直接返回错误信息，而不会让请求无休止等待，这样就不会导致一直占用Tomcat资源，可以在一定程序上缓解雪崩问题{缓解雪崩问题而不是100%解决雪崩问题，因为如果说释放请求的速度没有进入请求的速度快，那么终有一天服务器端的资源还是有可能会被耗尽}

舱壁模式（线程隔离）

• 限定每个业务接口能使用的线程数（说白了就是给每个业务接口都分配一个独立的线程池），这个时候每个业务能够使用的线程资源是有限的（同时也限制了每个业务请求处理的并发量），这样就可以避免耗尽整个Tomcat的资源（因为一个业务一旦出现故障，它最多是把整个线程池内的资源耗尽，而不会导致整个Tomcat的资源被耗尽），因此也叫线程隔离。 
• 这种模式它确实解决了雪崩问题，但是从资源上来讲会造成一定的浪费，比如服务提供者真的宕机了，但服务消费者每次还来去请求访问它，明明知道它挂了，还要去尝试访问，而且还要占用我一定的线程数，这显然是一种浪费。

 

断路器模式或熔断降级(模式)：比较推荐的一种解决方案

• 由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，会认为该服务由导致雪崩的风险，会拦截访问该业务的一切请求，形成熔断，让请求快速失败，资源快速释放，避免影响到其它的资源，从而避免最终雪崩问题的发生，该模式不会存在资源浪费的情况，因为如果知道服务出现故障了，就不让请求再去访问该服务了  =>  类似于电路里面的保险丝儿。   
• 当检测到服务恢复正常响应以后，我们再去放行访问该业务的请求。 
• 熔断降级模式是解决雪崩问题里面比较好的一种方案。

 

如何避免因瞬间高并发流量而导致的服务故障？ 

限流 - 流量控制：

• 当系统负载较高时，如果持续让请求进入，可能会导致系统崩溃，无法响应。
• 限制业务访问的QPS（每秒查询率，每秒的响应请求数，每秒钟处理请求的数量），限制接口访问的并发流量，避免服务因流量的激增或突增而出现故障， 避免因为突发流量而导致的服务宕机。
• 使用Sentinel（限流器）实现限流：Sentinel它可以按照服务所能够承受的一个频率去释放请求，当流量激增的时候，控制流量通过的速率，把雪崩问题扼杀在了摇篮当中。总结：流量控制是预防雪崩，避免出现雪崩问题！

思考：那我就只用流量控制不就可以从根源上避免出现雪崩问题了吗？其它三种我不用不就行了。。。 

• 因为高并发引起的服务故障只是故障的原因之一，往往服务还会因为其它问题而出现故障，比如因为网络问题或者是Full GC引起的假死问题，这些问题都会引起服务故障，这个时候就要用到其它三种解决方案了。 

总结：

• 限流是对服务的保护，避免因突增的高并发流量而导致服务故障，进而避免雪崩，是一种预防措施。
• 而超时处理、线程隔离（舱壁模式）、熔断降级（断路器模式）是在部分服务故障时，将故障控制在一定范围，避免雪崩，是一种补救措施。 

1.2 服务保护框架或技术对比 - 容错保护技术选型对比

在SpringCloud当中支持多种服务保护技术：

• Netfix Hystrix：https://github.com/Netflix/Hystrix
• Sentinel：https://github.com/alibaba/Sentinel
• Resilience4J：https://github.com/resilience4j/resilience4j

Hystrix和Sentinel都是非常成熟可靠的服务保护工具，早期比较流行的是Hystrix框架，但目前国内使用最广泛的还是阿里巴巴的Sentinel服务保护框架（是Spring Cloud Alibaba的组件之一），这里我们做下对比： 

关于Hystrix和Sentinel的对比，在Sentinel的官网上有一篇文章写的很详细： 

sentinel-vs-hystrix | Sentinelsentinel-vs-hystrixhttps://sentinelguard.io/zh-cn/blog/sentinel-vs-hystrix.html

技术选型：Sentinel vs Hystrix本文将从多个角度对 Sentinel 和 Hystrix 进行对比，希望在面临技术选型的时候，对各位开发者能有所帮助。https://mp.weixin.qq.com/s/D8RKfnzofM-br_y4fTLIaA

1. 开源和维护

• 首先两者都是开源，Hystrix是Netflix开源的项目，而Sentinel是阿里巴巴开源的项目；
• 但Hystrix已经停止维护，Spring Cloud在已经发布的项目中已经移除了对Hystrix的支持，而Sentinel在阿里巴巴内部广泛使用，阿里团队一直在迭代更新，并且有着活跃的社区支持。
• Hystrix适用于Java语言的微服务架构，而Sentinel则支持多种语言和多种类型的应用架构，包括微服务、API网关、消息队列等

2. 隔离设计上的对比

Sentinel底层是基于信号量来实现资源隔离，而Hystrix提供两种隔离策略，Hystrix支持线程池隔离或信号量隔离，但默认情况下都是使用线程池隔离来实现资源隔离。

线程池隔离模式下需要配置线程池对应的参数，信号量隔离模式下需要配置最大并发数。

• 线程池隔离：在一个业务请求进入Tomcat以后，它会给每一个被隔离的业务创建一个独立的线程池，Hystrix也一样，Hystrix的线程池隔离针对不同的资源分别创建不同的线程池，这样，不同的服务调用都发生在不同的线程池中，在线程池阻塞情况时可以快速失败，线程池隔离的好处是隔离度比较高，资源和资源之间做到了最彻底的隔离，可以针对某个资源的线程池去进行处理而不影响其它资源，但是代价就是线程上下文切换的overhead比较大，线程上下文切换会有非常大的损耗，增加了线程切换的成本，特别是对低延时的调用有比较大的影响。另外，还需要预先给各个资源做线程池大小的分配，实际情况下，线程池隔离并没有带来非常多的好处，最直接的影响，就是会让机器资源碎片化。
• Hystrix的信号量隔离限制对某个资源调用的并发数，这样的隔离非常轻量级，仅限制对某个资源调用的并发数，而不是显式的去创建线程池（也就意味着不会去创建新的线程，这样就减少了线程的创建），所以overhead比较小，但是效果不错，但缺点是无法对慢调用自动进行降级，只能等待客户端自己超时，因此仍然可能会出现级联阻塞的情况。
• 而Sentinel可以通过并发线程数模式的流量控制来提供信号量隔离的功能，并且结合基于响应时间的熔断降级模式，可以在不稳定资源的平均响应时间比较高的时候自动降级，防止过多的慢调用占满并发数，影响整个系统。

3. 熔断降级的对比：熔断降级的策略不同

• Sentinel和Hystrix的熔断降级功能本质上都是基于熔断器或断路器模式；

Sentinel和Hystrix都支持基于失败比率（异常比率）的熔断降级，在调用达到一定量级并且失败比率达到设定的阈值时自动进行熔断，此时所有对该资源的调用都会被block，直到过了指定的时间窗口后才启发性的恢复；

• 而且Sentinel还支持基于平均响应时间的熔断降级，可以在服务响应时间持续飙高的时候自动熔断，拒绝掉更多的请求，直到一段时间后才恢复，这样可以防止调用非常慢，也就是防止慢调用造成级联阻塞的情况。

4. Sentinel特性

• Hystrix主要提供了服务降级、服务熔断、线程隔离等功能，而Sentinel除了提供上述功能之外，还提供了实时监控、流量控制、热点参数限流、系统自适应负载保护等功能。
• 另外Sentinel的很多配置都能够动态推送到Sentinel客户端进行更新无需重启（热更新），而Hystrix部分配置需要重启才能更新

1. 轻量级、高性能

• Sentinel非常轻量级，其核心sentinel-core没有任何多余依赖，打包后只有不到200KB，非常轻量级，同时Sentinel非常高性能，引入Sentinel带来的性能损耗非常小，只有在业务单机量级超过25wQPS的时候才会有一些显著的影响，单机QPS不太大的时候损耗几乎可以忽略不计。

2. 流量控制

• Sentinel可以针对不同的调用关系，以不同的运行指标（如QPS、并发调用数、系统负载）为基准，对系统资源的调用进行流量控制，将随机的请求调整成合适的形状。

Sentinel支持多样化的流量整形策略，在QPS过高时可以自动将流量调整成合适的形状，常用的有：

• 直接拒绝模式：即超出的请求直接拒绝。
• 慢启动预热模式：当流量激增的时候，控制流量通过的速率，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。
• 匀速器模式：利用Leaky Bucket漏桶算法实现的匀速模式，严格控制了请求通过的时间间隔，同时推积的请求将会排队，超过超时时长的请求直接被拒绝。

Sentinel还支持调用关系的限流，包括基于调用方限流、基于调用链入口限流、关联流量限流等，依托于Sentinel强大的调用链路统计信息，可以提供精准的不同维度的限流。

3. 系统负载保护或系统自适应保护

• 当系统负载较高时，如果仍持续让请求进入，可能会导致系统崩溃，无法响应。
• 在集群环境下，网络负载均衡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汲取也处在一个边缘状态的时候，这个时候增加的流量就会导致这台机器也崩溃，最后导致整个集群不可用，针对这个情况，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。

4. 实时监控和控制面板

• Sentinel控制台（Dashboard）提供了机器发现、配置规则、查看实时监控、查看调用链路信息等功能，使得用户可以非常方便的去查看监控和进行配置。

5. 生态

• Sentinel目前已经针对Servlet、Dubbo、Spring Boot/Spring Cloud、gRPC等进行了适配，用户只需引入相应引来并进行简单配置即可非常的方便的享受Sentinel的高可用流量防护能力。

1.3.Sentinel介绍和安装

1.3.1.初识Sentinel

• Sentinel阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件，是阿里巴巴开源的一款服务保护框架，目前已经加入SpringCloudAlibaba中，阿里开源的流量防卫兵Sentinel。
• 官网地址：home | Sentinel        

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要，Sentinel是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量路由、流量控制、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。

Sentinel 具有以下特征：

1. 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）、预热、消息队列削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。
2. 完备可视化的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中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。
3. 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。您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。
4. 多样化的流量控制：资源粒度、调用关系、指标类型等多维度的流量控制
5. 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的熔断降级

什么是熔断降级？

• 除了流量控制以外，降低调用链路中的不稳定资源也是Sentinel的使命之一。
• 由于调用关系的复杂性，如果调用链路中的某个资源出现了不稳定，最终会导致请求发生积压。

Sentinel和Hystrix的原则是一致的：当调用链路中的某个资源出现不稳定，例如，表现为 timeout，异常比例升高的时候，则对这个资源的调用进行限制，并让请求快速失败，避免影响到其它的资源，最终产生雪崩的效果。 

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。

Sentinel对这个问题采取了两种手段：

• 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，这样不但没用线程切换的损耗，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。

当线程池阻塞时，你其它所有请求打进来也会被阻塞，除非当线程池能够处理新请求了，那你此时被阻塞的线程就要被唤醒，这个时候就会有线程上下文的切换开销；

而控制线程并发数就是你一旦达到我这个线程上限的阈值，你还来请求，我就直接给你拒绝掉，这样也就不存在什么阻塞了，自然不会有线程上下文切换的开销。 

• 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。

1.3.2 安装Sentinel控制台

官网详情： 

dashboard | Sentinel 

Sentinel官方提供了UI控制台，方便我们对系统做限流设置，其实就是下载一个jar包。

1. 将其拷贝到一个你能记住的非中文、不包含特殊字符的目录下，重命名为sentinel-dashboard，然后运行命令：

java -jar sentinel-dashboard.jar

2. jar包运行完成以后它底层其实就是一个基于Spring Boot的Web应用，然后访问：localhost:8080 即可看到控制台页面，默认的账户和密码都是sentinel 

 

注意：Sentinel控制台目前仅支持单机部署，启动Sentinel控制台需要JDK版本为1.8及以上版本。 

登录后，即可看到控制台，但是登录后，我们发现一片空白，什么都没有：

默认会监控sentinel-dashboard服务本身。。。。。

• 这是因为我们还没有让微服务去和Sentinel去做整合，因此我们在控制台看不到任何信息。 

1.4 微服务整合Sentinel 

• 要使用Sentinel肯定要结合微服务。 

我们在微服务模块中整合Sentinel，并且连接sentinel-dashboard控制台，步骤如下：

1. 引入Sentinel依赖

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

2. 配置Sentinel的控制台地址，修改application.yaml文件，添加下面内容：

spring:cloud: sentinel:transport:dashboard: localhost:8080

3. 重启微服务，访问微服务的任意端点，触发sentinel监控 

什么是端点呢？

• Spring MVC的任意一个Controller接口都是一个端点。