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Spring Cloud Alibaba全家桶(六)——微服务组件Sentinel介绍与使用

前言

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本文小新为大家带来 微服务组件Sentinel介绍与使用 相关知识,具体内容包括分布式系统存在的问题分布式系统问题的解决方案Sentinel介绍Sentinel快速开始(包括:API实现Sentinel资源保护@SentinelResource注解实现资源保护),Sentinel控制台Spring Cloud Alibaba整合Sentinel 等进行详尽介绍~

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↩️本文上接:Spring Cloud Alibaba全家桶(五)——微服务组件Nacos配置中心


目录

微服务组件Sentinel介绍与使用

  • 前言
  • 目录
  • 一、分布式系统存在的问题
  • 二、分布式系统问题的解决方案
  • 三、Sentinel介绍
  • 四、Sentinel快速开始
    • 1️⃣API实现Sentinel资源保护
    • 2️⃣@SentinelResource注解实现资源保护
  • 五、Sentinel控制台
  • 六、Spring Cloud Alibaba整合Sentinel
  • 后记

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一、分布式系统存在的问题

分布式系统可能会遇到的问题:服务的可用性问题
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服务的可用性场景:在一个高度服务化的系统中,我们实现的一个业务逻辑通常会依赖多个服务, 如图所示:

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如果其中的下单服务不可用,就会出现线程池里所有线程都因等待响应而被阻塞,从而造成整个服务链路不可用,进而导致整个系统的服务雪崩,如图所示:

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服务雪崩效应:因服务提供者的不可用导致服务调用者的不可用,并将不可用逐渐放大的过程,就叫服务雪崩效应导致服务不可用的原因:

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在服务提供者不可用的时候,会出现大量重试的情况:用户重试、代码逻辑重试,这些重试 终导致:进一步加大请求流量。所以归根结底导致雪崩效应的 根本原因是:大量请求线程同步等待造成的资源耗尽。当服务调用者使用同步调用时, 会产生大量的等待线程占用系统资源。一旦线程资源被耗尽,服务调用者提供的服务也将处于不可用状态, 于是服务雪崩效应产生了。

二、分布式系统问题的解决方案

解决问题的关键就是提高系统的稳定性、恢复性。

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常见的容错机制:

  • 超时机制
    在不做任何处理的情况下,服务提供者不可用会导致消费者请求线程强制等待,而造成系统资源耗尽。加入超时机制,一旦超时,就释放资源。由于释放资源速度较快,一定程度上可以抑制资源耗尽的问题。

  • 服务限流
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  • 隔离

原理:用户的请求将不再直接访问服务,而是通过线程池中的空闲线程来访问服务,如果线程池已满,则会进行降级处理,用户的请求不会被阻塞,至少可以看到一个执行结果(例如返回友好的提示信息),而不是无休止的等待或者看到系统崩溃。

隔离前:

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隔离后:

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信号隔离:信号隔离也可以用于限制并发访问,防止阻塞扩散, 与线程隔离 大不同在于执行依赖代码的线程依然是请求线程(该线程需要通过信号申请, 如果客户端是可信的且可以快速返回,可以使用信号隔离替换线程隔离,降低开销。信号量的大小可以动态调整, 线程池大小不可以。

  • 服务熔断

远程服务不稳定或网络抖动时暂时关闭,就叫服务熔断。

现实世界的断路器大家肯定都很了解,断路器实时监控电路的情况,如果发现电路电流异常,就会跳闸,从而防止电路被烧毁。

软件世界的断路器可以这样理解:实时监测应用,如果发现在一定时间内失败次数/失败率达到一定阈值,就“跳闸”,断路器打开——此时,请求直接返回,而不去调用原本调用的逻辑。跳闸一段时间后(例如10秒),断路器会进入半开状态,这是一个瞬间态,此时允许一次请求调用该调的逻辑,如果成功,则断路器关闭,应用正常调用;如果调用依然不成功,断路器继续回到打开状态,过段时间再进入半开状态尝试——通过”跳闸“,应用可以保护自己,而且避免浪费资源;而通过半开的设计,可实现应用的“自我修复“。

所以,同样的道理,当依赖的服务有大量超时时,在让新的请求去访问根本没有意义,只会无畏的消耗现有资源。比如我们设置了超时时间为1s,如果短时间内有大量请求在1s内都得不到响应,就意味着这个服务出现了异常,此时就没有必要再让其他的请求去访问这个依赖了,这个时候就应该使用断路器避免资源浪费。

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服务降级有服务熔断,必然要有服务降级。

所谓降级,就是当某个服务熔断之后,服务将不再被调用,此时客户端可以自己准备一个本地的fallback(回退)回调,返回一个缺省值。 例如:(备用接口/缓存/mock数据) 。这样做,虽然服务水平下降,但好歹可用,比直接挂掉要强,当然这也要看适合的业务场景。

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三、Sentinel介绍

Sentinel:——分布式系统的流量防卫兵。

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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 是面向分布式服务架构的流量控制组件,主要以流量为切入点,从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。

源码地址:https://github.com/alibaba/Sentinel

官方文档:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki

Sentinel具有以下特征:

  • 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)、消息削峰填谷、实时熔断下游不可用应用等。
  • 完备的实时监控: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。
  • 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。
  • 完善的 SPI 扩展点:Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展点。您可以通过实现扩展点,快速的定制逻辑。例如定制规则管理、适配数据源等。

阿里云提供了 企业级的 Sentinel 服务,应用高可用服务 AHAS。

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Sentinel和Hystrix对比:
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四、Sentinel快速开始

https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/如何使用

使用 Sentinel 来进行资源保护,主要分为几个步骤:

  • 定义资源
  • 定义规则
  • 检验规则是否生效
Entry entry = null;
// 务必保证 finally 会被执行
try {// 资源名可使用任意有业务语义的字符串,注意数目不能太多(超过 1K),超出几千请作为参数传入而不要直接作为资源名// EntryType 代表流量类型(inbound/outbound),其中系统规则只对 IN 类型的埋点生效entry = SphU.entry("自定义资源名");// 被保护的业务逻辑// do something...
} catch (BlockException ex) {// 资源访问阻止,被限流或被降级// 进行相应的处理操作
} catch (Exception ex) {// 若需要配置降级规则,需要通过这种方式记录业务异常Tracer.traceEntry(ex, entry);
} finally {// 务必保证 exit,务必保证每个 entry 与 exit 配对if (entry != null) {entry.exit();}
}

1️⃣API实现Sentinel资源保护

🍀(1)引入依赖

<dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel‐core</artifactId><version>1.8.0</version>
</dependency>

🍀(2)编写测试逻辑

@RestController 
@slf4j
public class Hellocontroller {private static final String RESOURCE_NAAE = "hello" ;RequestMapping(walue = "/hello")public String hello() {Entry entry = null;try {//资源名可使用任意有业务语义的字符中,比如方法名、接口名或其它可唯一标识的字符串。entry = SphU.entry(RESOURCE_NAME);//被保护的业务逻辑String str = "hello world";log .info("====="+str);return str;} catch (BlockException e1){// 资源访问阻止,被限流或被降级// 进行相应的处理操作log.info("block!");} catch (Exception ex) {// 若需要配置降级规则,需要通过这种方式记录业务异常Tracer.traceEntry(ex, entry);} finally {if(entry != null){entry.exit();}}return null;}/*** 定义流程规则*/  @PostConstructprivate static void initFlowRules() {List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();FlowRule rule = new FlowaRule();// 设置受保护的资源rule.setResource(RESOURCE_NAME);}
}

🍀(3)测试效果

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🍀(4)缺点

  • 业务侵入性很强,需要在controller中写入非业务代码;
  • 配置不灵活,若需要添加新的受保护资源,需要手动添加init方法来添加流控规则。

2️⃣@SentinelResource注解实现资源保护

@SentinelResource 注解用来标识资源是否被限流、降级。

blockHandler: 定义当资源内部发生了BlockException应该进入的方法(捕获的是Sentinel定义的异常)。

fallback: 定义的是资源内部发生了Throwable应该进入的方法。

exceptionsToIgnore:配置fallback可以忽略的异常。

源码入口:com.alibaba.csp.sentinel.annotation.aspectj.SentinelResourceAspect。

🍀(1)引入依赖

<dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel‐annotation‐aspectj</artifactId><version>1.8.0</version>
</dependency>

🍀(2)配置切面支持

@Configuration
public class SentinelAspectConfiguration {@Beanpublic SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() {return new SentinelResourceAspect();}
}

🍀(3)UserController中编写测试逻辑,添加@SentinelResource,并配置blockHandler和fallback

@RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}")
@SentinelResource(value = "findOrderByUserId",fallback = "fallback",fallbackClass = ExceptionUtil.class,blockHandler = "handleException",blockHandlerClass = ExceptionUtil.class)
public R findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {//ribbon实现String url = "http://mall‐order/order/findOrderByUserId/"+id;R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);if(id==4){throw new IllegalArgumentException("非法参数异常");}return result;
}

🍀(4)编写ExceptionUtil,注意如果指定了class,方法必须是static方法

public class ExceptionUtil {public static R fallback(Integer id,Throwable e){return R.error(2,"===被异常降级啦===");}public static R handleException(Integer id, BlockException e){return R.error(2,"===被限流啦===");}
}

🍀(5)流控规则设置可以通过Sentinel dashboard配置

客户端需要引入 Transport 模块来与 Sentinel 控制台进行通信。

<dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel‐transport‐simple‐http</artifactId><version>1.8.0</version>
</dependency>
 ‐Dcsp.sentinel.dashboard.server=consoleIp:port

五、Sentinel控制台

下载控制台 jar 包并在本地启动:可以参见此处文档https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

#启动控制台命令
java ‐jar sentinel‐dashboard‐1.8.0.jar

用户可以通过如下参数进行配置:

  • -Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel 用于指定控制台的登录用户名为 sentinel;
  • -Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 用于指定控制台的登录密码为 123456;如果省略这两个参数,默认用户和密码均为sentinel;
  • -Dserver.servlet.session.timeout=7200 用于指定 Spring Boot 服务端 session 的过期时间,如 7200 表示 7200 秒;60m 表示 60 分钟,默认为 30 分钟;
java ­Dserver.port=8858 ­Dsentinel.dashboard.auth.username=xushu ­Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 ­jar sentineldashboard­1.8.0.jar

为了方便快捷启动可以在桌面创建.bat文件:

java ‐Dserver.port=8858 ‐Dsentinel.dashboard.auth.username=xushu ‐Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 ‐jar D:\server\sentinel‐dashboard‐1.8.0.jar
pause

访问http://localhost:8080/#/login ,默认用户名密码: sentinel/sentinel

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Sentinel 会在客户端首次调用的时候进行初始化,开始向控制台发送心跳包,所以要确保客户端有访问量;

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六、Spring Cloud Alibaba整合Sentinel

🍀(1)引入依赖

<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring‐cloud‐starter‐alibaba‐sentinel</artifactId>
</dependency>

🍀(2)添加yml配置,为微服务设置sentinel控制台地址添加Sentinel后,需要暴露/actuator/sentinel端点,而Springboot默认是没有暴露该端点的,所以需要设置,测试
http://localhost:8800/actuator/sentinel

server:port: 8800spring:application:name: mall‐user‐sentinel‐democloud:nacos:discovery:server‐addr: 127.0.0.1:8848sentinel:transport:# 添加sentinel的控制台地址dashboard: 127.0.0.1:8080# 指定应用与Sentinel控制台交互的端口,应用本地会起一个该端口占用的HttpServer# port: 8719

🍀(3)在sentinel控制台中设置流控规则

  • 资源名: 接口的API
  • 针对来源: 默认是default,当多个微服务都调用这个资源时,可以配置微服务名来对指定的微服务设置阈值
  • 阈值类型: 分为QPS和线程数 假设阈值为10
  • QPS类型: 只得是每秒访问接口的次数>10就进行限流
  • 线程数: 为接受请求该资源分配的线程数>10就进行限流

🍀(4)测试

因为QPS是1,所以1秒内多次访问会出现如下情形:

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访问http://localhost:8800/actuator/sentinel, 可以查看flowRules。

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🍀(5)微服务和Sentinel Dashboard通信原理

Sentinel控制台与微服务端之间,实现了一套服务发现机制,集成了Sentinel的微服务都会将元数据传递给Sentinel控制台,架构图如下所示:

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流控针对privoder 熔断降级,针对consumer。


后记

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Mybatis框架源码笔记(七)之Mybatis中类型转换模块(TypeHandler)解析

1、JDBC的基本操作回顾 这里使用伪代码概括一下流程: 对应数据库版本的驱动包自行下载加载驱动类 (Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"))创建Connection连接: conn DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://数据库IP:port/数据库名称?useUnico…...

论文阅读《Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis》

论文地址&#xff1a;https://arxiv.org/pdf/2202.05263.pdf 复现源码&#xff1a;https://github.com/dvlab-research/BlockNeRFPytorch 概述 Block-NeRF是一种能够表示大规模环境的神经辐射场&#xff08;Neural Radiance Fields&#xff09;的变体&#xff0c;将 NeRF 扩展到…...

【Matlab】如何设置多个y轴

MTALAB提供了创建具有两个y轴的图&#xff0c;通过help yyaxis就能看到详细的使用方式。 但是如果要实现3个及以上y轴的图&#xff0c;就没有现成的公式使用了&#xff0c;如下图所示。 具体代码 % 数据准备 x10:0.01:10; y1sin(x1); x20:0.01:10; y2cos(x2); x30:0.01:10;…...

圆桌(满足客人空座需求,合理安排客人入座圆桌,准备最少的椅子)

CSDN周赛第30期第四题算法解析。 (本文获得CSDN质量评分【91】)【学习的细节是欢悦的历程】Python 官网&#xff1a;https://www.python.org/ Free&#xff1a;大咖免费“圣经”教程《 python 完全自学教程》&#xff0c;不仅仅是基础那么简单…… 地址&#xff1a;https://lq…...

如何入门大数据?

我们首先了解一下大数据到底是什么~ 大数据开发做什么&#xff1f; 大数据开发分两类&#xff0c;编写Hadoop、Spark的应用程序和对大数据处理系统本身进行开发。 大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分…...

如何在Vite项目中使用Lint保证代码质量

通常,大型前端项目都是多人参与的,由于开发者的编码习惯和喜好都不尽相同,为了降低维护成本,提高代码质量,所以需要专门的工具来进行约束,并且可以配合一些自动化工具进行检查,这种专门的工具称为Lint,可能大家接触得最多就是ESLint。 对于实现自动化代码规范检查及修…...

Spark高手之路1—Spark简介

文章目录Spark 概述1. Spark 是什么2. Spark与Hadoop比较2.1 从时间节点上来看2.2 从功能上来看3. Spark Or Hadoop4. Spark4.1 速度快4.2 易用4.3 通用4.4 兼容5. Spark 核心模块5.1 Spark-Core 和 弹性分布式数据集(RDDs)5.2 Spark SQL5.3 Spark Streaming5.4 Spark MLlib5.5…...

社科院与杜兰大学金融管理硕士项目——人生没有太晚的开始,不要过早的放弃

经常听到有人问&#xff0c;“我都快40了&#xff0c;现在学车晚不晚呢”“现在考研晚不晚&#xff1f;”“学画画晚不晚&#xff1f;”提出这些疑问的人&#xff0c;往往存在拖延&#xff0c;想法只停留在想的阶段&#xff0c;从来不去行动。当看到周边行动起来的人开始享受成…...

Spatial-Temporal Graph ODE Networks for Traffic Flow Forecasting

Spatial-Temporal Graph ODE Networks for Traffic Flow Forecasting 摘要 交通流量的复杂性和长范围时空相关性是难点 经典现存的工作&#xff1a; 1.利用浅图神经网络&#xff08;shallow graph convolution networks&#xff09;和 时间提取模块去分别建模空间和时间依赖…...