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谷粒商城二十四Sentinel限流熔断降级

news 文章来源：https://blog.csdn.net/weixin_44431371/article/details/130501172 2024/11/18 16:39:12

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我们在秒杀服务加的以上所有手段都是为了快，除了快之外，我们还需要保证稳定。

我们即使再快也会有一个极限值，现在假设单机下每秒处理一万个单，这已经是超高的处理能力了，秒杀服务上了五台服务器，有三台掉线，但是秒杀请求网关直接放过了10w请求，全部放进来，那剩下的两台服务器就处理不过来，每台服务器的顶峰值是1w，所有的请求都得排队，排着排着就造成了请求的时间累积，时间一长，资源耗尽，服务器就要崩溃了。

所以快保证了以后，我们就需要保证稳定。

如何保证稳定，那就是在我们分布式系统中的限流&熔断&降级，我们无论哪个分布式系统，不管是不是高并发，都要考虑，因为有了这些的保护手段，我们的整个集群就可以达到稳定。

我们以前是用springCloud的hystrix，不更新了，而且支持的功能也是有限的，
在我们的系统里面，我们使用springCloud alibaba的Sentinel，来完成整个系统的限流&熔断&降级。
会把我们整个系统保护的非常稳定，即使百台服务器的大集群，有了Sentinel的保护，上线或者崩溃几台服务器，都会非常的稳定。

限流&熔断&降级

什么是熔断
A 服务调用 B 服务的某个功能，由于网络不稳定问题，或者 B 服务卡机，导致功能时间超长。如果这样子的次数太多。我们就可以直接将 B 断路了（A 不再请求 B 接口），凡是调用 B 的直接返回降级数据，不必等待 B 的超长执行。这样 B 的故障问题，就不会级联影响到 A。

如果没有任何保护，feign远程调用，feign有一个默认超时时间，例如是3s，3s时间如果不返回数据，就认为被调用的服务出问题了，feign接口就会报超时错误，但我们等不了这么久，因为这样就会引起整个调用链的累积效应，
a调用b，b调用c，c方法现在要等3s，b需要等c，a需要等b，大家都需要等，就会全线卡死，资源不能得到释放，吞吐量就会下降，大量的请求又在排队，这就形成了一个死循环，能力越不行，请求累积的越多，越多的请求又需要越多的资源进行分配处理，我们的机器就会整个卡死，宕机。
所以我们需要加入熔断机制，a调用b，如果发现b不能正常返回，那以后我们直接把b进行断路，接下来a调用b不需要关注b是否成功，直接快速返回失败。
熔断可以保证我们整个服务不受级联影响，一个服务挂了不会让整个调用链长时间的卡死。
什么是降级
整个网站处于流量高峰期，服务器压力剧增，根据当前业务情况及流量，对一些服务和页面进行有策略的降级[停止服务，所有的调用直接返回降级数据]。以此缓解服务器资源的的压力，以保证核心业务的正常运行，同时也保持了客户和大部分客户的得到正确的相应。

假设流量处于高峰期，现在有超多的业务正在运行，一些核心的业务，购物车、订单等，还有一些非核心的业务，比如注册之类的，现在网站正在秒杀的高峰期间，大家资源不够用了。
我们可以手动的让一些非核心业务，比如注册，把服务器的注册业务停掉，该服务器上如果有其他业务，就可以把资源让给其他核心业务，这就是降级。
同时可以返回一个降级页面，提示此功能暂时不可用。

异同
- 相同点
  1. 为了保证集群大部分服务的可用性和可靠性，防止崩溃，牺牲小我
  2. 用户最终都是体验到某个功能不可用
- 不同点：
  1. 熔断是被调用方故障，触发的系统主动规则
  2. 降级是基于全局考虑，手动停止一些正常服务，释放资源
什么是限流
对打入服务的请求流量进行控制，使服务能够承担不超过自己能力的流量压力。
比如整个集群的处理能力就是每秒1w，那我们从网关处放回的请求就是1w，其他一些运气不好的，直接报告错误，自己重试也好，怎么做也好。
限流就是把整个入口的流量来做一个限制，保证我们的服务不会被超过它的能力的流量全部压垮。只要超过它能力的流量直接丢弃，也不用去处理了。

Sentinel

限流&熔断&降级功能都可以用Sentinel做。

Sentinel与Hystrix的区别

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1. 隔离策略

假设我们现在有100个请求全部进来要执行，系统能力不足只能执行50个

线程池隔离
如果是Hystrix，例如是hello请求，为这个请求做一个线程池，分配50个线程，线程池分配一个线程来执行，如果线程不够了就打回去。
但是如果有超多请求，每个请求就会对应一个不同的线程池，线程池也会超多，线程池之间的切换也非常浪费时间，这是对性能的一个极大影响。可能线程池用着用着资源都不够了，导致服务宕机都有可能。
信号量隔离
java8中也有Semaphore，和我们redis的Semaphore是一样的，只要请求一进来，如果限制是50，调用该请求的每一个请求都有对应自己的一个信号量，进来一个请求信号量-1，执行完一个请求信号量+1，如果发现该请求进来50个，下一次进来的就直接给打回。
不用为每一个请求单独创建线程池，造成资源的耗费。

线程池隔离也有它的优点，每一个请求都是用自己的线程池，自己的线程池里炸了，和别人没有任何关系。
信号量则是一旦有些人炸了，我们整个服务都会出现一些问题。

2. 熔断降级策略

基于响应时间
例如每个请求只要超过1s就不去执行
异常比率
一个请求请求一百次，百分之九十都出现了异常，以后我就不请求了。
异常数
一百个请求中有五个出现异常，也不请求了。

我们有很多的策略来限制要不要熔断、降级后边的调用链（服务）。

3. 动态规则配置

以上的策略都可以通过数据源来做动态配置，就是把配置持久化到数据库中，服务即使重新启动，还能用之前的配置。

4. 系统自适应保护

系统的能力它知道以后，低峰期把流量都放进来，高峰期限制一些。

简介

Sentinel 可以简单的分为 Sentinel 核心库和 Dashboard（web可视化界面，有了可视化界面，调节监控就非常方便了）。核心库不依赖 Dashboard，但是结合 Dashboard 可以取得最好的效果。

我们说的资源，可以是任何东西，服务，服务里的方法，甚至是一段代码。使用 Sentinel 来进行资源保护，主要分为几个步骤:

定义资源（哪些资源要进行保护）
定义规则（定义保护规则，比如每秒请求超过多少次就不让访问了，cpu负载超过多少就给它降级了）
检验规则是否生效

定义资源

以下是最常用的定义资源的三种方式

方式一：主流框架的默认适配

为了减少开发的复杂程度，我们对大部分的主流框架，例如 Web Servlet、Dubbo、Spring Cloud、gRPC、Spring WebFlux、Reactor 等都做了适配。您只需要引入对应的依赖即可方便地整合 Sentinel。

主流的web框架，所有的请求是默认全部进来适配，所有的请求都是要受保护的资源。

方式二：抛出异常的方式定义资源

SphU 包含了 try-catch 风格的 API。用这种方式，当资源发生了限流之后会抛出 BlockException。这个时候可以捕捉异常，进行限流之后的逻辑处理。示例代码如下:

// 1.5.0 版本开始可以利用 try-with-resources 特性（使用有限制）
// 资源名可使用任意有业务语义的字符串，比如方法名、接口名或其它可唯一标识的字符串。
try (Entry entry = SphU.entry("resourceName")) {// 被保护的业务逻辑// do something here...
} catch (BlockException ex) {// 资源访问阻止，被限流或被降级// 在此处进行相应的处理操作
}

方式四：注解方式定义资源

Sentinel 支持通过 @SentinelResource 注解定义资源并配置 blockHandler 和 fallback 函数来进行限流之后的处理。示例：

// 原本的业务方法.
@SentinelResource(blockHandler = "blockHandlerForGetUser")
public User getUserById(String id) {throw new RuntimeException("getUserById command failed");
}// blockHandler 函数，原方法调用被限流/降级/系统保护的时候调用
public User blockHandlerForGetUser(String id, BlockException ex) {return new User("admin");
}

每次和学校谈话结束，苏迎澜就第一时间分享给小逸，“过来，我和你汇报下工作”。她省略了具体谈判的过程，以一个孩子能理解的语言把事情总结出来。

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