hmall-服务保护和分布式事务

1. 微服务保护

1.1 服务保护方案

1.1.1 请求限流

服务故障最重要原因，就是并发太高！解决了这个问题，就能避免大部分故障。当然，接口的并发不是一直很高，而是突发的。因此请求限流，就是限制或控制接口访问的并发流量，避免服务因流量激增而出现故障。

请求限流往往会有一个限流器，数量高低起伏的并发请求曲线，经过限流器就变的非常平稳。这就像是水电站的大坝，起到蓄水的作用，可以通过开关控制水流出的大小，让下游水流始终维持在一个平稳的量。

1.1.2 线程隔离

当一个业务接口响应时间长，而且并发高时，就可能耗尽服务器的线程资源，导致服务内的其它接口受到影响。所以我们必须把这种影响降低，或者缩减影响的范围。线程隔离正是解决这个问题的好办法。

为了避免某个接口故障或压力过大导致整个服务不可用，我们可以限定每个接口可以使用的资源范围，也就是将其“隔离”起来。

如图所示，给查询购物车业务限定可用线程数量上限为20，这样即便查询购物车的请求因为查询商品服务而出现故障，也不会导致服务器的线程资源被耗尽，不会影响到其它接口。

1.1.3 服务熔断

线程隔离虽然避免了雪崩问题，但故障服务（商品服务）依然会拖慢购物车服务（服务调用方）的接口响应速度。而且商品查询的故障依然会导致查询购物车功能出现故障，购物车业务也变的不可用了。

所以，要做两件事情：

编写服务降级逻辑：就是服务调用失败后的处理逻辑，根据业务场景，可以抛出异常，也可以返回友好提示或默认数据。
异常统计和熔断：统计服务提供方的异常比例，当比例过高表明该接口会影响到其它服务，应该拒绝调用该接口，而是直接走降级逻辑。

1.2 Sentinel

安装sentinel jar包后，在该目录下cmd使用命令启动控制台

D:\JavaCatalog\itheima>java -Dserver.port=8090 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8090 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar

访问http://localhost:8090页面，可以看到sentinel的控制台，用户和密码均为sentinel。

1.2.1 微服务整合

按照文档，在cart-service模块中整合sentinel，连接sentinel-dashboard控制台。

重启cart-service，然后访问查询购物车接口，sentinel的客户端就会将服务访问的信息提交到sentinel-dashboard控制台。并展示出统计信息。见文档吧，想发疯！连不上sentinel！谁能救救我，电脑还卡的很！真的会憋死！

1.3 请求限流

sentinel控制台界面，在簇点链路后面点击流控按钮，即可对其做限流配置（设置QPS/每秒查询数）。

1.4 线程隔离

限流可以降低服务器压力，尽量减少因并发流量引起的服务故障的概率，但并不能完全避免服务故障。一旦某个服务出现故障，我们必须隔离对这个服务的调用，避免发生雪崩。

1.4.1.OpenFeign整合Sentinel

见文档

sentinel控制台界面，在簇点链路后面点击流控按钮，即可对其做并发线程数的配置。如果并发线程数限制为5，也就是说这个查询功能最多使用5个线程，而不是5QPS。如果查询商品的接口每秒处理2个请求，则5个线程的实际QPS在10左右，而超出的请求自然会被拒绝。

1.5 服务熔断

在述过程中，利用线程隔离对查询购物车业务进行隔离，保护了购物车服务的其它接口。由于查询商品的功能耗时较高（模拟了500毫秒延时），再加上线程隔离限定了线程数为5，导致接口吞吐能力有限，最终QPS只有10左右。这就导致了几个问题：

第一，超出的QPS上限的请求就只能抛出异常，从而导致购物车的查询失败。但从业务角度来说，即便没有查询到最新的商品信息，购物车也应该展示给用户，用户体验更好。也就是给查询失败设置一个降级处理逻辑。

第二，由于查询商品的延迟较高（模拟的500ms），从而导致查询购物车的响应时间也变的很长。这样不仅拖慢了购物车服务，消耗了购物车服务的更多资源，而且用户体验也很差。对于商品服务这种不太健康的接口，应该直接停止调用，直接走降级逻辑，避免影响到当前服务。也就是将商品查询接口熔断。

1.5.1 编写降级逻辑

触发限流或熔断后的请求不一定要直接报错，也可以返回一些默认数据或者友好提示，用户体验会更好。

给FeignClient编写失败后的降级逻辑有两种方式：

方式一：FallbackClass，无法对远程调用的异常做处理
方式二：FallbackFactory，可以对远程调用的异常做处理，一般选择这种方式。

见文档。

1.5.2 服务熔断

查询商品的RT较高（模拟的500ms），从而导致查询购物车的RT（Response time 响应时间）也变的很长。这样不仅拖慢了购物车服务，消耗了购物车服务的更多资源，而且用户体验也很差。

对于商品服务这种不太健康的接口，应该停止调用，直接走降级逻辑，避免影响到当前服务。也就是将商品查询接口熔断。当商品服务接口恢复正常后，再允许调用。这其实就是断路器的工作模式了。

Sentinel中的断路器不仅可以统计某个接口的慢请求比例，还可以统计异常请求比例。当这些比例超出阈值时，就会熔断该接口，即拦截访问该接口的一切请求，降级处理；当该接口恢复正常时，再放行对于该接口的请求。

断路器的工作状态切换有一个状态机来控制：

状态机包括三个状态：

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
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状态持续一段时间后会进入half-open状态
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

可以在控制台通过点击簇点后的熔断按钮来配置熔断策略。

2. 分布式事务

由于订单、购物车、商品分别在三个不同的微服务，而每个微服务都有自己独立的数据库，因此下单过程中就会跨多个数据库完成业务。而每个微服务都会执行自己的本地事务：

交易服务：下单事务
购物车服务：清理购物车事务
库存服务：扣减库存事务

整个业务中，各个本地事务是有关联的。因此每个微服务的本地事务，也可以称为分支事务。多个有关联的分支事务一起就组成了全局事务。必须保证整个全局事务同时成功或失败。

对于全局事务并未遵循ACID的原则，归其原因就是参与事务的多个子业务在不同的微服务，跨越了不同的数据库。虽然每个单独的业务都能在本地遵循ACID，但是它们互相之间没有感知，不知道有人失败了，无法保证最终结果的统一，也就无法遵循ACID的事务特性了。

这就是分布式事务问题，出现以下情况之一就可能产生分布式事务问题：

业务跨多个服务实现
业务跨多个数据源实现

2.1 Seata

解决分布式事务，找到一个统一的事务协调者，与多个分支事务通信，检测每个分支事务的执行状态，保证全局事务下的每一个分支事务同时成功或失败即可。大多数的分布式事务框架都是基于这个理论来实现的。

Seata也不例外，在Seata的事务管理中有三个重要的角色：

TC (Transaction Coordinator) - 事务协调者：维护全局和分支事务的状态，协调全局事务提交或回滚。
TM (Transaction Manager) - 事务管理器：定义全局事务的范围、开始全局事务、提交或回滚全局事务。
RM (Resource Manager) - 资源管理器：管理分支事务，与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚。