微服务——服务保护

1.雪崩问题

级联失败或雪崩问题指的是在微服务架构中，由于服务间的相互依赖和调用，当一个服务出现故障时，会引起调用它的服务也出现故障，进而引发整个调用链路的多个服务都出现故障，最终导致整个系统崩溃的现象。

产生雪崩原因

服务依赖：微服务架构中，服务之间通过远程调用相互依赖，一旦某个服务出现问题，就会影响到依赖它的其他服务。
故障传播：当一个服务出现故障时，如果没有有效的隔离和恢复机制，故障会沿着调用链传播，导致更多的服务受到影响。
资源耗尽：如果某个服务占用了过多的系统资源（如CPU、内存、网络带宽等），会导致其他服务无法获取足够的资源而出现故障。

2.微服务保护

2.1微服务保护方案

微服务保护的方案有很多，比如：

请求限流
线程隔离
服务熔断

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；线程隔离，降低了可用资源数量；服务熔断，降低了服务的完整度，部分服务变的不可用或弱可用。因此这些方案都属于服务降级的方案。但通过这些方案，服务的健壮性得到了提升。

2.1.1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。

2.1.2线程隔离

线程隔离：也叫做舱壁模式，模拟船舱隔板的防水原理。通过限定每个业务能使用的线程数量而将故障业务隔离，避免故障扩散。

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。

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，我们给业务2限定可用线程数量上限为4，这样即便服务C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。

2.1.3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，我们要做两件事情：

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。

2.2.Sentinel

2.2.1.介绍和安装

Sentinel是阿里巴巴开源的一款服务保护框架，目前已经加入SpringCloudAlibaba中。官方网站：

quick-start | Sentinel (sentinelguard.io)https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/quick-start.html

Sentinel 的使用可以分为两个部分:

核心库（Jar包）：不依赖任何框架/库，能够运行于 Java 8 及以上的版本的运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。在项目中引入依赖即可实现服务限流、隔离、熔断等功能。
控制台（Dashboard）：Dashboard 主要负责管理推送规则、监控、管理机器信息等。

为了方便监控微服务，我们先把Sentinel的控制台搭建出来。

1）下载jar包

下载地址：Releases · alibaba/Sentinel (github.com)

2）运行

将jar包放在任意非中文、不包含特殊字符的目录下，重命名为sentinel-dashboard.jar：

然后运行如下命令启动控制台：

java -Dserver.port=8090 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8090 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar

3）访问

访问http://localhost:8090页面，就可以看到sentinel的控制台了：

需要输入账号和密码，默认都是：sentinel

登录后，即可看到控制台，默认会监控sentinel-dashboard服务本身：

2.2.2.微服务整合

在微服务模块中整合sentinel，连接sentinel-dashboard控制台，步骤如下：

1）引入sentinel依赖

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

2）配置控制台

修改application.yaml文件，添加下面内容：

spring:
  cloud: 
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8090

3）访问cart-service的任意端点

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：

点击簇点链路菜单，会看到下面的页面：

所谓簇点链路，就是单机调用链路，是一次请求进入服务后经过的每一个被Sentinel监控的资源。默认情况下，Sentinel会监控SpringMVC的每一个Endpoint（接口）。

因此，我们看到/carts这个接口路径就是其中一个簇点，我们可以对其进行限流、熔断、隔离等保护措施。

默认情况下Sentinel会把路径作为簇点资源的名称，无法区分路径相同但请求方式不同的接口，查询、删除、修改等都被识别为一个簇点资源，这显然是不合适的。

所以我们可以选择打开Sentinel的请求方式前缀，把请求方式 + 请求路径作为簇点资源名：

首先，在cart-service的application.yml中添加下面的配置：

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8090
      http-method-specify: true # 开启请求方式前缀

然后，重启服务，通过页面访问微服务的相关接口，可以看到sentinel控制台的簇点链路发生了变化：

2.3.请求限流

在簇点链路后面点击流控按钮，即可对其做限流配置：

这样就把查询购物车列表这个簇点资源的流量限制在了每秒6个，也就是最大QPS为6.

我们利用Jemeter做限流测试，我们每秒发出10个请求：

最终监控结果如下：

可以看出GET:/carts这个接口的通过QPS稳定在6附近，而拒绝的QPS在4附近，符合我们的预期。

2.4.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。

比如，查询购物车的时候需要查询商品，为了避免因商品服务出现故障导致购物车服务级联失败，我们可以把购物车业务中查询商品的部分隔离起来，限制可用的线程资源：

这样，即便商品服务出现故障，最多导致查询购物车业务故障，并且可用的线程资源也被限定在一定范围，不会导致整个购物车服务崩溃。所以，我们要对查询商品的FeignClient接口做线程隔离。

2.4.1.OpenFeign整合Sentinel

修改模块的application.yml文件，开启Feign的sentinel功能：

feign:
  sentinel:
    enabled: true # 开启feign对sentinel的支持

需要注意的是，默认情况下SpringBoot项目的tomcat最大线程数是200，允许的最大连接是8492，单机测试很难打满。

所以我们需要配置一下模块的application.yml文件，修改tomcat连接：

server:
  port: 8082
  tomcat:
    threads:
      max: 50 # 允许的最大线程数
    accept-count: 50 # 最大排队等待数量
    max-connections: 100 # 允许的最大连接

然后重启服务，可以看到查询商品的FeignClient自动变成了一个簇点资源：

2.4.2.配置线程隔离

接下来，点击查询商品的FeignClient对应的簇点资源后面的流控按钮：

在弹出的表单中填写下面内容：

注意，这里勾选的是并发线程数限制，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。

我们利用Jemeter测试，每秒发送100个请求：

最终测试结果如下：

进入查询购物车的请求每秒大概在100，而在查询商品时却只剩下每秒10左右，符合我们的预期。

此时如果我们通过页面访问购物车的其它接口，例如添加购物车、修改购物车商品数量，发现不受影响：

响应时间非常短，这就证明线程隔离起到了作用，尽管查询购物车这个接口并发很高，但是它能使用的线程资源被限制了，因此不会影响到其它接口。

2.5服务熔断

我们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（我们模拟了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，我们应该直接停止调用，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。

2.5.1.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，我们一般选择这种方式。

这里我们演示方式二的失败降级处理。

步骤一：在hm-api模块中给ItemClient定义降级处理类，实现FallbackFactory，代码如下：

package com.hmall.api.client.fallback;

import com.hmall.api.client.ItemClient;
import com.hmall.api.dto.ItemDTO;
import com.hmall.api.dto.OrderDetailDTO;
import com.hmall.common.exception.BizIllegalException;
import com.hmall.common.utils.CollUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.cloud.openfeign.FallbackFactory;

import java.util.Collection;
import java.util.List;

@Slf4j
public class ItemClientFallback implements FallbackFactory<ItemClient> {
    @Override
    public ItemClient create(Throwable cause) {
        return new ItemClient() {
            @Override
            public List<ItemDTO> queryItemByIds(Collection<Long> ids) {
                log.error("远程调用ItemClient#queryItemByIds方法出现异常，参数：{}", ids, cause);
                // 查询购物车允许失败，查询失败，返回空集合
                return CollUtils.emptyList();
            }

            @Override
            public void deductStock(List<OrderDetailDTO> items) {
                // 库存扣减业务需要触发事务回滚，查询失败，抛出异常
                throw new BizIllegalException(cause);
            }
        };
    }
}

步骤二：在hm-api模块中的com.hmall.api.config.DefaultFeignConfig类中将ItemClientFallback注册为一个Bean：

步骤三：在hm-api模块中的ItemClient接口中使用ItemClientFallbackFactory：

重启后，再次测试，发现被限流的请求不再报错，走了降级逻辑：

但是未被限流的请求延时依然很高：

导致最终的平局响应时间较长。

2.5.2.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，我们应该停止调用，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