微服务-服务保护和分布式事务

news2025/1/3 11:28:53

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假如微服务中某个服务出现了故障,那我们需要为这个服务做好一些兜底的方案,健壮性的处理,这就是服务保护.以前我们写的是单体项目,不论项目多复杂,操作多少张表,最终都能够满足事务ACID的特性,但是我们分成了很多个服务之后,由于很多的服务是独立的,有各自的数据库,破坏了事务ACID的特性,这就是分布式事务的问题.
这些问题比较少见但是一旦产生,处理不当可能会产生非常严重的后果.所以我们需要去掌握这些能力.

在微服务远程调用的过程中，还存在几个问题需要解决。
首先是业务健壮性问题：
例如在之前的查询购物车列表业务中，购物车服务需要查询最新的商品信息，与购物车数据做对比，提醒用户。大家设想一下，如果商品服务查询时发生故障，查询购物车列表在调用商品服 务时，是不是也会异常？从而导致购物车查询失败。但从业务角度来说，为了提升用户体验，即便是商品查询失败，购物车列表也应该正确展示出来，哪怕是不包含最新的商品信息。

还有级联失败问题：
还是查询购物车的业务，假如商品服务业务并发较高，占用过多Tomcat连接。可能会导致商品服务的所有接口响应时间增加，延迟变高，甚至是长时间阻塞直至查询失败。
此时查询购物车业务需要查询并等待商品查询结果，从而导致查询购物车列表业务的响应时间也变长，甚至也阻塞直至无法访问。而此时如果查询购物车的请求较多，可能导致购物车服务的Tomcat连接占用较多，所有接口的响应时间都会增加，整个服务性能很差， 甚至不可用。
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依次类推，整个微服务群中与购物车服务、商品服务等有调用关系的服务可能都会出现问题，最终导致整个集群不可用。
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这就是级联失败问题，或者叫雪崩问题。

还有跨服务的事务问题：
比如之前讲到过的下单业务，下单的过程中需要调用多个微服务：

  • 商品服务：扣减库存
  • 订单服务：保存订单
  • 购物车服务：清理购物车
    这些业务全部都是数据库的写操作，我们必须确保所有操作的同时成功或失败。但是这些操作在不同微服务，也就是不同的Tomcat，这样的情况如何确保事务特性呢？

这些问题都会在今天找到答案。

今天的内容会分成几部分：

  • 微服务保护
    • 服务保护方案
    • 请求限流
    • 隔离和熔断
  • 分布式事务
    • 初识分布式事务
    • Seata

通过今天的学习，你将能掌握下面的能力：

  • 知道雪崩问题产生原因及常见解决方案
  • 能使用Sentinel实现服务保护
  • 理解分布式事务产生的原因
  • 能使用Seata解决分布式事务问题
  • 理解AT模式基本原理

雪崩问题

字面: 一个小的问题,引发一系列非常严重的后果.
微服务调用链路中的某个服务故障,引起整个链路中的所有微服务都不可用,这就是雪崩.

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解决方案

1.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。这章我们就一起来学习一下微服务保护的常见方案以及对应的技术。

1.1.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，
    接下来，我们就逐一了解这些方案的原理。
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。
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但是仅仅保护服务提供者是不够的,因为无法保证100%不出现故障,万一出现故障,服务的消费者又应该做点什么呢?

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。

线程隔离的思想来自轮船的舱壁模式：
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轮船的船舱会被隔板分割为N个相互隔离的密闭舱，假如轮船触礁进水，只有损坏的部分密闭舱会进水，而其他舱由于相互隔离，并不会进水。这样就把进水控制在部分船体，避免了整个船舱进水而沉没。

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。
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如图所示，我们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。

但是仅仅做隔离是不够的,假如一个服务故障了,但是一直有线程访问,发现故障然后卡住,每次来请求都卡住,明明知道服务故障了,但是还在不断浪费线程,浪费cpu资源去发起请求调用.应该拒绝访问才对!

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。
服务熔断: 由断路器统计请求的异常比例或慢调用比例,如果超出阈值则会熔断该业务,则拦截改接口的请求.[电路]
熔断期间,所有请求快速失败,全部走fallback逻辑.
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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。

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方案听上去不错,但是如何实现?
SpringCloud已经给我们提供了线程的组件来实现这些功能,而且这些组件还很多,这里介绍两个最常用的.

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初始Sentinel

1.2.Sentinel

微服务保护的技术有很多，但在目前国内使用较多的还是Sentinel，所以接下来我们学习Sentinel的使用。

1.2.1.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：Sentinel

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。

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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：
https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

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：
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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

其它启动时可配置参数可参考官方文档：
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%90%AF%E5%8A%A8%E9%85%8D%E7%BD%AE%E9%A1%B9

3）访问
访问http://localhost:8090页面，就可以看到sentinel的控制台了：
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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：
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1.2.2.微服务整合

我们在cart-service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：
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点击簇点链路菜单，会看到下面的页面：
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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，通过页面访问购物车的相关接口，可以看到sentinel控制台的簇点链路发生了变化：
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1.3.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：
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QPS: 每秒钟请求的数量
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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.
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如何测试,我们可不是用手刷,手速再快都很难做到,而且很麻烦.

我们利用Jemeter做限流测试，我们每秒发出10个请求：
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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。

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。

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：

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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。
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模拟延迟
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在没有做线程隔离的时候,因为查询商品的延迟高导致其他接口的延迟也变高了,速度非常慢.

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所以，我们要对查询商品的FeignClient接口做线程隔离。
1.4.1.OpenFeign整合Sentinel
修改cart-service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cart-service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

server.port: 8082：这是指你的应用程序将会监听的端口号。客户端将通过这个端口与服务器通信。
server.tomcat.threads.max: 50：这是指Tomcat服务器的最大线程数，用于处理并发请求。每个HTTP请求都会分配一个线程来处理。如果同时有多个请求到达，最多可以同时有50个线程处理请求。
server.tomcat.accept-count: 50：当所有可用线程（即最大线程数50）都在忙于处理请求时，额外的请求不会被立即拒绝，而是排队等待。这个值定义了队列中最多可以有多少个等待处理的请求。如果队列已满且又有新的请求进来，那么新的请求将被直接拒绝，通常会返回一个错误给客户端，比如HTTP 503 Service Unavailable状态码。
server.tomcat.max-connections: 100：这个参数指的是Tomcat能够同时保持的最大连接数。这包括正在处理中的请求（由线程处理）和等待处理的请求（在accept队列中）。所以，最大连接数应该等于最大线程数加上最大接受请求数。在这个例子中，你可以有50个线程在处理请求，另外还可以有50个请求在队列中等待，总共100个连接。
对于超出限制的请求（即超过最大连接数的请求），它们将不会被接受，并且客户端可能会收到连接被拒绝的信息。因此，正确配置这些参数是非常重要的，以确保服务器既能高效处理请求，又能维持良好的性能和响应性。
如果你的应用预期会有大量的并发请求，你可能需要调整这些参数以适应更高的负载。但是，请注意，增加线程数和最大连接数也会消耗更多的系统资源，如内存和CPU，因此必须根据服务器的实际能力和应用的需求进行适当的配置。

然后重启cart-service服务，可以看到查询商品的FeignClient自动变成了一个簇点资源：
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1.4.2.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：在这里插入图片描述
在弹出的表单中填写下面内容：
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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。
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我们利用Jemeter测试，每秒发送100个请求：
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最终测试结果如下：
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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：
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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。

1.5.服务熔断

在上面，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。

1.5.1 Fallback

在前面我们做了线程隔离的保护服务,查询购物车功能几乎完全不可用了,导致前端查不到最新的数据.
接下来用Fallback来缓解这个问题,使得用户的体验更好.
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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：
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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：
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步骤三：在hm-api模块中的ItemClient接口中使用ItemClientFallbackFactory：
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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：
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但是未被限流的请求延时依然很高：
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导致最终的平局响应时间较长。

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：
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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
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      这种是按照慢调用比例来做熔断，上述配置的含义是：
  • RT超过200毫秒的请求调用就是慢调用
  • 统计最近1000ms内的最少5次请求，如果慢调用比例不低于0.5，则触发熔断
  • 熔断持续时长20s

配置完成后，再次利用Jemeter测试，可以发现：
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在一开始一段时间是允许访问的，后来触发熔断后，查询商品服务的接口通过QPS直接为0，所有请求都被熔断了。而查询购物车的本身并没有受到影响。
此时整个购物车查询服务的平均RT影响不大：
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