微服务保护:一、初识Sentinel

news2024/11/29 4:00:53

1.1.雪崩问题及解决方案

1.1.1.雪崩问题

微服务中,服务间调用关系错综复杂,一个微服务往往依赖于多个其它微服务。

在这里插入图片描述

如图,如果服务提供者I发生了故障,当前的应用的部分业务因为依赖于服务I,因此也会被阻塞。此时,其它不依赖于服务I的业务似乎不受影响。

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但是,依赖服务I的业务请求被阻塞,用户不会得到响应,则tomcat的这个线程不会释放,于是越来越多的用户请求到来,越来越多的线程会阻塞:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-B5ALa7IA-1675665831611)(assets/1533829307389.png)]

服务器支持的线程和并发数有限,请求一直阻塞,会导致服务器资源耗尽,从而导致所有其它服务都不可用,那么当前服务也就不可用了。

那么,依赖于当前服务的其它服务随着时间的推移,最终也都会变的不可用,形成级联失败,雪崩就发生了:

在这里插入图片描述

1.1.2.超时处理

解决雪崩问题的常见方式有四种:

• 超时处理:设定超时时间,请求超过一定时间没有响应就返回错误信息,不会无休止等待

在这里插入图片描述

1.1.3.仓壁模式

方案2:仓壁模式

仓壁模式来源于船舱的设计:

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船舱都会被隔板分离为多个独立空间,当船体破损时,只会导致部分空间进水,将故障控制在一定范围内,避免整个船体都被淹没。

比如:泰坦尼克号上有16个防水舱,设计可以保障如果只有4个舱进水,密闭和隔离可以阻止水继续进入下一个防水舱,从而保证船的基本浮力。

但是当时冰山从侧面划破了船体,从而导致有5个防水舱同时进水,而为了建造豪华的头等舱大厅,也就是电影里杰克和罗斯约会的地方,5号舱的顶部并未达到密闭所需要的高度,水就一层层进入了船体,隔离的失败导致了泰坦尼克的沉没。

于此类似,我们可以限定每个业务能使用的线程数,避免耗尽整个tomcat的资源,因此也叫线程隔离。

在这里插入图片描述

1.1.4.断路器

断路器模式:由断路器统计业务执行的异常比例,如果超出阈值则会熔断该业务,拦截访问该业务的一切请求。

断路器会统计访问某个服务的请求数量,异常比例:

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当发现访问服务D的请求异常比例过高时,认为服务D有导致雪崩的风险,会拦截访问服务D的一切请求,形成熔断:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rOXoRxnf-1675665831629)(assets/image-20210715173428073.png)]

1.1.5.限流

流量控制:限制业务访问的QPS,避免服务因流量的突增而故障。

在这里插入图片描述

可以认为:

限流是对服务的保护,避免因瞬间高并发流量而导致服务故障,进而避免雪崩。是一种预防措施。

超时处理、线程隔离、降级熔断是在部分服务故障时,将故障控制在一定范围,避免雪崩。是一种补救措施。

1.2.服务保护技术对比

在SpringCloud当中支持多种服务保护技术:

  • Netfix Hystrix
  • Sentinel

早期比较流行的是Hystrix框架,但目前国内实用最广泛的还是阿里巴巴的Sentinel框架,这里我们做下对比:

SentinelHystrix
隔离策略信号量隔离线程池隔离/信号量隔离
熔断降级策略基于慢调用比例或异常比例基于失败比率
实时指标实现滑动窗口滑动窗口(基于 RxJava)
规则配置支持多种数据源支持多种数据源
扩展性多个扩展点插件的形式
基于注解的支持支持支持
限流基于 QPS,支持基于调用关系的限流有限的支持
流量整形支持慢启动、匀速排队模式不支持
系统自适应保护支持不支持
控制台开箱即用,可配置规则、查看秒级监控、机器发现等不完善
常见框架的适配Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等Servlet、Spring Cloud Netflix

1.3.Sentinel介绍和安装

1.3.1.初识Sentinel

​ Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。官网地址:https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html

1.3.1.1 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、集群流量控制、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 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

1.3.1.2 Sentinel 基本概念:

  • 资源:

    ​ 资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容,例如,由应用程序提供的服务,或由应用程序调用的其它应用提供的服务,甚至可以是一段代码。

    ​ 只要通过 Sentinel API 定义的代码,就是资源,能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下,可以使用方法签名,URL,甚至服务名称作为资源名来标示资源。

  • 规则:

    围绕资源的实时状态设定的规则,可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。

1.3.1.3 Sentinel 功能

  • 流量控制

    ​ 流量控制在网络传输中是一个常用的概念,它用于调整网络包的发送数据。然而,从系统稳定性角度考虑,在处理请求的速度上,也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的,而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器,可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状,如下图所示:

在这里插入图片描述

流量控制有以下几个角度:

  • 资源的调用关系,例如资源的调用链路,资源和资源之间的关系;

  • 运行指标,例如 QPS、线程池、系统负载等;

  • 控制的效果,例如直接限流、冷启动、排队等。

  • 熔断降级

    ​ 除了流量控制以外,降低调用链路中的不稳定资源也是 Sentinel 的使命之一。由于调用关系的复杂性,如果调用链路中的某个资源出现了不稳定,最终会导致请求发生堆积。
    在这里插入图片描述

    ​ 当调用链路中某个资源出现不稳定,例如,表现为 timeout,异常比例升高的时候,Sentinel则对这个资源的调用进行限制,并让请求快速失败,避免影响到其它的资源,最终避免产生服务雪崩的效果。

    Sentinel 对这个问题采取了两种手段:

    • 通过并发线程数进行限制

    ​ Sentinel 通过限制资源并发线程的数量,来减少不稳定资源对其它资源的影响。这样不但没有线程切换的损耗,也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下,例如响应时间变长,对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后,对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。

    • 通过响应时间对资源进行降级

    ​ 除了对并发线程数进行控制以外,Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后,所有对该资源的访问都会被直接拒绝,直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。

1.3.2.安装Sentinel

1)下载

sentinel官方提供了UI控制台,方便我们对系统做限流设置。大家可以在GitHub下载。

下载的url: https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

课前资料也提供了下载好的jar包:

在这里插入图片描述

2)运行

将jar包放到任意非中文目录,执行命令:

java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

如果要修改Sentinel的默认端口、账户、密码,可以通过下列配置:

配置项默认值说明
server.port8080服务端口
sentinel.dashboard.auth.usernamesentinel默认用户名
sentinel.dashboard.auth.passwordsentinel默认密码

例如,修改端口:

java -Dserver.port=8090 -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

3)访问

访问http://localhost:8080页面,就可以看到sentinel的控制台了:
在这里插入图片描述

需要输入账号和密码,默认都是:sentinel

登录后,发现一片空白,什么都没有:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jJ50LPqy-1675665831656)(assets/image-20210715191134448.png)]

这是因为我们还没有与微服务整合。

1.4.微服务整合Sentinel

我们在shop-order中整合sentinel,并连接sentinel的控制台,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:

server:
  port: 8088
spring:
  cloud: 
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8090 #sentinel控制台的请求地址

3)访问shop-order的任意端点

打开浏览器,访问http://localhost:9999/order/orders/1,这样才能触发sentinel的监控。

然后再访问sentinel的控制台,查看效果:

在这里插入图片描述

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