SpringCloud-高级篇(一)

news2024/10/2 1:30:32

目录:

 (1)初识Sentinel-雪崩问题的解决方案

 (2)服务保护Sentinel和Hystrix对比

 (3)Sentinel初始-安转控制台

 (4)整合微服务和Sentinel


微服务高级篇 

 (1)初识Sentinel-雪崩问题的解决方案

 

 

雪崩问题:假设说服务D出现了故障,在服务A的内部依赖服务D的这个业务请求就不能正常访问了,因为它访问服务D,需要等待服务D的结果,服务D出现故障,不会返回结果,会阻塞在这里,导致服务A内部的业务也会阻塞在这里,它就不会释放tomcat的连接,服务B和C的业务不受影响,在服务A中会有第一个第二个...依赖服务D的请求,加以时日依赖服务D的业务会越来越多,他们不会释放连接,一定会把服务A内部所有的连接都给占用了,tomcat的资源就耗尽了,服务A也会出现故障了

 

 这就因为一个服务故障导致依赖它的服务也出现故障,在微服务里的服务关系是非常复杂的

 

第一种:它只是缓解雪崩问题,因为如果新进入新的请求的速度快于释放请求的速度,释放的速度没有,进入请求的速度快,终有一天资源也有可能会耗尽,设置请求时间只是一种缓解作用,不能从根本上解决这个问题

第二种:把tomcat里面的资源,也就是线程划分为一个一个独立的线程池,给每个业务分配为一个线程池,访问业务2做多使用10个线程,此时,比如说服务C故障了,这个业务会阻塞,它会占用我们的线程最多占用10个他能够使用的tomcat资源有限,把故障隔离到10个线程内,也叫线程隔离,避免了整个tomcat资源耗尽的情况,这种模式确实解决了线程耗尽的问题,但是它明知道服务C出现问题,还让他占够10个线程,有一定的资源浪费,所以有了第三种模式

 

第三种:有一个断路器来统计出现故障的请求和正常的请求比例,如果超出阈值,会熔断该请求

第四种:QPS每秒中处理请求的数量,限制QPS会避免因为流量突增而出现的故障

 

避免因为过多请求访问(高并发)出现故障,用到了Sentinel,假如说有无数的请求访问过来,而Sentinel会按照这个服务所能承受的频率,释放请求,这时候这个微服务就可以从容的应对这个请求了,避免了它出现故障,他不出现故障,就不会故障传递,出现雪崩问题,流量控制是预防雪崩

前面的三种 已经有服务故障了,是去怎么避免这个故障传递到其他服务,流量控制而是限制QPS避免出现故障,是一种预防的解决方案,高并发引起的故障只是故障的原因之一,服务还会因为其它问题出现故障,比如说:网络问题、FDC引起的假死问题等等,这个时候会用到其他的的方案

 (2)服务保护Sentinel和Hystrix对比

Hystrix现在停止了维护,现在没落了,现在广泛使用的是Sentinel 

Hystrix默认支持的是线程池隔离

线程池隔离:当一个业务请求进入tomcat以后,它会给每个业务创建一个独立的线程池,自然也会有独立的线程,因此它会比tomcat直接的这种处理方式多出很多很多线程,可以认为线程会成倍增长,虽然说隔离性比较好,但是随着线程的数量增长CPU会带来上下文切换的消耗,会有性能的损失

信号量隔离:当业务请求进入tomcat以后不会创建线程池,而是做一个统计,当前业务已经使用了几个线程,然后给你限制一下,你只能使用10个,当你已经使用了10个以后,当有新的业务,需要去获取线程时 就会阻止你了,会限制每个业务能够使用的线程数量 池子也就是那一个池子,tomcat默认的线程池,不会创建新的线程,也不会创建新的线程池,这样就减少了线程的创建,在隔离的基础上并没有影响性能,它的隔离性相比线程池差一点,因为毕竟在一个池子里面

Sentinel有开箱即用的控制台,可以监控微服务,查看微服务的运行状态,配置降级规则,限流规则,配置完立即生效

Hystris:控制台只用户查看服务的状态的功能,不具备动态修改规则的,相对来讲Sentinel的的功能相对强大

(3)Sentinel初始-安转控制台

 

 

复制到一个非中文的目录:

 

执行命令启动:

 

 访问UI控制台页面:

 

 

只看到一个欢迎 语句,目前还没有跟微服务做整合,它没有监控任何东西

 (4)整合微服务和Sentinel

 

 

 

 

加入依赖: 

配置sentinel地址: 

 重启order-service服务

 先访问一个接口:端点

刷新Sentinel控制台:出现 

 

 

 

 

 

 

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