1.熔断/降级/限流

1.1.简介

1.1.1.熔断

A服务调用B服务某个功能，由于网络不稳定问题，或者B服务卡机，导致功能时间超长。如果这样的次数太多，我们就可以直接将B服务断路（A不再请求B接口），凡是调用B服务就直接返回降级数据，不必等待B服务的超长执行，这样B服务的故障问题，就不会级联影响到A。

1.1.2.降级

整个网站处于流量高峰期，服务器压力剧增，根据当前业务情况及流量，对一些服务和页面进行有策略的降级（停止服务，所有调用直接返回降级数据），以此缓解服务器资源的压力，以保证核心业务的正常运行，同时也保持了客户和大部分客户得到正确的响应。

1.1.3.熔断和降级的异同

相同点：

• 为了保证集群大部分服务的可用性和可靠性，防止崩溃，牺牲小我
• 用户最终都是体验到某个功能不可用

不同点：

• 熔断是被调用方故障，触发的系统主动规则
• 降级是基于全局考虑，人工停止一些正常服务，释放资源

1.1.3.限流

对打入服务的请求流量进行控制，使服务能够承担不超过自己能力的流量压力

1.2.Spring Cloud Alibaba - Sentinel

1.2.1.简介

项目地址：https://github.com/alibaba/Sentinel

官方文档：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%B8%BB%E9%A1%B5

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。

1.2.2.Sentinel与Hystrix对比

Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性；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；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；Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口，可以通过扩展接口来定制业务逻辑。

Hystrix是一个延迟和容错库，旨在隔离远程系统、服务和第三方库的访问点，停止级联故障，并在故障不可避免的复杂分布式系统中实现恢复能力；

Resilience4j是一个为Java8和函数式编程设计的容错库。提供高阶函数（decorators）来增强任何功能接口、lambda表达式或方法引用，包括断路器、速率限制器、重试或隔板。可以在任何函数接口、lambda表达式或方法引用上堆叠多个装饰器。优点是您可以选择所需的装饰器，而无需其他任何东西。

1.2.3.Sentinel使用步骤

官方文档：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8

1. 定义资源
   • 主流框架的默认适配
   • 抛出异常的方式定义资源
   • 返回布尔值方式定义资源
   • 注解方式定义资源
   • 异步调用支持
2. 定义规则
   • 流量控制规则、熔断降级规则、系统保护规则、来源访问控制规则 和 热点参数规则。
3. 检验规则是否生效
   
   

1.2.4.Sentinel控制台

下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases/download/v1.8.0/sentinel-dashboard-1.8.0.jar

注意：Sentinel控制台版本需要与引入的Sentinel依赖版本保持一致

启动：

java -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar --server.port=8111

访问：

http://192.168.139.10:8111

用户名/密码：sentinel/sentinel

1.2.5.Spring Boot整合Sentinel

1）导入依赖

gmall-common

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

gmall-seckill

<!--Endpoint 支持，显示图表->
<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

2）配置Sentinel控制台地址信息

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        port: 8719
        dashboard: 192.168.139.10:8111
# Endpoint 支持，暴露的 endpoint 路径
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

3）在Sentinel控制台调整参数，（默认所有的流控设置保存在内存中，重启失效）

流控设置：资源名（/请求路径）

• 簇点链路 -> 流控
• 流控规则 -> 新增流控规则

1.2.6.自定义Sentinel全局异常

package com.atguigu.gmall.seckill.config;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webflux.callback.BlockRequestHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webflux.callback.WebFluxCallbackManager;
import com.atguigu.common.exception.BizCode;
import com.atguigu.common.utils.R;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.reactive.function.BodyInserters;
import org.springframework.web.reactive.function.server.ServerResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;

import javax.annotation.PostConstruct;

/**
 * Sentinel 配置 {@link SentinelConfig}
 *
 * @author zhangwen
 * @email: 1466787185@qq.com
 */
@Configuration
public class SentinelConfig {

    /**
     * 自定义Sentinel异常
     */
    @PostConstruct
    private void initBlockHandler(){
        BlockRequestHandler blockRequestHandler = new BlockRequestHandler() {

            @Override
            public Mono<ServerResponse> handleRequest(ServerWebExchange serverWebExchange, Throwable throwable) {
                R error = R.error(BizCode.TOO_MANY_REQUESTS.getCode(), BizCode.TOO_MANY_REQUESTS.getMessage());

                return ServerResponse.status(HttpStatus.OK)
                        .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)
                        .body(BodyInserters.fromValue(error));
            }
        };

        WebFluxCallbackManager.setBlockHandler(blockRequestHandler);
    }
}

1.2.7.全服务引入Sentinel

1）导入依赖

<!--Endpoint 支持，显示图表->
<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

2）配置Sentinel控制台地址信息

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        port: 8719
        dashboard: 192.168.139.10:8111
# Endpoint 支持，暴露的 endpoint 路径
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

3）商城核心链路完整走一遍，查看Sentinel控制台

• 首页 -> 登录 -> 商品检索 -> 商品详情 -> 加入购物车 -> 结算确认订单 -> 提交订单 -> 支付 -> 订单列表
• 首页 -> 秒杀 -> 商品详情 -> 立即抢购 -> 抢购成功（创建订单）-> 支付 -> 订单列表
  
  

1.2.8.流控模式与效果

流控模式：

• 直接
• 关联
• 链路

流控效果：

• 快速失败
• Warm Up（预热启动/冷启动）
• 排队等待

1.2.9.Feign支持（熔断）

使用Sentinel来保护feign远程调用

1）调用方熔断保护

feign:
  sentinel:
	enabled: true

gmall-product

package com.atguigu.gmall.product.feign;

import com.atguigu.common.utils.R;
import com.atguigu.gmall.product.fallback.SeckillFeignServiceFallback;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

/**
 * 秒杀服务远程接口 {@link SeckillFeignService}
 *
 * @author zhangwen
 * @email: 1466787185@qq.com
 */
@FeignClient(value = "gmall-seckill", fallback = SeckillFeignServiceFallback.class)
public interface SeckillFeignService {

    /**
     * 获取商品秒杀信息
     * @param skuId
     * @return
     */
    @GetMapping("/sku/seckill/{skuId}")
    R getSkuSeckillInfo(@PathVariable("skuId") Long skuId);
}

package com.atguigu.gmall.product.fallback;

import com.atguigu.common.exception.BizCode;
import com.atguigu.common.utils.R;
import com.atguigu.gmall.product.feign.SeckillFeignService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * 秒杀接口调用失败熔断处理 {@link SeckillFeignServiceFallback}
 *
 * @author zhangwen
 * @email: 1466787185@qq.com
 */
@Slf4j
@Component
public class SeckillFeignServiceFallback implements SeckillFeignService {
    @Override
    public R getSkuSeckillInfo(Long skuId) {
        log.info("熔断方法调用...getSkuSeckillInfo");
        return R.error(BizCode.TOO_MANY_REQUESTS.getCode(), BizCode.TOO_MANY_REQUESTS.getMessage());
    }
}

2）调用方手动指定远程服务的降级策略。远程服务被降级，就会触发熔断回调方法。

3）超大流量的时候，必须牺牲一些远程服务。在服务的提供方（远程服务）指定降级策略。提供方是在运行，但是不运行自己的业务逻辑，返回的是默认的熔断数据（限流的数据）。

1.2.10.自定义受保护资源

1）抛出异常的方式定义资源（基于代码）

public List<SeckillSkuRedisTO> getCurrentSeckillSkus() {
	//seckillSkus 资源名
	try(Entry entry = SphU.entry("seckillSkus")) {
		//业务逻辑
	} catch (BlockException e) {
		log.error("资源被限流，{}", e.getMessage())
	}
}

Sentinel控制台为资源 seckillSkus 添加流控,，降级规则

2）注解方式定义资源（基于注解）

/**
 * blockHandler 函数会在原方法被限流/降级/系统保护的时候调用
 * fallback 函数会针对所有类型的异常
 */
@SentinelResource(value = "getCurrentSeckillSkusResource",
blockHandler = "getCurrentSeckillSkusBlockHandler")
public List<SeckillSkuRedisTO> getCurrentSeckillSkus() {
	//seckillSkus 资源名
	try(Entry entry = SphU.entry("seckillSkus")) {
		//业务逻辑
	} catch (BlockException e) {
		log.error("资源被限流，{}", e.getMessage())
	}
}

private List<SeckillSkuRedisTO> getCurrentSeckillSkusBlockHandler(BlockException e) {
	log.error("getCurrentSeckillSkusResource被限流了");
	return null;
}

Sentinel控制台为资源 getCurrentSeckillSkusResource 添加流控，降级规则

1.3.网关流控

1.3.1.简介

官方文档：
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%BD%91%E5%85%B3%E9%99%90%E6%B5%81

Sentinel 支持对 Spring Cloud Gateway、Zuul 等主流的 API Gateway 进行限流。

1.3.2.Spring Cloud Gateway

gmall-gataway 引入依赖

<dependency>
	<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway</artifactId>
	<version>2.2.3.RELEASE</version>
</dependency>

1.3.3.自定义Sentinel异常处理

1）配置方式

spring:
   cloud:
      sentinel:
		  scg:
			  fallback:
				mode: response
				response-body: '{"code":403,"msg":"请求流量过大，系统限流"}'

2）GatewayCallbackManager注册回调进行定制

SentinelConfig

package com.atguigu.gmall.gateway.config;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.callback.BlockRequestHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.callback.GatewayCallbackManager;
import com.atguigu.common.exception.BizCode;
import com.atguigu.common.utils.R;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.reactive.function.BodyInserters;
import org.springframework.web.reactive.function.server.ServerResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;

import javax.annotation.PostConstruct;

/**
 * Sentinel 配置 {@link SentinelConfig}
 *
 * @author zhangwen
 * @email: 1466787185@qq.com
 */
@Configuration
public class SentinelConfig {

    /**
     * GatewayCallbackManager注册回调进行异常定制
     */
    @PostConstruct
    private void initBlockHandler(){
        BlockRequestHandler blockRequestHandler = new BlockRequestHandler() {

            @Override
            public Mono<ServerResponse> handleRequest(ServerWebExchange serverWebExchange, Throwable throwable) {
                R error = R.error(BizCode.TOO_MANY_REQUESTS.getCode(), BizCode.TOO_MANY_REQUESTS.getMessage());

                return ServerResponse.ok()
                        .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)
                        .body(BodyInserters.fromValue(error));
            }
        };

        // GatewayCallbackManager注册回调进行异常定制
        GatewayCallbackManager.setBlockHandler(blockRequestHandler);
    }
}

1.3.4.网关流控原理

当通过 GatewayRuleManager 加载网关流控规则（ GatewayFlowRule ）时，无论是否针对请求属性进行限流，Sentinel 底层都会将网关流控规则转化为热点参数规则（ ParamFl owRule ），存储在GatewayRuleManager 中，与正常的热点参数规则相隔离。转换时 Sentinel 会根据请求属性配置，为网关流控规则设置参数索引（ idx ），并同步到生成的热点参数规则中。

外部请求进入 API Gateway 时会经过 Sentinel 实现的 filter，其中会依次进行 路由/API 分组匹配、请求属性解析和参数组装。Sentinel 会根据配置的网关流控规则来解析请求属性，并依照参数索引顺序组装参数数组，最终传入 SphU.entry(res, args) 中。Sentinel API Gateway Adapter Common 模块向Slot Chain 中添加了一个 GatewayFlowSlot ，专门用来做网关规则的检查。 GatewayFlowSlot 会从 GatewayRuleManager 中提取生成的热点参数规则，根据传入的参数依次进行规则检查。若某条规则不针对请求属性，则会在参数最后一个位置置入预设的常量，达到普通流控的效果。

上图的整体流程如下：

1. 外部请求进入API Gateway时会经过Sentinel实现的filter，其中会依次进行路由/API分组匹配、请求属性解析和参数组装。
2. Sentinel 会根据配置的网关流控规则来解析请求属性，并依照参数索引顺序组装参数数组，最终传入SphU.entry(res, args) 中。
3. Sentinel API Gateway Adapter Common模块向 Slot Chain 中添加了一个 GatewayFlowSlot，专门用来做网关规则的检查。
4. GatewayFlowSlot会从GatewayRuleManager中提取生成的热点参数规则，根据传入的参数依次进行规则检查。若某条规则不针对请求属性，则会在参数最后一个位置置入预设的常量，达到普通流控的效果。

注意：当通过 GatewayRuleManager加载网关流控规则GatewayFlowRule时，无论是否针对请求属性进行限流，Sentinel底层都会将网关流控规则转化为热点参数规则ParamFlowRule，存储GatewayRuleManager中，与正常的热点参数规则相隔离。转换时Sentinel会根据请求属性配置，为网关流控规则设置参数索引idx，并同步到生成的热点参数规则中。

1.3.5.网关流控控制台

• 查看 API Gateway 实时的 route 和自定义 API 分组监控
• 管理网关规则和 API 分组配置

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2.Sleuth+Zipkin服务链路追踪

2.1.为什么用？

微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。

对于一个大型的几十个、几百个微服务构成的微服务架构系统，通常会遇到下面一些问题，比如：

• 如何串联整个调用链路，快速定位问题？
• 如何理清各个微服务之间的依赖关系？
• 如何进行各个微服务接口的性能分折？
• 如何跟踪整个业务流程的调用处理顺序？

链路追踪组件有：

• Dapper（Google）
• Zipkin（Twitter）
• Eagleeye（Alibaba）
• SkyWalking（Apache）

Spring Cloud Sleuth为Spring Cloud提供了分布式跟踪的解决方案，它大量借用了Google Dapper、Twitter Zipkin和Apache HTrace的设计，帮我们解决像上面提到的问题。Spring Cloud Sleuth可以追踪10种类型的组件：async、Hystrix，messaging，WebSocket，rxjava，scheduling，Web（SpringMVC Controller，Servlet），WebClient（Spring RestTemplate）、Feign/OpenFegin、Zuul；

Spring Cloud Sleuth对于分布式链路的跟踪仅仅是生成一些数据，这些数据不便于人类阅读，所以我们一般把这种跟踪数据上传给Zipkin Server，由Zipkin通过UI页面统一进行数据的展示。

2.2.基本术语

官方文档：https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/3.0.1/reference/htmlsingle/

• Span（跨度）：基本工作单元，发送一个远程调度任务就会产生一个Span，Span是一个64位ID唯一标识，Trace是用另一个64位ID唯一标识，Span还有其他数据信息，比如摘要，时间戳时间，Span的ID，及进度ID
• Trace（跟踪）：一系列Span组成的一个树状结构。请求一个微服务系统的API接口，这个API接口，需要调用多个微服务，调用每个微服务都会产生一个新的Span，所有由这个请求产生的Span组成了这个Trace。
• Annotation（标注）：用来及时记录一个事件，一些核心注解用来定义一个请求的开始和结束，这些注解包括以下：
  • cs： Client Sent，客户端发送一个请求，这个注解描述了这个Span的开始
  • sr：Server Received，服务器获得请求并准备开始处理，如果将其sr减去cs时间戳，便可得到网络传输时间
  • ss：Server Sent，服务端发送响应，该注解表明请求处理的完成（当请求返回客户端），如果ss的时间戳减去sr时间戳，就可以得到服务器请求的时间
  • cr：Client Received，客户端接收响应，此时Span的结束，如果cr时间戳减去cs时间戳，就可以得到整个请求所消耗的时间

2.3.Zipkin架构

2.3.1.架构概述

追踪器驻留在你的应用程序里，并且记录发生操作的时间和元数据。他们经常装配在库上，所以对用户来说是透明的。举个例子，一个装配过的 Web 服务器，会在接收请求和发送响应进行记录。收集的追踪数据叫做 Span（跨度）。

生产环境中的装配器应该是安全并且低负载的。为此，带内（in-band）只传输 ID，并且告诉接收器仍有一个追踪在处理。完成的跨度在带外（out-of-band）汇报给 Zipkin，类似于应用程序异步汇报指标一样。

举个例子，当追踪一个操作的时候，该操作对外发送了一个 HTTP 请求，那么，为了传输 ID 就会添加一些额外的头部信息。头部信息并不是用于发送像是操作明这样的详细信息的。

装配应用中用于向 Zipkin 发送数据的组件叫做 Reporter。Reporter 通过 Transport 发送追踪数据到Zipkin 的 Collector，Collector 持久化数据到 Storage 中。之后，API 从 Storage 中查询数据提供给 UI。

其中左边部分代表了客户端分别为：

• InstrumentedClient：使用了Zipkin客户端工具的服务调用方
• InstrumentedServer：使用了Zipkin客户端工具的服务提供方
• Non-InstrumentedServer：未使用Trace工具的服务提供方，当然还可能存在未使用工具的调用方
• 总结：一个调用链路是贯穿InstrumentedClient->InstrumentedServer的，每经过一个服务都会以Span的形式通过Transport把经过自身的请求上报的Zipkin服务端中

右边线框内代表了Zipkin的服务端，其中各组件的功能如下：

• UI：提供web页面，用来展示Zipkin中的调用链和系统依赖关系等
• Collector：对各个客户端暴露，负责接受调用数据，支持HTTP、MQ等
• Storage：负责与各个存储适配后存储数据，支持内存，MySQL，Cassandra，ES等
• API：为web界面提供查询存储中的数据的接口
  
  

2.3.2.流程分析

正如概述中所提到的，标识符是在带内发送的，细节以带外形式发送到Zipkin。在这两种情况下，跟踪工具都负责创建有效的痕迹并正确渲染它们。例如，跟踪器可确保它在带内（下游）和带外（向Zipkin异步）发送的数据之间进行平衡。

以下是用户代码调用资源 / foo 的 http 跟踪示例序列。这会导致一个跨度，在用户代码收到http响应后异步发送到Zipkin。

跟踪检测报告异步跨越，以防止与跟踪系统相关的延迟或故障延迟或破坏用户代码。

2.3.实现原理

服务调用依赖关系如下：

下图表示请求链路，一条链路通过Trace Id唯一标识，Span标识发起的请求信息，各个Span通过parent id 关联起来。

上图简化：
如 服务1的Span id=A parent id=null,
服务2的Span id=B parent id=A,
服务3的Span id=C parent id=B
如此形成一条或多条链路，由于Trace Id是唯一标识，所以可以清楚的知道每个服务请求的链路。

2.4.整合Sleuth+Zipkin

通过Sleuth产生的调用链监控信息，可以得知微服务之间的调用链路，但监控信息只输出到控制台不方便查看。我们需要一个图形化的工具Zipkin。Zipkin是Twitter开源的分布式跟踪系统，主要用来收集系统的时序数据，从而追踪系统的调用问题。

官网：https://zipkin.io/

2.4.1.docker安装Zipkin服务器

docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

2.4.2.导入依赖

gmall-common

<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

注意：引入zipkin后，就不需要在单独引入sleuth，默认依赖了sleuth

2.4.3.zipkin配置

所有微服务都需要配置

spring:
  application:
    name: gmall-seckill
  zipkin:
    # zipkin服务器地址
    base-url: http://192.168.139.10:9411
	# 关闭服务发现，否则Spring Cloud会把zipkin的url当做服务名称
	discovery-client-enabled: false
	sender:
	  # 设置使用http的方式传输数据
	  type: web
  sleuth:
    sampler:
      # 设置抽样采集率为100%，默认为0.1，即10%
	  probability: 1

2.4.4.Zipkin控制台

访问核心链路：首页 -> 登录 -> 商品检索 -> 商品详情 -> 加入购物车 -> 结算确认订单 -> 提交订单 -> 支付 -> 订单列表

进入zipkin控制台：http://192.168.139.10:9411

默认是查询所有，点击 + 号，可以根据服务名、持续时间等进行筛选

2.5.Zipkin数据持久化

Zipkin默认是将监控数据存储在内存的，如果Zipkin挂掉或重启，那么监控数据就会丢失。所有如果想要搭建生成可用的Zipkin，就需要实现监控数据的持久化。而想要实现数据数据化，自然就是得将数据存储至数据库。Zipkin支持将数据存储至：

• In-Memory（默认）
• MySQL
• ElasticSearch
• Cassandra

Zipkin数据持久化官方文档：https://github.com/openzipkin/zipkin#storage-component

Zipkin支持的这几种存储方式中，内存显示是不适用于生产的，这一点开始也说了。而使用MySQL的话，当数据量大时，查询较为缓慢，也不建议使用。Twitter官方使用的是Cassandra作为Zipkin的存储数据库，但国内大规模用Cassandra的公司较少，而且Cassandra相关文档也不多。综上，故采用ElasticSearch是个比较好的选择。

2.5.1.elasticsearch-storage

https://github.com/openzipkin/zipkin/tree/master/zipkin-server#elasticsearch-storage

docker方式

docker run --env STORAGE_TYPE=elasticsearch --env ES_HOSTS=192.168.139.10:9200 openzipkin/zipkin-dependencies

2.6.Zipkin界面分析

2.6.1.调用链路分析

2.6.2.依赖关系分析