Sentinel 哨兵

天才阿梓 2024-5-18 66 5/18

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:
https://sentinelguard.io/zh-cn/
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
也可以直接使用课前资料提供的版本:
Sentinel 哨兵
jar包资料下载:

温馨提示:此处内容需要评论本文后才能查看。

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
Sentinel 哨兵
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:
Sentinel 哨兵
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:
Sentinel 哨兵

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:
Sentinel 哨兵
点击簇点链路菜单,会看到下面的页面:
Sentinel 哨兵
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。
不过,需要注意的是,我们的SpringMVC接口是按照Restful风格设计,因此购物车的查询、删除、修改等接口全部都是/carts路径:
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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-serviceapplication.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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在弹出的菜单中这样填写:

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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.
我们利用Jemeter做限流测试,我们每秒发出10个请求:
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最终监控结果如下:
Sentinel 哨兵
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。
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
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:
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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

在上节课,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.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

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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
我们可以在控制台通过点击簇点后的熔断按钮来配置熔断策略:
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在弹出的表格中这样填写:
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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:
- THE END -

天才阿梓

5月18日09:33

最后修改:2024年5月18日
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    本站流量较少,jar包评论可下载