SpringCloud Alibaba 微服务实战五 - 限流熔断

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导读:本篇作为 SpringCloud Alibaba 微服务实战系列的第五篇,主要内容是使用 Sentinel 给微服务加上限流熔断功能,防止异常情况拖垮应用服务。系列文章,欢迎持续关注。

简介

Sentinel 是面向分布式服务框架的轻量级流量控制框架,主要以流量为切入点,从流量控制,熔断降级,系统负载保护等多个维度来维护系统的稳定性。
在 SpringCloud 体系中,sentinel 主要是为了替换原 Hystrix 的功能,与 Hystrix 相比,sentinel 的隔离级别更加精细,提供的 Dashboard 可以在线更改限流熔断规则,而且使用也越加方便。要了解更多详细信息请移步至 Sentinel 官网

基础准备

要使用 Sentinel 提供的限流熔断能力,需要先做如下准备:

<!--Sentinel-->
<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
@GetMapping("/account/getByCode/{accountCode}")
@SentinelResource(value = "getByCode")
public ResultData<AccountDTO> getByCode(@PathVariable(value = "accountCode") String accountCode){
	log.info("get account detail,accountCode is :{}",accountCode);
	AccountDTO accountDTO = accountService.selectByCode(accountCode);
	return ResultData.success(accountDTO);
}
server:
  port: 8010
spring:
  application:
    name: account-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 192.168.0.107:8848/
    sentinel:
      transport:
      # sentinel服务端地址
        dashboard: 192.168.0.107:8858
      # 取消延迟加载
      eager: true

经过以上几步我们准备好了使用 Sentinel 的基础环境,接下来我们看看限流熔断的具体配置。

限流

概念说明

生产者 accout-service 是一个核心服务,我们通过压测得出服务的最大负载能力为 60。如果某个时间 account-service 的请求数飙升达到了 600,那服务肯定就直接 gg 了。所以为了保护我们的 accout-service,我们会给它配置一个限流规则,如果每秒钟有超过 60 的请求那不好意思我直接丢掉不处理了,然后丢给消费者一个异常,想拖垮我,哼,没门!。
image.png

总而言之,限流是通过限制调用方对自己的调用,起到保护自己系统的效果。

限流配置

理想是丰满的,现实是骨感的。由于本人对 Jmeter 之类的压测工具不是很精通所以为了方便测试,我们就将 accout-service 的 QPS 单机阈值设置成 5,如果每秒 QPS 超过 5,直接丢弃。
image.png

这里的资源名就是我们使用 @SentinelResource 注解自定义的资源。

打开浏览器,快速刷新浏览器,当每秒请求书超过 5 时会看到如下错误:
image.png

在后端服务日志中你会看到如下的错误日志:

2019-12-10 14:22:31,948 ERROR [dispatcherServlet]:175 - Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed; nested exception is java.lang.reflect.UndeclaredThrowableException] with root cause
com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowException: null

不要慌,这说明我们的目的达到了,限流成功!

自定义异常

我们可以通过 @SentinelResource 中添加 blockHandler 参数,给其添加自定义异常方法。如:

@GetMapping("/account/getByCode/{accountCode}")
@SentinelResource(value = "getByCode",blockHandler = "handleException")
public ResultData<AccountDTO> getByCode(@PathVariable(value = "accountCode") String accountCode){
	log.info("get account detail,accountCode is :{}",accountCode);
	AccountDTO accountDTO = accountService.selectByCode(accountCode);
	return ResultData.success(accountDTO);
}
/**
 * 自定义异常策略
 * 返回值和参数要跟目标函数一样,参数可以追加BlockException
 */
public ResultData<AccountDTO> handleException(String accountCode,BlockException exception){
	log.info("flow exception{}",exception.getClass().getCanonicalName());
	return ResultData.fail(900,"达到阈值了,不要再访问了!");
}

注意,自定义的异常方法的参数和返回值要跟目标方法一样,参数可以追加 BlockException

效果如下:
image.png

比之前的那个错误页优雅多了有木有!

持久化配置

由于 Sentinel 的配置默认是放在内存中的,每当应用重启或者 sentinel 重启都会丢失数据,我们这里使用 Nacos 作为配置中心持久化限流配置。

<dependency>
	<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
	<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>
spring:
  cloud:
    sentinel:
      datasource:
        ds:
          nacos:
            server-addr: 10.0.10.48:8848
            data-id: ${spring.application.name}-sentinel
            group-id: DEFAULT_GROUP
            rule-type: flow
[
    {
        "resource": "getByCode",
        "limitApp": "default",
        "grade": 1,
        "count": 3,
        "strategy": 0,
        "controlBehavior": 0,
        "clusterMode": false
    }
]

可以看到上面配置规则是一个数组类型,数组中的每个对象是针对每一个保护资源的配置对象,每个对象中的属性解释如下:

resource:资源名,即限流规则的作用对象
limitApp:流控针对的调用来源,若为 default 则不区分调用来源
grade:限流阈值类型(QPS 或并发线程数);0 代表根据并发数量来限流,1 代表根据 QPS 来进行流量控制
count:限流阈值
strategy:调用关系限流策略
controlBehavior:流量控制效果(直接拒绝、Warm Up、匀速排队)
clusterMode:是否为集群模式

熔断

概念说明

消费者 order-service 需要先调用 product-service 获取具体的 product,然后再处理其他的业务逻辑。但是这个 product-service 接口不是很稳定,经常抛出异常;或者是响应缓慢,导致 order-service 的响应变慢;如果置之不理,order-service 可能会被 product-service 拖垮。这时候为了保护 order-service,我们需要对 product-service 接口进行熔断。

image.png

一言以蔽之:熔断是通过限制自己对外部系统的调用, 起到节约响应时间、维护链路稳定的作用。

熔断配置

Sentinel 中的熔断降级有三个降级策略:

首先我们对原接口进行改造,让其直接抛出 Runtimeexception

@GetMapping("/product/getByCode/{productCode}")
@SentinelResource(value = "/product/getByCode",fallback = "fallbackHandler")
public ResultData<ProductDTO> getByCode(@PathVariable String productCode){
	log.info("get product detail,productCode is :{}",productCode);
	ProductDTO productDTO = productService.selectByCode(productCode);
	throw new RuntimeException("error");
//        return ResultData.success(productDTO);
}

这里我们将 product-service 设置如下的熔断规则:
image.png

如果 /product/getByCode 的异常率超过 50%,那么接下来 2 秒内直接触发熔断降级,默认情况会抛出 DegradeException 异常,如:

2019-12-10 19:35:53,764 ERROR [dispatcherServlet]:175 - Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed; nested exception is java.lang.reflect.UndeclaredThrowableException] with root cause
com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeException: null

自定义异常

自定义熔断异常跟限流异常类似,我们使用 fallback 属性指定自定义异常的方法,如:

@SentinelResource(value = "/product/getByCode",fallback = "fallbackHandler")
public ResultData<ProductDTO> getByCode(@PathVariable String productCode){
 ...
}
/**
 * 自定义熔断异常
 * 返回值和参数要跟目标函数一样
 */
public ResultData<ProductDTO> fallbackHandler(String productCode){
	return ResultData.fail(800,"服务被熔断了,不要调用!");
}

注意,自定义的异常方法的参数和返回值要跟目标方法一样

效果如下:
image.png

持久化配置

spring:
  cloud:
    sentinel:
      datasource:
        ds:
          nacos:
            server-addr: 192.168.0.106:8848
            data-id: ${spring.application.name}-sentinel-degrade
            group-id: DEFAULT_GROUP
            rule-type: degrade
[
    {
    "resource": "/product/getByCode",
    "count": 0.5,
    "grade": 1,
    "passCount": 0,
    "timeWindow": 2
  }
]

可以看到上面配置规则是一个数组类型,数组中的每个对象是针对每一个保护资源的配置对象,每个对象中的属性解释如下:

resource:资源名,即降级规则的作用对象
count:阈值
grade:降级模式 0:RT 1:异常比例 2:异常数
timeWindow:时间窗口(单位秒)

血与泪

大家在使用 sentinel 过程中如果出现 Failed to fetch metric from 的错误,具体表现如下:

Failed to fetch metric from <http://192.168.136.1:8719/metric?startTime=1563865044000&endTime=1563865050000&refetch=false>
 (ConnectionException: Connection refused: no further information)

这个时候你需要去检查下 sentinel 控制台的服务列表,确认是否跟你 ip 一致。(我之前是装过虚拟机,sentinel 一致抓取的是我虚拟的 ip,不知道为什么。。。)
image.png

如果发现监听的地址不对的话,可以在 sentinel 客户端配置中加入客户端 ip 配置

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        client-ip: 192.168.0.108

至此我们已经给我们的微服务加上了限流熔断保护,再也不用担心异常流量的冲击,下游系统不稳定导致自身服务不可用了。那么本期的“SpringCloud Alibaba 微服务实战五 - 限流熔断”篇也就该结束啦,咱们下期有缘再见!
image.png

再见之前让我再求一波关注吧!
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  • jianzh5
    作者

    nacos 配置中心啊

  • 其他回帖
  • 18385819422
    • 在 nacos 中建立限流配置 account-service-sentinel(配置格式设置成 json)

    这个在哪里配置啊

    1 回复
  • someone

    么的意思