Spring Cloud Alibaba系列(五)sentinel实现服务限流降级
2021-05-02 16:27
标签:tap type throw fallback lazy row mapping string 启动 sentinel的官方名称叫分布式系统的流量防卫兵。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。在Spring Cloud项目中最开始我们使用的是Hystrix,目前已停止更新了。现在Spring Cloud官方推荐的是rensilience4j。当然还有我们今天学习的sentinel。 Sentinel 具有以下特征: 这里我们直接下载jar包即可,下载后通过命令行启动: 启动成功后,我们浏览器访问http://localhost:8080,出现如下界面。 我们请求几次这个接口后,打开sentinel控制台,就可以实时监控到这个sentinel-provider服务接口调用情况了。 我们这里做一个简单的规则配置: 阀值类型:QPS 单机阀值:2 意思就是:该接口每秒最多允许进入两个请求。 点击新增后,在流控规则里发现了一条规则: 现在,我们继续请求3次这个接口。第三次响应的内容如下: 我们打开控制台发现拒绝了一条请求。 不管是限流还是降级,它都是按照某种规则进行的,下面具体介绍一下sentinel支持的几种规则。 流量控制,其原理是监控应用流量的QPS(每秒查询率) 或并发线程数等指标,当达到指定的阈值时 对流量进行控制,以避免被瞬时的流量高峰冲垮,从而保障应用的高可用性。 资源名:唯一名称,默认是请求路径,可自定义 针对来源:指定对哪个微服务进行限流,默认指default,意思是不区分来源,全部限制 阈值类型/单机阈值: QPS(每秒请求数量): 当调用该接口的QPS达到阈值的时候,进行限流 线程数:当调用该接口的线程数达到阈值的时候,进行限流 降级规则就是当满足什么条件时,对服务降级——即将请求转发到另外接口上,这个接口与业务无关,只是为了保证系统的完整性。 RT(平均响应时间) :当资源的平均响应时间超过阈值(以 ms 为单位)之后,资源进入准降级状态。如果接下来 1s 内持续进入 5 个请求,它们的 RT都持续超过这个阈值,那么在接下的时间窗口(以 s 为单位)之内,就会对这个方法进行服务降级。 注意 Sentinel 默认统计的 RT 上限是 4900 ms,超出此阈值的都会算作 4900 ms,若需要变更此上限可以通过启动配置项 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 来配置。 异常比例:当资源的每秒异常总数占通过量的比值超过阈值之后,资源进入降级状态,即在接下的时间窗口(以 s 为单位)之内,对这个方法的调用都会自动地返回。异常比率的阈值范围是 [0.0,1.0]。 异常数 :当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值之后会进行服务降级。注意由于统计时间窗口是分钟级别的,若时间窗口小于 60s,则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。 热点规则允许将规则具体到参数上。 我们用个例子来看看效果。 结果显示,第一个参数被限流了,而第二个参数正常。 系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制,从单台机器的总体 Load、RT、入口 QPS 、CPU使用率和线程数五个维度监控应用数据,让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。 系统保护规则是应用整体维度的,而不是资源维度的,并且仅对入口流量 (进入应用的流量) 生效。 Load(仅对 Linux/Unix-like 机器生效):当系统 load1 超过阈值,且系统当前的并发线程数超过系统容量时才会触发系统保护。系统容量由系统的 maxQps * minRt 计算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5。 RT:当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护,单位是毫秒。 线程数:当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。 入口 QPS:当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。 CPU使用率:当单台机器上所有入口流量的 CPU使用率达到阈值即触发系统保护。 很多时候,我们需要根据调用来源来判断该次请求是否允许放行,这时候可以使用 Sentinel 的来源问控制的功能。来源访问控制根据资源的请求来源(origin)限制资源是否通过: 若配置白名单,则只有请求来源位于白名单内时才可通过; 若配置黑名单,则请求来源位于黑名单时不通过,其余的请求通过。 流控应用:sentinel提供了RequestOriginParser来处理接口来源。 我们运行abc来源的请求访问/test接口。 我们请求http://localhost:7003/test?server=abc 和 http://localhost:7003/test?server=ab来分别看看效果。 @SentinelResource 用于定义资源,并提供可选的异常处理和 fallback 配置项。 主要参数有以下几个 @sentinelResource可结合blockHandler用于限流处理,结合fallback用于降级处理。具体规则可通过sentinel控制台配置,具体我就不演示了,在下一章内容中,我会分别演示限流和降级的应用。 gitee:https://gitee.com/zhixie/spring-cloud-alibaba-learning/tree/master/sentinel-server github:https://github.com/binzh303/spring-cloud-alibaba-learning/tree/master/sentinel-server Spring Cloud Alibaba系列(五)sentinel实现服务限流降级 标签:tap type throw fallback lazy row mapping string 启动 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhixie/p/13202737.html一、sentinel是什么
二、sentinel实现限流
2.1 安装sentinel控制台
java -jar sentinel-dashboard-1.7.2.jar
2.2 微服务继承sentinel
server:
port: 7003
spring:
application:
name: sentinel-provider
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: 127.0.0.1:8848
sentinel:
transport:
dashboard: 127.0.0.1:8080
@SpringBootApplication
public class SentinelApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SentinelApplication.class, args);
}
}
@RestController
class TestController{
@GetMapping("/test")
public String test(){
return "hello! sentinel!";
}
}
2.3 配置限流规则
Blocked by Sentinel (flow limiting)
三、Sentinel规则介绍
3.1 流控规则
3.2 降级规则
3.3 热点规则
@GetMapping("/myTest")
@SentinelResource("test3")
public String test123(String name,String age){
return name + "----"+ age;
}
3.4 系统规则
3.5 授权规则
@Component
class requestOrigin implements RequestOriginParser{
@Override
public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
String server = httpServletRequest.getParameter("server");
return server;
}
}
@SentinelResource的使用
属性
作用
value
资源名称
entryType
entry类型,标记流量的方向,取值IN/OUT,默认是OUT
blockHandler
处理BlockException的函数名称,函数要求:1. 必须是 public;2.返回类型 参数与原方法一致;3. 默认需和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数,可配置blockHandlerClass ,并指定blockHandlerClass里面的方法。
blockHandlerClass
存放blockHandler的类,对应的处理函数必须static修饰。
fallback
1. 返回类型与原方法一致;2. 参数类型需要和原方法相匹配;3. 默认需和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数,可配置fallbackClass
fallbackClass
存放fallback的类。对应的处理函数必须static修饰。
defaultFallback
若同时配置了 fallback 和 defaultFallback,以fallback为准。
exceptionsToIgnore
指定排除掉哪些异常。排除的异常不会计入异常统计,也不会进入fallback逻辑,而是原样抛出。
exceptionsToTrace
需要trace的异常
public class MySentinelResource {
@SentinelResource(value="message",blockHandler="blockHandler",fallback="fallback")
public String message(String str){
if(StringUtils.isBlank(str)){
throw new RuntimeException();
}
return str;
}
/**
* 限流处理
* @param str
* @param ex
* @return
*/
public String blockHandler(String str, BlockedException ex){
return str + "--"+ ex;
}
/**
* 降级处理
* @param str
* @return
*/
public String fallback(String str){
return null;
}
}
代码示例
文章标题:Spring Cloud Alibaba系列(五)sentinel实现服务限流降级
文章链接:http://soscw.com/index.php/essay/81401.html