js网站一键变灰,wordpress 回复楼层,镇江网站设计制作,网站建设 南宁Review 解决了服务拆分之后的服务治理问题#xff1a;Nacos解决了服务治理问题OpenFeign解决了服务之间的远程调用问题网关与前端进行交互#xff0c;基于网关的过滤器解决了登录校验的问题 流量控制#xff1a;避免因为突发流量而导致的服务宕机。
隔离和降级#xff1a…Review 解决了服务拆分之后的服务治理问题Nacos解决了服务治理问题OpenFeign解决了服务之间的远程调用问题网关与前端进行交互基于网关的过滤器解决了登录校验的问题 流量控制避免因为突发流量而导致的服务宕机。
隔离和降级避免微服务出现雪崩
避免非法的请求进入微服务当中
避免因为服务的重启而导致这些规则的丢失
1. 初始Sentinel
1.1 雪崩问题及解决方案
1.1.1 雪崩问题
微服务中服务间调用关系错综复杂一个微服务往往依赖于其它多个微服务。
如图服务消费者调用服务提供者如果服务提供者发生了故障由于当前服务消费者应用的部分业务依赖于服务提供者导致服务消费者的业务请求会被阻塞因为服务消费者要等待服务提供者结果的返回请求被阻塞用户自然不会得到响应Tomcat的这个线程也不会释放因为阻塞它就不会释放Tomcat的连接于是越来越多的用户请求到来越来越多的线程会被阻塞由于Tomcat服务器支持的线程和并发数有限业务请求一直被阻塞会导致服务器资源耗尽从而导致其它业务请求请求不进来导致当前服务也故障不可用了形成级联失败雪崩就发生了 一个服务故障导致依赖于它的服务最终也出现故障了导致依赖于它的服务最终被拖垮
在微服务架构中服务与服务之间会通过远程调用的方式进行通信一旦微服务调用链路中的某个服务发生故障或某个资源出现不稳定例如表现为timeout - 业务接口超时响应业务接口响应时间过长会导致其依赖服务也会发生故障此时就会发生故障的蔓延引起整个链路中的所有微服务都不可用也就是引起整个链路中的所有微服务都无法访问的情况最终导致系统瘫痪这就是服务雪崩问题或者叫级联失败问题。 在微服务里面雪崩问题是一个必须要解决的问题。
微服务保护
保证服务运行的健壮性避免级联失败导致的雪崩问题就属于微服务保护。
服务保护方案或容错保护措施
服务降级、服务熔断、流量控制请求限流、线程池隔离等
这些方案或多或少都会导致服务的体验上略有下降比如
请求限流降低了并发上限线程池隔离降低了可用资源的数量服务熔断降低了服务的完整度部分服务变得不可用或弱可用。
但通过这些方案服务的健壮性得到了提升。
容错保护就是当某个服务发生故障时通过断路器的监控给调用返回一个错误响应而不是长时间的等待这样就不会使得调用方由于长时间得不到响应而占用线程从而防止故障的蔓延。
解决雪崩问题的常见方式有四种应对服务雪崩的一种微服务链路保护机制
前面三种是已经有服务故障了我该怎么样去避免这个故障传递到其它服务而引起雪崩3解决 1预防
如何避免因服务故障而引起的雪崩问题
超时处理
调用业务时设定超时时间给业务设定超时时间如果请求超过一定时间没有响应就释放该请求直接返回错误信息而不会让请求无休止等待这样就不会导致一直占用Tomcat资源可以在一定程序上缓解雪崩问题{缓解雪崩问题而不是100%解决雪崩问题因为如果说释放请求的速度没有进入请求的速度快那么终有一天服务器端的资源还是有可能会被耗尽} 舱壁模式线程隔离
限定每个业务接口能使用的线程数说白了就是给每个业务接口都分配一个独立的线程池这个时候每个业务能够使用的线程资源是有限的同时也限制了每个业务请求处理的并发量这样就可以避免耗尽整个Tomcat的资源因为一个业务一旦出现故障它最多是把整个线程池内的资源耗尽而不会导致整个Tomcat的资源被耗尽因此也叫线程隔离。 这种模式它确实解决了雪崩问题但是从资源上来讲会造成一定的浪费比如服务提供者真的宕机了但服务消费者每次还来去请求访问它明明知道它挂了还要去尝试访问而且还要占用我一定的线程数这显然是一种浪费。 断路器模式或熔断降级(模式)比较推荐的一种解决方案
由断路器统计业务执行的异常比例如果超出阈值则会熔断该业务会认为该服务由导致雪崩的风险会拦截访问该业务的一切请求形成熔断让请求快速失败资源快速释放避免影响到其它的资源从而避免最终雪崩问题的发生该模式不会存在资源浪费的情况因为如果知道服务出现故障了就不让请求再去访问该服务了 类似于电路里面的保险丝儿。 当检测到服务恢复正常响应以后我们再去放行访问该业务的请求。 熔断降级模式是解决雪崩问题里面比较好的一种方案。 如何避免因瞬间高并发流量而导致的服务故障
限流 - 流量控制
当系统负载较高时如果持续让请求进入可能会导致系统崩溃无法响应。限制业务访问的QPS每秒查询率每秒的响应请求数每秒钟处理请求的数量限制接口访问的并发流量避免服务因流量的激增或突增而出现故障 避免因为突发流量而导致的服务宕机。使用Sentinel限流器实现限流Sentinel它可以按照服务所能够承受的一个频率去释放请求当流量激增的时候控制流量通过的速率把雪崩问题扼杀在了摇篮当中。总结流量控制是预防雪崩避免出现雪崩问题 思考那我就只用流量控制不就可以从根源上避免出现雪崩问题了吗其它三种我不用不就行了。。。
因为高并发引起的服务故障只是故障的原因之一往往服务还会因为其它问题而出现故障比如因为网络问题或者是Full GC引起的假死问题这些问题都会引起服务故障这个时候就要用到其它三种解决方案了。
总结
限流是对服务的保护避免因突增的高并发流量而导致服务故障进而避免雪崩是一种预防措施。而超时处理、线程隔离舱壁模式、熔断降级断路器模式是在部分服务故障时将故障控制在一定范围避免雪崩是一种补救措施。
1.2 服务保护框架或技术对比 - 容错保护技术选型对比
在SpringCloud当中支持多种服务保护技术
Netfix Hystrixhttps://github.com/Netflix/HystrixSentinelhttps://github.com/alibaba/SentinelResilience4Jhttps://github.com/resilience4j/resilience4j
Hystrix和Sentinel都是非常成熟可靠的服务保护工具早期比较流行的是Hystrix框架但目前国内使用最广泛的还是阿里巴巴的Sentinel服务保护框架是Spring Cloud Alibaba的组件之一这里我们做下对比
关于Hystrix和Sentinel的对比在Sentinel的官网上有一篇文章写的很详细
sentinel-vs-hystrix | Sentinelsentinel-vs-hystrixhttps://sentinelguard.io/zh-cn/blog/sentinel-vs-hystrix.html
技术选型Sentinel vs Hystrix本文将从多个角度对 Sentinel 和 Hystrix 进行对比希望在面临技术选型的时候对各位开发者能有所帮助。https://mp.weixin.qq.com/s/D8RKfnzofM-br_y4fTLIaA
1. 开源和维护
首先两者都是开源Hystrix是Netflix开源的项目而Sentinel是阿里巴巴开源的项目但Hystrix已经停止维护Spring Cloud在已经发布的项目中已经移除了对Hystrix的支持而Sentinel在阿里巴巴内部广泛使用阿里团队一直在迭代更新并且有着活跃的社区支持。Hystrix适用于Java语言的微服务架构而Sentinel则支持多种语言和多种类型的应用架构包括微服务、API网关、消息队列等
2. 隔离设计上的对比 Sentinel底层是基于信号量来实现资源隔离而Hystrix提供两种隔离策略Hystrix支持线程池隔离或信号量隔离但默认情况下都是使用线程池隔离来实现资源隔离。 线程池隔离模式下需要配置线程池对应的参数信号量隔离模式下需要配置最大并发数。 线程池隔离在一个业务请求进入Tomcat以后它会给每一个被隔离的业务创建一个独立的线程池Hystrix也一样Hystrix的线程池隔离针对不同的资源分别创建不同的线程池这样不同的服务调用都发生在不同的线程池中在线程池阻塞情况时可以快速失败线程池隔离的好处是隔离度比较高资源和资源之间做到了最彻底的隔离可以针对某个资源的线程池去进行处理而不影响其它资源但是代价就是线程上下文切换的overhead比较大线程上下文切换会有非常大的损耗增加了线程切换的成本特别是对低延时的调用有比较大的影响。另外还需要预先给各个资源做线程池大小的分配实际情况下线程池隔离并没有带来非常多的好处最直接的影响就是会让机器资源碎片化。Hystrix的信号量隔离限制对某个资源调用的并发数这样的隔离非常轻量级仅限制对某个资源调用的并发数而不是显式的去创建线程池也就意味着不会去创建新的线程这样就减少了线程的创建所以overhead比较小但是效果不错但缺点是无法对慢调用自动进行降级只能等待客户端自己超时因此仍然可能会出现级联阻塞的情况。而Sentinel可以通过并发线程数模式的流量控制来提供信号量隔离的功能并且结合基于响应时间的熔断降级模式可以在不稳定资源的平均响应时间比较高的时候自动降级防止过多的慢调用占满并发数影响整个系统。 3. 熔断降级的对比熔断降级的策略不同 Sentinel和Hystrix的熔断降级功能本质上都是基于熔断器或断路器模式 Sentinel和Hystrix都支持基于失败比率异常比率的熔断降级在调用达到一定量级并且失败比率达到设定的阈值时自动进行熔断此时所有对该资源的调用都会被block直到过了指定的时间窗口后才启发性的恢复 而且Sentinel还支持基于平均响应时间的熔断降级可以在服务响应时间持续飙高的时候自动熔断拒绝掉更多的请求直到一段时间后才恢复这样可以防止调用非常慢也就是防止慢调用造成级联阻塞的情况。 4. Sentinel特性
Hystrix主要提供了服务降级、服务熔断、线程隔离等功能而Sentinel除了提供上述功能之外还提供了实时监控、流量控制、热点参数限流、系统自适应负载保护等功能。另外Sentinel的很多配置都能够动态推送到Sentinel客户端进行更新无需重启热更新而Hystrix部分配置需要重启才能更新 1. 轻量级、高性能 Sentinel非常轻量级其核心sentinel-core没有任何多余依赖打包后只有不到200KB非常轻量级同时Sentinel非常高性能引入Sentinel带来的性能损耗非常小只有在业务单机量级超过25wQPS的时候才会有一些显著的影响单机QPS不太大的时候损耗几乎可以忽略不计。 2. 流量控制 Sentinel可以针对不同的调用关系以不同的运行指标如QPS、并发调用数、系统负载为基准对系统资源的调用进行流量控制将随机的请求调整成合适的形状。 Sentinel支持多样化的流量整形策略在QPS过高时可以自动将流量调整成合适的形状常用的有 直接拒绝模式即超出的请求直接拒绝。慢启动预热模式当流量激增的时候控制流量通过的速率让通过的流量缓慢增加在一定时间内逐渐增加到阈值上限给冷系统一个预热的时间避免冷系统被压垮。匀速器模式利用Leaky Bucket漏桶算法实现的匀速模式严格控制了请求通过的时间间隔同时推积的请求将会排队超过超时时长的请求直接被拒绝。 Sentinel还支持调用关系的限流包括基于调用方限流、基于调用链入口限流、关联流量限流等依托于Sentinel强大的调用链路统计信息可以提供精准的不同维度的限流。 3. 系统负载保护或系统自适应保护 当系统负载较高时如果仍持续让请求进入可能会导致系统崩溃无法响应。在集群环境下网络负载均衡会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去如果这个时候其它的汲取也处在一个边缘状态的时候这个时候增加的流量就会导致这台机器也崩溃最后导致整个集群不可用针对这个情况Sentinel提供了对应的保护机制让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡保证系统在能力范围之内处理最多的请求。 4. 实时监控和控制面板 Sentinel控制台Dashboard提供了机器发现、配置规则、查看实时监控、查看调用链路信息等功能使得用户可以非常方便的去查看监控和进行配置。 5. 生态 Sentinel目前已经针对Servlet、Dubbo、Spring Boot/Spring Cloud、gRPC等进行了适配用户只需引入相应引来并进行简单配置即可非常的方便的享受Sentinel的高可用流量防护能力。 1.3.Sentinel介绍和安装
1.3.1.初识Sentinel
Sentinel阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件是阿里巴巴开源的一款服务保护框架目前已经加入SpringCloudAlibaba中阿里开源的流量防卫兵Sentinel。官网地址home | Sentinel
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、多语言异构化服务架构的流量治理组件主要以流量为切入点从流量路由、流量控制、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
Sentinel 具有以下特征
丰富的应用场景Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景例如秒杀即突发流量控制在系统容量可以承受的范围、预热、消息队列削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。完备可视化的实时监控Sentinel 同时提供实时的监控功能。您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。广泛的开源生态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。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。多样化的流量控制资源粒度、调用关系、指标类型等多维度的流量控制完善的SPI扩展点Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。
Sentinel的熔断降级
什么是熔断降级
除了流量控制以外降低调用链路中的不稳定资源也是Sentinel的使命之一。由于调用关系的复杂性如果调用链路中的某个资源出现了不稳定最终会导致请求发生积压。 Sentinel和Hystrix的原则是一致的当调用链路中的某个资源出现不稳定例如表现为 timeout异常比例升高的时候则对这个资源的调用进行限制并让请求快速失败避免影响到其它的资源最终产生雪崩的效果。
熔断降级设计理念
在限制的手段上Sentinel和Hystrix采取了完全不一样的方法。
Sentinel对这个问题采取了两种手段
通过并发线程数进行限制
和资源池隔离的方法不同Sentinel通过限制资源并发线程的数量来减少不稳定资源对其它资源的影响这样不但没用线程切换的损耗也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下例如响应时间变长对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后对该资源的新请求就会被拒绝堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。 当线程池阻塞时你其它所有请求打进来也会被阻塞除非当线程池能够处理新请求了那你此时被阻塞的线程就要被唤醒这个时候就会有线程上下文的切换开销 而控制线程并发数就是你一旦达到我这个线程上限的阈值你还来请求我就直接给你拒绝掉这样也就不存在什么阻塞了自然不会有线程上下文切换的开销。 通过响应时间对资源进行降级
除了对并发线程数进行控制以外Sentinel还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源当依赖的资源出现响应时间过长后所有对该资源的访问都会被直接拒绝直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。 1.3.2 安装Sentinel控制台
官网详情
dashboard | Sentinel
Sentinel官方提供了UI控制台方便我们对系统做限流设置其实就是下载一个jar包。
1. 将其拷贝到一个你能记住的非中文、不包含特殊字符的目录下重命名为sentinel-dashboard然后运行命令
java -jar sentinel-dashboard.jar2. jar包运行完成以后它底层其实就是一个基于Spring Boot的Web应用然后访问localhost:8080 即可看到控制台页面默认的账户和密码都是sentinel 注意Sentinel控制台目前仅支持单机部署启动Sentinel控制台需要JDK版本为1.8及以上版本。
登录后即可看到控制台但是登录后我们发现一片空白什么都没有
默认会监控sentinel-dashboard服务本身。。。。。
这是因为我们还没有让微服务去和Sentinel去做整合因此我们在控制台看不到任何信息。 1.4 微服务整合Sentinel
要使用Sentinel肯定要结合微服务。
我们在微服务模块中整合Sentinel并且连接sentinel-dashboard控制台步骤如下
1. 引入Sentinel依赖
!-- 引入sentinel依赖--
dependencygroupIdcom.alibaba.cloud/groupId artifactIdspring-cloud-starter-alibaba-sentinel/artifactId
/dependency
2. 配置Sentinel的控制台地址修改application.yaml文件添加下面内容
spring:cloud: sentinel:transport:dashboard: localhost:8080
3. 重启微服务访问微服务的任意端点触发sentinel监控
什么是端点呢 Spring MVC的任意一个Controller接口都是一个端点。
