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我们即使再快也会有一个极限值#xff0c;现在假设单机下每秒处理一万个单#xff0c;这已经是超高的处理能力了#xff0c;秒杀服务上了五台服务器#xff0c;有三台掉… 我们在秒杀服务加的以上所有手段都是为了快除了快之外我们还需要保证稳定。
我们即使再快也会有一个极限值现在假设单机下每秒处理一万个单这已经是超高的处理能力了秒杀服务上了五台服务器有三台掉线但是秒杀请求网关直接放过了10w请求全部放进来那剩下的两台服务器就处理不过来每台服务器的顶峰值是1w所有的请求都得排队排着排着就造成了请求的时间累积时间一长资源耗尽服务器就要崩溃了。
所以快保证了以后我们就需要保证稳定。
如何保证稳定那就是在我们分布式系统中的限流熔断降级我们无论哪个分布式系统不管是不是高并发都要考虑因为有了这些的保护手段我们的整个集群就可以达到稳定。
我们以前是用springCloud的hystrix不更新了而且支持的功能也是有限的 在我们的系统里面我们使用springCloud alibaba的Sentinel来完成整个系统的限流熔断降级。 会把我们整个系统保护的非常稳定即使百台服务器的大集群有了Sentinel的保护上线或者崩溃几台服务器都会非常的稳定。
限流熔断降级 什么是熔断 A 服务调用 B 服务的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。如果这样子的次数太多。我们就可以直接将 B 断路了A 不再请求 B 接口凡是调用 B 的直接返回降级数据不必等待 B 的超长执行。 这样 B 的故障问题就不会级联影响到 A。 如果没有任何保护feign远程调用feign有一个默认超时时间例如是3s3s时间如果不返回数据就认为被调用的服务出问题了feign接口就会报超时错误但我们等不了这么久因为这样就会引起整个调用链的累积效应 a调用bb调用cc方法现在要等3sb需要等ca需要等b大家都需要等就会全线卡死资源不能得到释放吞吐量就会下降大量的请求又在排队这就形成了一个死循环能力越不行请求累积的越多越多的请求又需要越多的资源进行分配处理我们的机器就会整个卡死宕机。 所以我们需要加入熔断机制a调用b如果发现b不能正常返回那以后我们直接把b进行断路接下来a调用b不需要关注b是否成功直接快速返回失败。 熔断可以保证我们整个服务不受级联影响一个服务挂了不会让整个调用链长时间的卡死。 什么是降级 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[停止服务所有的调用直接返回降级数据]。以此缓解服务器资源的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的得到正确的相应。
假设流量处于高峰期现在有超多的业务正在运行一些核心的业务购物车、订单等还有一些非核心的业务比如注册之类的现在网站正在秒杀的高峰期间大家资源不够用了。 我们可以手动的让一些非核心业务比如注册把服务器的注册业务停掉该服务器上如果有其他业务就可以把资源让给其他核心业务这就是降级。 同时可以返回一个降级页面提示此功能暂时不可用。 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手动停止一些正常服务释放资源 什么是限流 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。 比如整个集群的处理能力就是每秒1w那我们从网关处放回的请求就是1w其他一些运气不好的直接报告错误自己重试也好怎么做也好。 限流就是把整个入口的流量来做一个限制保证我们的服务不会被超过它的能力的流量全部压垮。只要超过它能力的流量直接丢弃也不用去处理了。
Sentinel
限流熔断降级功能都可以用Sentinel做。
Sentinel与Hystrix的区别 1. 隔离策略
假设我们现在有100个请求全部进来要执行 系统能力不足只能执行50个 线程池隔离 如果是Hystrix例如是hello请求为这个请求做一个线程池分配50个线程线程池分配一个线程来执行如果线程不够了就打回去。 但是如果有超多请求每个请求就会对应一个不同的线程池线程池也会超多线程池之间的切换也非常浪费时间这是对性能的一个极大影响。可能线程池用着用着资源都不够了导致服务宕机都有可能。 信号量隔离 java8中也有Semaphore和我们redis的Semaphore是一样的只要请求一进来如果限制是50调用该请求的每一个请求都有对应自己的一个信号量进来一个请求信号量-1执行完一个请求信号量1如果发现该请求进来50个下一次进来的就直接给打回。 不用为每一个请求单独创建线程池造成资源的耗费。
线程池隔离也有它的优点每一个请求都是用自己的线程池自己的线程池里炸了和别人没有任何关系。 信号量则是一旦有些人炸了我们整个服务都会出现一些问题。
2. 熔断降级策略 基于响应时间 例如每个请求只要超过1s就不去执行 异常比率 一个请求请求一百次百分之九十都出现了异常以后我就不请求了。 异常数 一百个请求中有五个出现异常也不请求了。
我们有很多的策略来限制要不要熔断、降级后边的调用链服务。
3. 动态规则配置
以上的策略都可以通过数据源来做动态配置就是把配置持久化到数据库中服务即使重新启动还能用之前的配置。
4. 系统自适应保护
系统的能力它知道以后低峰期把流量都放进来高峰期限制一些。
简介
Sentinel 可以简单的分为 Sentinel 核心库和 Dashboardweb可视化界面有了可视化界面调节监控就非常方便了。核心库不依赖 Dashboard但是结合 Dashboard 可以取得最好的效果。
我们说的资源可以是任何东西服务服务里的方法甚至是一段代码。使用 Sentinel 来进行资源保护主要分为几个步骤:
定义资源哪些资源要进行保护定义规则定义保护规则比如每秒请求超过多少次就不让访问了cpu负载超过多少就给它降级了检验规则是否生效
定义资源
以下是最常用的定义资源的三种方式
方式一主流框架的默认适配
为了减少开发的复杂程度我们对大部分的主流框架例如 Web Servlet、Dubbo、Spring Cloud、gRPC、Spring WebFlux、Reactor 等都做了适配。您只需要引入对应的依赖即可方便地整合 Sentinel。
主流的web框架所有的请求是默认全部进来适配所有的请求都是要受保护的资源。
方式二抛出异常的方式定义资源
SphU 包含了 try-catch 风格的 API。用这种方式当资源发生了限流之后会抛出 BlockException。这个时候可以捕捉异常进行限流之后的逻辑处理。示例代码如下:
// 1.5.0 版本开始可以利用 try-with-resources 特性使用有限制
// 资源名可使用任意有业务语义的字符串比如方法名、接口名或其它可唯一标识的字符串。
try (Entry entry SphU.entry(resourceName)) {// 被保护的业务逻辑// do something here...
} catch (BlockException ex) {// 资源访问阻止被限流或被降级// 在此处进行相应的处理操作
}方式四注解方式定义资源
Sentinel 支持通过 SentinelResource 注解定义资源并配置 blockHandler 和 fallback 函数来进行限流之后的处理。示例
// 原本的业务方法.
SentinelResource(blockHandler blockHandlerForGetUser)
public User getUserById(String id) {throw new RuntimeException(getUserById command failed);
}// blockHandler 函数原方法调用被限流/降级/系统保护的时候调用
public User blockHandlerForGetUser(String id, BlockException ex) {return new User(admin);
}每次和学校谈话结束苏迎澜就第一时间分享给小逸“过来我和你汇报下工作”。她省略了具体谈判的过程以一个孩子能理解的语言把事情总结出来。
https://baijiahao.baidu.com/s?id1760481532554271247
一个妈妈的反校园暴力“战斗”
