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Sentinel是Alibaba开源的一款微服务流控组件#xff0c;用于解决分布式应用场景下服务的稳定性问题。Sentinel具有丰富的应用场景#xff0c;它基于流量提供一系列的服务保护措施#xff0c;例如多线程秒杀情况下的系统承载#xff0c;并发访问下的流量控制#xff…前言
Sentinel是Alibaba开源的一款微服务流控组件用于解决分布式应用场景下服务的稳定性问题。Sentinel具有丰富的应用场景它基于流量提供一系列的服务保护措施例如多线程秒杀情况下的系统承载并发访问下的流量控制实时熔断等。
Sentinel的特征
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、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。完备的实时监控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。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解决雪崩问题
什么是雪崩
在分布式应用架构中服务间的关系错综复杂一个服务往往依赖多个其他服务如果其中一个服务发生了故障那么依赖于当前服务的服务也会被阻塞以此类推下去就算其他服务没有直接的依赖于故障服务也会受到影响最终导致雪崩因此雪崩问题是指微服务之间相互调用因为调用链中的一个服务故障引起整个链路都无法访问的情况。
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怎样解决雪崩问题
1.超时处理
为请求设定超时时间当请求超过一定时间没有被响应时直接返回错误信息。这种方式依然会占用一部分的时间。
2.舱壁模式
为每个业务逻辑设定一定线程数这样一来在服务阻塞的时候就只会占用有限的资源而不会将消耗全部资源。该模式也叫线程隔离。
3.断路器
由断路器统计业务执行的异常比例如果超出阈值会熔断该业务拦截访问该业务的一切请求
4.限流
限流是指限制业务访问的QPS避免服务因为突增的流量而故障
QPS每秒能够处理的请求数
总结
上述解决雪崩问题的措施可以分为两类
1.预防 限流就是一种预防措施它在检测高并发访问时采取措施从而使当前服务不受影响
2.补救 超时处理线程隔离熔断都是补救措施这个时候服务已经受到了影响后续操作只是将影响控制在一定范围内。
Sentinel安装使用
1.下载
sentinel官方提供了UI控制台方便我们对系统做限流设置。可以在GitHub下载。
2.运行
将jar包放到任意非中文目录执行命令 java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar 3.访问
访问http://localhost:8080页面就可以看到sentinel的控制台了
需要输入账号和密码默认都是sentinel 由于Sentinel采取懒加载而我们还没有整合微服务因此这个时候控制台上还什么都没有
Sentinel整合微服务
1.在pom文件中加入Sentinel依赖 2.修改application配置文件 这里如果是properties文件l应该是 spring.cloud.sentinel.transport.dashboard localhost:8080我上面也没写spring是因为还有nacos在它上面 3.访问该服务中的任意端点
用postman发送请求出发Sentinel监控 流量控制
雪崩问题虽然有四种方案但是限流是避免服务因突发的流量而发生故障是对微服务雪崩问题的预防。所以这里主要说的就是流量控制啦。
簇点链路
刚刚我们在访问任意资源后Sentinel控制台中就显示了一个调用信息其中过程是 请求进入微服务后首先访问DispatcherServlet然后进入ControllerServiceMapper这样的调用链就叫做簇点链路。簇点链路中被监控的每一个接口都是一个资源。 如果需要设置某项规则可以点击链路后的按钮。
示例
step1:对我们刚刚访问过的资源新增一条流控规则,设置QPS为5即每秒最多响应5个请求 新增后可以在流控规则中查看到刚刚增加的流控规则 2、使用jmeter进行测试
2.1先把jmeter跑起来找到文件夹bin目录下的jmeter.bat双击就了 2.2创建一个测试线程组 2.3右击线程组创建HTTP请求 2.4右击线程组创建结果树 2.5 Sentinel查看结果 流控模式 流控模式有三种在设置流控规则的时候可以点击高级选项进行设置
直接模式 统计当前资源的请求触发阈值时对当前资源直接限流也是默认的模式
关联模式 统计与当前资源相关的另一个资源触发阈值时对当前资源限流
使用场景比如用户支付时需要修改订单状态同时用户要查询订单。查询和修改操作会争抢数据库锁产生竞争。业务需求是优先支付和更新订单的业务因此当修改订单业务触发阈值时需要对查询订单业务限流。
链路模式 统计从指定链路访问到本资源的请求触发阈值时对指定链路限流
使用场景比如有查询订单和创建订单业务两者都需要查询商品。针对从查询订单进入到查询商品的请求统计并设置限流。
流控效果
在流控的高级选项中还有一个流控效果选项
流控效果是指请求达到流控阈值时应该采取的措施包括三种
快速失败 达到阈值后新的请求会被立即拒绝并抛出FlowException异常。是默认的处理方式。
warm up 预热模式对超出阈值的请求同样是拒绝并抛出异常。但这种模式阈值会动态变化从一个较小值逐渐增加到最大阈值。在一个服务刚刚启动时一切资源尚未初始化冷启动如果直接将QPS跑到最大值可能导致服务瞬间宕机。而warm up也叫预热模式是应对服务冷启动的一种方案。请求阈值初始值是 maxThreshold / coldFactor持续指定时长后逐渐提高到maxThreshold值。而coldFactor的默认值是3.
例如我设置QPS的maxThreshold为10预热时间为5秒那么初始阈值就是 10 / 3 也就是3然后在5秒后逐渐增长到10
排队等待 让所有的请求按照先后次序排队执行两个请求的间隔不能小于指定时长。当请求超过QPS阈值时快速失败和warm up 会拒绝新的请求并抛出异常。而排队等待则是让所有请求进入一个队列中然后按照阈值允许的时间间隔依次执行。后来的请求必须等待前面执行完成如果请求预期的等待时间超出最大时长则会被拒绝。
总结 关于Sentinel流控组件的介绍就到这里感谢收看再见啦~
