书接上回：微服务：Sentinel篇

3. 隔离和降级

限流是一种预防措施，虽然限流可以尽量避免因高并发而引起的服务故障，但服务还会因为其它原因而故障。

而要将这些故障控制在一定范围，避免雪崩，就要靠线程隔离（舱壁模式）和熔断降级手段了。

线程隔离之前讲到过：调用者在调用服务提供者时，给每个调用的请求分配独立线程池，出现故障时，最多消耗这个线程池内资源，避免把调用者的所有资源耗尽。

        

熔断降级：是在调用方这边加入断路器，统计对服务提供者的调用，如果调用的失败比例过高，则熔断该业务，不允许访问该服务的提供者了。

         

可以看到，不管是线程隔离还是熔断降级，都是对客户端（调用方）的保护。需要在调用方 发起远程调用时做线程隔离、或者服务熔断。

而我们的微服务远程调用都是基于Feign来完成的，因此我们需要将Feign与Sentinel整合，在Feign里面实现线程隔离和服务熔断。

3.1.FeignClient整合Sentinel

SpringCloud中，微服务调用都是通过Feign来实现的，因此做客户端保护必须整合Feign和Sentinel。

3.1.1.修改配置，开启sentinel功能

修改OrderService的application.yml文件，开启Feign的Sentinel功能：

feign:
  sentinel:
    enabled: true # 开启feign对sentinel的支持

3.1.2.编写失败降级逻辑

业务失败后，不能直接报错，而应该返回用户一个友好提示或者默认结果，这个就是失败降级逻辑。

给FeignClient编写失败后的降级逻辑

①方式一：FallbackClass，无法对远程调用的异常做处理

②方式二：FallbackFactory，可以对远程调用的异常做处理，我们选择这种

这里我们演示方式二的失败降级处理。

步骤一：在feing-api项目中定义类，实现FallbackFactory：

         

代码：

package cn.itcast.feign.clients.fallback;

import cn.itcast.feign.clients.UserClient;
import cn.itcast.feign.pojo.User;
import feign.hystrix.FallbackFactory;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

@Slf4j
public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory<UserClient> {
    @Override
    public UserClient create(Throwable throwable) {
        return new UserClient() {
            @Override
            public User findById(Long id) {
                log.error("查询用户异常", throwable);
                return new User();
            }
        };
    }
}

步骤二：在feing-api项目中的DefaultFeignConfiguration类中将UserClientFallbackFactory注册为一个Bean：

@Bean
    public UserClientFallbackFactory userClientFallbackFactory(){
        return new UserClientFallbackFactory();
    }

步骤三：在feing-api项目中的UserClient接口中使用UserClientFallbackFactory：

import cn.itcast.feign.clients.fallback.UserClientFallbackFactory;
import cn.itcast.feign.pojo.User;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

@FeignClient(value = "userservice", fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class)
public interface UserClient {

    @GetMapping("/user/{id}")
    User findById(@PathVariable("id") Long id);
}

 重启后，访问一次订单查询业务，然后查看sentinel控制台，可以看到新的簇点链路：

3.1.3.总结

Sentinel支持的雪崩解决方案：

• 线程隔离（仓壁模式）

• 降级熔断

Feign整合Sentinel的步骤：

• 在application.yml中配置：feign.sentienl.enable=true

• 给FeignClient编写FallbackFactory并注册为Bean

• 将FallbackFactory配置到FeignClient

3.2.线程隔离（舱壁模式）

3.2.1.线程隔离的实现方式

线程隔离有两种方式实现：

• 线程池隔离

• 信号量隔离（Sentinel默认采用）

如图：

        

线程池隔离：给每个服务调用业务分配一个线程池，利用线程池本身实现隔离效果

信号量隔离：不创建线程池，而是计数器模式，记录业务使用的线程数量，达到信号量上限时，禁止新的请求。

两者的优缺点：        

        

3.2.2.sentinel的线程隔离

用法说明：

在添加限流规则时，可以选择两种阈值类型：

 

• QPS：就是每秒的请求数，在快速入门中已经演示过

• 线程数：是该资源能使用用的tomcat线程数的最大值。也就是通过限制线程数量，实现线程隔离（舱壁模式）。

案例需求：给 order-service服务中的UserClient的查询用户接口设置流控规则，线程数不能超过 2。然后利用jemeter测试。

1）配置隔离规则

选择feign接口后面的流控按钮：

 填写表单：

2）Jmeter测试

选择《阈值类型-线程数<2》：

 

一次发生10个请求，有较大概率并发线程数超过2，而超出的请求会走之前定义的失败降级逻辑。

查看运行结果：

发现虽然结果都是通过了，不过部分请求得到的响应是降级返回的null信息。

3.2.3.总结

线程隔离的两种手段是？

• 信号量隔离

• 线程池隔离

信号量隔离的特点是？

• 基于计数器模式，简单，开销小

线程池隔离的特点是？

• 基于线程池模式，有额外开销，但隔离控制更强

3.3.熔断降级

熔断降级是解决雪崩问题的重要手段。其思路是由断路器统计服务调用的异常比例、慢请求比例，如果超出阈值则会熔断该服务。即拦截访问该服务的一切请求；而当服务恢复时，断路器会放行访问该服务的请求。

断路器控制熔断和放行是通过状态机来完成的：

状态机包括三个状态：

• closed：关闭状态，断路器放行所有请求，并开始统计异常比例、慢请求比例。超过阈值则切换到open状态

• open：打开状态，服务调用被熔断，访问被熔断服务的请求会被拒绝，快速失败，直接走降级逻辑。Open状态5秒后会进入half-open状态

• half-open：半开状态，放行一次请求，根据执行结果来判断接下来的操作。

  • 请求成功：则切换到closed状态

  • 请求失败：则切换到open状态

断路器熔断策略有三种：慢调用、异常比例、异常数  

3.3.1.慢调用

慢调用：业务的响应时长（RT）大于指定时长的请求认定为慢调用请求。在指定时间内，如果请求数量超过设定的最小数量，慢调用比例大于设定的阈值，则触发熔断。

例如：

解读：RT超过500ms的调用是慢调用，统计最近10000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且慢调用比例不低于0.5，则触发熔断，熔断时长为5秒。然后进入half-open状态，放行一次请求做测试。

案例

需求：给 UserClient的查询用户接口设置降级规则，慢调用的RT阈值为50ms，统计时间为1秒，最小请求数量为5，失败阈值比例为0.4，熔断时长为5

1）设置慢调用

修改user-service中的/user/{id}这个接口的业务。通过休眠模拟一个延迟时间：

 

此时，orderId=101的订单，关联的是id为1的用户，调用时长为60ms：  

orderId=102的订单，关联的是id为2的用户，调用时长为非常短；

2）设置熔断规则

下面，给feign接口设置降级规则：

超过50ms的请求都会被认为是慢请求

3）测试

在浏览器访问：http://localhost:8088/order/101，快速刷新5次，可以发现：

触发了熔断，请求时长缩短至5ms，快速失败了，并且走降级逻辑，返回的null

在浏览器访问：http://localhost:8088/order/102，竟然也被熔断了：

3.3.2.异常比例、异常数

异常比例或异常数：统计指定时间内的调用，如果调用次数超过指定请求数，并且出现异常的比例达到设定的比例阈值（或超过指定异常数），则触发熔断。

例如，一个异常比例设置：

 

解读：统计最近1000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且异常比例不低于0.4，则触发熔断。

一个异常数设置：

                

解读：统计最近1000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且异常比例不低于2次，则触发熔断。

案例

需求：给 UserClient的查询用户接口设置降级规则，统计时间为1秒，最小请求数量为5，失败阈值比例为0.4，熔断时长为5s

1）设置异常请求

首先，修改user-service中的/user/{id}这个接口的业务。手动抛出异常，以触发异常比例的熔断：

也就是说，id 为 2时，就会触发异常

2）设置熔断规则

下面，给feign接口设置降级规则：

规则：

在5次请求中，只要异常比例超过0.4，也就是有2次以上的异常，就会触发熔断。

3）测试

在浏览器快速访问：http://localhost:8088/order/102，快速刷新5次，触发熔断：

此时，我们去访问本来应该正常的103：  

4.授权规则

授权规则可以对请求方来源做判断和控制。

4.1.授权规则

4.1.1.基本规则

授权规则可以对调用方的来源做控制，有白名单和黑名单两种方式。

• 白名单：来源（origin）在白名单内的调用者允许访问

• 黑名单：来源（origin）在黑名单内的调用者不允许访问

点击左侧菜单的授权，可以看到授权规则：

• 资源名：就是受保护的资源，例如/order/{orderId}

• 流控应用：是来源者的名单，

  • 如果是勾选白名单，则名单中的来源被许可访问。

  • 如果是勾选黑名单，则名单中的来源被禁止访问。

比如：

我们允许请求从gateway到order-service，不允许浏览器访问order-service，那么白名单中就要填写网关的来源名称（origin）。

4.1.2.如何获取origin

Sentinel是通过RequestOriginParser这个接口的parseOrigin来获取请求的来源的。

public interface RequestOriginParser {
    /**
     * 从请求request对象中获取origin，获取方式自定义
     */
    String parseOrigin(HttpServletRequest request);
}

这个方法的作用就是从request对象中，获取请求者的origin值并返回。

默认情况下，sentinel不管请求者从哪里来，返回值永远是default，也就是说一切请求的来源都被认为是一样的值default。

因此，我们需要自定义这个接口的实现，让不同的请求，返回不同的origin。

例如order-service服务中，我们定义一个RequestOriginParser的实现类：

package cn.itcast.order.sentinel;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.RequestOriginParser;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

@Component
public class HeaderOriginParser implements RequestOriginParser {
    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest request) {
        // 1.获取请求头
        String origin = request.getHeader("origin");
        // 2.非空判断
        if (StringUtils.isEmpty(origin)) {
            origin = "blank";
        }
        return origin;
    }
}

我们会尝试从request-header中获取origin值。

4.1.3.给网关添加请求头

既然获取请求origin的方式是从reques-header中获取origin值，我们必须让所有从gateway路由到微服务的请求都带上origin头。

这个需要利用之前学习的一个GatewayFilter来实现，AddRequestHeaderGatewayFilter。

修改gateway服务中的application.yml，添加一个defaultFilter：

spring:
  cloud:
    gateway:
      default-filters:
        - AddRequestHeader=origin,gateway
      routes:
       # ...略

这样，从gateway路由的所有请求都会带上origin头，值为gateway。而从其它地方到达微服务的请求则没有这个头。

4.1.4.配置授权规则

接下来，我们添加一个授权规则，放行origin值为gateway的请求。

现在，我们直接跳过网关，访问order-service服务：

4.2.自定义异常结果

默认情况下，发生限流、降级、授权拦截时，都会抛出异常到调用方。异常结果都是flow limmiting（限流）。这样不够友好，无法得知是限流还是降级还是授权拦截。

4.2.1.异常类型

而如果要自定义异常时的返回结果，需要实现BlockExceptionHandler接口：

public interface BlockExceptionHandler {
    /**
     * 处理请求被限流、降级、授权拦截时抛出的异常：BlockException
     */
    void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception;
}

这个方法有三个参数：

• HttpServletRequest request：request对象

• HttpServletResponse response：response对象

• BlockException e：被sentinel拦截时抛出的异常

这里的BlockException包含多个不同的子类：

异常	说明
FlowException	限流异常
ParamFlowException	热点参数限流的异常
DegradeException	降级异常
AuthorityException	授权规则异常
SystemBlockException	系统规则异常

4.2.2.自定义异常处理

下面，我们就在order-service定义一个自定义异常处理类：  

package cn.itcast.order.sentinel;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.BlockExceptionHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowException;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

@Component
public class SentinelExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
        String msg = "未知异常";
        int status = 429;

        if (e instanceof FlowException) {
            msg = "请求被限流了";
        } else if (e instanceof ParamFlowException) {
            msg = "请求被热点参数限流";
        } else if (e instanceof DegradeException) {
            msg = "请求被降级了";
        } else if (e instanceof AuthorityException) {
            msg = "没有权限访问";
            status = 401;
        }

        response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
        response.setStatus(status);
        response.getWriter().println("{\"msg\": " + msg + ", \"status\": " + status + "}");
    }
}

重启测试，在不同场景下，会返回不同的异常消息.

限流：

授权拦截时：  

5.规则持久化

现在，sentinel的所有规则都是内存存储，重启后所有规则都会丢失。在生产环境下，我们必须确保这些规则的持久化，避免丢失。

5.1.规则管理模式

规则是否能持久化，取决于规则管理模式，sentinel支持三种规则管理模式：

• 原始模式：Sentinel的默认模式，将规则保存在内存，重启服务会丢失。

• pull模式

• push模式

5.1.1.pull模式

pull模式：控制台将配置的规则推送到Sentinel客户端，而客户端会将配置规则保存在本地文件或数据库中。以后会定时去本地文件或数据库中查询，更新本地规则。

5.1.2.push模式

push模式：控制台将配置规则推送到远程配置中心，例如Nacos。Sentinel客户端监听Nacos，获取配置变更的推送消息，完成本地配置更新。

5.2.实现push模式

一、修改order-service服务

修改OrderService，让其监听Nacos中的sentinel规则配置。

具体步骤如下：

1.引入依赖

在order-service中引入sentinel监听nacos的依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

2.配置nacos地址

在order-service中的application.yml文件配置nacos地址及监听的配置信息：

spring:
  cloud:
    sentinel:
      datasource:
        flow:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848 # nacos地址
            dataId: orderservice-flow-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
            rule-type: flow # 还可以是：degrade、authority、param-flow

二、修改sentinel-dashboard源码

SentinelDashboard默认不支持nacos的持久化，需要修改源码。

这里我们就不去做修改了（太复杂了）

三：启动

启动方式跟官方一样：

java -jar sentinel-dashboard.jar

如果要修改nacos地址，需要添加参数：

java -jar -Dnacos.addr=localhost:8848 sentinel-dashboard.jar

然后把所有相关的微服务重启一下。 

启动之后，我们进入Sentinel控制台，并且清除缓存

然后随便发送一个请求，刷新一下，就会有：

我们可以看到，左边菜单导航栏多了一个 流控规则-NACOS,这个是改动sentinel的源码加上去的。

在这里新增流控规则

我们测试一下：

                         

添加成功！

我们再测试一下是否真的实现了持久化：

我们重启order-service服务:

        

来到Sentinel控制台刷新一下：

发现流控规则还在

发起一个请求，测试效果：

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

说明依据push模式实现规则持久化成功！