超时处理：设定超时时间，请求超过一定时间没有响应就返回错误信息，不会无休止等待

舱壁模式：限定每个业务能使用的线程数，避免耗尽整个tomcat的资源，因此也叫线程隔离。

熔断降级：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，拦截访问该业务的一切请求。

流量控制：限制业务访问的QPS，避免服务因流量的突增而故障。

2.什么是Sentinel

Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。官网地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html 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）、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。

2.1.安装Sentinel控制台

资源绑定中提供了下载好的jar包

启动并且修改端口号为：8888

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

2.2.微服务整合Sentinel

继上一篇微服务项目继续扩展整合Sentinel

在springcloud-product中整合sentinel，并连接sentinel的控制台，步骤如下：

1）引入sentinel依赖
XML 复制代码

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> 
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
2）bootstrap.properties配置文件加入
XML 复制代码
#sentinel的服务端的地址
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:8888
3）访问springcloud-product的任意端点

打开浏览器，访问 localhost:8001/product/getById/1，这样才能触发sentinel的监控。

然后再访问sentinel的控制台，查看效果：

3.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。

3.1.簇点链路

当请求进入微服务时，首先会访问DispatcherServlet，然后进入Controller、Service、dao，这样的一个调用链就叫做簇点链路 。簇点链路中被监控的每一个接口就是一个资源。

默认情况下sentinel会监控SpringMVC的每一个端点（Endpoint，也就是controller中的方法），因此SpringMVC的每一个端点（Endpoint）就是调用链路中的一个资源。

例如：刚才访问的springcloud-product中的ProductController中的端点：/product/getById/{id}

流控、熔断等都是针对簇点链路中的资源来设置的，因此我们可以点击对应资源后面的按钮来设置规则：

流控：流量控制

降级：降级熔断

热点：热点参数限流，是限流的一种

授权：请求的权限控制

3.2.快速入门

3.2.1.示例

点击资源/product/getById/{id}后面的流控按钮，就可以弹出表单。

表单中可以填写限流规则，如下：

其含义是限制/product/getById/{id}这个资源的单机QPS为1，即每秒只允许1次请求，超出的请求会被拦截并报错。

3.2.2.利用jmeter测试

jmeter详细使用教程 jmeter安装及快速入门

1）首先在sentinel控制台添加限流规则

2）利用jmeter测试

打开jmeter，导入资料提供的测试样例：

选择：

20个用户，2秒内运行完，QPS是10，超过了5

选中流控入门，QPS<5右键运行：

注意，不要点击菜单中的执行按钮来运行

结果：

可以看到，成功的请求每次不会超过5个

3.3.流控模式

在添加限流规则时，点击高级选项，可以选择三种流控模式：

直接：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：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

链路：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

快速入门测试的就是直接模式。

3.3.1.关联模式

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

配置规则：

语法说明：当/write资源访问量触发阈值时，就会对/read资源限流，避免影响/write资源。

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。

演示:

需求说明：

在ProductController新建两个端点：/product/query和/product/update，无需实现业务

配置流控规则,当/product/ update资源被访问的QPS超过5时,对/product/query请求限流

1）定义/product/query端点，模拟订单查询
java 复制代码
@GetMapping("/query")
public String queryOrder() {
    return "查询订单成功";
}
2）定义/product/update端点，模拟订单更新
java 复制代码
@GetMapping("/update")
public String updateOrder() {
    return "更新订单成功";
}
重启服务，查看sentinel控制台的簇点链路：

3）配置流控规则

对哪个端点限流，就点击哪个端点后面的按钮。我们是对订单查询/product/query限流，因此点击它后面的按钮：

在表单中填写流控规则：

4）在Jmeter测试

选择《流控模式-关联》：

可以看到1000个用户，100秒，因此QPS为10，超过了我们设定的阈值：5

查看http请求：

请求的目标是/product/update，这样这个断点就会触发阈值。

启动

但限流的目标是/product/query，我们在浏览器访问，可以发现：

确实被限流了。

小结：

满足下面条件可以使用关联模式：

两个有竞争关系的资源

一个优先级较高，一个优先级较低

3.3.2.链路模式

链路模式：只针对从指定链路访问到本资源的请求做统计，判断是否超过阈值。

配置示例：

例如有两条请求链路：

/test1 --> /common

/test2 --> /common

如果只希望统计从/test2进入到/common的请求，则可以这样配置：

演示：

需求：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。

步骤：

在ProductService中添加一个queryGoods方法，不用实现业务

在ProductController中，改造/Product/query端点，调用ProductService中的queryGoods方法

在ProductController中添加一个/Product/save的端点，调用ProductService的queryGoods方法

给queryGoods设置限流规则，从/Product/query进入queryGoods的方法限制QPS必须小于2

实现：

1）添加查询商品方法

给ProductService类添加一个queryGoods方法：
java 复制代码
public void queryGoods(){
    System.err.println("查询商品");
}
2）查询订单时，查询商品

在ProductController中，修改/Product/query端点的业务逻辑：
java 复制代码
@GetMapping("/query")
public String queryOrder() {
    // 查询商品
    orderService.queryGoods();
    // 查询订单
    System.out.println("查询订单");
    return "查询订单成功";
}
3）新增订单，查询商品

在ProductController中，修改/Product/save端点，模拟新增订单：
java 复制代码
@GetMapping("/save")
public String saveOrder() {
    // 查询商品
    orderService.queryGoods();
    // 查询订单
    System.err.println("新增订单");
    return "新增订单成功";
}
4）给查询商品添加资源标记

默认情况下，ProductService中的方法是不被Sentinel监控的，需要我们自己通过注解来标记要监控的方法。

给ProductService的queryGoods方法添加@SentinelResource注解：

链路模式中，是对不同来源的两个链路做监控。但是sentinel默认会给进入SpringMVC的所有请求设置同一个root资源，会导致链路模式失效。

需要关闭这种对SpringMVC的资源聚合，在bootstrap.properties配置文件中添加：
java 复制代码
#关闭context整合
spring.cloud.sentinel.web-context-unify=false
重启服务，访问/product/query和/product/save，可以查看到sentinel的簇点链路规则中，出现了新的资源：

5）添加流控规则

点击goods资源后面的流控按钮，在弹出的表单中填写下面信息

只统计从/order/query进入/goods的资源，QPS阈值为2，超出则被限流。

6）Jmeter测试

选择《流控模式-链路》：

可以看到这里200个用户，50秒内发完，QPS为4，超过了我们设定的阈值2

一个http请求是访问/product/save：

运行的结果：

另一个是访问/product/query：

运行结果：

每次通过不超过两个

3.3.3.总结

流控模式有哪些？

直接：对当前资源限流

关联：高优先级资源触发阈值，对低优先级资源限流。

链路：阈值统计时，只统计从指定资源进入当前资源的请求，是对请求来源的限流

3.4.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。

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

3.4.1.warm up

阈值一般是一个微服务能承担的最大QPS，但是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。

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.

演示：

需求：给/product/getById/{id}这个资源设置限流，最大QPS为10，利用warm up效果，预热时长为5秒

1）配置流控规则：

2）Jmeter测试

选择《流控效果，warm up》：

刚刚启动时，大部分请求失败，成功的只有3个，说明QPS被限定在3：

随着时间推移，成功比例越来越高：

到Sentinel控制台查看实时监控：

3.4.2.排队等待

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。

工作原理

例如：QPS = 5，意味着每200ms处理一个队列中的请求；timeout = 2000，意味着预期等待时长超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常。

那什么叫做预期等待时长呢？

比如现在一下子来了12 个请求，因为每200ms执行一个请求，那么：

第6个请求的预期等待时长 = 200 * （6 - 1） = 1000ms

第12个请求的预期等待时长 = 200 * （12-1） = 2200ms

现在，第1秒同时接收到10个请求，但第2秒只有1个请求，此时QPS的曲线这样的：

如果使用队列模式做流控，所有进入的请求都要排队，以固定的200ms的间隔执行，QPS会变的很平滑

平滑的QPS曲线，对于服务器来说是更友好的。

演示：

需求：给/product/getById/{id}这个资源设置限流，最大QPS为10，利用排队的流控效果，超时时长设置为5s

1）添加流控规则

2）Jmeter测试

QPS为15，已经超过了我们设定的10。

如果是之前的快速失败、warmup模式，超出的请求应该会直接报错。

但是我们看看队列模式的运行结果：

全部都通过了。

再去sentinel查看实时监控的QPS曲线：

QPS非常平滑，一致保持在10，但是超出的请求没有被拒绝，而是放入队列。因此响应时间（等待时间）会越来越长。

当队列满了以后，才会有部分请求失败：

3.4.3.总结

流控效果有哪些？

快速失败：QPS超过阈值时，拒绝新的请求

warm up： QPS超过阈值时，拒绝新的请求；QPS阈值是逐渐提升的，可以避免冷启动时高并发导致服务宕机。

排队等待：请求会进入队列，按照阈值允许的时间间隔依次执行请求；如果请求预期等待时长大于超时时间，直接拒绝

3.5.热点参数限流

之前的限流是统计访问某个资源的所有请求，判断是否超过QPS阈值。而热点参数限流是分别统计参数值相同的请求，判断是否超过QPS阈值。

3.5.1.全局参数限流

例如，一个根据id查询商品的接口：

访问/goods/{id}的请求中，id参数值会有变化，热点参数限流会根据参数值分别统计QPS，统计结果：

当id=1的请求触发阈值被限流时，id值不为1的请求不受影响。

配置示例：

代表的含义是：对hot这个资源的0号参数（第一个参数）做统计，每1秒相同参数值的请求数不能超过5

3.5.2.热点参数限流

刚才的配置中，对查询商品这个接口的所有商品一视同仁，QPS都限定为5.

而在实际开发中，可能部分商品是热点商品，例如秒杀商品，我们希望这部分商品的QPS限制与其它商品不一样，高一些。那就需要配置热点参数限流的高级选项了：

结合上一个配置，这里的含义是对0号的long类型参数限流，每1秒相同参数的QPS不能超过5，有两个例外：

•如果参数值是100，则每1秒允许的QPS为10

•如果参数值是101，则每1秒允许的QPS为15

3.5.3.案例

案例需求：给/product/getById/{id}这个资源添加热点参数限流，规则如下：

•默认的热点参数规则是每1秒请求量不超过2

•给2这个参数设置例外：每1秒请求量不超过4

•给3这个参数设置例外：每1秒请求量不超过10

注意事项：热点参数限流对默认的SpringMVC资源无效，需要利用@SentinelResource注解标记资源

1）标记资源

给ProductController中的/product/getById/{id}资源添加注解：

2）热点参数限流规则

访问该接口，可以看到我们标记的hot资源出现了：

这里不要点击hot后面的按钮，页面有BUG

点击左侧菜单中热点规则菜单：

点击新增，填写表单：

3）Jmeter测试

选择《热点参数限流 QPS1》：

这里发起请求的QPS为5.

包含3个http请求：

普通参数，QPS阈值为2

运行结果：

例外项，QPS阈值为4

运行结果：

例外项，QPS阈值为10

运行结果：

4.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。

4.1.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。

4.1.1.修改配置，开启sentinel功能

在springcloud-order微服务的bootstrap.properties配置文件中，

添加开启Feign的Sentinel功能：
java 复制代码
#开启feign和sentinel的整合
feign.sentinel.enabled=true

4.1.2.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springcloud-order项目中定义类，创建MyFallBackFactory.java
java 复制代码
package com.aaa.order.feign;

import com.aaa.common.entity.Product;
import feign.hystrix.FallbackFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class MyFallBackFactory implements FallbackFactory<ProductFeign> {
    @Override
    public ProductFeign create(Throwable throwable) {
        return new ProductFeign() {
            @Override
            public Product getById(Long id) {
                Product product = new Product();
                product.setPid(-1L);
                product.setPname("被调用的服务器出现故障，请稍后重试...");
                return product;
            }
        };
    }
}
步骤二：在ProductFeign接口中使用MyFallBackFactory

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：

添加流控

设置一秒钟只能访问一次

结果：一秒钟超出一次后：

4.1.3.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

4.2.线程隔离（舱壁模式）

4.2.1.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：

4.2.2.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）

演示：

案例需求 ：给 springcloud-order服务中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。

4.2.3.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

4.3.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

4.3.1.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。

演示：

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springcloud-product微服务中的/product/getById/{id}这个接口的业务。通过休眠模拟一个延迟时间：

此时，查询getById=1的商品，调用时长为65ms：

getById=2的商品，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：

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:8001/product/getById/1，快速刷新5次，可以发现：

触发了熔断，请求时长缩短至2ms，快速失败了，并且走降级逻辑

4.3.2.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。

演示：

需求：给 springcloud-product微服务中的/product/getById/{id}这个接口的业务设置降级规则，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:8001/product/getById/2，快速刷新5次，触发熔断：

此时，我们去访问本来应该正常的3：