微服务保护-隔离


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本篇励志:三人行,必有我师焉。

本项目基于B站黑马程序员Java《SpringCloud微服务技术栈》,SpringCloud+RabbitMQ+Docker+Redis+搜索+分布式

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目录

  • 三、隔离和降级
    • [1. FeignClient整合Sentinel](#1. FeignClient整合Sentinel)
    • [2. 线程隔离(舱壁模式)](#2. 线程隔离(舱壁模式))

三、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 :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: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。

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。

  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:

yaml 复制代码
feign:
  sentinel:
    enabled: true
  1. 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:

java 复制代码
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 {
    @Override
    public Object 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:

java 复制代码
@Bean
public UserClientFallbackFactory userClientFallbackFactory() {
    return new UserClientFallbackFactory();
}

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

java 复制代码
@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:

测试:

添加流控规则

浏览器快速访问,1s超过1次即可。

结果:出现null

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

2. 线程隔离(舱壁模式)

  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)
    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:

  1. 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

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。

总结

  1. 线程隔离的两种手段是?
    信号量隔离
    线程池隔离
  2. 信号量隔离的特点是?
    基于计数器模式,简单,开销小
  3. 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
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