微服务保护--流量控制

本文中的案例资源:

链接:https://pan.baidu.com/s/1nnk9nE1J_Y6Wm4aaHPAD_A?pwd=fdfs
提取码:fdfs
--来自百度网盘超级会员V6的分享

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。

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、Mapper,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。(Controller-Service-mapper形成的链路)

例如,order-service中的OrderController中的端点:/order/{orderId}

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

2.快速入门

2.1.示例

点击资源/order/{orderId}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 /order/{orderId}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。

2.2.练习:

需求:给 /order/{orderId}这个资源设置流控规则,QPS不能超过 5,然后测试。

1)首先在sentinel控制台添加限流规则

2)利用jmeter测试

如果没有使用过JMeter可以参考文章微服务保护--JMeter的作用和安装-CSDN博客

本文提供了编写好的Jmeter测试样例:

链接:https://pan.baidu.com/s/1LTxL_AXDt0LiJqQBviPtAw?pwd=mu4o
提取码:mu4o
--来自百度网盘超级会员V6的分享

打开jmeter,导入课前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:

结果:可以看到,成功的请求每次只有5个

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

3.1.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。

3.2.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。

需求说明

  • 在OrderController新建两个端点:/order/query和/order/update,无需实现业务

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

1)定义/order/query端点,模拟订单查询

bash 复制代码
@GetMapping("/query")
public String queryOrder() {
    return "查询订单成功";
}

2)定义/order/update端点,模拟订单更新

bash 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/order/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/order/update,这样这个断点就会触发阈值。

但限流的目标是/order/query,我们在浏览器访问,可以发现:确实被限流了。

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:

实战案例

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:

  1. 在OrderService中添加一个queryGoods方法,不用实现业务

  2. 在OrderController中,改造/order/query端点,调用OrderService中的queryGoods方法

  3. 在OrderController中添加一个/order/save的端点,调用OrderService的queryGoods方法

  4. 给queryGoods设置限流规则,从/order/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

在order-service服务中,给OrderService类添加一个queryGoods方法:

bash 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order-service的OrderController中,修改/order/query端点的业务逻辑:

bash 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order-service的OrderController中,修改/order/save端点,模拟新增订单:

bash 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,OrderService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OrderService的queryGoods方法添加@SentinelResource注解:

bash 复制代码
@SentinelResource("goods")
public void queryGoods(){
    System.err.println("查询商品");
}

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。

我们需要关闭这种对SpringMVC的资源聚合,修改order-service服务的application.yml文件:

bash 复制代码
spring:
  cloud:
    sentinel:
      web-context-unify: false # 关闭context整合

重启服务,访问/order/query和/order/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/order/save:

运行的结果:

完全不受影响。

另一个是访问/order/query:

运行结果:

每次只有2个通过。

3.3.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。

3.3.1.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

3.3.2.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

3.3.3.案例

案例需求:给/order/{orderId}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102这个参数设置例外:每1秒请求量不超过4

•给103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order-service中的OrderController中的/order/{orderId}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:

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:

喜欢的话点个关注吧!

相关推荐
wang2455981993 分钟前
Redis基础——1、Linux下安装Redis(超详细)
linux·数据库·redis
oscar9993 分钟前
Memurai:Redis官方认可的Windows原生解决方案
数据库·windows·redis
A10169330715 分钟前
redis的启动方式
数据库·redis·bootstrap
cjy0001116 分钟前
Spring学习——新建module模块
java·学习·spring
IvorySQL7 分钟前
速看!HOW 2026 12 大分论坛出品人集结
数据库·postgresql·开源
zhougl9968 分钟前
Maven 依赖分离
java·maven
重庆兔巴哥9 分钟前
如何安装和配置Java开发环境(JDK)?
java·开发语言
鸽鸽程序猿11 分钟前
【Java EE】【SpringAI】智能聊天机器人
java·java-ee·机器人
V1ncent Chen13 分钟前
SQL大师之路 11 外连接和自连接
数据库·sql·mysql·数据分析
zklgin13 分钟前
PostgreSQL常用时间函数与时间计算提取示例说明
数据库·postgresql