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上一期教程讲解了 Sentinel 的限流规则： Sentinel限流规则，这一期主要讲述 Sentinel 的 隔离、降级和授权规则
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
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
Feign整合Sentinel
在 SpringCloud 中，微服务调用一般都是通过 Feign 来实现的，因此做客户端保护必须整合Feign和Sentinel
Feign 的使用在之前的教程中有详细讲解过：Eureka结合Feign
实现的步骤如下：
1.在调用方的 application.yml 文件中，开启 Feign 对 Sentinel 的支持
yml
feign:
sentinel:
enabled: true # 开启feign对sentinel的支持2.为 FeignClient 编写失败后的降级逻辑
这里有两种方式：
① FallbackClass，这种方式无法对远程调用的异常做处理
② FallbackFactory，这种方式可以对远程调用的异常做处理
这里我们选择 FallbackFactory
定义一个类 UserClientFallbackFactory（名字可以任意），然后实现接口 FallbackFactory<UserClient>，这里泛型要和对应的 Feign 客户端对应
java
@Component
public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory<UserClient> {
@Override
public UserClient create(Throwable cause) {
return new UserClient() {
@Override
public String user() {
cause.printStackTrace();
// 异常时返回空值
return "";
}
};
}
}3.在 Feign 客户端的 @FeignClient 注解中，添加属性 fallbackFactory，值就是刚才定义的类的 class 对象
java
@FeignClient(name = "service2", url = "http://127.0.0.1:8082", fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class)这里为了方便，就直接定义了对应服务的 url，如果结合了注册中心，这里只需要填写对应的服务名即可
4.启动测试
访问对应服务端点后，进入 Sentinel 控制台，可以看到如下界面，表示 Feign 已经成功整合了 Sentinel
然后添加限流规则，将 QPS 设为 1，测试异常情况
然后快速刷新浏览器，可以发现限流后，返回了空值，即触发了 Feign 客户端的失败降级逻辑
线程隔离
线程隔离有两种方式实现：
1.线程池隔离
这种方式就是将服务消费者的资源划分成一个又一个独立的线程池，假设某一服务提供者挂掉了，也只有一个线程池的资源会被耗尽，不会导致所有的资源被耗尽
优点：
① 支持主动超时（可以通过线程池来控制线程，比如发现某个线程耗时较长，就可以直接终止这个线程）
② 支持异步调用（自己的线程继续接收消息，把调用交给线程池里的线程）
缺点： 线程的额外开销比较大（需要开启的线程较多，同时CPU还需要进行线程的上下文切换）
场景： 低扇出（扇出指的是原本的请求分散后的请求数），扇出越高，需要开启的线程就越多
2.信号量隔离（Sentinel 默认采用）
信号量隔离指的是不会为每个业务创建一个线程池，而是会统计当前业务已经使用的线程数，然后进行限制。当达到这个限制时，就会阻止对这个业务的请求，即限制每个业务能使用的线程数量
优点： 轻量级，无额外开销
缺点：
① 不支持主动超时
② 不支持异步调用
场景： 高频调用、高扇出
下面是两种方式的对比图：
在 Sentinel 控制台中，可以选择阈值类型，共有两种：
① QPS：就是每秒的请求数
② 线程数：是该资源能使用的 tomcat 线程数的最大值。也就是通过限制线程数量，实现舱壁模式，对应信号量隔离
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
断路器是由内部的状态机实现的：
整个的流程是：正常情况下，断路器关闭，处于 Closed 状态。如果断路器统计的慢调用或异常比例达到失败阈值，会开启断路器，进入 Open 状态，此时的请求会快速失败。直到熔断时间结束，会进入 Half-Open 状态（断路器半开启状态），此时会尝试放行一次请求，如果此次请求成功，则关闭断路器，进入 Closed 状态；如果请求失败，则重新打开断路器，回到 Open 状态，并重复刚才的过程
断路器熔断策略有三种：慢调用、异常比例、异常数
1.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，如果请求数量超过指定请求数，并且慢调用比例大于设定的阈值，则触发熔断
例如，在 Sentinel 控制台中选择新增降级规则，并填写如下信息
这个表单的信息表示，响应时长（RT） 超过 500ms 的调用是慢调用，统计最近 10000ms 内的请求，如果请求量不少于 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
2.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（指的是程序抛出的异常）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，设置如下的降级规则
这两种设置方式都是一样的，区别在于一个是设置异常比例，一个是设置异常数，但表达的意思都是，统计最近 1000ms 内的请求，如果请求量不少于 10 次，并且异常比例不低于 0.4（或异常数不少于2），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
授权规则
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
在控制台中可以选择新增授权规则，此时就可以选择黑名单或白名单两种方式
Sentinel 是通过 RequestOriginParser 接口中的 parseOrigin() 方法来获取请求的来源的
java
public interface RequestOriginParser {
/**
* 从请求request对象中获取origin，获取方式自定义
*/
String parseOrigin(HttpServletRequest request);
}但是，默认情况下，这个方法的返回值永远是 "default"。也就是说，Sentinel 默认无法区分所有的请求。因此，我们需要自己实现这个接口，并且编写业务逻辑
案例：
限定只允许从网关发来的请求来访问 service1
实现步骤如下：
1.编写类，实现 RequestOriginParser 接口并编写 parseOrigin() 方法，从 HTTP 请求中获取名为 origin 的请求头并返回
java
@Component
public class HeaderOriginParser implements RequestOriginParser {
@Override
public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
String origin = httpServletRequest.getHeader("origin");
if(StringUtils.isEmpty(origin)) {
origin = "blank";
}
System.out.println(origin);
return origin;
}
}2.在 gateway 网关服务中，利用过滤器添加 origin 请求头，值为 gateway
yml
server:
port: 10010 # 网关端口
spring:
application:
name: gateway # 服务名称
cloud:
gateway:
routes: # 网关路由配置
- id: service1
uri: http://localhost:8081 # 路由的目标地址
predicates: # 路由断言，判断请求是否符合路由规则的条件
- Path=/service1/** # 路径断言
default-filters:
- AddRequestHeader=origin,gateway # 添加名为origin的请求头，值为gateway3.在控制台中配置授权规则
4.测试
首先直接跨过网关访问 service1，如下图所示，可以发现访问失败
然后，通过网关来访问 service1，如下图所示，可以发现访问成功
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。如果要自定义异常时的返回结果，需要实现 BlockExceptionHandler 接口
java
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;
;}可以看到，handle() 方法中有一个类型为 BlockException 的参数，这个参数表示了具体的异常，而 BlockException 包含很多个子类，分别对应不同的场景，如下所示
| 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 |
实现自定义异常返回结果的具体方式是，定义一个类，实现 BlockExceptionHandler 接口，然后编写业务逻辑，如下所示：
java
@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 + "}");
}
}然后进行测试。先在控制台创建流控规则，将 QPS 设为1，如下
然后快速刷新浏览器，结果如下所示，可以看出异常结果和代码所展现的一致
其他的测试也是类似的，但是发现热点规则无法触发该逻辑，用 debug 设置断点发现在异常时没有进入到对应的代码里
因此建议对于热点规则的异常，直接使用全局异常处理即可，如下所示：
java
@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
@ExceptionHandler(ParamFlowException.class)
public void handleParamFlowException(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Exception e)
throws IOException {
response.setContentType("application/json;Charset=utf-8");
response.setStatus(429);
response.getWriter().println("{\"msg\": " + "请求被热点参数限流" + ", \"status\": " + 429 + "}");
}
}测试后发现异常结果可以正常显示
