微服务容错及解决

学前必备知识

学之前我们要理解一些概念，之后我们会遇到QPS，并发量，线程等专有名词。

一文搞懂高并发性能指标：QPS、TPS、RT、并发数、吞吐量 - 知乎 (zhihu.com)

雪崩问题

1 是什么

在微服务远程调用的过程中，还存在几个问题需要解决。

首先是业务健壮性问题：

例如在之前的查询购物车列表业务中，购物车服务需要查询最新的商品信息，与购物车数据做对比，提醒用户。大家设想一下，如果商品服务查询时发生故障，查询购物车列表在调用商品服务时，是不是也会异常？从而导致购物车查询失败。但从业务角度来说，为了提升用户体验，即便是商品查询失败，购物车列表也应该正确展示出来，哪怕是不包含最新的商品信息。

还有级联失败问题：

还是查询购物车的业务，假如商品服务业务并发较高，占用过多Tomcat连接。可能会导致商品服务的所有接口响应时间增加，延迟变高，甚至是长时间阻塞直至查询失败。

此时查询购物车业务需要查询并等待商品查询结果，从而导致查询购物车列表业务的响应时间也变长，甚至也阻塞直至无法访问。而此时如果查询购物车的请求较多，可能导致购物车服务的Tomcat连接占用较多，所有接口的响应时间都会增加，整个服务性能很差，甚至不可用。

依次类推，整个微服务群中与购物车服务、商品服务等有调用关系的服务可能都会出现问题，最终导致整个集群不可用。

这就是级联失败问题，或者叫雪崩问题。

2 产生原因

微服务相互调用，服务提供者出现故障或阻塞。

服务调用者没有做好异常处理，导致自身故障。

调用链中的所有服务级联失败，导致整个集群故障

3 解决问题的思路

尽量避免服务出现故障或阻塞。保证代码的健壮性；

保证网络畅通；能应对较高的并发请求；

服务调用者做好远程调用异常的后备方案，避免故障扩散

4 解决方案

微服务保护的方案有很多，比如：

请求限流
线程隔离
服务熔断

这些方案或多或少都会导致服务的体验上略有下降，比如请求限流， 降低了并发上限；线程隔离，降低了可用资源数量 ；服务熔断，降低了服务的完整度 ，部分服务变的不可用或弱可用。因此这些方案都属于服务降级的方案。但通过这些方案，服务的健壮性得到了提升，

接下来，我们就逐一了解这些方案的原理。

4.1 请求限流

服务故障最重要原因，就是并发太高！解决了这个问题，就能避免大部分故障。当然，接口的并发不是一直很高，而是突发的。因此请求限流，就是限制或控制接口访问的并发流量，避免服务因流量激增而出现故障。

请求限流往往会有一个限流器，数量高低起伏的并发请求曲线，经过限流器就变的非常平稳。这就像是水电站的大坝，起到蓄水的作用，可以通过开关控制水流出的大小，让下游水流始终维持在一个平稳的量。

4.2 线程隔离

当一个业务接口响应时间长，而且并发高时，就可能耗尽服务器的线程资源，导致服务内的其它接口受到影响。所以我们必须把这种影响降低，或者缩减影响的范围。线程隔离正是解决这个问题的好办法。

线程隔离的思想来自轮船的舱壁模式：

轮船的船舱会被隔板分割为N个相互隔离的密闭舱，假如轮船触礁进水，只有损坏的部分密闭舱会进水，而其他舱由于相互隔离，并不会进水。这样就把进水控制在部分船体，避免了整个船舱进水而沉没。

为了避免某个接口故障或压力过大导致整个服务不可用，我们可以限定每个接口可以使用的资源范围，也就是将其"隔离"起来。

如图所示，我们给查询购物车业务限定可用线程数量上限为20，这样即便查询购物车的请求因为查询商品服务而出现故障，也不会导致服务器的线程资源被耗尽，不会影响到其它接口。

4.3 服务熔断

线程隔离虽然避免了雪崩问题，但故障服务（商品服务）依然会拖慢购物车服务（服务调用方）的接口响应速度。而且商品查询的故障依然会导致查询购物车功能出现故障，购物车业务也变的不可用了。

所以，我们要做两件事情：

编写服务降级逻辑：就是服务调用失败后的处理逻辑，根据业务场景，可以抛出异常，也可以返回友好提示或默认数据。
异常统计和熔断：统计服务提供方的异常比例，当比例过高表明该接口会影响到其它服务，应该拒绝调用该接口，而是直接走降级逻辑。

4.4 失败处理

快速失败：给业务编写一个调用失败时的处理的逻辑，称为fallback。当调用出现故障（比如无线程可用）时，按照失败处理逻辑执行业务并返回，而不是直接抛出异常。

5 服务保护技术

我们要学习的是sentinel技术

Sentinel

1 介绍

微服务保护的技术有很多，但在目前国内使用较多的还是Sentinel，所以接下来我们学习Sentinel的使用

Sentinel是阿里巴巴开源的一款服务保护框架，目前已经加入SpringCloudAlibaba中。官方网站：home | Sentinel (sentinelguard.io)

Sentinel 的使用可以分为两个部分:

核心库（Jar包）：不依赖任何框架/库，能够运行于 Java 8 及以上的版本的运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。在项目中引入依赖即可实现服务限流、隔离、熔断等功能。
控制台（Dashboard）：Dashboard 主要负责管理推送规则、监控、管理机器信息等。

2 快速入门

2.1 下载jar包

2.2 运行

将jar包放在任意非中文、不包含特殊字符的目录下，重命名为sentinel-dashboard.jar：

然后运行如下命令启动控制台：

我们将端口号设置成8090防止冲突

bash 复制代码

java -Dserver.port=8090 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8090 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar

2.3 访问

访问http://localhost:8090页面，就可以看到sentinel的控制台了：

需要输入账号和密码，默认都是：sentinel

登录后，即可看到控制台，默认会监控sentinel-dashboard服务本身：

2.4 整合到微服务中

步骤一引入依赖

java 复制代码

<dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>2022.0.0.0-RC2</version>
            <type>pom</type>
        </dependency>
        <!--sentinel -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
            <version>2022.0.0.0-RC2</version>
        </dependency>

步骤二配置控制台

修改application.yaml文件，添加下面内容：

java 复制代码

spring:
  cloud: 
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8090

这样我们的Sentinel就基本配置好了

3 初步使用

3.1 服务的搭建

由于我们初步学习，我们先搭建一个简单的服务。里面就只含有一个Controller。我们之后就对这一个接口进行访问

java 复制代码

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/customer/info")
public class HelloWController {

    @GetMapping("/HelloWorld")
    public void HW(){
        System.out.println("HelloWorld");
    }
    
}

3.2 访问接口

当我们去访问上面的接口后，sentinel的客户端就会将服务访问的信息提交到sentinel-dashboard控制台。并展示出统计信息：

点击簇点链路菜单，会看到下面的页面：

所谓簇点链路，就是单机调用链路，是一次请求进入服务后经过的每一个被Sentinel监控的资源。默认情况下，Sentinel会监控SpringMVC的每一个Endpoint（接口）,就是controller向外面暴露的接口。

因此，我们看到/carts这个接口路径就是其中一个簇点，我们可以对其进行限流、熔断、隔离等保护措施。

不过，需要注意的是，我们的SpringMVC接口是按照Restful风格设计，因此接口全部都是/customer/info路径。默认情况下Sentinel会把路径作为簇点资源的名称，无法区分路径相同但请求方式不同的接口，查询、删除、修改等都被识别为一个簇点资源，这显然是不合适的。

所以我们可以选择打开Sentinel的请求方式前缀，把**请求方式 + 请求路径作为簇点资源名**：

首先，在application.yml中添加下面的配置：

java 复制代码

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8090
      http-method-specify: true # 开启请求方式前缀

然后，重启服务，通过页面访问相关接口，可以看到sentinel控制台的簇点链路发生了变化：

4 请求限流

在簇点链路后面点击流控按钮，即可对其做限流配置

在弹出的菜单中这样填写,这样就把这个簇点资源的流量限制在了每秒6个，也就是最大QPS为6.：

我们利用Jemeter做限流测试，我们每秒发出10个请求

最终监控结果如下：

我们一秒发10个请求，然后限流6个，所以拒绝4个

5 线程隔离

限流可以降低服务器压力，尽量减少因并发流量引起的服务故障的概率，但并不能完全避免服务故障。一旦某个服务出现故障，我们必须隔离对这个服务的调用，避免发生雪崩。

比如，查询购物车的时候需要查询商品，为了避免因商品服务出现故障导致购物车服务级联失败，我们可以把购物车业务中查询商品的部分隔离起来，限制可用的线程资源：

首先点击簇点资源后面的流控按钮注意

这里勾选的是并发线程数限制，也就是说这个查询功能最多使用5个线程，而不是5QPS。如果查询商品的接口每秒处理2个请求，则5个线程的实际QPS在10左右，而超出的请求自然会被拒绝：

其次，调整访问代码，每一次执行需要睡眠500毫秒。这就是说，每一秒并发为2，QPS为2.那么有五个线程，QPS就是10.

最后，我们测试每秒并发量100

结果，QPS是10，拒绝的请求是90，符合预期。

6 编写降级逻辑 FallBack

触发限流或熔断后的请求不一定要直接报错，也可以返回一些默认数据或者友好提示，用户体验会更好。

给FeignClient编写失败后的降级逻辑有两种方式：

方式一：FallbackClass，无法对远程调用的异常做处理
方式二：FallbackFactory，可以对远程调用的异常做处理，我们一般选择这种方式。

注意！！！

我们不建议对整个服务做限流做隔离，只简易对远程调用这些接口来小规模地隔离

1 代码解读

我这里编写了一个简单的调用逻辑来实现

1.1 接受前段传来请求的controller

这里我们远程调用，因为fallback就是要远程调用框架实现，所以多了远程调用部分

java 复制代码

@Slf4j
@RestController
@RequiredArgsConstructor
public class HelloWController {

    private final idClient idClient;

    @GetMapping("/HelloWorld")
    public void HW() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(500);
        idClient.helloworld();
    }
}

1.2 远程调用接口（具体实现）

这里比正常的远程调用在注解那多了一个fallbackFactory参数，这里表示我们请求失败之后会执行的地方，也就是远程调用失败后执行fallback的逻辑

java 复制代码

@FeignClient(value = "LearnSentinel", fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class)
public interface idClient {

    @GetMapping("/customer/info/HelloWorld/client")
    void helloworld();
}

1.3 fallback逻辑（具体实现）

我们定义了一个 Fallback 工厂，实现了 FallbackFactory 类。泛型就是我们这个逻辑是在哪个远程调用失败后执行的类，然后去重写里面的 create方法，fallback逻辑就是在这里定义的

java 复制代码

@Slf4j
public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory<idClient>{
    @Override
    public idClient create(Throwable cause) {
        log.error("查询用户失败", cause);
        return null;
    }
}

1.4 将 Fallback工厂注入到spring环境（具体实现）

java 复制代码

@Configuration
public class UserClientFallbackFactoryConfig {

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

1.5 远程调用的接口

java 复制代码

@RestController
@Slf4j
@RequestMapping("/customer/info")
@RequiredArgsConstructor
public class hewcc {

    @GetMapping("/HelloWorld/client")
    public void hw(){
        log.info("helloworld");
    }
}

2 测试启动！！！

我将模拟并发参数改成QPS为10，线程隔离给服务分配了一个线程，也就是允许QPS为2，则失败的QPS为8，结果符合

7 服务熔断

7.1 使用场景

查询商品的RT较高（模拟的500ms），从而导致查询购物车的RT也变的很长。这样不仅拖慢了购物车服务，消耗了购物车服务的更多资源，而且用户体验也很差。

对于商品服务这种不太健康的接口，我们应该停止调用，直接走降级逻辑，避免影响到当前服务。也就是将商品查询接口熔断。当商品服务接口恢复正常后，再允许调用。这其实就是断路器的工作模式了。

Sentinel中的断路器不仅可以统计某个接口的慢请求比例 ，还可以统计异常请求比例 。当这些比例超出阈值时，就会熔断该接口，即拦截访问该接口的一切请求，降级处理；当该接口恢复正常时，再放行对于该接口的请求。

7.2 工作原理

断路器的工作状态切换有一个状态机来控制。

如果我们服务正常，就会放行请求，closed状态；如果服务响应时间达到熔断阈值，进入open状态，来拦截请求，进入Fallback逻辑。等到熔断时间结束，就进入Half-open状态，放行一次看看结果。如果结果还是失败就再次进入open状态。如果结果成功就进入closed状态，放行。

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状态持续一段时间后会进入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

7.3 在控制台配置熔断逻辑

这里我们选择慢调用比例。

最大RT: 指最大的相应时间，单位为ms

比例阈值：只失败和成功的比例。0.5表示失败率为百分之50

熔断时长：从open到half-open的状态

最小请求数：如果测试数超过5以后比例阈值大于0.5，那么就熔断。判断熔断的次数

统计时长：在这段时间内来统计上面所说的条件。

当然，我们熔断功能还包含着其他判断熔断条件：异常比例和异常数 参数也可以理解，和上面的差不多

微服务容错及解决

学前必备知识

雪崩问题

1 是什么

2 产生原因

3 解决问题的思路

4 解决方案

4.1 请求限流

4.2 线程隔离

4.3 服务熔断

4.4 失败处理

5 服务保护技术

Sentinel

1 介绍

2 快速入门

2.1 下载jar包

2.2 运行

2.3 访问

2.4 整合到微服务中

步骤一 引入依赖

步骤二 配置控制台

3 初步使用

3.1 服务的搭建

3.2 访问接口

4 请求限流

5 线程隔离

6 编写降级逻辑 FallBack

1 代码解读

1.1 接受前段传来请求的controller

1.2 远程调用接口（具体实现）

1.3 fallback逻辑（具体实现）

1.4 将 Fallback工厂注入到spring环境（具体实现）

1.5 远程调用的接口

2 测试启动！！！

7 服务熔断

7.1 使用场景

7.2 工作原理

7.3 在控制台配置熔断逻辑

步骤一引入依赖

步骤二配置控制台