微服务雪崩问题及解决方案

雪崩问题

微服务中，服务间调用关系错综复杂，一个微服务往往依赖于多个其它微服务。

微服务之间相互调用，因为调用链中的一个服务故障，引起整个链路都无法访问的情况。

如果服务提供者A发生了故障，当前的应用的部分业务因为依赖于服务A，因此也会被阻塞。此时，其它不依赖于服务A的业务似乎不受影响。但是，依赖服务A的业务请求被阻塞，用户不会得到响应，则tomcat的这个线程不会释放，于是越来越多的用户请求到来，越来越多的线程会阻塞；服务器支持的线程和并发数有限，请求一直阻塞，会导致服务器资源耗尽，从而导致所有其它服务都不可用，那么当前服务也就不可用了。那么，依赖于当前服务的其它服务随着时间的推移，最终也都会变的不可用，形成级联失败，雪崩就发生了。

解决雪崩问题的常见方式

解决雪崩问题的常见方式有四种：

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。

仓壁模式：仓壁模式来源于船舱的设计：船舱都会被隔板分离为多个独立空间，当船体破损时，只会导致部分空间进入，将故障控制在一定范围内，避免整个船体都被淹没。可以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。

断路器模式：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。断路器会统计访问某个服务的请求数量，异常比例。当发现访问服务B的请求异常比例过高时，认为服务B有导致雪崩的风险，会拦截访问服务B的一切请求，形成熔断。

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。

限流是对服务的保护，避免因瞬间高并发流量而导致服务故障，进而避免雪崩。是一种预防措施。

超时处理、线程隔离、降级熔断是在部分服务故障时，将故障控制在一定范围，避免雪崩。是一种补救措施。

Sentinel介绍和安装

Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。官网地址：home | Sentinel 

Sentinel 具有以下特征:丰富的应用场景、完备的实时监控、广泛的开源生态、完善的 SPI 扩展点

安装Sentinel

entinel官方提供了UI控制台，方便我们对系统做限流设置。大家可以在GitHub下载。

将jar包放到任意非中文目录，执行命令：

java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

修改Sentinel的默认端口、账户、密码，可以通过下列配置：

配置项	默认值	说明
server.port	8080	服务端口
sentinel.dashboard.auth.username	sentinel	默认用户名
sentinel.dashboard.auth.password	sentinel	默认密码

微服务整合Sentinel

引入sentinel依赖 

<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

配置控制台

server:port: 8088
spring:cloud: sentinel:transport:dashboard: localhost:8080

访问service的任意端点

打开浏览器，访问对应的服务的地址http://localhost:8088/order/101，这样才能触发sentinel的监控。

流量控制

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。

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。

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

直接模式：可在流控按钮，填写限流规则

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

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。 

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。 

满足下面条件可以使用关联模式

        两个有竞争关系的资源

        一个优先级高，一个优先级低的资源

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。

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。

给service添加资源标记

默认情况下，Service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Service的queryGoods方法添加@SentinelResource注解：

@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service服务的application.yml文件：

spring:cloud:sentinel:web-context-unify: false # 关闭context整合

 重启服务，可以查看到sentinel的簇点链路规则中，出现了新的资源。

添加流控规则，测试即可。

总结

•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

流控效果

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

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.

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。 

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。

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。

总结 

• 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

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。

全局参数限流

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 

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

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 

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：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。

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。

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。

修改配置，开启sentinel功能 

修改Service的application.yml文件，开启Feign的Sentinel功能：

feign:sentinel:enabled: true # 开启feign对sentinel的支持

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

步骤一：在feing-api项目中定义类，实现FallbackFactory：

public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory<UserClient> {@Overridepublic UserClient create(Throwable throwable) {return new UserClient() {@Overridepublic 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：

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

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

@FeignClient(value = "userservice", fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class)
public interface UserClient {@GetMapping("/user/{id}")User findById(@PathVariable("id") Long id);
}

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

线程隔离（舱壁模式） 

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：

sentinel的线程隔离 

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）

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

 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

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。

 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。

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。

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。 

 

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。 

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

点击左侧菜单的授权，可以看到授权规则：

• 资源名：就是受保护的资源，例如/order/{orderId}

• 流控应用：是来源者的名单，

  • 如果是勾选白名单，则名单中的来源被许可访问。

  • 如果是勾选黑名单，则名单中的来源被禁止访问。

 

我们允许请求从gateway到order-service，不允许浏览器访问order-service，那么白名单中就要填写网关的来源名称（origin）。

获取origin

Sentinel是通过RequestOriginParser这个接口的parseOrigin来获取请求的来源的。

public interface RequestOriginParser {/*** 从请求request对象中获取origin，获取方式自定义*/String parseOrigin(HttpServletRequest request);
}

这个方法的作用就是从request对象中，获取请求者的origin值并返回。

默认情况下，sentinel不管请求者从哪里来，返回值永远是default，也就是说一切请求的来源都被认为是一样的值default。

因此，我们需要自定义这个接口的实现，让不同的请求，返回不同的origin。

@Component
public class HeaderOriginParser implements RequestOriginParser {@Overridepublic String parseOrigin(HttpServletRequest request) {// 1.获取请求头String origin = request.getHeader("origin");// 2.非空判断if (StringUtils.isEmpty(origin)) {origin = "blank";}return origin;}
}

给网关添加请求头

获取请求origin的方式是从reques-header中获取origin值，我们必须让所有从gateway路由到微服务的请求都带上origin头。这个需要利用GatewayFilter来实现AddRequestHeaderGatewayFilter。修改gateway服务中的application.yml，添加一个defaultFilter：

spring:cloud:gateway:default-filters:- AddRequestHeader=origin,gatewayroutes:

这样，从gateway路由的所有请求都会带上origin头，值为gateway。而从其它地方到达微服务的请求则没有这个头。

配置授权规则

添加一个授权规则，放行origin值为gateway的请求。

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。异常结果都是flow limmiting（限流）。这样不够友好，无法得知是限流还是降级还是授权拦截。

异常类型

而如果要自定义异常时的返回结果，需要实现BlockExceptionHandler接口：

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;
}

这个方法有三个参数：

• HttpServletRequest request：request对象

• HttpServletResponse response：response对象

• BlockException e：被sentinel拦截时抛出的异常

BlockException包含多个不同的子类：

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

自定义异常处理 

@Component
public class SentinelExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {@Overridepublic 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 + "}");}
}

规则持久化

规则管理模式

规则是否能持久化，取决于规则管理模式，sentinel支持三种规则管理模式：

• 原始模式：Sentinel的默认模式，将规则保存在内存，重启服务会丢失。

• pull模式

• push模式

pull模式

pull模式：控制台将配置的规则推送到Sentinel客户端，而客户端会将配置规则保存在本地文件或数据库中。以后会定时去本地文件或数据库中查询，更新本地规则。

 

push模式

push模式：控制台将配置规则推送到远程配置中心，例如Nacos。Sentinel客户端监听Nacos，获取配置变更的推送消息，完成本地配置更新。

 

目录

解决雪崩问题的常见方式

Sentinel介绍和安装

安装Sentinel

微服务整合Sentinel

引入sentinel依赖 

配置控制台

访问service的任意端点

流量控制

簇点链路

关联模式

链路模式 

给service添加资源标记

总结

流控效果

warm up

排队等待

总结 

热点参数限流

全局参数限流

热点参数限流

隔离和降级

FeignClient整合Sentinel

修改配置，开启sentinel功能 

编写失败降级逻辑

总结

线程隔离（舱壁模式） 

sentinel的线程隔离 

总结

 熔断降级

慢调用

异常比例、异常数 

授权规则

获取origin

给网关添加请求头

配置授权规则

自定义异常结果

异常类型

自定义异常处理 

规则持久化

规则管理模式

pull模式

push模式

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