Sentinel流量防卫兵
1、分布式服务遇到的问题
服务可用性问题
服务可用性场景
服务雪崩效应
因服务提供者的不可用导致服务调用者的不可用,并将不可用逐渐放大的过程,就叫服务雪崩效应导致服务不可用的原因:
在服务提供者不可用的时候,会出现大量重试的情况:用户重试、代码逻辑重试,这些重试最终导致:进一步加大请求流量。所以归根结底导致雪崩效应的最根本原因是:大量请求线程同步等待造成的资源耗尽。当服务调用者使用同步调用时, 会产生大量的等待线程占用系统资源。一旦线程资源被耗尽,服务调用者提供的服务也将处于不可用状态, 于是服务雪崩效应产生了。
解决方案
常见的容错机制
- 超时机制
在不做任何处理的情况下,服务提供者不可用会导致消费者请求线程强制等待,而造成系统资源耗尽。加入超时机制,一旦超时,就释放资源。由于释放资源速度较快,一定程度上可以抑制资源耗尽的问题。 - 服务限流
设置阈值,操作临界值不再进行向后端请求. - 隔离
每当向服务发起一个请求时,就是会发起一个http请求,每一个http请求就要开启一个线程,然后等待服务返回信息,这容易导致线程的堆积,所以就可以用http的URI作为一个标识,然后相同的URI可以开启一个线程池,然后线程池中限定线程数,这样就可以设置拒绝策略,当线程池满了,就可以快速的抛出异常或者拒绝请求,用线程池做到线程隔离来达到限流。 - 服务熔断
熔断就是有一个阈值,向服务发起请求后,如果不成功,就会记录次数,然后当连续失败次数达到阈值时,下次请求的时候就会直接把这个服务停止。请求有三种状态,可以请求(开),不可请求(关),还有一个中间状态,相当于半开状态,半开状态是什么意思呢,就是可以尝试着去请求,就可以在关闭状态后一段时间,发一个请求尝试一下是否可以请求成功,如果不成功,继续保持关闭状态,如果请求成功,则变成开放状态。 - 服务降级(兜底)
降级其实就相当于,当我们向一个服务发起请求,当请求超时了,就会把这次请求记录到服务中,然后就会尝试向其他服务发请求,如果还没成功,就对这次请求进行处理(怎么处理取决于业务需求如)就相当于try catch一样的逻辑,当然Sentinel底层使用aop来实现的。
2、Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵
https://sentinelguard.io/zh-cn/
2.1 Sentinel 介绍
随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件,主要以流量为切入点,从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
Sentinel具有以下特征:
- 丰富的应用场景: Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围)、消息削峰填谷、实时熔断下游不可用应用等。
- 完备的实时监控: Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据,甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
- 广泛的开源生态: Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块,例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。
- 完善的 SPI 扩展点: Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展点。您可以通过实现扩展点,快速的定制逻辑。例如定制规则管理、适配数据源等
2.2Sentinel和Hystrix对比
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/Sentinel-%E4%B8%8E-Hystrix-%E7%9A%84%E5%AF%B9%E6%AF%94
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