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  • 熔断 限流 降级

    2019-12-16 14:58:43
    熔断: 微服务架构中,每个服务负责一项业务功能。服务间会存在依赖关系。假设服务A依赖服务B,服务B又依赖服务C,当C由于某种原因相应超时导致服务B调用失败,就会影响到A的响应时间。对A的调用就会占用越来越多的...

    熔断:

    微服务架构中,每个服务负责一项业务功能。服务间会存在依赖关系。假设服务A依赖服务B,服务B又依赖服务C,当C由于某种原因相应超时导致服务B调用失败,就会影响到A的响应时间。对A的调用就会占用越来越多的资源。进而引起服务崩溃。熔断机制就是当服务响应时间超长或响应失败时,不再调用服务而是直接返回“错误信息”。当服务响应正常时,再回复

    降级:

    服务降级一般是从系统整体负荷考虑,当服务出现熔断后,服务不再被调用,客户端本地准备一个moke返回

    限流:

    假设provider是一个核心服务,给n个consumer提供服务。provide根据consumer的重要程度以及平时的QPS,给每个consumer设置一个流量上限,同一时间,只给某个consumer提供几个线程支持

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  • Nacos注解实现熔断限流降级 今天这篇我们就来一起学习一下,如何使用@SentinelResource注解灵活的定义控制资源以及如何配置控制策略。 自定义资源点 下面的例子基于您已经引入了Spring Cloud Alibaba Sentinel为...

                                                         Nacos注解实现熔断限流降级

    今天这篇我们就来一起学习一下,如何使用@SentinelResource注解灵活的定义控制资源以及如何配置控制策略。

    自定义资源点

    下面的例子基于您已经引入了Spring Cloud Alibaba Sentinel为基础,如果您还不会这些,建议优先阅读<<  Nacos集成Sentinel实现限流降级熔断>>

    第一步:在应用主类中增加注解支持的配置:

    @SpringBootApplication
    public class TestApplication {
    
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(TestApplication.class, args);
        }
    
        // 注解支持的配置Bean
        @Bean
        public SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() {
            return new SentinelResourceAspect();
        }
    
    }
    

    第二步:在需要通过Sentinel来控制流量的地方使用@SentinelResource注解,比如下面以控制Service逻辑层的某个方法为例:

    @Slf4j
    @Service
    public class TestService {
    
        @SentinelResource(value = "doSomeThing")
        public void doSomeThing(String str) {
            log.info(str);
        }
    
    }
    

    到这里一个需要被保护的方法就定义完成了。下面我们分别说说,定义了资源点之后,我们如何实现不同的保护策略,包括:限流、降级等。

    如何实现限流与熔断降级

    在定义了资源点之后,我们就可以通过Dashboard来设置限流和降级策略来对资源点进行保护了。同时,也可以通过@SentinelResource来指定出现限流和降级时候的异常处理策略。下面,就来一起分别看看限流和降级都是如何实现的。

    实现限流控制

    第一步:在Web层调用这个被保护的方法:

    @RestController
    public class TestController {
    
        @Autowired
        private TestService testService;
    
        @GetMapping("/hello")
        public String hello() {
            estService.doSomeThing("hello " + new Date());
            return "didispace.com";
        }
    
    }
    

    第二步:启动测试应用,启动Sentinel-Dashboard。发一个请求到/hello接口上,使得Sentinel-Dashboard上可以看到如下图所示的几个控制点:

    可以看到,除了如之前入门实例中那样有/hello资源点之外,多了一个doSomeThing资源点。可以通过界面为这个资源点设置限流规则,比如将其QPS设置为2。由于/hello资源不设置限流规则,所以只要请求/hello接口,就可以直接模拟调用doSomeThing资源,来观察限流规则是否生效。

    下面可以通过任何你喜欢的工具来调用/hello接口,只要QPS超过2,那么就会出现如下的错误返回,代表限流策略生效了。

    此时,服务端的控制台也会有对应的限流报错日志

    实现限流的异常处理

    默认情况下,Sentinel对控制资源的限流处理是直接抛出异常,也就是上一节中贴出的日志内容。在没有合理的业务承接或者前端对接情况下可以这样,但是正常情况为了更好的用户业务,都会实现一些被限流之后的特殊处理,我们不希望展示一个生硬的报错。那么只需要基于上面的例子做一些加工,比如:

    @Slf4j
    @Service
    public class TestService {
    
        @SentinelResource(value = "doSomeThing", blockHandler = "exceptionHandler")
        public void doSomeThing(String str) {
            log.info(str);
        }
    
        // 限流与阻塞处理
        public void exceptionHandler(String str, BlockException ex) {
            log.error( "blockHandler:" + str, ex);
        }
        
    }
    

    主要做了两件事:

    • 通过@SentinelResource注解的blockHandler属性制定具体的处理函数
    • 实现处理函数,该函数的传参必须与资源点的传参一样,并且最后加上BlockException异常参数;同时,返回类型也必须一样。

    如果熟悉Hystrix的读者应该会发现,这样的设计与HystrixCommand中定义fallback很相似,还是很容易理解的。

    完成上面的改动之后,再尝试访问接口(注意限流规则需要配置好),此时前端就不会返回异常信息了,后端会打印exceptionHandler中定义的日志输出。而在实际应用的时候,只要根据业务需要对限流请求做缓存或者前端提示等都可以基于此方法来实现。

    实现熔断降级

    @SentinelResource注解除了可以用来做限流控制之外,还能实现与Hystrix类似的熔断降级策略。下面就来具体看看如何使用吧。

    第一步:与限流控制一样,使用@SentinelResource注解标记资源点,比如:

    @Slf4j
    @Service
    public class TestService {
    
        @SentinelResource(value = "doSomeThing2")
        public void doSomeThing2(String str) {
            log.info(str);
            throw new RuntimeException("发生异常");
        }
    
    }
    

    这里在TestService类中创建了一个新的方法,并使用@SentinelResource将该资源命名为doSomeThing2。该方法会抛出异常,以配合后续制定基于异常比例的降级策略(类似Hystrix)。Sentinel相比Hystrix更丰富,还有基于响应时间和异常数的降级策略。

    第二步:在Web层调用这个被保护的方法:

    @RestController
    public class TestController {
    
        @Autowired
        private TestService testService;
    
        @GetMapping("/hello2")
        public String hello2() {
            testService.doSomeThing2("hello2 " + new Date());
            return "didispace.com";
        }
    
    }
    

    第三步:启动测试应用,启动Sentinel-Dashboard。发一个请求到/hello2接口上,使得Sentinel-Dashboard上可以看到名为doSomeThing2的资源点。然后点击”降级“按钮,为该资源设置降级规则。这里使用异常比例策略,比例设置为0.5(即:50%的异常率),时间窗口设置为2(秒)。

    第四步:验证熔断降级,根据上面的降级策略配置,当doSomeThing2方法的调用QPS >= 5,如果异常率超过50%,那么后续2秒内的调用将直接出发熔断降级,默认情况会直接抛出DegradeException异常

    熔断的降级处理

    在Sentinel中定义熔断的降级处理方法非常简单,与Hystrix非常相似。只需要使用@SentinelResource注解的fallback属性来指定具体的方法名即可。这里也需要注意传参与返回必须一致。比如:

    @Slf4j
    @Service
    public class TestService {
    
        // 熔断与降级处理
        @SentinelResource(value = "doSomeThing2", fallback = "fallbackHandler")
        public void doSomeThing2(String str) {
            log.info(str);
            throw new RuntimeException("发生异常");
        }
    
        public void fallbackHandler(String str) {
            log.error("fallbackHandler:" + str);
        }
    }
    

    完成上面的改造之后,重启应用,并设置doSomeThing2资源的熔断降级策略(使用异常百分比),然后频繁的请求/hello2接口。在QPS>=5之后,由于这个接口一直在抛出异常,所以一定会满足熔断降级条件,这时候就会执行fallbackHandler方法,不断的打印日志

    更多注解属性说明

    关于@SentinelResource注解最主要的两个用法:限流控制和熔断降级的具体使用案例介绍完了。另外,该注解还有一些其他更精细化的配置,比如忽略某些异常的配置、默认降级函数等等,具体可见如下说明:

    • value:资源名称,必需项(不能为空)
    • entryType:entry 类型,可选项(默认为 EntryType.OUT
    • blockHandler / blockHandlerClassblockHandler对应处理 BlockException 的函数名称,可选项。blockHandler 函数访问范围需要是 public,返回类型需要与原方法相匹配,参数类型需要和原方法相匹配并且最后加一个额外的参数,类型为 BlockException。blockHandler 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数,则可以指定 blockHandlerClass 为对应的类的 Class 对象,注意对应的函数必需为 static 函数,否则无法解析。
    • fallback:fallback 函数名称,可选项,用于在抛出异常的时候提供 fallback 处理逻辑。fallback 函数可以针对所有类型的异常(除了exceptionsToIgnore里面排除掉的异常类型)进行处理。fallback 函数签名和位置要求:
      • 返回值类型必须与原函数返回值类型一致;
      • 方法参数列表需要和原函数一致,或者可以额外多一个 Throwable 类型的参数用于接收对应的异常。
      • fallback 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数,则可以指定 fallbackClass 为对应的类的 Class 对象,注意对应的函数必需为 static 函数,否则无法解析。
    • defaultFallback(since 1.6.0):默认的 fallback 函数名称,可选项,通常用于通用的 fallback 逻辑(即可以用于很多服务或方法)。默认 fallback 函数可以针对所有类型的异常(除了exceptionsToIgnore里面排除掉的异常类型)进行处理。若同时配置了 fallback 和 defaultFallback,则只有 fallback 会生效。defaultFallback 函数签名要求:
      • 返回值类型必须与原函数返回值类型一致;
      • 方法参数列表需要为空,或者可以额外多一个 Throwable 类型的参数用于接收对应的异常。
      • defaultFallback 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数,则可以指定 fallbackClass 为对应的类的 Class 对象,注意对应的函数必需为 static 函数,否则无法解析。
    • exceptionsToIgnore(since 1.6.0):用于指定哪些异常被排除掉,不会计入异常统计中,也不会进入 fallback 逻辑中,而是会原样抛出。

    注:1.6.0 之前的版本 fallback 函数只针对降级异常(DegradeException)进行处理,不能针对业务异常进行处理

    特别地,若 blockHandler 和 fallback 都进行了配置,则被限流降级而抛出 BlockException 时只会进入 blockHandler 处理逻辑。若未配置 blockHandlerfallback 和 defaultFallback,则被限流降级时会将 BlockException 直接抛出

     

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  • 本文分享的是关于高可用的三大利器:熔断限流降级,我们使用通俗、易懂的语句将三个概念讲清楚。 一、熔断 在服务的依赖调用中,被调用方出现故障时,出于自我保护的目的,调用方会主动停止调用,并根据业务需要...

    在我们进行系统设计时,必须要考虑系统的高性能、高并发、高可用。本文分享的是关于高可用的三大利器:熔断、限流、降级,我们使用通俗、易懂的语句将三个概念讲清楚。

    一、熔断

    在服务的依赖调用中,被调用方出现故障时,出于自我保护的目的,调用方会主动停止调用,并根据业务需要进行相应处理。调用方这种主动停止调用的行为我们称之为熔断。
    在这里插入图片描述
    为什么要熔断
    假定服务A依赖服务B,当服务B处于正常状态,整个调用是健康的,服务A可以得到服务B的正常响应。当服务B出现故障时,比如响应缓慢或者响应超时,如果服务A继续请求服务B,那么服务A的响应时间也会增加,进而导致服务A响应缓慢。如果服务A不进行熔断处理,服务B的故障会传导至服务A,最终导致服务A也不可用。

    二、限流

    限流是针对服务请求数量的一种自我保护机制,当请求数量超出服务的处理能力时,会自动丢弃新来的请求。
    在这里插入图片描述
    为什么要限流
    任何一个系统的处理能力都是有极限的,假定服务A的处理能力为QPS=100,当QPS<100时服务A可以提供正常的服务。当QPS>100时,由于请求量增大,会出现争抢服务资源的情况(数据库连接、CPU、内存等),导致服务A处理缓慢;当QPS继续增大时,可能会造成服务A响应更加缓慢甚至奔溃。如果不进行限流控制,服务A始终会面临着被大流量冲击的风险。做好系统请求流量的评估,制定合理的限流策略,是我们进行系统高可用保护的第一步。

    三、降级

    降级是通过开关配置将某些不重要的业务功能屏蔽掉,以提高服务处理能力。在大促场景中经常会对某些服务进行降级处理,大促结束之后再进行复原。
    在这里插入图片描述
    为什么要降级
    在不影响业务核心链路的情况下,屏蔽某些不重要的业务功能,可以节省系统的处理时间,提供系统的响应能力,在服务器资源固定的前提下处理更多的请求。

    相关文章:聊聊系统的强弱依赖

    本文通过通俗、易懂的语言描述了熔断、限流、降级的概念,后续会逐步分享更多关于服务治理方面的内容。文章内容仅代表个人观点,如有不正之处,欢迎批评指正,谢谢大家。

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  • 限流熔断降级概念

    千次阅读 2019-11-26 17:34:26
    保障服务稳定的三大利器:缓存、限流熔断降级。 1、限流 1.1 为什么需要限流 对外的API服务 用户增长过快 因为某个热点事件(微博热搜) 竞争对象爬虫 恶意的刷单 开学季(可预知...

    源自于同事杨三超

    保障服务稳定的三大利器:缓存、限流、熔断降级。

    1、限流

    1.1 为什么需要限流

    • 对外的API服务
      • 用户增长过快
      • 因为某个热点事件(微博热搜)

      • 竞争对象爬虫

      • 恶意的刷单

      • 开学季(可预知)

                这些情况都是无法预知的,不知道什么时候会有10倍甚至20倍的流量打进来,如果真碰上这种情况,扩容是根本来不及的(弹性扩容都是虚谈,一秒钟能扩容完成吗?)

    • 对内的RPC服务

      • 一个服务A的接口可能被BCDE多个服务进行调用,在B服务发生突发流量时,直接把A服务给调用挂了,导致A服务对CDE也无法提供服务。 
        • 1、每个调用方采用线程池进行资源隔离 
        • 2、使用限流手段对每个调用方进行限流

    1.2 常见的限流算法

    常见的限流算法有:计数器、漏桶、令牌桶。

    • 计数器算法
      • 实现:采用计数器实现限流有点简单粗暴,一般我们会限制一秒钟的能够通过的请求数,比如限流qps为100,算法的实现思路就是从第一个请求进来开始计时,在接下去的1s内,每来一个请求,就把计数加1,如果累加的数字达到了100,那么后续的请求就会被全部拒绝。等到1s结束后,把计数恢复成0,重新开始计数。

      • 弊端:如果我在单位时间1s内的前10ms,已经通过了100个请求,后面的990ms,只能眼巴巴的把请求拒绝,这种现象称为“突刺现象”,不平滑;

    • 漏桶
      • 为了消除"突刺现象",可以采用漏桶算法实现限流,漏桶算法这个名字就很形象,算法内部有一个容器,类似生活用到的漏斗,当请求进来时,相当于水倒入漏斗,然后从下端小口慢慢匀速的流出。不管上面流量多大,下面流出的速度始终保持不变。不管服务调用方多么不稳定,通过漏桶算法进行限流,每10毫秒处理一次请求。因为处理的速度是固定的,请求进来的速度是未知的,可能突然进来很多请求,没来得及处理的请求就先放在桶里,既然是个桶,肯定是有容量上限,如果桶满了,那么新进来的请求就丢弃。

      • 算法实现思路:可以准备一个队列,用来保存请求,另外通过一个线程池定期从队列中获取请求并执行,可以一次性获取多个并发执行。
      • 弊端:无法应对短时间的突发流量。
         
    • 令牌桶
      • 令牌桶算法是对漏桶算法的一种改进,桶算法能够限制请求调用的速率,而令牌桶算法能够在限制调用的平均速率的同时还允许一定程度的突发调用。在令牌桶算法中,存在一个桶,用来存放固定数量的令牌。算法中存在一种机制,以一定的速率往桶中放令牌。每次请求调用需要先获取令牌,只有拿到令牌,才有机会继续执行,否则选择选择等待可用的令牌、或者直接拒绝。放令牌这个动作是持续不断的进行,如果桶中令牌数达到上限,就丢弃令牌,所以就存在这种情况,桶中一直有大量的可用令牌,这时进来的请求就可以直接拿到令牌执行,比如设置qps为100,那么限流器初始化完成一秒后,桶中就已经有100个令牌了,这时服务还没完全启动好,等启动完成对外提供服务时,该限流器可以抵挡瞬时的100个请求。所以,只有桶中没有令牌时,请求才会进行等待,最后相当于以一定的速率执行。

         

      • 算法实现思路:可以准备一个队列,用来保存令牌,另外通过一个线程池定期生成令牌放到队列中,每来一个请求,就从队列中获取一个令牌,并继续执行。
      • 通过Google开源的guava包,使用它可以很轻松的创建一个令牌桶算法的限流器。

    2、熔断、降级

    2.1 熔断概念

    在微服务架构中,微服务是完成一个单一的业务功能,这样做的好处是可以做到解耦,每个微服务可以独立演进。但是,一个应用可能会有多个微服务组成,微服务之间的数据交互通过远程过程调用完成。这就带来一个问题,假设微服务A调用微服务B和微服务C,微服务B和微服务C又调用其它的微服务。如果调用链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源,进而引起系统崩溃,所谓的“雪崩效应”。

    熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。

     

    服务熔断的作用类似于我们家用的保险丝,当某服务出现不可用或响应超时的情况时,为了防止整个系统出现雪崩,暂时停止对该服务的调用。

    熔段解决如下几个问题: 

    •  当所依赖的对象不稳定时,能够起到快速失败的目的;
    • 快速失败后,能够根据一定的算法动态试探所依赖对象是否恢复

    2.2 降级概念

    服务降级是从整个系统的负荷情况出发和考虑的,对某些负荷会比较高的情况,为了预防某些功能(业务场景)出现负荷过载或者响应慢的情况

    在其内部暂时舍弃对一些非核心的接口和数据的请求,而直接返回一个提前准备好的fallback(退路)错误处理信息。这样,虽然提供的是一个有损的服务,但却保证了整个系统的稳定性和可用性。

    例如:当双11活动时,把无关交易的服务统统降级,如查看蚂蚁深林,查看历史订单,商品历史评论,只显示最后100条等等。

    2.3、降级、熔断区别

    相同点:

    • 目的很一致,都是从可用性可靠性着想,为防止系统的整体缓慢甚至崩溃,采用的技术手段;

    • 最终表现类似,对于两者来说,最终让用户体验到的是某些功能暂时不可达或不可用; 

    • 粒度一般都是服务级别,当然,业界也有不少更细粒度的做法,比如做到数据持久层(允许查询,不允许增删改); 

    • 自治性要求很高,熔断模式一般都是服务基于策略的自动触发,降级虽说可人工干预,但在微服务架构下,完全靠人显然不可能,开关预置、配置中心都是必要手段;

    区别: 

    • 触发原因不太一样,服务熔断一般是某个服务(下游服务)故障引起,而服务降级一般是从整体负荷考虑;

    • 管理目标的层次不太一样,熔断其实是一个框架级的处理,每个微服务都需要(无层级之分),而降级一般需要对业务有层级之分(比如降级一般是从最外围服务开始) 

    • 实现方式不太一样;服务降级具有代码侵入性(由控制器完成/或自动降级),熔断一般称为自我熔断。

    3、主流框架

    • Sentinel
    • Hystrix
    • Resilience4j
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  • 7、何时进行服务熔断、服务降级、服务限流?

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  • SpringBoot 整合限流熔断降级

    千次阅读 2021-01-09 09:33:03
    在之前的《使用Sentinel实现接口限流》一文中,我们仅依靠引入Spring Cloud Alibaba对Sentinel的整合封装spring-cloud-starter-alibaba-sentinel,就完成了对所有Spring MVC接口的限流控制。然而,在实际应用过程中...

空空如也

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熔断限流降级