Sentinel实战(待完善)

服务雪崩

什么是服务雪崩

服务不可用原因

解决方案

技术选型对比

Sentinel

介绍

优点

核心概念

资源

规则

代码实战

API实现

@SentinelResource注解埋点实现

服务雪崩

什么是服务雪崩

在服务调用链路中, 服务提供者不可用, 导致服务调用者不可用, 间接让上上游也不可用, 这个不可用逐渐放大的过程, 叫做服务雪崩

服务不可用原因

内存泄漏
大流量请求, 超过正常承受qps
缓存击穿, 大量直接打到数据库
硬件损坏

解决方案

1. 超时机制

2. 限流

3. 资源隔离(线程池/信号量隔离)

4. 熔断降级

技术选型对比

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。

官方文档： https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/introduction.html

优点

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。

核心概念

资源

资源可以是 Java 应用程序中的任何内容，例如，由应用程序提供的服务，或由应用程序调用的其它应用提供的服务，甚至可以是一段代码。在接下来的文档中，我们都会用资源来描述代码块。

规则

围绕资源的实时状态设定的规则，可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。一个资源可以对应多个规则, 一个规则只能对应一个资源.

代码实战

API实现

1. 引入maven依赖

<dependency>
     <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
     <artifactId>sentinel-core</artifactId>
     <version>1.8.6</version>
</dependency>

2. 接口实现

@RestController
@Slf4j
public class HelloController {

    // 定义资源名称
    private static final String RESOURCE_NAME = "HelloWorld";

    @RequestMapping(value = "/hello")
    public String hello() {
        // try catch包起来的代码块 就是资源
        try (Entry entry = SphU.entry(RESOURCE_NAME)) {
            // 被保护的逻辑
            log.info("hello world");
            return "hello world";
        } catch (BlockException ex) {
            // 自定义流控逻辑
            log.info("blocked!");
            return "被流控了";
        }
    }
    /**
     * 定义流控规则
     */
    @PostConstruct
    private static void initFlowRules(){
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        //设置受保护的资源
        rule.setResource(RESOURCE_NAME);
        // 设置流控规则 QPS
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        // 设置受保护的资源阈值, qps>1 就被流控
        rule.setCount(1);
        rules.add(rule);
        // 加载配置好的规则
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

存在缺点: 代码侵入太强, 不够灵活