01、微服务限流Sentinel讲解(一)

1.Sentinel使用的基本场景

1.1.雪崩问题及解决方案

1.1.1.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。

 

如图,如果服务提供者I发生了故障,当前的应用的部分业务因为依赖于服务I,因此也会被阻塞。此时,其它不依赖于服务I的业务似乎不受影响

 

但是,依赖服务I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:

 

1.1.2.超时处理

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

 

1.1.3.仓壁模式

方案2: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。

于此类似,我们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。

 

1.1.4.断路器

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D的请求异常比例过高时,认为服务D有导致雪崩的风险,会拦截访问服务D的一切请求,形成熔断:

 

1.1.5.限流

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。

 

1.1.6.总结

什么是雪崩问题?

  • 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。

可以认为:

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。

1.2.服务保护技术对比

在SpringCloud当中支持多种服务保护技术:

早期比较流行的是Hystrix框架,但目前国内实用最广泛的还是阿里巴巴的Sentinel框架,这里我们做下对比:

Sentinel Hystrix
隔离策略 信号量隔离 线程池隔离/信号量隔离
熔断降级策略 基于慢调用比例或异常比例 基于失败比率
实时指标实现 滑动窗口 滑动窗口(基于 RxJava)
规则配置 支持多种数据源 支持多种数据源
扩展性 多个扩展点 插件的形式
基于注解的支持 支持 支持
限流 基于 QPS(Queries-per-second),支持基于调用关系的限流 有限的支持
流量整形 支持慢启动、匀速排队模式 不支持
系统自适应保护 支持 不支持
控制台 开箱即用,可配置规则、查看秒级监控、机器发现等 不完善
常见框架的适配 Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等 Servlet、Spring Cloud Netflix

下一章我们将讲解Sentinel组件的安装与基本应用。