Sentinel服务保护

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Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。官网地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html (opens new window)
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、集群流量控制、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 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

sentinel是一个预防或处理雪崩的技术。

雪崩问题及解决方案

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什么是雪崩？

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。

每个服务基本都是建立在Tomcat基础上的，比如gateway、nacos、以及普通服务模块，所以下面的图都是以Tomcat的层面进行表示，http请求和响应的本质是一个字符串，Tomcat在接收到这个字符串后会封装成HttpServletResquest或者HttpServletResponse对象。而Tomcat接收请求是依赖于一个线程池，而这个线程池的容量是200，也就是默认的并发量是200。

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，迟迟得不到响应因此也会被阻塞。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，不断的增加Tomcat线程池中的线程占用，最终占满整个线程池，Tomcat无法再继续接收其他的请求，导致当前服务资源也崩溃。
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：

换一句话描述雪崩问题就是一个服务出现了故障，导致微服务中的大部分服务都出现故障。

解决雪崩问题的常见方式有四种：

• 超时处理
• 线程隔离（仓壁模式）
• 熔断器（断路器）
• 限流

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

线程隔离（仓壁模式）

限制每个业务能够使用的线程数，比如限制一个服务中的其中一个业务能使用的线程为10，当这个业务调用的服务C挂了，也就意味着这10个线程将被占满，达到线程数时，就会认为服务C有雪崩风险，于是就会拦截所有访问服务C的请求。

线程隔离的实现又分为两种，一种是使用线程池来限制线程数，一种是使用信号量来限制。

熔断器（断路器）

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：

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。


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。

服务保护技术对比

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在SpringCloud当中支持多种服务保护技术：

• Netfix Hystrix (opens new window) （豪猪）
• Sentinel (opens new window)
• Resilience4J (opens new window)

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，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

安装Sentinel

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1）下载
sentinel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 (opens new window)下载。

2）运行
将jar包放到任意非中文目录，执行命令：

java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

如果要修改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

例如，修改端口：

java -Dserver.port=8090 -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

3）访问
访问http://localhost:8090页面，就可以看到sentinel的控制台了：

需要输入账号和密码，默认都是：sentinel

Docker安装

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docker pull bladex/sentinel-dashboard:1.8.0

docker run -d -p 8858:8858 \
--name sentinel \
-e AUTH_USERNAME=sentinel \
-e AUTH_PASSWORD=admin \
bladex/sentinel-dashboard:1.8.0

微服务整合Sentinel

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1）引入sentinel依赖

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

2）配置控制台

修改application.yml文件，添加下面内容：

server:
  port: 8088
spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8090

3）访问order-service的任意端点

打开浏览器，访问http://localhost:8088/order/101，这样才能触发sentinel的监控。
然后再访问sentinel的控制台，查看效果：

Sentinel限流

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详细解释与操作：详细解释与操作.pdf (opens new window)

控流模式分：

1. **直接：**统计当前资源的请求，触发阈值时对当前资源直接限流，也是默认的模式
2. **关联：**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
3. **链路：**统计从指定链路访问到本资源的请求，触发阈值时，对指定链路限流
4. **热点参数限流：**分别统计参数值相同的请求，判断是否超过QPS阈值。
   1. 全局参数
   2. 热点参数

流控效果分：

• **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

默认情况下sentinel只监控controller的接口，若需要监控其他接口得自行添加注解@SentinelResource("名称")，使得该方法的调用能被sentinel监控到，从而进行统计管理：

@SentinelResource("goods")
public void queryGoods(){
	System.err.println("查询商品");
}

关联模式

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使用场景：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。

简单说就是因为每个服务能够调度的线程数是有限的，比如Tomcat就200个线程数，当订单支付高峰期时，就需要限制订单查询能够调度的线程数，也就是进行服务降级，让订单支付能够调度更多的线程。

链路模式

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限制查询商品方法的QPS为2，只限制从/order/query进入的请求

@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，简单说就是明明入口不同，但是在sentinel却只能监控到一个，也就是被聚合（分组）了。我们需要关闭这种对SpringMVC的资源聚合，修改order-service服务的application.yml文件：

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

热点参数限流-全局参数

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全局配置示例：

给order-service中的OrderController中的/order/{orderId}资源添加注解：


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-热点参数

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热点参数示例：


对于参数为102时的请求QPS限制为4，对于参数为103的请求QPS限制为10

Sentinel服务降级

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详细解释与操作：详细解释与操作.pdf (opens new window)

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。

1）修改配置，开启sentinel功能

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

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

2）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：

代码：

@Slf4j
public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory<UserClient> {
	@Override
	public UserClient create(Throwable throwable) {
		return new UserClient() {
			@Override
			public 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);
}

重启后，访问一次订单查询业务，然后查看sentinel控制台，可以看到新的簇点链路：

线程隔离

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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）

如图：

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

• **优点：**支持主动超时，支持异步调用
• **缺点：**维护线程池需要额外的资源开销，比较笨重

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。

• **优点：**轻量级，无额外开销，因为只是一个变量
• **缺点：**不支持主动超时，不支持异步调用

熔断降级

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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、慢调用比例。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

Sentinel访问授权

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详细解释与操作：详细解释与操作.pdf (opens new window)

1）基本规则

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。

比如：

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）。

2）如何获取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。

例如order-service服务中，我们定义一个RequestOriginParser的实现类：

package cn.itcast.order.sentinel;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.RequestOriginParser;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

@Component
public class HeaderOriginParser implements RequestOriginParser {
    @Override
    public 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;
    }
}

我们会尝试从request-header中获取origin值。

3）给网关添加请求头

既然获取请求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。

这个需要利用之前学习的一个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,gateway
      routes:
       # ...略

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。

4）配置授权规则
添加一个授权规则，放行origin值为gateway的请求。

自定义异常结果信息

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详细解释与操作：详细解释与操作.pdf (opens new window)

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

这里的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

步骤：
1）自定义异常处理

在order-service定义一个自定义异常处理类：

package cn.itcast.order.sentinel;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.BlockExceptionHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowException;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

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