微服务05-Sentinel流量防卫兵

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是分布式系统的防御系统。

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。

1、微服务整合Sentinel

在order-service中整合sentinel,并连接sentinel的控制台,步骤如下:

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.yaml文件,添加下面内容:

server:port: 8088
spring:cloud: sentinel:transport:dashboard: localhost:8080

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:
在这里插入图片描述

2、流量控制

2.1 簇点链路

当请求进入微服务时,首先会访问DispatcherServlet,然后进入Controller、Service、Mapper,这样的一个调用链就叫做簇点链路。簇点链路中被监控的每一个接口就是一个资源

默认情况下sentinel会监控SpringMVC的每一个端点(Endpoint,也就是controller中的方法),因此SpringMVC的每一个端点(Endpoint)就是调用链路中的一个资源。

访问的order-service中的OrderController中的端点:/order/{orderId}
在这里插入图片描述
流控、熔断等都是针对簇点链路中的资源来设置的,因此我们可以点击对应资源后面的按钮来设置规则:

  • 流控:流量控制
  • 降级:降级熔断
  • 热点:热点参数限流,是限流的一种
  • 授权:请求的权限控制

2.2 流控模式

在添加限流规则时,点击高级选项,可以选择三种流控模式

  • 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
  • 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
  • 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
    在这里插入图片描述

2.2.1 关联模式

关联模式: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

配置规则
在这里插入图片描述

语法说明:当/write资源访问量触发阈值时,就会对/read资源限流,避免影响/write资源。

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。

需求说明

  • 在OrderController新建两个端点:/order/query和/order/update,无需实现业务

  • 配置流控规则,当/order/ update资源被访问的QPS超过5时,对/order/query请求限流

1)定义/order/query端点,模拟订单查询

@GetMapping("/query")
public String queryOrder() {return "查询订单成功";
}

2)定义/order/update端点,模拟订单更新

@GetMapping("/update")
public String updateOrder() {return "更新订单成功";
}

重启服务,查看sentinel控制台的簇点链路:
在这里插入图片描述

3)配置流控规则

对哪个端点限流,就点击哪个端点后面的按钮。我们是对订单查询/order/query限流,因此点击它后面的按钮:
在这里插入图片描述

在表单中填写流控规则:
在这里插入图片描述

4)在Jmeter测试

选择《流控模式-关联》:
在这里插入图片描述

可以看到1000个用户,100秒,因此QPS为10,超过了我们设定的阈值:5

查看http请求:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-FWMh45sB-1691749322999)(assets/image-20210716102532554.png)]

请求的目标是/order/update,这样这个断点就会触发阈值。

但限流的目标是/order/query,我们在浏览器访问,可以发现:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0lJphFmc-1691749322999)(assets/image-20210716102636030.png)]

确实被限流了。

5)总结

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-mC4tlSGX-1691749322999)(assets/image-20210716103143002.png)]

2.2.2 链路模式

链路模式:只针对从指定链路访问到本资源的请求做统计,判断是否超过阈值。

配置示例

例如有两条请求链路:

  • /test1 --> /common

  • /test2 --> /common

如果只希望统计从/test2进入到/common的请求,则可以这样配置:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yA7FOicE-1691749323000)(assets/image-20210716103536346.png)]

实战案例

需求:有查询订单和创建订单业务,两者都需要查询商品。针对从查询订单进入到查询商品的请求统计,并设置限流。

步骤:

  1. 在OrderService中添加一个queryGoods方法,不用实现业务

  2. 在OrderController中,改造/order/query端点,调用OrderService中的queryGoods方法

  3. 在OrderController中添加一个/order/save的端点,调用OrderService的queryGoods方法

  4. 给queryGoods设置限流规则,从/order/query进入queryGoods的方法限制QPS必须小于2

实现:

1)添加查询商品方法

在order-service服务中,给OrderService类添加一个queryGoods方法:

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

2)查询订单时,查询商品

在order-service的OrderController中,修改/order/query端点的业务逻辑:

@GetMapping("/query")
public String queryOrder() {// 查询商品orderService.queryGoods();// 查询订单System.out.println("查询订单");return "查询订单成功";
}

3)新增订单,查询商品

在order-service的OrderController中,修改/order/save端点,模拟新增订单:

@GetMapping("/save")
public String saveOrder() {// 查询商品orderService.queryGoods();// 查询订单System.err.println("新增订单");return "新增订单成功";
}

4)给查询商品添加资源标记

默认情况下,OrderService中的方法是不被Sentinel监控的,需要我们自己通过注解来标记要监控的方法。

给OrderService的queryGoods方法添加@SentinelResource注解:

@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。

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

重启服务,访问/order/query和/order/save,可以查看到sentinel的簇点链路规则中,出现了新的资源:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hPhzEyXX-1691749323000)(assets/image-20210716105227163.png)]

5)添加流控规则

点击goods资源后面的流控按钮,在弹出的表单中填写下面信息:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-FPREmb4O-1691749323001)(assets/image-20210716105408723.png)]

只统计从/order/query进入/goods的资源,QPS阈值为2,超出则被限流。

6)Jmeter测试

选择《流控模式-链路》:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-UonB7CGB-1691749323001)(assets/image-20210716105612312.png)]

可以看到这里200个用户,50秒内发完,QPS为4,超过了我们设定的阈值2

一个http请求是访问/order/save:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-7RfN3hql-1691749323002)(assets/image-20210716105812789.png)]

运行的结果:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-P1MyUmF3-1691749323002)(assets/image-20210716110027064.png)]

完全不受影响。

另一个是访问/order/query:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Kn6TtU90-1691749323003)(assets/image-20210716105855951.png)]

运行结果:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-V70yALoI-1691749323003)(assets/image-20210716105956401.png)]

每次只有2个通过。

2.2.3 总结

流控模式有哪些?

•直接:对当前资源限流

•关联:高优先级资源触发阈值,对低优先级资源限流。

•链路:阈值统计时,只统计从指定资源进入当前资源的请求,是对请求来源的限流

2.3 流控效果

在流控的高级选项中,还有一个流控效果选项:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OFcUk5Im-1691749323004)(assets/image-20210716110225104.png)]

流控效果是指请求达到流控阈值时应该采取的措施,包括三种:

  • 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

2.3.1 warm up

阈值一般是一个微服务能承担的最大QPS,但是一个服务刚刚启动时,一切资源尚未初始化(冷启动),如果直接将QPS跑到最大值,可能导致服务瞬间宕机。

warm up也叫预热模式,是应对服务冷启动的一种方案。请求阈值初始值是 maxThreshold / coldFactor,持续指定时长后,逐渐提高到maxThreshold值。而coldFactor的默认值是3.

例如,我设置QPS的maxThreshold为10,预热时间为5秒,那么初始阈值就是 10 / 3 ,也就是3,然后在5秒后逐渐增长到10.

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-2ncGWy3W-1691749323004)(assets/image-20210716110629796.png)]

案例

需求:给/order/{orderId}这个资源设置限流,最大QPS为10,利用warm up效果,预热时长为5秒

1)配置流控规则:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ZExScfx8-1691749323005)(assets/image-20210716111012387.png)]

2)Jmeter测试

选择《流控效果,warm up》:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8V5d1Epq-1691749323005)(assets/image-20210716111136699.png)]

QPS为10.

刚刚启动时,大部分请求失败,成功的只有3个,说明QPS被限定在3:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-S3RQemQY-1691749323005)(assets/image-20210716111303701.png)]

随着时间推移,成功比例越来越高:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-93o0dI8A-1691749323006)(assets/image-20210716111404717.png)]

到Sentinel控制台查看实时监控:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pRsUrB5F-1691749323007)(assets/image-20210716111526480.png)]

一段时间后:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SIy9IU8g-1691749323007)(assets/image-20210716111658541.png)]

2.3.2 排队等待

当请求超过QPS阈值时,快速失败和warm up 会拒绝新的请求并抛出异常。

而排队等待则是让所有请求进入一个队列中,然后按照阈值允许的时间间隔依次执行。后来的请求必须等待前面执行完成,如果请求预期的等待时间超出最大时长,则会被拒绝。

工作原理

例如:QPS = 5,意味着每200ms处理一个队列中的请求;timeout = 2000,意味着预期等待时长超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常。

那什么叫做预期等待时长呢?

比如现在一下子来了12 个请求,因为每200ms执行一个请求,那么:

  • 第6个请求的预期等待时长 = 200 * (6 - 1) = 1000ms
  • 第12个请求的预期等待时长 = 200 * (12-1) = 2200ms

现在,第1秒同时接收到10个请求,但第2秒只有1个请求,此时QPS的曲线这样的:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-H86JtDcJ-1691749323008)(assets/image-20210716113147176.png)]

如果使用队列模式做流控,所有进入的请求都要排队,以固定的200ms的间隔执行,QPS会变的很平滑:

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/37021.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

专注于创意设计,为您的小程序和网站建设带来更多的可能性

随着移动互联网的快速发展&#xff0c;越来越多的企业开始关注小程序和网站建设&#xff0c;以此来拓展业务和提升品牌形象。 在这个领域中&#xff0c;创意设计扮演着关键的角色。它不仅可以帮助企业打造独特的形象和品牌&#xff0c;还能够提高用户体验和购买决策的效率。 因…

Openlayers 实战 - 地图视野(View)- 图层 -(layer)- 资源(source)显示等级设置。

Openlayers 实战 - 地图视野&#xff08;View&#xff09;- 图层 -&#xff08;layer&#xff09;- 资源&#xff08;source&#xff09;显示等级设置。 问题原因核心代码完整代码&#xff1a;在线示例 在以往的项目维护中&#xff0c;出现一个问题&#xff0c;使用最新高清底图…

已有公司将ChatGPT集成到客服中心以增强用户体验

Ozonetel正在利用ChatGPT来改善客户体验。该公司表示&#xff0c;他们通过使用ChatGPT收集与客户互动过程收集的“语料”能够更有针对性地提高服务效率&#xff0c;提供个性化的用户体验&#xff0c;并实现更高的客户满意度。[1] 通过这套解决方案&#xff0c;客服中心将拥有一…

Struts2一次请求参数问题的记录

最近&#xff0c;一次前端正常请求&#xff0c;但后台出现请求参数值的变化&#xff0c;导致报错&#xff0c;问题如下&#xff1a; 从入参request中查看请求参数&#xff0c;是一个Json字符串&#xff0c;其中有个description的键值对&#xff1b; 但是&#xff0c;接下来调用…

【需求输出】用户故事方法

文章目录 1、初识用户故事2、用户故事是描述需求的最好方式3、创建用户故事4、用户故事的分层管理5、编写用户故事的工具 1、初识用户故事 2、用户故事是描述需求的最好方式 3、创建用户故事 4、用户故事的分层管理 5、编写用户故事的工具

软件测试基础之软件缺陷处理

一、什么是缺陷 不满足用户确定需求、影响软件功能实现的问题、故障 缺陷就是人们通常所说的bug。 ex.一下哪一种选项不属于软件缺陷___。 A.软件没有实现产品规格说明所要求的功能 B.软件中出现了产品规格说明不应该出现的功能 C.软件实现了产品规格说明没有提到的功能 D.软…

Python实现透明隧道爬虫ip:不影响现有网络结构

作为一名专业爬虫程序员&#xff0c;我们常常需要使用隧道代理来保护个人隐私和访问互联网资源。本文将分享如何使用Python实现透明隧道代理&#xff0c;以便在保护隐私的同时不影响现有网络结构。通过实际操作示例和专业的解析&#xff0c;我们将带您深入了解透明隧道代理的工…

Base64编码-算法特别的理解

Base64 在DES加密和AES加密的过程中&#xff0c;加密的编码会出现负数&#xff0c;在ascii码表中找不到对应的字符&#xff0c;就会出现乱码。为了解决乱码的问题&#xff0c;一般结合base64使用 所谓Base64&#xff0c;即是说在编码过程中使用了64种字符&#xff1a;大写A到Z、…

Azure资源命名和标记决策指南

参考 azure创建虚拟机在虚拟机中选择编辑标签&#xff0c;并添加标记&#xff0c;点击应用 3.到主页中转到所有资源 4. 添加筛选器并应用 5.查看结果&#xff0c;筛选根据给服务器定义的标签筛选出结果。 参考链接: https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/cloud-adoption…

在Java中操作Redis(详细-->从环境配置到代码实现)

在Java中操作Redis 文章目录 在Java中操作Redis1、介绍2、Jedis3、Spring Data Redis3.1、对String的操作3.2、对哈希类型数据的操作3.3、对list的操作3.4、对set类型的操作3.5、对 ZSet类型的数据&#xff08;有序集合&#xff09;3.6、通用类型的操作 1、介绍 Redis 的Java客…

基于Echarts的数据可视化大屏

本项目学习于b站up主&#xff08;视频链接&#xff09; up主分享的资料&#xff0c;gitee仓库&#xff1a; 其中有笔记&#xff0c;笔记链接 项目总结 项目主要分为前端页面的布局和Echarts图表的嵌入&#xff0c;页面主要就是css较为繁琐&#xff0c;图表毕竟官网有模板&…

数组slice、splice字符串substr、split

一、定义 这篇文章主要对数组操作的两种方法进行介绍和使用&#xff0c;包括&#xff1a;slice、splice。对字符串操作的两种方法进行介绍和使用&#xff0c;包括&#xff1a;substr、split (一)、数组 slice:可以操作的数据类型有&#xff1a;数组字符串 splice:数组 操作数组…

计算机网络-物理层(一)物理层的概念与传输媒体

计算机网络-物理层&#xff08;一&#xff09;物理层的概念与传输媒体 物理层相关概念 物理层的作用用来解决在各种传输媒体上传输比特0和1的问题&#xff0c;进而为数据链路层提供透明(看不见)传输比特流的服务物理层为数据链路层屏蔽了各种传输媒体的差异&#xff0c;使数据…

最新Kali Linux安装教程:从零开始打造网络安全之旅

Kali Linux&#xff0c;全称为Kali Linux Distribution&#xff0c;是一个操作系统(2013-03-13诞生)&#xff0c;是一款基于Debian的Linux发行版&#xff0c;基于包含了约600个安全工具&#xff0c;省去了繁琐的安装、编译、配置、更新步骤&#xff0c;为所有工具运行提供了一个…

[低端局][cx32L003] 移植U8G2

文章目录 一、简介&#xff08;1&#xff09;U8g2&#xff08;2&#xff09;U8x8 二、配置要求三、移植步骤&#xff08;1&#xff09;文件准备和添加&#xff08;2&#xff09;实现回调接口(I2C的读写函数)①软件I2C②硬件I2C &#xff08;3&#xff09;功能裁剪① u8g2_d_set…

Python Selenium 设置带账号密码的socks5代理,启动浏览器

selenium添加带有账密的socks5代理 我们都知道在使用selenium开发爬虫的时候不可避免的会使用socks5高匿名代理。一般情况下我们使用方法如下(开发语言为python)&#xff1a; from selenium import webdriver chrome_options webdriver.ChromeOptions() chrome_options.add_…

Java并发之ReentrantLock

AQS AQS&#xff08;AbstractQueuedSynchronizer&#xff09;&#xff1a;抽象队列同步器&#xff0c;是一种用来构建锁和同步器的框架。在是JUC下一个重要的并发类&#xff0c;例如&#xff1a;ReentrantLock、Semaphore、CountDownLatch、LimitLatch等并发都是由AQS衍生出来…

React Native Expo项目,复制文本到剪切板

装包&#xff1a; npx expo install expo-clipboard import * as Clipboard from expo-clipboardconst handleCopy async (text) > {await Clipboard.setStringAsync(text)Toast.show(复制成功, {duration: 3000,position: Toast.positions.CENTER,})} 参考链接&#xff1a…

3.文件目录

第四章 文件管理 3.文件目录 ​   对于D盘这个根目录来说它对应的目录文件就是图中的样子&#xff0c;其实就是用一个所谓的目录表来表示这个目录下面存放了哪些东西。在D盘中的每一个文件&#xff0c;每一个文件夹都会对应这个目录表中的一个表项&#xff0c;所以其实这些一…

Autoware感知02—欧氏聚类(lidar_euclidean_cluster_detect)源码解析

文章目录 引言一、点云回调函数&#xff1a;二、预处理&#xff08;1&#xff09;裁剪距离雷达过于近的点云&#xff0c;消除车身的影响&#xff08;2&#xff09;点云降采样&#xff08;体素滤波&#xff0c;默认也是不需要的&#xff09;&#xff08;3&#xff09;裁剪雷达高…