为什么要选择Spring cloud Sentinel
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- ?雪崩问题及解决方案
- ?雪崩问题
- ?.超时处理
- ?仓壁模式
- ?断路器
- ?限流
- ?总结
?对比Hystrix
在SpringCloud当中支持多种服务保护技术:
- Netfix Hystrix
- Sentinel
- Resilience4J
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 | Resilience4J | |
---|---|---|---|
隔离策略 | 信号量隔离 | 线程池隔离/信号量隔离 | 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 | 基于异常比例,响应时间 |
实时指标实现 | 滑动窗口 | 滑动窗口(基于 RxJava) | Ring Bit Buffer |
规则配置 | 支持多种数据源 | 支持多种数据源 | 有限支持 |
扩展性 | 多个扩展点 丰富的SPI接口 | 插件的形式 | 接口形式 |
基于注解的支持 | 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 | Rate Limiter |
流量整形 | 支持慢启动、匀速排队模式 | 不支持 | 简单的Rate Limiter 模式 |
系统自适应保护 | 支持 | 不支持 | 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 | 不提供控制台,可对接其它监控系统 |
常见框架的适配 | Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等 | Servlet、Spring Cloud Netflix | Servlet、Spring Cloud Netflix |
开源社区状态 | 活跃 | 停止维护 | 较活跃 |
从这张对比图可以看到
Sentinel
所占的优势
?雪崩问题及解决方案
?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:
?.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
?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。
?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:
?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。
?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。文章来源:https://www.uudwc.com/A/zkvAa/
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。文章来源地址https://www.uudwc.com/A/zkvAa/