SpringCloud：微服务保护之流量控制

女爷i 2024-03-22 13:36 74阅读 0赞

雪崩问题虽然有四种方案，但是限流是避免服务因突发的流量而发生故障，是对微服务雪崩问题的预防。我们先介绍这种模式。

### 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。

例如，我们刚才访问的`order-service`中的`OrderController`中的端点：`/order/{orderId}`

![在这里插入图片描述][34135706f0ff492489703b16c9445e25.png_pic_center]

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.快速入门 ###

#### 2.1.示例 ####

点击资源`/order/{orderId}`后面的流控按钮，就可以弹出表单。

![在这里插入图片描述][7ca8f24b83fd4b12900e60725b31e0ee.png_pic_center]

表单中可以填写限流规则，如下：

![在这里插入图片描述][cdf84d00511d42ba8509bc78bd72de56.png_pic_center]

其含义是限制`/order/{orderId}`这个资源的单机`QPS`为1，即每秒只允许1次请求，超出的请求会被拦截并报错。

#### 2.2.练习： ####

需求：给`/order/{orderId}`这个资源设置流控规则，`QPS`不能超过 5，然后测试。

1）首先在`sentinel`控制台添加限流规则

![在这里插入图片描述][612c238c7c794d929551f68299c0c47e.png_pic_center]

2）利用`jmeter`测试

打开`jmeter`，创建测试样例：

![在这里插入图片描述][8644726711554426a0c2a9196b50dfa0.png_pic_center]

选择：

![在这里插入图片描述][32bf518a738e4af58db490d947c83f0c.png_pic_center]

20个用户，2秒内运行完，`QPS`是10，超过了5。

选中`流控入门，QPS<5`右键运行：

![在这里插入图片描述][8fc1c9c8a5a74a01980eb86815498a3b.png_pic_center]

> 注意，不要点击菜单中的执行按钮来运行。

结果：

![在这里插入图片描述][def2e1b9e30a45af8d474cd53173518d.png_pic_center]

可以看到，成功的请求每次只有5个

### 3.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][b985e7bd0b69407eb5831426fc9a2c37.png_pic_center]

测试的就是直接模式。

#### 3.1.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][98c6b24f2a894eceb06e184d80ddb7eb.png_pic_center]

**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][7e59ec6bda07422e94a179fc9a478b46.png_pic_center]

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][b53bd78b876b4065a86f4438287ca381.png_pic_center]

在表单中填写流控规则：

![在这里插入图片描述][2a798b02dacb4ec89e1e605795fdf44c.png_pic_center]

4）在`Jmeter`测试

选择《流控模式-关联》：

![在这里插入图片描述][eaac29ec132b4306961b9498749e4253.png_pic_center]

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：

![在这里插入图片描述][a5c374c139f64da58973472565fbe3ca.png_pic_center]

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：

![在这里插入图片描述][97502234c27c4d53b3f69d0ce785d50b.png_pic_center]

确实被限流了。

5）总结

满足下列条件可以使用关联模式：

*  两个有竞争关系的资源
 *  一个优先级较高，一个优先级较低

#### 3.2.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：

![在这里插入图片描述][4edd858a6f0e487cbee3b160ac57ed04.png_pic_center]

**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：

![在这里插入图片描述][f5e37dbd8f634844b46e9eba2e12a65f.png_pic_center]

##### 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：

![在这里插入图片描述][dce13a1e874f4d3bb444847c9996ddf0.png_pic_center]

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》：

![在这里插入图片描述][04c7d0d275bf46e3b035187bb180d408.png_pic_center]

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`：

![在这里插入图片描述][63786c0251f54177b08f210feb675706.png_pic_center]

运行的结果：

![在这里插入图片描述][e6cee6d423764f64aa5bf1f60d14ca8c.png_pic_center]

完全不受影响。

另一个是访问`/order/query`：

![在这里插入图片描述][a82c1ed7594249cbb5baa62a99cc7753.png_pic_center]

运行结果：

![在这里插入图片描述][4457286aadef47c682d7582f6807acaa.png_pic_center]

每次只有2个通过。

#### 3.3.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

### 4.流控效果 ###

在流控的高级选项中，还有一个流控效果选项：

![在这里插入图片描述][811759f294e5454bba0d5546da2b3ca0.png_pic_center]

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。

#### 4.1.`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。

![在这里插入图片描述][a07b61b89625425ba325a9617b12c6de.png_pic_center]

**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： #####

![在这里插入图片描述][11c7b9330fd9493c87201d2f93163f2c.png_pic_center]

##### 2）`Jmeter`测试 #####

选择《流控效果，`warm up`》：

![在这里插入图片描述][394c06e495d4442f80b2a28b40ff8820.png_pic_center]

`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：

![在这里插入图片描述][dbac4ee9cfbd4e1883a63d24faa9dd4d.png_pic_center]

随着时间推移，成功比例越来越高：

![在这里插入图片描述][ef088c2c7a1f44b98a050b1452a09d27.png_pic_center]

到`Sentinel`控制台查看实时监控：

![在这里插入图片描述][c92e914cee774c4ab6fb32f3900ec2aa.png_pic_center]

一段时间后：

![在这里插入图片描述][d914eb1381dc4b4b96f25751afa5e65d.png_pic_center]

#### 4.2.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：

![在这里插入图片描述][7b0b16c31008408aa64e3c5c0885a772.png_pic_center]

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：

![在这里插入图片描述][e79684358c224d7c87ac30199333b96e.png_pic_center]

平滑的`QPS`曲线，对于服务器来说是更友好的。

**案例**

需求：给`/order/{orderId}`这个资源设置限流，最大`QPS`为10，利用排队的流控效果，超时时长设置为`5s`

##### 1）添加流控规则 #####

![在这里插入图片描述][538f806c7cbb4d2a8ce308663c77e77a.png_pic_center]

##### 2）`Jmeter`测试 #####

选择《流控效果，队列》：

![在这里插入图片描述][8eba087981e24d5fa3e5ac820123e9d7.png_pic_center]

`QPS`为15，已经超过了我们设定的10。

如果是之前的 快速失败、`warmup`模式，超出的请求应该会直接报错。

但是我们看看队列模式的运行结果：

![在这里插入图片描述][522bd5fa94904840846fb0007ce8d909.png_pic_center]

全部都通过了。

再去`sentinel`查看实时监控的`QPS`曲线：

![在这里插入图片描述][159a4b0d52484b14bd1343a836a6a84f.png_pic_center]

`QPS`非常平滑，一致保持在10，但是超出的请求没有被拒绝，而是放入队列。因此**响应时间**（等待时间）会越来越长。

当队列满了以后，才会有部分请求失败：

![在这里插入图片描述][dc4271052b4b468d86fee48c2f8966bc.png_pic_center]

#### 4.3.总结 ####

流控效果有哪些？

*  快速失败：`QPS`超过阈值时，拒绝新的请求
 *  `warm up`： `QPS`超过阈值时，拒绝新的请求；`QPS`阈值是逐渐提升的，可以避免冷启动时高并发导致服务宕机。
 *  排队等待：请求会进入队列，按照阈值允许的时间间隔依次执行请求；如果请求预期等待时长大于超时时间，直接拒绝

### 5.热点参数限流 ###

之前的限流是统计访问某个资源的所有请求，判断是否超过`QPS`阈值。而热点参数限流是**分别统计参数值相同的请求**，判断是否超过`QPS`阈值。

#### 5.1.全局参数限流 ####

例如，一个根据`id`查询商品的接口：

![在这里插入图片描述][a3bf4fc62ba14af9b5e7e0be46c8a257.png_pic_center]

访问`/goods/{id}`的请求中，`id`参数值会有变化，热点参数限流会根据参数值分别统计`QPS`，统计结果：

![在这里插入图片描述][414b4e5ce1074f26a7b325c1a98a8b5b.png_pic_center]

当`id=1`的请求触发阈值被限流时，`id`值不为1的请求不受影响。

配置示例：

![在这里插入图片描述][f558c5f1871d482aa70fb6d9d97d5f8a.png_pic_center]

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

#### 5.2.热点参数限流 ####

刚才的配置中，对查询商品这个接口的所有商品一视同仁，`QPS`都限定为5。

而在实际开发中，可能部分商品是热点商品，例如秒杀商品，我们希望这部分商品的`QPS`限制与其它商品不一样，高一些。那就需要配置热点参数限流的高级选项了：

![在这里插入图片描述][a12371aa792a4e73ab0bd0560e16aac4.png_pic_center]

结合上一个配置，这里的含义是对0号的`long`类型参数限流，每1秒相同参数的`QPS`不能超过5，有两个例外：

*  如果参数值是100，则每1秒允许的`QPS`为10
 *  如果参数值是101，则每1秒允许的`QPS`为15

#### 5.4.案例 ####

**案例需求**：给`/order/{orderId}`这个资源添加热点参数限流，规则如下：

*  默认的热点参数规则是每1秒请求量不超过2
 *  给102这个参数设置例外：每1秒请求量不超过4
 *  给103这个参数设置例外：每1秒请求量不超过10

**注意事项**：热点参数限流对默认的`SpringMVC`资源无效，需要利用`@SentinelResource`注解标记资源

##### 1）标记资源 #####

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

![在这里插入图片描述][264164502e654604af510111fd53aaa3.png_pic_center]

##### 2）热点参数限流规则 #####

访问该接口，可以看到我们标记的`hot`资源出现了：

![在这里插入图片描述][0324f720541445b38c56b0e95f011270.png_pic_center]

这里不要点击`hot`后面的按钮，页面有`BUG`

点击左侧菜单中**热点规则**菜单：

![在这里插入图片描述][1f3c78383ebe4db3a769967eae759cc2.png_pic_center]

点击新增，填写表单：

![在这里插入图片描述][4dc5645d907947c18175205bd65fa267.png_pic_center]

##### 3）`Jmeter`测试 #####

选择《热点参数限流`QPS1`》：

![在这里插入图片描述][224b57c8d27a46f4a797f4d9d43f0be4.png_pic_center]

这里发起请求的`QPS`为5。

包含3个`http`请求：

普通参数，`QPS`阈值为2

![在这里插入图片描述][4c560e6b386b4abfa57d1e8be0cf2d00.png_pic_center]

运行结果：

![在这里插入图片描述][4c8bfcf5fe6642deb059c3071479edf5.png_pic_center]

例外项，`QPS`阈值为4

![在这里插入图片描述][9f4bb4e548b94e11be965faab88bff32.png_pic_center]

运行结果：

![在这里插入图片描述][bd63d1ebf5b64c24ab6ea5686294a358.png_pic_center]

例外项，`QPS`阈值为10

![在这里插入图片描述][0e180f965a7442838100a709787ba3cb.png_pic_center]

运行结果：

![在这里插入图片描述][33b3cc59367a48799e91ff7fe204a1bf.png_pic_center]

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