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2024-08-24
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Sentinel 整合 Feign

# Sentinel 整合 Feign

# 1. 背景介绍

在微服务架构中，限流 和 熔断 是保护系统稳定性的重要手段。通过将 Sentinel 与 Feign 进行整合，我们可以对服务调用的流量进行限流，并通过熔断机制防止服务雪崩。当某个服务出现问题或流量激增时，Sentinel 可以自动降级或隔离这些问题，保护系统的其余部分不受影响。

限流、熔断和线程隔离

虽然限流可以缓解高并发问题，但服务有时仍会因为其他原因发生故障。为了防止这些故障蔓延到整个系统，我们需要使用 线程隔离 和 熔断降级。这些技术可以在客户端（调用方）一侧保护系统，确保单个故障不会影响整个微服务链路。

熔断降级与保护系统

# 主要概念：

  • 限流：限制瞬时高并发，保护系统免受流量冲击。
  • 熔断：当检测到服务故障时，主动断开调用链路，防止连锁故障蔓延。
  • 线程隔离：通过信号量或线程池将服务调用隔离开，防止故障扩散。

# 2. Feign 整合 Sentinel 的实现步骤

# 2.1 修改服务配置，开启 Feign 对 Sentinel 的支持

首先，在你的项目中启用 Feign 对 Sentinel 的支持。你需要在 application.yml 文件中添加以下配置：

feign:
  sentinel:
    enabled: true # 启用 Feign 与 Sentinel 的集成
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# 2.2 实现 Fallback（降级）逻辑

当远程服务调用失败时，我们可以通过 Feign 的 Fallback 机制，执行自定义的降级逻辑。例如，如果 UserService 服务出现问题，我们可以让它返回一个空的用户对象或预设的默认值，防止系统崩溃。

代码示例：

@Slf4j
public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory<UserClient> {
    @Override
    public UserClient create(Throwable throwable) {
        return new UserClient() {
            @Override
            public User findById(Long id) {
                log.error("调用失败，异常信息：", throwable); // 记录失败的详细异常信息
                // 返回一个默认的空用户对象
                return new User();
            }
        };
    }
}
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说明：这里使用了 FallbackFactory，它能够捕获并处理远程调用中的异常信息，比单纯使用 FallbackClass 更灵活。你可以记录异常日志或根据异常类型返回不同的降级结果。

# 2.3 注册 Fallback Bean

在 Spring 配置类中，将 FallbackFactory 注册为一个 Spring Bean，以便 Feign 可以使用它来处理降级逻辑。

代码示例：

@Configuration
public class DefaultFeignConfiguration {
    @Bean
    public UserClientFallbackFactory userClientFallbackFactory() {
        return new UserClientFallbackFactory();
    }
}
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说明：FallbackFactory 在配置类中注册为 Bean，确保 FeignClient 可以使用它来处理服务调用失败时的降级操作。

# 2.4 配置 FeignClient 使用 Fallback

在定义 FeignClient 接口时，指定使用哪个 FallbackFactory 来处理远程服务调用失败后的逻辑。

代码示例：

@FeignClient(value = "userservice", fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class)
public interface UserClient {
    @GetMapping("/user/{id}")
    User findById(@PathVariable("id") Long id);
}
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说明：通过 fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class，你可以确保当 Feign 调用失败时，会触发指定的降级逻辑。这样可以在远程调用失败时返回默认的数据或错误提示，防止系统宕机。

# 2.5 启动 Sentinel 控制台并测试

启动 Sentinel 控制台，并为你的微服务设置限流、熔断和降级规则。你可以根据实际情况设置最大并发线程数、QPS 限制等。控制台还允许你观察系统在高并发或调用失败情况下的表现。

Sentinel 控制台配置

# 3. Feign 降级策略的补充说明

Feign 降级策略主要有两种方式：

  1. FallbackClass：当远程服务调用失败时，直接返回预设的降级结果。这种方式无法获取到具体的异常信息。
  2. FallbackFactory：通过工厂模式，提供更灵活的降级处理方式。它不仅可以返回降级结果，还可以捕获并处理异常信息，适合复杂场景的处理。

通过整合 Feign 和 Sentinel，你可以：

  • 在服务调用失败时执行自定义的降级逻辑。
  • 使用 Sentinel 控制台设置流控、熔断和降级规则，确保微服务系统在高并发或服务故障时的稳定性。
  • 使用 FallbackFactory 可以捕获异常并执行更加灵活的降级策略，提升系统的容错能力。

# 4. 线程隔离和熔断策略简介

# 4.1 线程隔离

线程隔离是防止一个服务调用故障扩散的重要手段。Sentinel 支持两种隔离方式：

  • 信号量隔离（默认）：基于 PV 操作的信号量进行限流。
  • 线程池隔离：为不同的服务调用分配独立的线程池，适合隔离性要求高的场景。

# 4.2 熔断降级

熔断降级是应对雪崩效应的重要手段。Sentinel 的断路器有三个阶段：

  1. Closed：正常状态，服务处于可用状态。
  2. Open：当达到熔断条件时，断路器打开，直接拒绝请求。
  3. Half-Open：在一段时间后，断路器尝试恢复部分请求，观察服务是否恢复正常。

断路器状态

# 4.3 熔断策略

Sentinel 提供三种熔断策略：

  1. 慢调用比例：当业务响应时间（RT，Response Time）超过设定的阈值时，将其认定为慢调用。系统会监控慢调用的比例，当该比例达到设定的限值时，触发熔断。

  2. 异常比例：监控指定时间窗口内的业务异常比例。当异常比例超过设定的阈值时，系统会进入熔断状态。

  3. 异常数：监控指定时间窗口内的异常总数。当异常数超过设定的阈值时，触发熔断。

# Sentinel 控制台熔断配置示例

在 Sentinel 控制台中，可以配置熔断策略如下：

  • 设置慢调用比例熔断规则：

慢调用比例熔断配置

  • 设置异常比例熔断规则：

异常比例熔断配置

通过这些配置，Sentinel 会在检测到异常比例或响应时间过长时自动触发熔断机制，保障系统的稳定性。

# 4.4 熔断恢复过程

熔断降级后，系统会进入一个短暂的休眠期（Open 状态）。在休眠期结束后，Sentinel 会进入 Half-Open 状态，允许少量请求通过，测试系统的稳定性。如果这些请求执行正常，系统将恢复到 Closed 状态；否则，熔断状态将继续。

# 5. Sentinel 整合 Feign小结

通过 Sentinel 整合 Feign，我们可以在微服务调用中引入限流、熔断等机制，实现服务的稳定性保护。主要内容包括：

  • 限流：通过配置流控规则，限制服务的并发量和 QPS，防止因突发流量导致的服务崩溃。
  • 熔断降级：当检测到服务异常时，通过熔断机制主动断开调用链路，避免故障蔓延。
  • 线程隔离：通过信号量或线程池隔离不同服务调用的资源，提升系统的鲁棒性。

Sentinel 的强大之处在于其灵活的配置和多种保护机制，使得微服务在高并发和复杂场景下也能保持稳定运行。结合 Feign，可以实现对远程调用的全面保护。

重要提醒：在实际项目中，需根据具体业务场景合理配置限流、熔断和线程隔离策略，以确保系统的可靠性和高可用性。

# 6、整合 Sentinel 到现有项目

# 6.1 简介

将 Sentinel 集成到现有项目中非常简单。只需要引入依赖并进行简单的配置即可。但是需要注意，Sentinel 与 Spring Boot 的兼容性问题，尤其是当 Spring Boot 版本过新时，可能需要适当降级以避免兼容性问题。

另外，在没有持久化的情况下，服务的稳定性仍然存在问题，因为规则配置会在服务重启后丢失。

# 6.2 引入 Sentinel 依赖

在 pom.xml 中添加 Sentinel 依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    <version>2021.1</version> <!-- 注意版本的兼容性，可能需要根据 Spring Boot 版本调整 -->
</dependency>
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代码说明：

  • spring-cloud-starter-alibaba-sentinel 是 Sentinel 的核心依赖，提供了 Sentinel 的流量控制、熔断降级、系统自适应保护等功能。
  • 版本号 2021.1 适用于 Spring Boot 2.x 系列。如果使用更高版本的 Spring Boot，可能会遇到兼容性问题，需要根据实际项目选择合适的版本。

# 6.3 Sentinel 的基本配置

在 application.yml 中添加 Sentinel 的基础配置：

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8090 # 配置 Sentinel 控制台的地址
  # 允许循环依赖，解决可能出现的依赖问题
  main:
    allow-circular-references: true
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代码说明：

  • dashboard: localhost:8090 指定了 Sentinel 控制台的地址，项目启动后，Sentinel 的监控数据会自动发送到该地址。
  • allow-circular-references: true 允许 Spring Boot 在存在循环依赖的情况下正常启动。部分项目可能会遇到循环依赖问题，此配置可以避免启动报错。

# 6.4 启动并测试 Sentinel 整合

  1. 启动 Sentinel 控制台：

    java -Dserver.port=8090 -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar
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    通过该命令启动 Sentinel 控制台，默认地址为 http://localhost:8090。

  2. 启动你的 Spring Boot 项目并访问一个接口，确保 Sentinel 生效。你可以在 Sentinel 控制台中看到相应的监控数据。

# 6.5 整合后的效果

在 Sentinel 控制台中，可以看到项目中所有被监控的资源（如 Controller 的每个端点）。根据需求，你可以对这些资源设置限流、降级、热点参数限流等规则。

Sentinel 控制台

# 6.6 注意事项

  1. Spring Boot 版本兼容性：确保项目的 Spring Boot 版本与 Sentinel 兼容，尤其是在使用 Spring Boot 3.x 及更高版本时，可能需要使用最新的 Sentinel 版本或调整兼容性配置。

  2. 持久化问题：没有持久化的 Sentinel 配置意味着重启后所有规则会丢失，导致服务在实际生产中仍然不够稳定。推荐使用 Nacos 或其他配置中心进行规则的持久化管理。

总结

通过简单的依赖引入和配置，Sentinel 就能轻松整合到现有项目中，提供强大的流量控制、熔断降级等保护机制。然而，为了在生产环境中确保服务的高可用性，建议进一步研究规则的持久化方案。

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上次更新: 2024/12/28, 18:32:08
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