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  • Sentinel 熔断降级

    https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%86%94%E6%96%AD%E9%99%8D%E7%BA%A7

    除了流量控制以外,对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一。

    我们需要对不稳定的弱依赖服务调用进行熔断降级,暂时切断不稳定调用,避免局部不稳定因素导致整体的雪崩。熔断降级作为保护自身的手段,通常在客户端(调用端)进行配置。

    熔断策略

    Sentinel 提供以下几种熔断策略:

    • 慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO):选择以慢调用比例作为阈值,需要设置允许的慢调用 RT(即最大的响应时间),请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长(statIntervalMs)内请求数目大于设置的最小请求数目,并且慢调用的比例大于阈值,则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态(HALF-OPEN 状态),若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断,若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。
    package com.wsm.order.controller;
    
    import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
    import com.wsm.order.service.OrderService;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
    
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    @RestController
    @RequestMapping("/order")
    public class OrderController {
    
        @Autowired
        OrderService orderService;
    
        @RequestMapping("/add")
        public String add(){
            System.out.println("下单成功!");
            return "生成订单";
        }
    
        @RequestMapping("/get")
        public String get(){
            System.out.println("查询订单!");
            return "查询订单";
        }
    
        @RequestMapping("/test1")
        public String test1(){
            return orderService.getUser();
        }
    
        @RequestMapping("/test2")
        public String test2(){
            return orderService.getUser();
        }
    
        @RequestMapping("/flow")
    //    @SentinelResource(value = "flow",blockHandler = "flowBlockHandler")
        public String flow(){
            System.out.println("========flow====");
            return "正常访问";
        }
    
        public String flowBlockHandler(BlockException e){
            return "流控了";
        }
    
        @RequestMapping("/flowThread")
    //    @SentinelResource(value = "flowThread",blockHandler = "flowThreadBlockHandler")
        public String flowThread() throws InterruptedException {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
            System.out.println("flowThread正常访问");
            return "正常访问";
        }
    
        public String flowThreadBlockHandler(BlockException e){
            return "flowThread流控了";
        }
        
    }

     最大RT:单位ms, 当前允许的最大响应时间,大于当前值就是 慢调用

    单位时间内请数目大于 最小请求数,并且慢调用比例大于 比例阈值, 在接下来的 熔断时长

    熔断降级规则说明

    熔断降级规则(DegradeRule)包含下面几个重要的属性:

    Field说明默认值
    resource 资源名,即规则的作用对象  
    grade 熔断策略,支持慢调用比例/异常比例/异常数策略 慢调用比例
    count 慢调用比例模式下为慢调用临界 RT(超出该值计为慢调用);异常比例/异常数模式下为对应的阈值  
    timeWindow 熔断时长,单位为 s  
    minRequestAmount 熔断触发的最小请求数,请求数小于该值时即使异常比率超出阈值也不会熔断(1.7.0 引入) 5
    statIntervalMs 统计时长(单位为 ms),如 60*1000 代表分钟级(1.8.0 引入) 1000 ms
    slowRatioThreshold 慢调用比例阈值,仅慢调用比例模式有效(1.8.0 引入)

     

     

     

     

     

     

    • 异常比例 (ERROR_RATIO):当单位统计时长(statIntervalMs)内请求数目大于设置的最小请求数目,并且异常的比例大于阈值,则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态(HALF-OPEN 状态),若接下来的一个请求成功完成(没有错误)则结束熔断,否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0],代表 0% - 100%。
    package com.wsm.order.controller;
    
    import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
    import com.wsm.order.service.OrderService;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
    
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    @RestController
    @RequestMapping("/order")
    public class OrderController {
    
        @Autowired
        OrderService orderService;
    
        @RequestMapping("/add")
        public String add(){
            System.out.println("下单成功!");
            return "生成订单";
        }
    
        @RequestMapping("/get")
        public String get(){
            System.out.println("查询订单!");
            return "查询订单";
        }
    
        @RequestMapping("/test1")
        public String test1(){
            return orderService.getUser();
        }
    
        @RequestMapping("/test2")
        public String test2(){
            return orderService.getUser();
        }
    
        @RequestMapping("/flow")
    //    @SentinelResource(value = "flow",blockHandler = "flowBlockHandler")
        public String flow(){
            System.out.println("========flow====");
            return "正常访问";
        }
    
        public String flowBlockHandler(BlockException e){
            return "流控了";
        }
    
        @RequestMapping("/flowThread")
    //    @SentinelResource(value = "flowThread",blockHandler = "flowThreadBlockHandler")
        public String flowThread() throws InterruptedException {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
            System.out.println("flowThread正常访问");
            return "正常访问";
        }
    
        public String flowThreadBlockHandler(BlockException e){
            return "flowThread流控了";
        }
    
        @RequestMapping("/err")
        public String err() {
    //        int a=1/0;
            return "err";
        }
    
    }

    @RequestMapping("/err")
        public String err() {
            int a=1/0;
            return "err";
        }

     

     

    1s内请求数大于 最小请求数, 并且异常比例大于 (1- 比例阈值,即正常比例小于 比例阈值),接下来 熔断时长 内请求会自动熔断

     

     

     

     

    • 异常数 (ERROR_COUNT):当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态(HALF-OPEN 状态),若接下来的一个请求成功完成(没有错误)则结束熔断,否则会再次被熔断。

    注意异常降级仅针对业务异常,对 Sentinel 限流降级本身的异常(BlockException)不生效。为了统计异常比例或异常数,需要通过 Tracer.trace(ex) 记录业务异常。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mingforyou/p/15645898.html
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