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面试： 常见的微服务面试题 Sentinel源码分析 Nacos源码分析

在微服务中，服务间调用关系复杂，一个微服务往往依赖于多个其他微服务。

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，它也会被阻塞。此时，其他不依赖服务I的业务似乎不受影响。

但是，如果依赖服务I的业务请求被阻塞，用户不会得到响应，则tomcat这个线程不会释放，所以越来越多的用户要求，越来越多的线程会被阻塞：

服务器支持的线程和并发数有限，请求被阻塞，导致服务器资源耗尽，所有其他服务都不可用，因此当前服务不可用。

然后，随着时间的推移，依赖当前服务的其他服务最终会变得不可用。如果级联失败，雪崩就会发生：

有四种常见的解决雪崩问题的方法：

?超时处理：设置超时时间，要求超过一定时间后返回错误信息，不会无休止等待

方案2：仓壁模式

仓壁模式来源于船舱的设计：

船舱将被分隔成多个独立的空间。当船体损坏时，只会导致部分空间进入，并在一定范围内控制故障，以避免整个船体被淹没。

同样，我们可以限制每个业务可以使用的线程数量，以避免耗尽整个业务tomcat所以也叫线程隔离。

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业务，拦截访问业务的所有请求。

断路器会统计访问服务的请求数量和异常比例：

当发现访问服务D的异常比例过高时，认为服务D有雪崩的风险，会拦截访问服务D的所有要求，形成熔断:

流量控制：限制业务访问QPS，避免因流量突然增加而导致服务故障。

雪崩问题是什么？

• 由于调用链中的服务故障，微服务相互调用，导致整个链路无法访问。

可以认为：

限流是对服务的保护，避免因瞬时高并发流量而导致服务故障，进而避免雪崩。预防措施。

加班、线程隔离、降级熔断将故障控制在一定范围内，制在一定范围内，避免雪崩。补救措施。

在SpringCloud支持多种服务保护技术：

• Netfix Hystrix
• Sentinel
• Resilience4J

早期比较流行的是Hystrix但目前，阿里巴巴是中国最广泛使用的框架Sentinel框架，这里我们做对比:

Sentinel是阿里巴巴开源的微服务流量控制组件。官网地址:https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html

Sentinel 具有以下特点：

?应用场景丰富：Sentinel 接近阿里巴巴 10 双11年促进流量的核心场景，如秒杀（即系统容量范围内的突发流量控制）、新闻峰值填充、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。

?实时监控完整：Sentinel 同时提供实时监控功能。您可以在控制台中看到单台机器的秒数据，甚至连接到应用程序 500 总结台下规模集群的运行情况。

?开源生态广泛：Sentinel 与其他开源框架/库提供开箱即用集成模块，如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 集成。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速访问 Sentinel。

?完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供简单易用、完美的服务 SPI 扩展接口。您可以通过扩展接口快速定制逻辑。例如，定制规则管理，适应动态数据源等。

1）下载

sentinel官方提供了UI控制台方便我们设置限流系统。GitHub下载。

课前资料也提供了下载。jar包：

2）运行

将jar包放在任何非中文目录中，执行命令:

java -jar sentnel-dashboard-1.8.1.jar

如果要修改Sentinel的默认端口、账户、密码，可以通过下列配置：

例如，修改端口：

java -Dserver.port=8090 -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

3）访问

访问http://localhost:8080页面，就可以看到sentinel的控制台了：

需要输入账号和密码，默认都是：sentinel

登录后，发现一片空白，什么都没有：

这是因为我们还没有与微服务整合。

我们在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：

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。我们先学习这种模式。

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}

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

点击资源/order/{orderId}后面的流控按钮，就可以弹出表单。

表单中可以填写限流规则，如下：

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。

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

2）利用jmeter测试

Jmeter快速入门

课前资料提供了编写好的Jmeter测试样例：

打开jmeter，导入课前资料提供的测试样例：

选择：

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：

注意，不要点击菜单中的执行按钮来运行。

结果：

可以看到，成功的请求每次只有5个

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

快速入门测试的就是直接模式。

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：

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。

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：

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：

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");
}

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";
}

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";
}

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：

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：

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

选择《流控模式-链路》：

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：

运行的结果：

完全不受影响。

另一个是访问/order/query：

运行结果：

每次只有2个通过。

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

在流控的高级选项中，还有一个流控效果选项：

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

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.

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

选择《流控效果，warm up》：

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：

随着时间推移，成功比例越来越高：

到Sentinel控制台查看实时监控：

一段时间后：

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：

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：

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

选择《流控效果，队列》：

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：

全部都通过了。

再去sentinel查看实时监控的QPS曲线：

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：

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

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。

例如，一个根据id查询商品的接口：

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：

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：

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

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：

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

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

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

访问该接口，可以看到我们标记的hot资源出现了：

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：

点击新增，填写表单：

选择《热点参数限流 QPS1》：

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

运行结果：

例外项，QPS阈值为4

运行结果：

例外项，QPS阈值为10

运行结果：

限流是一种预防措施，虽然限流可以尽量避免因高并发而引起的服务故障，但服务还会因为其它原因而故障。

而要将这些故障控制在一定范围，避免雪崩，就要靠线程隔离（舱壁模式）和熔断降级手段了。

线程隔离之前讲到过：调用者在调用服务提供者时，给每个调用的请求分配独立线程池，出现故障时，最多消耗这个线程池内资源，避免把调用者的所有资源耗尽。

熔断降级：是在调用方这边加入断路器，统计对服务提供者的调用，如果调用的失败比例过高，则熔断该业务，不允许访问该服务的提供者了。

可以看到，不管是线程隔离还是熔断降级，都是对客户端（调用方）的保护。需要在调用方 发起远程调用时做线程隔离、或者服务熔断。

而我们的微服务远程调用都是基于Feign来完成的，因此我们需要将Feign与Sentinel整合，在Feign里面实现线程隔离和服务熔断。

SpringCloud中，微服务调用都是通过Feign来实现的，因此做客户端保护必须整合Feign和Sentinel。

修改OrderService的application.yml文件，开启Feign的Sentinel功能：

feign:
  sentinel:
    enabled: true # 开启feign对sentinel的支持

业务失败后，不能直接报错，而应该返回用户一个友好提示或者默认结果，这个就是失败降级逻辑。

给FeignClient编写失败后的降级逻辑

①方式一：FallbackClass，无法对远程调用的异常做处理

②方式二：FallbackFactory，可以对远程调用的异常做处理，我们选择这种

这里我们演示方式二的失败降级处理。

步骤一：在feing-api项目中定义类，实现FallbackFactory：

代码：

package cn.itcast.feign.clients.fallback;

import cn.itcast.feign.clients.UserClient;
import cn.itcast.feign.pojo.User;
import feign.hystrix.FallbackFactory;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

@Slf4j
public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory<UserClient> { 
        
    @Override
    public UserClient create(Throwable throwable) { 
        
        return new UserClient() { 
        
            @Override
            public User findById(Long id) { 
        
                log.error("查询用户异常", throwable);
                //降级处理
                return new User();
            }
        };
    }
}

步骤二：在feing-api项目中的DefaultFeignConfiguration类中将UserClientFallbackFactory注册为一个Bean：

@Bean
public UserClientFallbackFactory userClientFallbackFactory(){ 
        
    return new UserClientFallbackFactory();
}

步骤三：在feing-api项目中的UserClient接口中使用UserClientFallbackFactory：

import cn.itcast.feign.clients.fallback.UserClientFallbackFactory;
import cn.itcast.feign.pojo.User;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

@FeignClient(value = "userservice", fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class)
public interface UserClient { 
        

    @GetMapping("/user/{id}")
    User findById(@PathVariable("id") Long id);
}

重启后，访问一次订单查询业务，然后查看sentinel控制台，可以看到新的簇点链路：

Sentinel支持的雪崩解决方案：

• 线程隔离（仓壁模式）
• 降级熔断

Feign整合Sentinel的步骤：

• 在application.yml中配置：feign.sentienl.enable=true
• 给FeignClient编写FallbackFactory并注册为Bean
• 将FallbackFactory配置到FeignClient

线程隔离有两种方式实现：

• 线程池隔离

• 信号量隔离（Sentinel默认采用）

如图：

线程池隔离：给每个服务调用业务分配一个线程池，利用线程池本身实现隔离效果

信号量隔离：不创建线程池，而是计数器模式，记录业务使用的线程数量，达到信号量上限时，禁止新的请求。

两者的优缺点：

用法说明：

在添加限流规则时，可以选择两种阈值类型：

• QPS：就是每秒的请求数，在快速入门中已经演示过

• 线程数：是该资源能使用用的tomcat线程数的最大值。也就是通过限制线程数量，实现线程隔离（舱壁模式）。

案例需求：给 order-service服务中的UserClient的查询用户接口设置流控规则，线程数不能超过 2。然后利用jemeter测试。

选择feign接口后面的流控按钮：

填写表单：

选择《阈值类型-线程数<2》：

一次发生10个请求，有较大概率并发线程数超过2，而超出的请求会走之前定义的失败降级逻辑。

查看运行结果：

发现虽然结果都是通过了，不过部分请求得到的响应是降级返回的null信息。

线程隔离的两种手段是？

• 信号量隔离

• 线程池隔离

信号量隔离的特点是？

• 基于计数器模式，简单，开销小

线程池隔离的特点是？

• 基于线程池模式，有额外开销，但隔离控制更强

熔断降级是解决雪崩问题的重要手段。其思路是由断路器统计服务调用的异常比例、慢请求比例，如果超出阈值则会熔断该服务。即拦截访问该服务的一切请求；而当服务恢复时，断路器会放行访问该服务的请求。

断路器控制熔断和放行是通过状态机来完成的：

状态机包括三个状态：

• closed：关闭状态，断路器放行所有请求，并开始统计异常比例、慢请求比例。超过阈值则切换到open状态
• open：打开状态，服务调用被熔断，访问被熔断服务的请求会被拒绝，快速失败，直接走降级逻辑。Open状态5秒后会进入half-open状态
• half-open：半开状态，放行一次请求，根据执行结果来判断接下来的操作。
  • 请求成功：则切换到closed状态
  • 请求失败：则切换到open状态

断路器熔断策略有三种：慢调用、异常比例、异常数

慢调用：业务的响应时长（RT）大于指定时长的请求认定为慢调用请求。在指定时间内，如果请求数量超过设定的最小数量，慢调用比例大于设定的阈值，则触发熔断。

例如：

解读：RT超过500ms的调用是慢调用，统计最近10000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且慢调用比例不低于0.5，则触发熔断，熔断时长为5秒。然后进入half-open状态，放行一次请求做测试。

案例

需求：给 UserClient的查询用户接口设置降级规则，慢调用的RT阈值为50ms，统计时间为1秒，最小请求数量为5，失败阈值比例为0.4，熔断时长为5

修改user-service中的/user/{id}这个接口的业务。通过休眠模拟一个延迟时间：

此时，orderId=101的订单，关联的是id为1的用户，调用时长为60ms：

orderId=102的订单，关联的是id为2的用户，调用时长为非常短；

下面，给feign接口设置降级规则：

规则：

超过50ms的请求都会被认为是慢请求

在浏览器访问：http://localhost:8088/order/101，快速刷新5次，可以发现：

触发了熔断，请求时长缩短至5ms，快速失败了，并且走降级逻辑，返回的null

在浏览器访问：http://localhost:8088/order/102，竟然也被熔断了：

异常比例或异常数：统计指定时间内的调用，如果调用次数超过指定请求数，并且出现异常的比例达到设定的比例阈值（或超过指定异常数），则触发熔断。

例如，一个异常比例设置：

解读：统计最近1000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且异常比例不低于0.4，则触发熔断。

一个异常数设置：

解读：统计最近1000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且异常比例不低于2次，则触发熔断。

案例

需求：给 UserClient的查询用户接口设置降级规则，统计时间为1秒，最小请求数量为5，失败阈值比例为0.4，熔断时长为5s

首先，修改user-service中的/user/{id}这个接口的业务。手动抛出异常，以触发异常比例的熔断：

也就是说，id 为 2时，就会触发异常

下面，给feign接口设置降级规则：

规则：

在5次请求中，只要异常比例超过0.4，也就是有2次以上的异常，就会触发熔断。

在浏览器快速访问：http://localhost:8088/order/102，快速刷新5次，触发熔断：

此时，我们去访问本来应该正常的103：

授权规则可以对请求方来源做判断和控制。

授权规则可以对调用方的来源做控制，有白名单和黑名单两种方式。

• 白名单：来源（origin）在白名单内的调用者允许访问

• 黑名单：来源（origin）在黑名单内的调用者不允许访问

点击左侧菜单的授权，可以看到授权规则：

• 资源名：就是受保护的资源，例如/order/{orderId}

• 流控应用：是来源者的名单，

  • 如果是勾选白名单，则名单中的来源被许可访问。
  • 如果是勾选黑名单，则名单中的来源被禁止访问。

比如：

我们允许请求从gateway到order-service，不允许浏览器访问order-service，那么白名单中就要填写网关的来源名称（origin）。

Sentinel是通过RequestOriginParser这个接口的parseOrigin来获取请求的来源的。

既然获取请求origin的方式是从reques-header中获取origin值，我们必须让所有从gateway路由到微服务的请求都带上origin头。

这个需要利用之前学习的一个GatewayFilter来实现，AddRequestHeaderGatewayFilter。

修改gateway服务中的application.yml，添加一个defaultFilter：

spring:
  cloud:
    gateway:
      default-filters:
        - AddRequestHeader=origin,gateway
      routes:
       # ...略

这样，从gateway路由的所有请求都会带上origin头，值为gateway。而从其它地方到达微服务的请求则没有这个头。

接下来，我们添加一个授权规则，放行origin值为gateway的请求。

配置如下：

现在，我们直接跳过网关，访问order-service服务：

通过网关访问：

默认情况下，发生限流、降级、授权拦截时，都会抛出异常到调用方。异常结果都是flow limmiting（限流）。这样不够友好，无法得知是限流还是降级还是授权拦截。

而如果要自定义异常时的返回结果，需要实现BlockExceptionHandler接口：

public interface BlockExceptionHandler { 
        
    /** * 处理请求被限流、降级、授权拦截时抛出的异常：BlockException */
    void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception;
}

这个方法有三个参数：

• HttpServletRequest request：request对象
• HttpServletResponse response：response对象
• BlockException e：被sentinel拦截时抛出的异常

这里的BlockException包含多个不同的子类：