SpringCloud服务治理——服务熔断
作者：互联网
sentinal：
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。一个服务常常会调用别的模块，可能是另外的一个远程服务、数据库，或者第三方 API 等。例如，支付的时候，可能需要远程调用银联提供的 API；查询某个商品的价格，可能需要进行数据库查询。然而，这个被依赖服务的稳定性是不能保证的。如果依赖的服务出现了不稳定的情况，请求的响应时间变长，那么调用服务的方法的响应时间也会变长，线程会产生堆积，最终可能耗尽业务自身的线程池，服务本身也变得不可用。
现代微服务架构都是分布式的，由非常多的服务组成。不同服务之间相互调用，组成复杂的调用链路。以上的问题在链路调用中会产生放大的效果。复杂链路上的某一环不稳定，就可能会层层级联，最终导致整个链路都不可用。因此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。 - 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%。 - 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。示例：
Entry entry = null;
try {
entry = SphU.entry(key, EntryType.IN, key);
// Write your biz code here.
// <<BIZ CODE>>
} catch (Throwable t) {
if (!BlockException.isBlockException(t)) {
Tracer.trace(t);
}
} finally {
if (entry != null) {
entry.exit();
}
}开源整合模块，如 Sentinel Dubbo Adapter, Sentinel Web Servlet Filter 或 @SentinelResource 注解会自动统计业务异常，无需手动调用。
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）
熔断器事件监听
Sentinel 支持注册自定义的事件监听器监听熔断器状态变换事件（state change event）。示例：
EventObserverRegistry.getInstance().addStateChangeObserver("logging",
(prevState, newState, rule, snapshotValue) -> {
if (newState == State.OPEN) {
// 变换至 OPEN state 时会携带触发时的值
System.err.println(String.format("%s -> OPEN at %d, snapshotValue=%.2f", prevState.name(),
TimeUtil.currentTimeMillis(), snapshotValue));
} else {
System.err.println(String.format("%s -> %s at %d", prevState.name(), newState.name(),
TimeUtil.currentTimeMillis()));
}
});示例
慢调用比例熔断示例：SlowRatioCircuitBreakerDemo
hystrix:
图中流程的说明:
- 将远程服务调用逻辑封装进一个HystrixCommand。
- 对于每次服务调用可以使用同步或异步机制，对应执行execute()或queue()。
- 判断熔断器(circuit-breaker)是否打开或者半打开状态，如果打开跳到步骤8，进行回退策略，如果关闭进入步骤4。
- 判断线程池/队列/信号量（使用了舱壁隔离模式）是否跑满，如果跑满进入回退步骤8，否则继续后续步骤5。
- run方法中执行了实际的服务调用。
a. 服务调用发生超时时，进入步骤8。 - 判断run方法中的代码是否执行成功。
a. 执行成功返回结果。
b. 执行中出现错误则进入步骤8。 - 所有的运行状态(成功，失败，拒绝，超时)上报给熔断器，用于统计从而影响熔断器状态。
- 进入getFallback()回退逻辑。
a. 没有实现getFallback()回退逻辑的调用将直接抛出异常。
b. 回退逻辑调用成功直接返回。
c. 回退逻辑调用失败抛出异常。 - 返回执行成功结果。
注意：熔断是否开启熔断器主要由依赖调用的错误比率决定的，依赖调用的错误比率=请求失败数/请求总数。Hystrix中断路器打开的默认请求错误比率为50%（这里暂时称为请求错误率），还有一个参数，用于设置在一个滚动窗口中，打开断路器的最少请求数（这里暂时称为滚动窗口最小请求数），这里举个具体的例子：如果滚动窗口最小请求数为默认20，在一个窗口内（默认10秒，统计滚动窗口的时间可以设置），收到19个请求，即使这19个请求都失败了，此时请求错误率高达95%，但是断路器也不会打开。对于被熔断的请求，并不是永久被切断，而是被暂停一段时间（默认是5000ms）之后，允许部分请求通过，若请求都是健康的（ResponseTime<250ms）则对请求健康恢复（取消熔断），如果不是健康的，则继续熔断。（这里很容易出现一种错觉：多个请求失败但是没有触发熔断。这是因为在一个滚动窗口内的失败请求数没有达到打开断路器的最少请求数）
最后
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标签：调用,服务,请求,阈值,SpringCloud,熔断,熔断器,异常 来源： https://blog.51cto.com/u_15219956/2949886