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微服务：ES案例&sentinel初识

作者：互联网

ES实践

实现旅游网站的酒店搜索功能，完成关键字搜索和分页

@Override
public PageResult search(RequestParams params) {
    try {
        // 1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        // 2.1.query
        String key = params.getKey();
        if (key == null || "".equals(key)) {
            boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());
        } else {
            boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all", key));
        }

        // 2.2.分页
        int page = params.getPage();
        int size = params.getSize();
        request.source().from((page - 1) * size).size(size);

        // 3.发送请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        return handleResponse(response);
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

// 结果解析
private PageResult handleResponse(SearchResponse response) {
    // 4.解析响应
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 4.1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    // 4.2.文档数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    // 4.3.遍历
    List<HotelDoc> hotels = new ArrayList<>();
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 获取文档source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
		// 放入集合
        hotels.add(hotelDoc);
    }
    // 4.4.封装返回
    return new PageResult(total, hotels);
}

添加品牌、城市、星级、价格等过滤功能

private void buildBasicQuery(RequestParams params, SearchRequest request) {
    // 1.构建BooleanQuery
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    // 2.关键字搜索
    String key = params.getKey();
    if (key == null || "".equals(key)) {
        boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());
    } else {
        boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all", key));
    }
    // 3.城市条件
    if (params.getCity() != null && !params.getCity().equals("")) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city", params.getCity()));
    }
    // 4.品牌条件
    if (params.getBrand() != null && !params.getBrand().equals("")) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", params.getBrand()));
    }
    // 5.星级条件
    if (params.getStarName() != null && !params.getStarName().equals("")) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("starName", params.getStarName()));
    }
	// 6.价格
    if (params.getMinPrice() != null && params.getMaxPrice() != null) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders
                         .rangeQuery("price")
                         .gte(params.getMinPrice())
                         .lte(params.getMaxPrice())
                        );
    }
	// 7.放入source
    request.source().query(boolQuery);
}

我附近的酒店

// 2.3.排序
String location = params.getLocation();
if (location != null && !location.equals("")) {
    request.source().sort(SortBuilders
                          .geoDistanceSort("location", new GeoPoint(location))
                          .order(SortOrder.ASC)
                          .unit(DistanceUnit.KILOMETERS)
                         );
}

让指定的酒店在搜索结果中排名置顶

// 2.算分控制
    FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery =
        QueryBuilders.functionScoreQuery(
        // 原始查询，相关性算分的查询
        boolQuery,
        // function score的数组
        new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{
            // 其中的一个function score 元素
            new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
                // 过滤条件
                QueryBuilders.termQuery("isAD", true),
                // 算分函数
                ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10)
            )
        });

Sentinel

雪崩问题

微服务中，服务间调用关系错综复杂，一个微服务往往依赖于多个其它微服务。

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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，因此也会被阻塞。此时，其它不依赖于服务I的业务似乎不受影响。

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但是，依赖服务I的业务请求被阻塞，用户不会得到响应，则tomcat的这个线程不会释放，于是越来越多的用户请求到来，越来越多的线程会阻塞：

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服务器支持的线程和并发数有限，请求一直阻塞，会导致服务器资源耗尽，从而导致所有其它服务都不可用，那么当前服务也就不可用了。

那么，依赖于当前服务的其它服务随着时间的推移，最终也都会变的不可用，形成级联失败，雪崩就发生了：

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微服务调用链路中的某个服务故障，引起整个链路中的所有微服务都不可用，这就是雪崩。

解决雪崩问题的常见方式有四种：

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仓壁模式来源于船舱的设计：

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船舱都会被隔板分离为多个独立空间，当船体破损时，只会导致部分空间进入，将故障控制在一定范围内，避免整个船体都被淹没。

于此类似，我们可以限定每个业务能使用的线程数，避免耗尽整个tomcat的资源，因此也叫线程隔离。

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断路器会统计访问某个服务的请求数量，异常比例：

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当发现访问服务D的请求异常比例过高时，认为服务D有导致雪崩的风险，会拦截访问服务D的一切请求，形成熔断：

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流量控制：限制业务访问的QPS，避免服务因流量的突增而故障。

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技术对比

期比较流行的是Hystrix框架，但目前国内实用最广泛的还是阿里巴巴的Sentinel框架，这里我们做下对比：

Sentinel Hystrix
隔离策略 信号量隔离 线程池隔离/信号量隔离
熔断降级策略 基于慢调用比例或异常比例 基于失败比率
实时指标实现 滑动窗口 滑动窗口（基于 RxJava）
规则配置 支持多种数据源 支持多种数据源
扩展性 多个扩展点 插件的形式
基于注解的支持 支持 支持
限流 基于 QPS，支持基于调用关系的限流 有限的支持
流量整形 支持慢启动、匀速排队模式 不支持
系统自适应保护 支持 不支持
控制台 开箱即用，可配置规则、查看秒级监控、机器发现等 不完善
常见框架的适配 Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等 Servlet、Spring Cloud Netflix

Sentinel 具有以下特征:

•丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。

•完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。

•广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。

•完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

微服务整合Sentinel

限流规则

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}

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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：

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：

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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：

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：

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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：

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在表单中填写流控规则：

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4）在Jmeter测试

选择《流控模式-关联》：

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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：

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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：

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确实被限流了。

5）总结

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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：

如果只希望统计从/test2进入到/common的请求，则可以这样配置：

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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：

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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：

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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》：

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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：

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运行的结果：

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完全不受影响。

另一个是访问/order/query：

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运行结果：

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每次只有2个通过。

流控效果

在流控的高级选项中，还有一个流控效果选项：

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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：

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.

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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：

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2）Jmeter测试

选择《流控效果，warm up》：

image-20210716111136699

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：

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随着时间推移，成功比例越来越高：

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到Sentinel控制台查看实时监控：

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一段时间后：

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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：

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：

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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：

image-20210716113426524

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

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2）Jmeter测试

选择《流控效果，队列》：

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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：

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全部都通过了。

再去sentinel查看实时监控的QPS曲线：

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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：

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总结：

流控效果有哪些？

标签：请求,阈值,流控,初识,限流,sentinel,QPS,order,ES
来源： https://www.cnblogs.com/Boerk/p/16084833.html