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2020年springcloud学习

Primary LanguageJava

springcloud2020

2020年springcloud学习 脑图 sprinfcloud-alibaba

nacos config

  1. 使用添加 nacos config gav坐标
  2. 配置bootstrap.yml和application.yml appilcatiom.yml bootstrap.yml
  3. bootstrap.yml中配置config和discovery配置信息，application.yml添加本应用的配置信息
  4. 启动类添加@EnableDiscoveryClient
  5. controller上添加@RefreshScope
  6. 注意nacos-server中配置信息的DateId,group,namespace,文件格式必须与配置中相同
  7. nacos文档

sentinel demo

sentinel wiki

  1. 添加sentinel,nacos discovery,sentinel datasource nacos坐标
  2. application.yml添加nacos，sentinel配置 appilcatiom.yml
  3. 启动类
  4. 测试controller FlowLimitController
  5. 启动nacos-server和sentinel-dashboard，发一个请求到demo， 测试是否注册到sentinel，如果成功将在实时监控页面看到QPS情况 (没有QPS不会显示)
  6. 簇点链路将会展示被访问到的路径与访问信息，可以在这里进行流控降级等操作
  • 设置流控规则，设定应用来源与资源名可配置，一个资源可有多规则，优先级为：{some_origin_name} > other > default
  • default：对所有资源进行流控，{some_origin_name}：对某资源进行流控，other：对除该资源进行流控
  1. 流控模式
  • QPS直接失败：在设置的QPS达到阈值，就会触发流控，返回错误信息：block by sentinel
  • 并发线程数直接失败：该资源只有限定个线程进行服务，当进入的请求需要更多线程处理时，返回错误信息：block by sentinel
  • 关联失败：该资源与其他资源关联，当其他资源达到阈值(在本流控规则设置)，本资源发生失败。一般调用链路，存在相互依赖或资源争抢，故让部分资源请求过频繁时，限流对应的资源，减少无用调用。
  • 链路：限定请求链路的入口资源，只有这个入口资源的请求才被统计到阈值中，其它的请求则无视？
  1. 流控效果
  • 直接失败：即达成条件后直接返回错误信息
  • Warm Up：为防止资源在平时低流量，在某刻达到高峰把系统打死（比如秒杀）。设置预热时间，资源的阈值在起始时为(设定阈值/冷加载因子，默认为3)， 在请求达到初始阈值时，先报错，然后会在预热时间内缓缓将阈值提升到设定值。即系统从空闲到繁忙拥有一定预热时间。
  • 匀速排队：只能选择QPS模式。当大量请求过来，使得系统可以匀速处理这些请求，在超时时间内，请求按照设置的QPS阈值匀速通过，其它等待。 主要用于处理突发间隔性流量，如消息队列。即不拒绝请求，也保证系统稳定
  1. 降级策略
  • RT：1秒内进入大于等于5个QPS，其中平均响应时间不超过设定的RT毫秒数。如果超过，则在时间窗口内降级该服务。
  • 异常比例：当资源请求>=5/s,其中请求发生异常的比例大于阈值，则时间窗口期降级该服务。注意：发生降级前，该报错的还是报错。
  • 异常数：异常数以分钟计数。当资源在近一分钟的请求中异常请求数量大于阈值，则时间窗口内发送熔断降级。
  1. 热点参数限流
  • 热点参数限流只针对QPS，只对于某服务接口的参数进行限流
  • 根据参数索引指定对哪个参数设定热点规则，在有该参数的服务请求，如果请求频率大于阈值，则在时间窗口发生限流
  • 如果请求中不包含热点规则的参数，热点规则就不对其起作用。
  • 参数例外项:对于某个服务的某参数的热点限流为特例值时，对其的限流阈值不同于该参数为其它值，可以配置例外项。只有基本数据类型与String可以配置，记得按添加按钮
  1. 系统规则
  • 系统规则对整个微服务进行熔断，只要达到阈值，整个微服务不可用。谨慎配置
  • Load自适应：仅对Linux/Unix可用，当微服务所在主机负载大于阈值，且系统并发线程数大于预估系统容量，则触发系统保护。设定参考CPU Cores*2.5
  • CPU usage：系统cpu使用率大于阈值（0-1），触发系统保护
  • 平均RT：当单台机器上所有服务入口流量的平均RT大于阈值，触发系统保护。单位毫秒
  • 并发线程数：当单台机器上所有服务入口流量的并发线程数大于阈值，触发系统保护
  • 入口QPS： 当单台机器上所有服务入口流量的QPS大于阈值，触发系统保护
  1. @SentinelResource
  • value: 服务名。随便，一般和请求名相同
  • blockHandlerClass: 自定义流控处理类名.class。该类内部自定义流控处理静态方法
  • blockHandler：流控处理方法名。当流控发生，进入该方法。可以在controller本类，也可以在自定义处理类中。处理方法必须有和本方法相同的返回值和形参，BlockException形参。
  • fallBackClass：同上
  • fallbcak: 服务熔断处理方法名。管运行异常
  • exceptionsToIgnore：忽略的异常。
  • 使用资源名（value）限流: 限流后续处理需要自定义处理方法，否则报ErrorPage
  • 使用Url地址限流：发生限流后，sentinel自行处理，报Blocked by Sentinel（fow limiting），不适合现实业务
  • 注解不配置fallback和blockHandler，没有任何处理，不合适
  • 只配fallback：只接管业务异常发生，当抛出RuntimeException时，对应处理方法会成为主逻辑。（发现如果配了流控规则，到达阈值也会调用fallback？）
  • 只配blockHandler：只接管sentinel配置规则。发生业务异常，不会处理。当满足sentinel配置阈值，blockHandler处理方法成为主逻辑。
  • 都配置：发生业务异常fallback接管，发生sentinel配置问题，blockHandler接管。都发生，sentinel优先接管
  • 配合Ribbon和OpenFeign使用:添加RestTemplate@LoaBalance配置类，主启动类添加@EnableFeignClients，添加@FeignClent的接口与其实现，并注册为Bean，在其实现中添加相应降级方法 ，则可以在controller中使用对应方法。
  1. sentinel规则持久化
  • 使用nacos进行持久化
  • 导入sentinel-datasource-nacos的GAV坐标
  • 配置yml（8401）
  • 在nacos中写入流控规则配置
  • 关闭服务后规则不消失
  1. sentinel有三个核心类：SphU定义资源，Tracer定义统计，ContextUtil定义上下文

seata

  1. 配置实例seata入门配置demo
  2. 需要启动nacos和seata服务器，并且配置seata注册到nacos，seata使用mysql进行事务
  3. 创建order、storage、account微服务，并配置。注意ribbon超时配置和关闭hystrix
  4. 在order的service方法上写@GlobalTransactional( name = "事务名称" , rollbackFor = 需要回滚的异常.class)
  5. 当所有服务任意出现错误，就会回滚所有服务
  6. seata存在TC(事务协调者，即seata服务器coordinator，维护全局和分支事务的状态，驱动全局事务提交或回滚)、TM(事务管理者，即@GlobalTransactional的服务，定义全局事务的范围：开始全局事务、提交或回滚全局事务)、RM(资源管理器，管理分支事务处理的资源，与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚)