1.简述
在微服务远程调用的过程中，会存在几个问题需要解决。
1.首先是业务健壮性问题：
例如在查询购物车列表业务中，购物车服务需要查询最新的商品信息。如果商品服务查询时发生故障，查询购物车列表在调用商品服务时，是不是也会异常？从而导致购物车查询失败。但从业务角度来说，为了提升用户体验，即便是商品查询失败，购物车列表也应该正确展示出来，哪怕是不包含最新的商品信息。
2.还有级联失败问题：
还是查询购物车的业务，假如商品服务业务并发较高，占用过多Tomcat连接。可能会导致商品服务的所有接口响应时间增加，延迟变高，甚至是长时间阻塞直至查询失败。
此时查询购物车业务需要查询并等待商品查询结果，从而导致查询购物车列表业务的响应时间也变长，甚至也阻塞直至无法访问。而此时如果查询购物车的请求较多，可能导致购物车服务的Tomcat连接占用较多，所有接口的响应时间都会增加，整个服务性能很差， 甚至不可用。
依次类推，整个微服务群中与购物车服务、商品服务等有调用关系的服务可能都会出现问题，最终导致整个集群不可用。
这就是级联失败问题，或者叫雪崩问题。
2.微服务保护
保证服务运行的健壮性，避免级联失败导致的雪崩问题，就属于微服务保护。我们就一起来学习一下微服务保护的常见方案以及对应的技术。
2.1.服务保护方案
微服务保护的方案有很多，比如：
请求限流
线程隔离
服务熔断
这些方案或多或少都会导致服务的体验上略有下降，比如请求限流，降低了并发上限；线程隔离，降低了可用资源数量；服务熔断，降低了服务的完整度，部分服务变的不可用或弱可用。因此这些方案都属于服务降级的方案。但通过这些方案，服务的健壮性得到了提升，
接下来，我们就逐一了解这些方案的原理。
2.1.1.请求限流
服务故障最重要原因，就是并发太高！解决了这个问题，就能避免大部分故障。当然，接口的并发不是一直很高，而是突发的。因此请求限流，就是限制或控制接口访问的并发流量，避免服务因流量激增而出现故障。
请求限流往往会有一个限流器，数量高低起伏的并发请求曲线，经过限流器就变的非常平稳。这就像是水电站的大坝，起到蓄水的作用，可以通过开关控制水流出的大
小，让下游水流始终维持在一个平稳的量。
2.1.2.线程隔离
当一个业务接口响应时间长，而且并发高时，就可能耗尽服务器的线程资源，导致服务内的其它接口受到影响。所以我们必须把这种影响降低，或者缩减影响的范围。线程隔离正是解决这个问题的好办法。
线程隔离的思想来自轮船的舱壁模式：
轮船的船舱会被隔板分割为N个相互隔离的密闭舱，假如轮船触礁进水，只有损坏的部分密闭舱会进水，而其他舱由于相互隔离，并不会进水。这样就把进水控制在部分船体，避免了整个船舱进水而沉没。为了避免某个接口故障或压力过大导致整个服务不可用，我们可以限定每个接口可以使用的资源范围，也就是将其“隔离”起来。
如图所示，我们给查询购物车业务限定可用线程数量上限为20，这样即便查询购物车的请求因为查询商品服务而出现故障，也不会导致服务器的线程资源被耗尽，不会影响到其它接口。
2.1.3.服务熔断
线程隔离虽然避免了雪崩问题，但故障服务（商品服务）依然会拖慢购物车服务（服务调用方）的接口响应速度。而且商品查询的故障依然会导致查询购物车功能出现故障，购物车业务也变的不可用了。
所以，我们要做两件事情：
编写服务降级逻辑：就是服务调用失败后的处理逻辑，根据业务场景，可以抛出异常，也可以返回友好提示或默认数据。
异常统计和熔断：统计服务提供方的异常比例，当比例过高表明该接口会影响到其它服务，应该拒绝调用该接口，而是直接走降级逻辑。
3.Sentinel的使用
Sentinel是阿里巴巴开源的一款服务保护框架，它面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。目前已经加入SpringCloudAlibaba中。
3.1.Sentinel的安装
Sentinel的官方网站：https://sentinelguard.io/zh-cn/
为了方便监控微服务，我们先把Sentinel的控制台搭建出来。
（1）下载jar包：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
（2）运行：将jar包放在任意非中文、不包含特殊字符的目录下（window环境）
将名字改为sentinel-dashboard.jar，然后运行如下命令启动控制台：
java -Dserver.port=8090 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8090 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar
其它启动时可配置参数可参考官方文档：启动配置项 · alibaba/Sentinel Wiki · GitHub
（3）访问：localhost:8090即可
需要输入账号和密码，默认都是：sentinel
登录后，即可看到控制台，默认会监控sentinel-dashboard服务本身：
4.微服务整合
我们在微服务模块例如：cart-service模块中整合sentinel，连接sentinel-dashboard控制台。
4.1.引入sentinel依赖
<!--sentinel-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>4.2.配置控制台
修改application.yaml文件，添加下面内容：
spring:
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:80904.3.访问cart-service的任意端点
重启cart-service，然后访问查询购物车接口，sentinel的客户端就会将服务访问的信息提交到sentinel-dashboard控制台。并展示出统计信息：
点击簇点链路菜单，会看到下面的页面：
所谓簇点链路，就是单机调用链路，是一次请求进入服务后经过的每一个被Sentinel监控的资源。默认情况下，Sentinel会监控SpringMVC的每一个Endpoint（接口）。
因此，我们看到/carts这个接口路径就是其中一个簇点，我们可以对其进行限流、熔断、隔离等保护措施。
不过，需要注意的是，我们的SpringMVC接口是按照Restful风格设计，因此购物车的查询、删除、修改等接口全部都是/carts路径：
默认情况下Sentinel会把路径作为簇点资源的名称，无法区分路径相同但请求方式不同的接口，查询、删除、修改等都被识别为一个簇点资源，这显然是不合适的。
所以我们可以选择打开Sentinel的请求方式前缀，把请求方式 + 请求路径作为簇点资源名：
首先，在cart-service的application.yml中添加下面的配置：
然后，重启服务，通过页面访问购物车的相关接口，可以看到sentinel控制台的簇点链路发生了变化：
4.3.请求限流
在簇点链路后面点击流控按钮，即可对其做限流配置：
在弹出的菜单中这样填写：
这样就把查询购物车列表这个簇点资源的流量限制在了每秒10个，也就是最大QPS为10.
我们利用Jemeter做限流测试，我们每秒发出100个请求：
最终监控结果如下：
可以看出通过的请求稳定在10，符合我们的预期。
4.4.线程隔离
限流可以降低服务器压力，尽量减少因并发流量引起的服务故障的概率，但并不能完全避免服务故障。一旦某个服务出现故障，我们必须隔离对这个服务的调用，避免发生雪崩。
比如，查询购物车的时候需要查询商品，为了避免因商品服务出现故障导致购物车服务级联失败，我们可以把购物车业务中查询商品的部分隔离起来，限制可用的线程资源：
这样，即便商品服务出现故障，最多导致查询购物车业务故障，并且可用的线程资源也被限定在一定范围，不会导致整个购物车服务崩溃。
所以，我们要对查询商品的FeignClient接口做线程隔离。
4.4.1.OpenFeign整合Sentinel
修改cart-service模块的application.yml文件，开启Feign的sentinel功能：
feign:
sentinel:
enabled: true # 开启feign对sentinel的支持需要注意的是，默认情况下SpringBoot项目的tomcat最大线程数是200，允许的最大连接是8492，单机测试很难打满。
所以我们需要配置一下cart-service模块的application.yml文件，修改tomcat连接：
server:
port: 8082
tomcat:
threads:
max: 50 # 允许的最大线程数
accept-count: 50 # 最大排队等待数量
max-connections: 100 # 允许的最大连接然后重启cart-service服务，可以看到查询商品的FeignClient自动变成了一个簇点资源：
4.4.2.配置线程隔离
接下来，点击查询商品的FeignClient对应的簇点资源后面的流控按钮：
注意，这里勾选的是并发线程数限制，也就是说这个查询功能最多使用5个线程，而不是5QPS。如果查询商品的接口每秒处理2个请求，则5个线程的实际QPS在10左右，而超出的请求自然会被拒绝。
我们利用Jemeter测试，每秒发送100个请求：
最终测试结果如下：
此时如果我们通过页面访问购物车的其它接口，例如添加购物车、修改购物车商品数量，发现不受影响：
4.5.服务熔断
在上面的内容，我们利用线程隔离对查询购物车业务进行隔离，保护了购物车服务的其它接口。由于查询商品的功能耗时较高，再加上线程隔离限定了线程数为5，导致接口吞吐能力有限，最终QPS只有10左右。这就导致了几个问题：
第一，超出的QPS上限的请求就只能抛出异常，从而导致购物车的查询失败。但从业务角度来说，即便没有查询到最新的商品信息，购物车也应该展示给用户，用户体验更好。也就是给查询失败设置一个降级处理逻辑。
第二，由于查询商品的延迟较高，从而导致查询购物车的响应时间也变的很长。这样不仅拖慢了购物车服务，消耗了购物车服务的更多资源，而且用户体验也很差。对于商品服务这种不太健康的接口，我们应该直接停止调用，直接走降级逻辑，避免影响到当前服务。也就是将商品查询接口熔断。
4.5.1.编写降级逻辑
触发限流或熔断后的请求不一定要直接报错，也可以返回一些默认数据或者友好提示，用户体验会更好。
给FeignClient编写失败后的降级逻辑有两种方式：
方式一：FallbackClass，无法对远程调用的异常做处理
方式二：FallbackFactory，可以对远程调用的异常做处理，我们一般选择这种方式。
这里我们演示方式二的失败降级处理。
步骤一：在远程调用模块中的ItemClient定义降级处理类，实现FallbackFactory（你的远程调用api客户端在哪就写在哪，每个项目的划分模块都不相同）：
步骤二：在远程调用模块中的DefaultFeignConfig类中将ItemClientFallback注册为一个Bean：
步骤三：在远程调用模块中的ItemClient接口中使用ItemClientFallbackFactory：
重启后，再次测试，发现被限流的请求不再报错，走了降级逻辑：
但是未被限流的请求延时依然很高,导致最终的平局响应时间较长。
4.5.2.服务熔断
查询商品的RT较高（线程睡眠500ms），从而导致查询购物车的RT也变的很长。这样不仅拖慢了购物车服务，消耗了购物车服务的更多资源，而且用户体验也很差。
对于商品服务这种不太健康的接口，我们应该停止调用，直接走降级逻辑，避免影响到当前服务。也就是将商品查询接口熔断。当商品服务接口恢复正常后，再允许调用。这其实就是断路器的工作模式了。
Sentinel中的断路器不仅可以统计某个接口的慢请求比例，还可以统计异常请求比例。当这些比例超出阈值时，就会熔断该接口，即拦截访问该接口的一切请求，降级处理；当该接口恢复正常时，再放行对于该接口的请求。
断路器的工作状态切换有一个状态机来控制：
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状态持续一段时间后会进入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
我们可以在控制台通过点击簇点后的熔断按钮来配置熔断策略：
这种是按照慢调用比例来做熔断，上述配置的含义是：
RT超过200毫秒的请求调用就是慢调用
统计最近1000ms内的最少5次请求，如果慢调用比例不低于0.5，则触发熔断
熔断持续时长20s
配置完成后，再次利用Jemeter测试，可以发现：
在一开始一段时间是允许访问的，后来触发熔断后，查询商品服务的接口通过QPS直接为0，所有请求都被熔断了。而查询购物车的本身并没有受到影响。
此时整个购物车查询服务的平均RT影响不大。
至此，关于服务保护介绍结束！