學習一下 SpringCloud （四）-- 服務降級、熔斷 Hystrix、Sentinel

（1） 相關博文地址：

學習一下 SpringCloud （一）-- 從單體架構到微服務架構、代碼拆分（maven 聚合）: https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/14105682.html
學習一下 SpringCloud （二）-- 服務註冊中心 Eureka、Zookeeper、Consul、Nacos ：https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/14193443.html
學習一下 SpringCloud （三）-- 服務調用、負載均衡 Ribbon、OpenFeign ： https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/14238203.html

 

（2）代碼地址：

https://github.com/lyh-man/SpringCloudDemo

 

1、引入 服務降級、熔斷

一、問題 與 解決

【問題：】
    經過前面幾篇博客介紹，完成了基本項目建立、服務註冊中心、服務調用 以及 負載均衡（也即 各個模塊 已經能正常通訊、共同對外提供服務了）。
    
    對於一個複雜的分佈式系統來講，可能存在數十個模塊，且模塊之間可能會相互調用（嵌套），
    這就帶來了一個問題：
        若是某個核心模塊忽然宕機（或者不能提供服務了），那麼全部調用該 核心模塊服務 的模塊 將會出現問題，
        相似於 病毒感染，一個模塊出現問題，將逐步感染其餘模塊出現問題，最終致使系統崩潰（也即服務雪崩）。

【服務雪崩：】
    服務雪崩 指的是 服務提供者 不可用（不能提供服務） 而致使 服務消費者不可用，並逐級放大的過程。
    好比：
        多個微服務之間造成鏈式調用，A、B 調用 C，C 調用 D，D 調用其餘服務等。。。
        若是 D 因某種緣由（宕機、網絡延遲等） 不能對外提供服務了，將致使 C 訪問出現問題，而 C 出現問題，將可能致使 A、B 出現問題，也即 問題逐級放大（最終可能引發系統崩潰）。

【解決：】
    服務降級、服務熔斷 是解決 服務雪崩的 經常使用手段。
相關技術：
    Hystrix（維護狀態，不推薦使用）
    Sentienl（推薦使用）

 

 

 

 

二、服務降級 與 服務熔斷

（1） 服務降級

【服務降級：】
    服務降級 指的是 當服務器壓力 劇增 時，根據當前 業務、流量 狀況 對一些服務（通常爲非核心業務）進行有策略的降級，確保核心業務正常執行。
    即 釋放非核心服務 佔用的服務器資源 確保 核心任務正常執行。
注：
    能夠理解爲 損失一部分業務能力，保證系統總體正常運行，從而防止 服務雪崩。
    資源是有限的，請求併發高時，若不對服務進行降級處理，系統可能花費大量資源進行非核心業務處理，致使 核心業務 效率下降，進而影響總體服務性能。
    此處的降級能夠理解爲 不提供服務 或者 延時提供服務（服務執行暫時不正常，給一個默認的返回結果，等一段時間後，正常提供服務）。
    
【服務降級分類：】
手動降級：
    能夠經過修改配置中心配置，並根據事先定義好的邏輯，執行降級邏輯。

自動降級：
    超時降級：設置超時時間、超時重試次數，請求超時則服務降級，並使用異步機制檢測 進行 服務恢復。
    失敗次數降級：當請求失敗達到必定次數則服務降級，一樣使用異步機制檢測 進行服務恢復。
    故障降級：服務宕機了則服務降級。
    限流降級：請求訪問量過大則服務降級。

 

（2）服務熔斷

【服務熔斷：】
    服務熔斷 指的是 目標服務不可用 或者 請求響應超時時，爲了保證總體服務可用，
    再也不調用目標服務，而是直接返回默認處理（釋放系統資源），經過某種算法檢測到目標服務可用後，則恢復其調用。
注：
    在必定時間內，服務調用失敗次數達到必定比例，則認爲 當前服務不可用。
    服務熔斷 能夠理解爲 特殊的 服務降級（即 服務不可用 --> 服務降級 --> 服務調用恢復）。 

【martinfowler 相關博客地址：】
    https://martinfowler.com/bliki/CircuitBreaker.html

 

 

 

（3）服務降級 和 服務熔斷 的區別

【相同點：】
    目標相同：均從 可靠性、可用性 觸發，避免系統崩潰（服務雪崩）。
    效果相同：均屬於 某功能暫不可用。
    
【不一樣點：】
    服務降級 通常 是從總體考慮，能夠手動關閉 非核心業務，確保 核心業務正常執行。
    服務熔斷 通常 是某個服務不可用，自動關閉 服務調用，並在必定時間內 從新嘗試 恢復該服務調用。
注（我的理解（僅供參考））：
    服務降級 能夠做爲 預防措施（手動降級），即 服務並無出錯，可是爲了提高系統效率，我主動放棄 一部分非核心業務，保證系統資源足夠用於 執行 核心業務。
    服務熔斷 就是 服務出錯的 解決方案（自動降級），即 服務出錯後 的一系列處理。

 

2、服務降級、熔斷 -- Hystrix

一、什麼是 Hystrix ？

【Hystrix：】
    Hystrix 是一個用於處理分佈式系統 延遲 和 容錯的 開源庫，
    目的是 隔離遠程系統、服務和第三方庫的訪問點，中止級聯故障，並在不可避免發生故障的複雜分佈式系統中實現恢復能力。
注：
    分佈式系統不免出現 阻塞、超時、異常 等問題，Hystrix 能夠保證在一個服務出問題時，不影響整個系統使用（避免服務雪崩），提升系統的可用性。
    雖然 Hystrix 已進入維護模式，再也不更新，但仍是能夠學習一下思想、基本使用。

【經常使用特性：】
    服務降級
    服務熔斷
    服務監控

【相關地址：】
    https://github.com/Netflix/Hystrix

 

 

 

二、使用 JMeter 模擬超時故障發生

（1）什麼是 JMeter ？

【JMeter】
    Apache 的一款基於 Java 的壓力測試工具。
注：
    有興趣的自行研究，此處不過多贅述。
    
【官網下載地址：】
    http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi
    
【JMeter 簡單使用：】
    https://www.cnblogs.com/stulzq/p/8971531.html

 

 

 

（2）說明

【說明：】
    此處僅簡單演示，不須要啓動集羣（單機版 Eureka 便可）。
    eureka_server_7000 做爲 服務註冊中心。
    eureka_client_producer_8001 做爲服務提供者。
    eureka_client_consumer_9001 做爲服務提供者。 
注：
    單機版 Eureka 可參考：https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/14193443.html#_label2_1
    此處使用 RestTemplate 發送請求，使用上一篇 講到的 OpenFeign 技術亦可。

【演示說明：】
    在 eureka_client_producer_8001 新定義一個接口 testTimeout()，內部暫停 2 秒模擬業務處理所需時間。
    通常狀況下，訪問 eureka_client_producer_8001 提供的 getUser() 接口時，會當即響應。
    
    可是若是大量請求訪問 testTimeout()，而將系統資源（線程）耗盡時，
    此時如有請求訪問 getUser() 就須要等待 前面請求執行完成後，才能繼續處理。
    而此時就可能形成 超時等待 的狀況，從而引發一系列問題。

即：   
    併發度低時：
        先訪問 /consumer/user/testTimeout，再訪問 /consumer/user/get/{id} 能夠瞬間返回結果。

    併發度高時：
        如有大量請求訪問 /consumer/user/testTimeout，致使系統資源（線程）暫時耗盡，
        此時再訪問  /consumer/user/get/{id} 就須要等待一些時間才能返回結果。
        嚴重時請求會出現超時故障，從而引發系統異常。

 

（3）定義接口
　　在 eureka_client_producer_8001 中定義一個新接口 testTimeout()。
　　在 eureka_client_consumer_9001 中定義一個新接口 調用 testTimeout()。

【eureka_client_producer_8001：】
@GetMapping("/testTimeout")
public Result testTimeout() {
    try {
        Thread.sleep(2000);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return Result.ok();
}

【eureka_client_consumer_9001：】
@GetMapping("/testTimeout")
public Result testTimeout() {
    return restTemplate.getForObject(PRODUCER_URL + "/producer/user/testTimeout", Result.class);
}

 

 

 

 

 

 

（4）啓動服務，並使用 JMeter 測試
併發度低時：
　　先訪問 /consumer/user/testTimeout，再訪問 /consumer/user/get/{id} 能夠瞬間返回結果。
注：
　　看頁面的刷新按鈕。

 

 

併發度高時：
　　使用 JMeter 模擬 200 個線程，循環 100 次，訪問 /consumer/user/testTimeout。
　　此時再訪問 /consumer/user/get/{id} 時，不能瞬間返回結果（等待一段時間）。

 

 

 

 

（5）超時故障
　　前面已經演示了高併發狀況下可能出現超時等待狀況，而若 業務執行時間過長 或者 服務調用設置了超時時間，那麼當訪問被阻塞時，將有可能引發故障。

【在聲明 RestTemplate 時，定義超時時間】
@Bean
@LoadBalanced // 使用 @LoadBalanced 註解賦予 RestTemplate 負載均衡的能力
public RestTemplate getRestTemplate() {
    SimpleClientHttpRequestFactory httpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();
    httpRequestFactory.setConnectTimeout(2000);
    httpRequestFactory.setReadTimeout(2000);
    return new RestTemplate(httpRequestFactory);
}

 

 

 

 

三、Hystrix 實現服務降級

（1）服務降級使用場景
　　服務降級 目的是 防止 服務雪崩，本質也就是在 服務調用 出問題時，應該如何處理。

【服務降級使用場景：】
    服務器資源耗盡，請求響應慢，致使請求超時。
    服務器宕機 或者 程序執行出錯，致使請求出錯。
即：
    服務提供者 響應請求超時了，服務消費者 不能一直等待，須要 服務提供者進行 服務降級，保證 請求在必定的時間內被處理。
    服務提供者 宕機了，服務消費者 不能一直等待，須要 服務消費者進行 服務降級，保證 請求在必定的時間內被處理。
    服務提供者正常，但 服務消費者 出現問題了，須要服務消費者 自行 服務降級。
    
注：
    服務降級通常在 服務消費者 中處理，服務提供者 也能夠 進行處理。

 

（2）在 服務提供者 上實現服務降級（超時自動降級）
　　在 eureka_client_producer_8001 代碼基礎上進行補充。
Step1：
　　引入 hystrix 依賴。

【引入依賴：】
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>

 

 

Step2：
　　經過 @HystrixCommand 註解 編寫 服務降級策略。

【簡單說明：】
    @HystrixCommand 表示指定 服務降級 或者 服務熔斷的策略。
    fallbackMethod 表示服務調用失敗(請求超時 或者 程序執行異常)後執行的方法（方法參數要與 原方法一致）。
    commandProperties 表示配置參數。
    @HystrixProperty 設置具體參數。
注：
    詳細參數狀況能夠參考 HystrixCommandProperties 類。
    com.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties 


【定義服務降級策略:】
public Result testTimeoutReserveCase() {
    return Result.ok().message("當前服務器繁忙，請稍後再試！！！");
}

// 定義服務降級策略
@HystrixCommand(
        // 當請求超時 或者 接口異常時，會調用 fallbackMethod 聲明的方法（方法參數要一致）
        fallbackMethod = "testTimeoutReserveCase",
        commandProperties = {
                @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value="1500")
        }
)
@GetMapping("/testTimeout")
public Result testTimeout() {
    try {
        Thread.sleep(500);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return Result.ok();
}

 

 

Step3：
　　在啓動類上添加 @EnableCircuitBreaker 註解，開啓服務降級、熔斷。

 

 

Step4：
　　運行測試（此處演示的是 超時自動降級）。
　　此處定義接口超時時間爲 1.5 秒，模擬 0.5 秒業務處理時間，使用 JMeter 壓測該接口時，與上面演示的相似，會出現請求超時的狀況，而一旦請求超時，則會觸發 fallbackMethod 方法，直接返回數據，而不會持續等待。
以下圖所示。

 

 

（3）配置默認服務降級方法
　　經過上面簡單演示能夠完成 服務降級，可是存在一個問題，若是爲每個接口都綁定一個 fallbackMethod，那麼代碼將很是冗餘。
　　經過 @DefaultProperties 註解 定義一個默認的 defaultFallback 方法，接口異常時調用默認的方法，並僅對特殊的接口進行單獨處理，從而減小代碼冗餘。

以下，新增一個 運行時異常，訪問接口時，將會調用 globalFallBackMethod() 方法。
而前面特殊定義的 testTimeout 超時後，仍調用 testTimeout_reserve_case() 方法。

@DefaultProperties(defaultFallback = "globalFallBackMethod")
public class UserController {
    public Result globalFallBackMethod() {
        return Result.ok().message("系統異常，請稍後再試！！！");
    }

    @GetMapping("/testRuntimeError")
    @HystrixCommand
    public Result testRuntimeError() {
        int temp = 10 / 0;
        return Result.ok();
    }
}

 

 

 

 

四、OpenFeign 實現服務降級

（1）說明

【說明：】
    上面使用 Hystrix 簡單演示了 服務提供者 的服務降級。
    這裏使用 OpenFeign 演示 服務消費者 的服務降級。
注：
    從新新建一個模塊 eureka_openfeign_client_consumer_9007 做爲服務消費者用於演示。
    可參考上一篇 OpenFeign 的使用：https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/14238203.html#_label3_2
    服務提供者仍然是 eureka_client_producer_8001。

 

（2）配置 OpenFeign 基本代碼環境
Step1：
　　建立模塊 eureka_openfeign_client_consumer_9007。
　　修改父工程 與 當前工程 pom.xml 文件。
　　修改配置類。
　　在啓動類上添加 @EnableFeignClients 註解。

【依賴：】
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>

【application.yml】
server:
  port: 9007
spring:
  application:
    name: eureka-openfeign-client-consumer

eureka:
  instance:
    appname: eureka-openfeign-client-consumer-9007 # 優先級比 spring.application.name 高
    instance-id: ${eureka.instance.appname} # 設置當前實例 ID
  client:
    register-with-eureka: true # 默認爲 true，註冊到 註冊中心
    fetch-registry: true # 默認爲 true，從註冊中心 獲取 註冊信息
    service-url:
      # 指向 註冊中心 地址，也即 eureka_server_7000 的地址。
      defaultZone: http://localhost:7000/eureka

# 設置 OpenFeign 超時時間（OpenFeign 默認支持 Ribbon）
ribbon:
  # 指的是創建鏈接所用的超時時間
  ConnectTimeout: 2000
  # 指的是創建鏈接後從服務器獲取資源的超時時間（即請求處理的超時時間）
  ReadTimeout: 2000

 

 

Step2：
　　使用 @FeignClient 編寫服務調用。

【ProducerFeignService：】
package com.lyh.springcloud.eureka_openfeign_client_consumer_9007.service;

import com.lyh.springcloud.common.tools.Result;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

@FeignClient(value = "EUREKA-CLIENT-PRODUCER-8001")
@Component
public interface ProducerFeignService {
    @GetMapping("/producer/user/get/{id}")
    Result getUser(@PathVariable Integer id);

    @GetMapping("/producer/user/testTimeout")
    Result testFeignTimeout();

    @GetMapping("/producer/user/testRuntimeError")
    Result testRuntimeError();
}

 

 

Step3：
　　編寫 controller，並進行測試 openfeign 是否能成功訪問服務。

【ConsumerController】
package com.lyh.springcloud.eureka_openfeign_client_consumer_9007.controller;

import com.lyh.springcloud.common.tools.Result;
import com.lyh.springcloud.eureka_openfeign_client_consumer_9007.service.ProducerFeignService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("/consumer/user")
public class ConsumerController {
    @Autowired
    private ProducerFeignService producerFeignService;

    @GetMapping("/get/{id}")
    public Result getUser(@PathVariable Integer id) {
        return producerFeignService.getUser(id);
    }

    @GetMapping("/testTimeout")
    public Result testFeignTimeout() {
        return producerFeignService.testFeignTimeout();
    }

    @GetMapping("/testRuntimeError")
    public Result testFeignRuntimeError() {
        return producerFeignService.testRuntimeError();
    }
}

 

 

 

 

（3）OpenFeign 實現服務降級

【步驟：】
Step1：在配置文件中，配置 feign.feign.enabled=true，開啓服務降級。
Step2：定義一個 實現類，實現 服務調用的 接口，併爲每一個方法重寫 調用失敗的邏輯。
Step3：在 @FeignClient 註解中，經過 fallback 參數指定 該實現類。

Step1：
　　在配置文件中，開啓服務降級。

【application.yml】
# 開啓服務降級
feign:
  hystrix:
    enabled: true

 

 

Step2：
　　定義一個實現類，實現 服務調用的接口。
　　@Component 註解不要忘了，啓動時可能會報錯。

【ProducerFeignServiceImpl：】
package com.lyh.springcloud.eureka_openfeign_client_consumer_9007.service.impl;

import com.lyh.springcloud.common.tools.Result;
import com.lyh.springcloud.eureka_openfeign_client_consumer_9007.service.ProducerFeignService;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class ProducerFeignServiceImpl implements ProducerFeignService {
    @Override
    public Result getUser(Integer id) {
        return Result.ok().message("系統異常，請稍後再試 -- 11111111111");
    }

    @Override
    public Result testFeignTimeout() {
        return Result.ok().message("系統異常，請稍後再試 -- 222222222222");
    }

    @Override
    public Result testRuntimeError() {
        return Result.ok().message("系統異常，請稍後再試 -- 333333333333");
    }
}

 

 

注：
　　未添加 @Component 註解，啓動會報下面的錯誤。

【報錯信息：】
org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name 'consumerController': 
Unsatisfied dependency expressed through field 'producerFeignService'; nested exception is org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: 
Error creating bean with name 'com.lyh.springcloud.eureka_openfeign_client_consumer_9007.service.ProducerFeignService': 
FactoryBean threw exception on object creation; nested exception is java.lang.IllegalStateException: 
No fallback instance of type class com.lyh.springcloud.eureka_openfeign_client_consumer_9007.service.impl.ProducerFeignServiceImpl found for feign client EUREKA-CLIENT-PRODUCER-8001

 

 

Step3：
　　在 @FeignClient 註解上，經過 fallback 參數指定上面定義的實現類。

package com.lyh.springcloud.eureka_openfeign_client_consumer_9007.service;

import com.lyh.springcloud.common.tools.Result;
import com.lyh.springcloud.eureka_openfeign_client_consumer_9007.service.impl.ProducerFeignServiceImpl;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

@FeignClient(value = "EUREKA-CLIENT-PRODUCER-8001", fallback = ProducerFeignServiceImpl.class)
@Component
public interface ProducerFeignService {
    @GetMapping("/producer/user/get/{id}")
    Result getUser(@PathVariable Integer id);

    @GetMapping("/producer/user/testTimeout")
    Result testFeignTimeout();

    @GetMapping("/producer/user/testRuntimeError")
    Result testRuntimeError();
}

 

 

Step4：
　　簡單測試一下。
　　當服務提供者 宕機時，此時服務調用失敗，將會執行 實現類中的邏輯。
　　而服務提供者正常提供服務時，因爲上面已經在 服務提供者 處配置了 服務降級，則執行 服務提供者的服務降級策略。

 

 

 

五、Hystrix 實現服務熔斷

（1）說明

【服務熔斷：】
    服務熔斷能夠理解爲特殊的服務降級，當某個服務出錯或者響應時間長時，將會進行服務降級處理，
    從而熔斷該服務的調用，但其會檢測服務是否正常，若正常，則恢復服務調用。
注：
    代碼方面 與 上面配置 超時服務自動降級 相似（在其基礎上進行代碼擴充）。

【斷路器開啓、關閉條件：】
開啓條件：
    知足必定的請求閾值（默認 10 秒內請求數超過 20），且失敗率達到閾值（默認 10 秒內 50% 的請求失敗）。此時將會開啓斷路器。

關閉條件：
    斷路器開啓一段時間後（默認 5 秒），此時斷路器處於半開狀態，會對其中一部分請求進行轉發，若是成功訪問，則斷路器關閉。
    若請求仍然失敗，則再次進入開啓狀態。  

 

 

（2）添加接口配置服務熔斷
　　在 eureka_client_producer_8001 中新增一個接口，並配置服務熔斷邏輯。

【服務熔斷：】
public Result testCircuitBreakerFallBack(@PathVariable Integer id) {
    return Result.ok().message("調用失敗， ID 不能爲負數");
}

@GetMapping("/testCircuitBreaker/{id}")
@HystrixCommand(fallbackMethod = "testCircuitBreakerFallBack", commandProperties = {
        // 是否開啓斷路器。默認爲 true。
        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled", value = "true"),
        // 在必定時間內，請求總數達到了閾值，纔有資格進行熔斷。默認 20 個請求。
        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "10"),
        // 熔斷以後，從新嘗試恢復服務調用的時間，在此期間，會執行 fallbackMethod 定義的邏輯。默認 5 秒。
        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds", value = "10000"),
        // 出錯閾值，請求總數超過了閾值，而且調用失敗率達到必定比率，會熔斷。默認 50%。
        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "60")
})
public Result testCircuitBreaker(@PathVariable Integer id) {
    if (id < 0) {
        throw new RuntimeException("ID 不能爲負數");
    }
    return Result.ok().message("調用成功， ID = " + id);
}

 

 

（3）直接訪問該服務測試一下（使用 JMeter 測試亦可）。
　　以下圖所示，當請求失敗達到必定比率，將會開啓斷路器。
　　一段時間後，嘗試恢復服務調用，關閉斷路器。

 

 

六、Hystrix Dashboard

（1）Dashboard
　　Hystrix 提供了圖形化的監控工具（Hystrix Dashboard）進行準實時的調用監控，其能夠持續的記錄經過 Hystrix 發送的請求執行信息，並以圖形、統計報表的形式呈現給用戶。
　　SpringCloud 對其進行了整合，導入相關依賴便可。

 

（2）使用
Step1：
　　引入依賴（hystrix-dashboard 以及 actuator）。

【依賴：】
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

 

 

Step2：
　　在啓動類上添加 @EnableHystrixDashboard 註解，開啓 Dashboard。

 

 

Step3：
　　啓動服務後，訪問 http://localhost:8001/hystrix，填寫須要監控的地址便可。
　　開啓監控後，訪問配置了 @HystrixCommand 註解的服務時，將會觸發監控。

 

 

 

 

七、Dashboard 錯誤解決（Unable to connect to Command Metric Stream.）

（1）錯誤
　　使用 Dashboard 最多見的錯誤就是 Unable to connect to Command Metric Stream。
　　根據控制檯打印的 日誌進行相關配置便可解決此錯誤。
　　錯誤效果以下圖所示，

 

 

（2）錯誤一與解決：

【錯誤一：】
控制檯打印錯誤以下：
    Proxy opening connection to: http://localhost:8001/hystrix.stream

【解決：】
    在配置類中添加以下配置。
/**
 * 錯誤 Unable to connect to Command Metric Stream. 本質是沒法解析  "/hystrix.stream"。
 * 自行配置一下便可。
 */
@Bean
public ServletRegistrationBean getServlet() {
    HystrixMetricsStreamServlet streamServlet = new HystrixMetricsStreamServlet();
    ServletRegistrationBean<HystrixMetricsStreamServlet> registrationBean = new ServletRegistrationBean(streamServlet);
    registrationBean.setLoadOnStartup(1);
    registrationBean.addUrlMappings("/hystrix.stream");
    registrationBean.setName("HystrixMetricsStreamServlet");
    return registrationBean;
}

 

 

（3）錯誤二與解決：

【錯誤二：】
    上面解決了鏈接錯誤，可是仍然報錯。
控制檯打印錯誤以下：
    Origin parameter: http://localhost:8001/hystrix.stream is not in the allowed list of proxy host names.  
    If it should be allowed add it to hystrix.dashboard.proxyStreamAllowList.
    
【解決：】
    在配置文件中配置 proxyStreamAllowList 放行 host 便可。
hystrix:
  dashboard:
    proxy-stream-allow-list: "*"
#    proxy-stream-allow-list: "localhost"

 

 

3、服務降級、熔斷 -- Sentinel

一、什麼是 Sentinel？

（1）什麼是 Sentinel?

【Sentinel：】
    Sentinel 是阿里開源的項目，面向雲原生微服務的高可用流控防禦組件。
    從流量控制、熔斷降級、系統負載保護等多個維度來保障服務之間的穩定性。
注：
    官方文檔上寫的仍是很詳細的，並提供了相應的中文文檔。
    此處不過多描述，僅介紹使用，相關概念、原理 請自行翻閱文檔。

【官網地址：】
    https://github.com/alibaba/Sentinel
    https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D

Sentinel 主要特性以下（圖片來源於網絡：）

 

 

（2）Sentinel 組成

【Sentinel 組成：】
    Sentinel 能夠分爲兩部分：Java 客戶端  、Dashboard 控制檯。

Java 客戶端（核心庫）：    
    核心庫 不依賴於 任何框架、庫，可以運行於 Java7 及以上版本的 Java 運行時環境，
    同時對 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有較好的支持。
    
Dashboard 控制檯：
    基於 SpringBoot 開發，打包後可直接運行，無需額外的 Tomcat 容器部署。
    控制檯主要負責管理推送規則、監控、集羣限流分配管理、機器發現等。
注：
    控制檯使用參考文檔：
        https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%8F%B0
    控制檯 jar 包下載：
        https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

注：
    經過 Dashboard 控制檯，能夠很輕鬆的經過 web 頁面設置 服務降級、熔斷等規則。也能夠經過代碼的方式進行配置。
    我的比較傾向於 web 頁面操做，省去了編寫代碼的工做（視工做環境而定）。
     後面介紹的 Dashboard 操做均以 web 界面進行操做，若想經過代碼進行配置，請自行翻閱官方文檔。
     web 頁面編輯的規則 在 重啓服務後 會丟失，須要將其進行持久化處理，通常都是持久化到 nacos 中（後續介紹）。

 

（3）Hystrix 與 Sentinel 區別

【官網地址：】
    https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/Guideline:-%E4%BB%8E-Hystrix-%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%88%B0-Sentinel
注：
    詳情請自行查閱官網文檔。

 

 

 

 

二、基本模塊構建

（1）說明

【說明：】
    Sentinel 通常與 Nacos 一塊兒使用，Nacos 使用後續介紹，此處仍使用 Eureka 進行整合。
    新建一個 eureka_client_sentinel_producer_8010 模塊（引入核心庫依賴）進行演示。
    從官網下載 sentinel-dashboard，用於啓動 Dashboard 界面。
注：
    下載地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases    

 

（2）下載並啓動 sentinel-dashboard。
Step1：下載 sentinel-dashboard。

 

 

Step2：命令行啓動 jar 包。

【命令行啓動 jar 包：】
    java -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar
注：
    啓動後，默認訪問端口爲 8080，能夠經過 -Dserver.port 參數進行修改。
    好比： java -jar -Dserver.port=8888 sentinel-dashboard-1.8.0.jar
    
【訪問地址：】
    經過 IP + 端口 便可進入登陸界面，登陸用戶、密碼 都默認爲 sentinel。
    好比：http:localhost:8888

 

 

 

 

（3）基本模塊 eureka_client_sentinel_producer_8010 建立
Step1：
　　修改 父工程、當前工程 pom.xml 文件，並引入相關依賴。

【直接引入依賴（帶上版本號）：】
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    <version>2.1.0.RELEASE</version>
</dependency>

【或者在父工程中統一進行版本管理：】
<properties>
  <spring.cloud.alibaba.version>2.1.0.RELEASE</spring.cloud.alibaba.version>
</properties>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
          <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
          <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
          <version>${spring.cloud.alibaba.version}</version>
          <type>pom</type>
          <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

注：
    spring-cloud-alibaba 各版本地址：
    https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/releases

 

 

Step2：
　　修改配置文件，配置 dashboard 信息。

【application.yml】
server:
  port: 8010

spring:
  application:
    name: eureka_client_sentinel_producer_8010
  # 配置 sentinel
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        # 配置 sentinel-dashboard 地址，此處在本地啓動，因此 host 爲 localhost
        dashboard: localhost:8888
        # 應用與 dashboard 交互的端口，默認爲 8719 端口
        port: 8719

eureka:
  instance:
    appname: eureka_client_sentinel_producer_8010 # 優先級比 spring.application.name 高
    instance-id: ${eureka.instance.appname} # 設置當前實例 ID
  client:
    register-with-eureka: true # 默認爲 true，註冊到 註冊中心
    fetch-registry: true # 默認爲 true，從註冊中心 獲取 註冊信息
    service-url:
      # 指向 註冊中心 地址，也即 eureka_server_7000 的地址。
      defaultZone: http://localhost:7000/eureka

 

 

Step3：
　　編寫測試 controller，進行測試。

【TestController】
package com.spring.cloud.eureka_client_sentinel_producer_8010.controller;

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("/testSentinel")
public class TestController {

    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        return "Hello World";
    }

    @GetMapping("/relation")
    public String relation() {
        return "relation";
    }
}

 

Step4：
　　啓動 eureka_server_7000、以及當前服務 ，測試一下。
注：
　　即便服務啓動，Sentinel Dashboard 也是空白的，須要調用一下當前服務的接口，其相關信息纔會出如今 Sentinel 中。

 

 

 

 

三、Sentinel Dashboard 使用 -- 流控規則

（1）什麼是流量控制（flow control）？

【流量控制：】
    流量控制 本質上是 監控 應用流量的 QPS 或者 併發線程數等指標，
    當監控的指標達到 閾值 後，將會對訪問進行限制，減小請求的正常響應。
    從而避免應用 被瞬間的高併發請求擊垮而崩潰，進而保障應用的高可用性。
注：
    QPS（Query Per Second）：每秒查詢率，即服務每秒能響應的查詢（請求）次數。

【文檔地址：】
    https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6

 

（2）流控規則基本參數

【相關類：】
    com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule
注：
    經過代碼設置流控規則能夠參考以下代碼：
    https://github.com/alibaba/Sentinel/blob/master/sentinel-demo/sentinel-demo-basic/src/main/java/com/alibaba/csp/sentinel/demo/flow/FlowQpsDemo.java

【流控規則頁面參數：】
資源名：
    默認爲 請求的資源路徑，惟一。
    
針對來源：
    默認爲 default，表示不區分來源。
注：
    網上查閱的資料都說能夠根據 微服務名 進行限流，有待確認。
    此處未研究原理，留個坑，後續有時間再去研究。
    
閾值類型：
    QPS：
        當調用該資源接口的 QPS 達到閾值後，將會限流。
    線程數：
        當調用該資源接口的 線程數 達到閾值後，將會限流。
        
單機閾值：
    設置 閾值類型（QPS、線程數）的 閾值。

流控模式：
    直接：
        當資源接口達到限流條件時，會當前資源直接限流。
    關聯：
        當某個資源關聯的資源達到限流條件時，則 當前資源 被限流。
    鏈路：
        資源之間的調用造成調用鏈路，而 鏈路 模式僅記錄 指定入口的流量，若是達到限流條件，則限流。
        
流控效果：
    快速失敗：
        一旦達到限流條件，則直接拋異常（FlowException），而後走失敗的處理邏輯。
    Warm Up：
        根據冷加載因子（coldFactor，默認 3），剛開始閾值請求數爲 原閾值/coldFactor，通過一段時間後，閾值纔會變爲 原閾值。
    排隊等待：
        請求會排隊等待執行，勻速經過，此時的 閾值類型必須爲 QPS。 

 

 

（3）演示 -- 直接、快速失敗。

【說明：】
配置 /testSentinel/hello 的流控規則，不區分請求來源，
當 QPS 超過 1（即 1 秒鐘超過 1 次查詢）時，將會執行 直接限流，效果爲 快速失敗（會顯示默認錯誤）。

【設置流控規則以下：】
資源名： /testSentinel/hello
針對來源： default
閾值類型： QPS
單機閾值： 1
流控模式： 直接
流控效果： 快速失敗

 

 

以下圖所示，1 秒刷新一次是正常返回的結果，而 1 秒刷新屢次後，將會輸出默認的錯誤信息。

 

 

（4）演示 -- 關聯、快速失敗。

【說明：】
現有資源 A、B，A 爲 /testSentinel/hello，B 爲 /testSentinel/relation。
配置 A 的流控規則，不區分請求來源，將 A 關聯 B。
當 B 的 QPS 超過 1（即 1 秒鐘超過 1 次查詢）時，A 將會被限流，效果爲 快速失敗（會顯示默認錯誤）。

【設置流控規則以下：】
資源名： /testSentinel/hello
針對來源： default
閾值類型： QPS
單機閾值： 1
流控模式： 關聯
關聯資源： /testSentinel/relation
流控效果： 快速失敗

【實際使用場景舉例：】
    兩個資源之間具備依賴關係或者競爭資源時，可使用關聯。
好比：
    對數據庫 讀操做、寫操做 進行限制，能夠設置寫操做優先，當 寫操做 過於頻繁時，讀操做將被限流。

 

 以下圖所示，正常訪問 A 是沒問題的，可是 B 在 1 秒內屢次刷新後，A 將會輸出默認出錯信息。

 

 

（5）演示 -- 直接、Wram Up。

【說明：】
配置 /testSentinel/hello 的流控規則，不區分請求來源，
設置 QPS 爲 6，預熱時間爲 3 秒，則開始 QPS 閾值將爲 2，預熱時間結束後，QPS 會恢復到 6。

【設置流控規則以下：】
資源名： /testSentinel/hello
針對來源： default
閾值類型： QPS
單機閾值： 6
流控模式： 直接
流控效果： Warm Up
預熱時長： 3

【實際場景舉例：】
秒殺系統開啓瞬間會有不少請求進行訪問，若是不作限制，可能一會兒系統直接崩潰了。
採用 Warm Up 方式，給系統一個緩衝時間，慢慢的增大 QPS。

 

 以下圖所示，開始 QPS 較小，刷新容易報錯，3 秒後，QPS 恢復原值，刷新不容易報錯。

 

 

（6）演示 --  直接、排隊等待

【說明：】
配置 /testSentinel/hello 的流控規則，不區分請求來源，
QPS 超過 1 時，請求將會排隊等待，超時時間爲 2 秒，超時後將會輸出錯誤信息。

【設置流控規則以下：】
資源名： /testSentinel/hello
針對來源： default
閾值類型： QPS
單機閾值： 1
流控模式： 直接
流控效果： 排隊等待
超時時間： 2000

【實際場景舉例：】
    一般用於處理 間隔性請求。
好比：
    消息隊列，某瞬間的請求不少，但以後卻沒有請求，此時可使用排隊等待，將請求延遲執行（而不是直接拒絕）。

 

 以下圖所示，快速刷新頁面時，請求將會排隊等待執行，超時後將會報錯。

 

 

四、@SentinelResource 註解

（1）@SentinelResource 註解
　　@SentinelResource 能夠等同於 Hystrix 中的 @HystrixCommand 註解進行理解。

【相關地址：】
    https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B3%A8%E8%A7%A3%E6%94%AF%E6%8C%81
    
【@SentinelResource：】
    @SentinelResource 註解用於定義資源，並提供了可選的異常處理 以及 fallback 配置項。

value：資源名稱，必須項（不能爲空）。
    
blockHandler：
    指定限流異常（BlockException）發生後，應該執行的方法。
    注意事項：
        方法訪問權限修飾符爲 public。
        返回值類型 與 原方法返回值類型一致。
        參數類型 與 原方法一致，並追加一個 額外參數，參數類型爲 BlockException。
        blockHandler 指定的函數默認須要與 原方法在同一個類中。

blockHandlerClass：
    指定限流異常（BlockException）發生後，應該執行的方法（此方法能夠位於 其餘類）。
    注意事項：
        方法訪問權限修飾符爲 public。
        方法必須是 static 函數，不然沒法解析。

fallback：
    指定異常（除了 exceptionsToIgnore 指定的異常外的異常）發生後，應該執行的方法。
    注意事項：
        返回值類型 與 原方法返回值類型一致。
        參數類型 與 原方法一致，能夠額外增長一個 Throwable 類型的參數用於接收對應的異常。
        fallback 指定的函數默認須要與 原方法在同一個類中。
        
fallbackClass：
    指定異常發生後，應該執行的方法（此方法能夠位於 其餘類）。
    注意事項：
        方法訪問權限修飾符爲 public。
        方法必須是 static 函數，不然沒法解析。 

defaultFallback:
    指定異常發生後，執行默認的邏輯（即 通用處理邏輯）。
    與 fallback 相似，但 其指定的方法參數爲空，能夠額外增長一個 Throwable 類型的參數用於接收對應的異常。
   當 fallback 與 defaultFallback 同時存在時，只有 fallback 會生效。

exceptionsToIgnore:
    用於指定哪些異常被排除掉，不會計入異常統計中，也不會進入 fallback 邏輯中（直接對外拋出原異常）。

【@SentinelResource 使用注意事項：】
    若 blockHandler 和 fallback 都配置了，當限流降級異常發生時(即 拋出 BlockException)，只會執行 blockHandler 指定的方法。
   若未配置 fallback、blockHandler 時，則限流降級時，則可能直接拋出 BlockException 異常，若方法自己沒定義 throws BlockException，則異常將會被 JVM 包裝爲 UndeclaredThrowableException 異常。

能夠簡單的理解爲： 
    blockHandler 用於指定 限流、降級 等異常(BlockException)發生後應該執行的規則。
    fallback 用於指定 其餘異常（好比： RuntimeException）發生後應該執行的規則。

 

 

（2）@SentinelResource 使用舉例

【說明：】
    在 controller 中新增以下代碼，
    fallback() 表示異常發生後的回調函數。
    defaultFallback() 表示異常發生後默認的回調函數。
    blockHandler()、blockHandler2() 表示 流控、降級 等 BlockException 異常發生後的回調函數。
        
    testBlockHandler() 用於測試 blockHandler 參數。
    testFallback() 用於測試 fallback 參數。
    testDefaultFallback() 用於測試 defaultFallback 參數。

【新增代碼：】
public String fallback(Integer id, Throwable ex) {
    return ex.getMessage();
}

public String defaultFallback(Throwable ex) {
    return ex.getMessage();
}

public String blockHandler(BlockException ex) {
    return "block Handler";
}

public String blockHandler2(Integer id, BlockException ex) {
    return "block Handler --------- 2";
}

@GetMapping("/testBlockHandler")
@SentinelResource(value = "testBlockHandler", blockHandler = "blockHandler")
public String testBlockHandler() {
    return "ok";
}

@GetMapping("/testFallback/{id}")
@SentinelResource(value = "testFallback", blockHandler = "blockHandler", fallback = "fallback")
public String testFallback(@PathVariable Integer id) {
    if (id > 10) {
        throw new RuntimeException("fallback");
    }
    return "ok";
}

@GetMapping("/testDefaultFallback/{id}")
@SentinelResource(value = "testDefaultFallback", blockHandler = "blockHandler2", defaultFallback = "defaultFallback")
public String testDefaultFallback(@PathVariable Integer id) {
    if (id > 10) {
        throw new RuntimeException("defaultFallback");
    }
    return "ok";
}

 

 

Step1：
　　訪問 testBlockHandler()，測試 blockHandler 執行回調函數。
　　以下，給 testBlockHandler 添加流控規則，當 QPS 大於 1 時，將進行限流，此時將會執行 blockHandler 指定的回調函數。
注：
　　正常訪問 testBlockHandler() 時，sentinel dashboard 會監控到兩個資源名，此處應選擇 @SentinelResource 註解中 value 定義的資源名，並配置 流控、降級 規則。

 

 

 

 

 

 

Step2：
　　訪問 testFallback()，測試 fallback 執行回調函數。
　　當 id 小於等於 10 時，正常調用。
　　當 id 大於 10 時，拋出異常後被 fallback 接收並執行回調函數。
　　一樣，設置 流控規則，QPS 大於 1 時，限流，但因爲 blockHandler 參數指定的回調方法參數 與 原方法不一樣，因此該回調函數不生效（空白）。
注：
　　限流、降級 等異常 執行的是 blockHandler 指定的回調函數。
　　而其餘異常 執行的是 fallback 指定的回調函數。

 

 

 

 

Step3：
　　訪問 testDefaultFallback()，測試 defaultFallback 執行回調函數。
　　與上例相似，只是此處 blockHandler 回調函數參數 與 原方法相同，能夠調用成功。

 

 

 

 

五、Sentinel Dashboard 使用 -- 降級規則、系統規則（系統自適應限流）

（1）熔斷降級
　　熔斷降級相關概念，前面在 Hystrix 已經介紹了。
　　此處僅演示 Sentinel 降級操做。

【降級策略：】
慢調用比例（SLOW_REQUEST_RATIO）： 
    若選擇 慢調用比例 做爲閾值，需外同時設置幾個參數。
    參數：
        慢調用最大響應時間（最大 RT）。當請求響應時間大於該值時，將被統計爲慢調用。
        比例閾值。比率的閾值範圍是 [0.0, 1.0]，表明 0% - 100%。當慢調用比例大於該值時，將會觸發熔斷機制。
        最小請求數。單位統計時長內接收請求的最小數。
        熔斷時長。熔斷執行的時間。
    簡單解釋：
        當單位統計時長（statIntervalMs）內請求數目 大於 最小請求數，且 慢調用比例（超時請求佔總請求數的比例） 大於 比例閾值 時，
        將會在必定的 熔斷時長 內熔斷請求（執行 熔斷的相關代碼）。
        熔斷時長結束後，會進入探測恢復狀態（即 Hystrix 中提到的 HALF-OPEN 狀態），若檢測到接下來的一個請求正常調用，則結束熔斷，若依舊超時，則再次熔斷。
注：
    此處的 HALF-OPEN 狀態，來源於官網介紹（針對 Sentinel 1.8.0 及以上版本）。
    舊版本可能沒有 HALF-OPEN 狀態（沒實際驗證過）。

異常比例（ERROR_RATIO）：
    異常比例 與 慢調用比例 相似，異常比例的參數少了個 最大響應時間。
    簡單解釋：
        當單位統計時長（statIntervalMs）內請求數目 大於 最小請求數，且 異常比例（異常請求佔總請求數的比例） 大於 比例閾值 時，
        將會在必定的 熔斷時長 內熔斷請求（執行 熔斷的相關代碼）。
        熔斷時長結束後，會進入探測恢復狀態（HALF-OPEN 狀態），若檢測到接下來的一個請求正常調用，則結束熔斷，不然會再次被熔斷。

異常數（ERROR_COUNT）：
    異常數 與 異常比例 相似，異常數 將參數 異常比例 變爲 異常數（直接監控異常數，而非比例）。
    簡單解釋：
        當單位統計時長（statIntervalMs）內 異常請求數 超過 異常數閾值 後，
        將會在必定的 熔斷時長 內熔斷請求（執行 熔斷的相關代碼）。
        熔斷時長結束後，會進入探測恢復狀態（HALF-OPEN 狀態），若檢測到接下來的一個請求正常調用，則結束熔斷，不然會再次被熔斷。

 

 

（2）演示 -- 異常比例
　　在上面 testDefaultFallback() 基礎上，添加 降級 規則，演示 異常比例 降級。
注：
　　刪除添加的流控規則，並指定 降級規則。
　　當降級發生時，將會觸發 blockHandler 指定的回調方法。

 

 

 

 

（3）系統規則

【相關文檔：】
    https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E9%99%90%E6%B5%81

【什麼是系統規則（系統自適應限流）：】
    系統自適應限流 是從 總體維度 對 應用程序 入口流量 進行控制，即 在調用應用程序的 方法（接口） 前，將請求攔截下來。
    經過自適應的流控策略，讓 系統的入口流量 和 系統的負載 達到一個平衡，即 讓系統儘量 在保證 最大吞吐量的同時 保證 系統總體的穩定性，
經常使用指標： 
    應用的負載（Load）、
    CPU 使用率、
    整體平均響應時間（RT）、
    入口 QPS、
    併發線程數 等。

 

 

 

 

六、OpenFeign 整合 Sentinel（引入 sentinel 依賴須要注意版本問題）

（1）說明

【說明：】
    OpenFeign 通常用於消費端，此處以 eureka_client_consumer_9001 爲基礎，整合 Sentinel。
注：
    此處爲了省事，直接用以前建立好的子模塊，亦可自行建立新的模塊。
    使用流程 與 Hystrix 相似。

 

（2）整合 Sentinel
Step1:
　　在 eureka_client_consumer_9001 基礎上引入 依賴。

【依賴：】
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

<!-- alibaba-sentinel -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    <version>2.2.1.RELEASE</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId>
            <artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

【注意事項：（巨坑）】
    alibaba-sentinel 的版本可能會影響程序的執行。

此處使用的版本：
    springcloud  Hoxton.SR9
    spring.cloud.alibaba 2.1.0.RELEASE
    springboot 2.3.5.RELEASE
引入 alibaba-sentinel 依賴後，服務一直沒法啓動。
報錯：
    nested exception is java.lang.AbstractMethodError: Receiver class com.alibaba.cloud.sentinel.feign.SentinelContractHolder does not define or inherit an implementation of the resolved method 'abstract java.util.List parseAndValidateMetadata(java.lang.Class)' of interface feign.Contract.

具體緣由沒整明白，可是如上引入依賴後，能夠解決問題（有時間再去研究）。

 

 

 

 

Step2：
　　修改配置文件。開啓 Sentinel 對 Feign 的支持。

【application.yml】
# 開啓 sentinel 對 feign 的支持
feign:
  sentinel:
    enabled: true

 

 

Step3：
　　使用 @FeignClient 編寫服務調用。

【ProducerFeignService】
package com.lyh.springcloud.eureka_client_consumer_9001.service;

import com.lyh.springcloud.eureka_client_consumer_9001.service.impl.ProducerFeignServiceImpl;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

@FeignClient(value = "EUREKA-CLIENT-SENTINEL-PRODUCER-8010", fallback = ProducerFeignServiceImpl.class)
@Component
public interface ProducerFeignService {

    @GetMapping("/testSentinel/testDefaultFallback/{id}")
    String testDefaultFallback(@PathVariable Integer id);

    @GetMapping("/testSentinel/hello")
    String hello();
}

【ProducerFeignServiceImpl】
package com.lyh.springcloud.eureka_client_consumer_9001.service.impl;

import com.lyh.springcloud.eureka_client_consumer_9001.service.ProducerFeignService;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class ProducerFeignServiceImpl implements ProducerFeignService {
    @Override
    public String testDefaultFallback(Integer id) {
        return "系統異常，請稍後重試 --------- 1111111111111";
    }

    @Override
    public String hello() {
        return "系統異常，請稍後重試 --------- 2222222222222";
    }
}

 

 

Step4：
　　編寫 controller。

【TestController】
package com.lyh.springcloud.eureka_client_consumer_9001.controller;

import com.lyh.springcloud.eureka_client_consumer_9001.service.ProducerFeignService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RequestMapping("/consumer2")
@RestController
public class TestController {

    @Autowired
    private ProducerFeignService producerFeignService;

    @GetMapping("/testDefaultFallback/{id}")
    public String testDefaultFallback(@PathVariable Integer id) {
        return producerFeignService.testDefaultFallback(id);
    }

    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        return producerFeignService.hello();
    }
}

 

 

Step5：
　　在啓動類上添加 @EnableFeignClients 註解，開啓 feign 功能。

 

 

Step6：
　　測試。
　　給 testDefaultFallback() 添加流控規則，QPS 大於 1 時將限流。
　　QPS 小於等於 1 時，正常訪問。
　　若遠程服務斷開後，訪問 testDefaultFallback() 將失敗，從而執行本地添加的邏輯。

 

 

 

 

七、持久化配置信息到 Nacos 

 後續使用到 Nacos 再介紹，此處暫時省略。。。