【Spring开发】SpringCloud服务端高级框架第1篇:微服务保护,1.初识Sentinel【附代码文档】

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小帅说java 发表于 2025/08/29 17:12:07 2025/08/29
【摘要】 微服务保护、服务异步通信、消息中间件部署、分布式事务、搜索引擎、缓存、数据同步以及相关组件的安装配置等技术要点。在微服务保护方面,介绍了 Sentinel 的基础知识,包括雪崩问题、超时处理、舱壁模式、断路器机制,以及不同服务保护技术的对比;讲解了流量控制(簇点链路、流控模式、热点参数限流)、隔离与降级(FeignClient 整合 Sentinel、线程隔离)、授权规则(自定

🏆🏆🏆教程全知识点简介:微服务保护、服务异步通信、消息中间件部署、分布式事务、搜索引擎、缓存、数据同步以及相关组件的安装配置等技术要点。在微服务保护方面,介绍了 Sentinel 的基础知识,包括雪崩问题、超时处理、舱壁模式、断路器机制,以及不同服务保护技术的对比;讲解了流量控制(簇点链路、流控模式、热点参数限流)、隔离与降级(FeignClient 整合 Sentinel、线程隔离)、授权规则(自定义异常结果)及规则持久化(规则管理模式与 pull 模式),并演示了基于 Nacos 的规则持久化改造。服务异步通信部分探讨了消息可靠性(生产者消息确认、Return 回调、ConfirmCallback)、死信交换机、TTL 队列等高级应用。RabbitMQ 部署指南涵盖了单机部署、DelayExchange 插件安装、集群部署、镜像模式等内容。分布式事务部分介绍了 CAP 定理、BASE 理论、常见解决方案,Seata 的基础与部署(TC 服务部署、Nacos 配置、数据库表创建)、多种事务模式(XA 模式及优缺点、四种模式对比)和高可用架构。分布式搜索引擎章节讲解了 Elasticsearch 的原理(ELK 技术栈、倒排索引)、索引库与文档操作、RestAPI 与 RestClient 的使用、排序与高亮、酒店搜索案例(分页、竞价排名、广告标记、算分函数)、自动补全、数据同步(同步调用、监听 binlog)、集群搭建与脑裂问题、分片存储测试,以及单点 ES、Kibana、IK 分词器安装。缓存部分介绍了 Redis 持久化(RDB 与 AOF 对比)、单机安装 Redis、Redis 集群、多级缓存(JVM 进程缓存、Caffeine)、请求参数处理、Tomcat 查询、HTTP 工具与 CJSON 工具类、Redis 缓存查询。数据同步与网关部分包括 Canal 安装(开启 MySQL 主从、设置权限)、OpenResty 安装(开发库、目录结构、环境变量配置)及运行流程。


📚📚👉👉👉   https://gitee.com/xiaoshuai112/Backend/blob/master/Spring/SpringCloud服务端高级框架/note.md 🍅🍅

✨ 本教程项目亮点

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🚀 从零到实战:适合 0 基础入门到提升,循序渐进掌握核心能力
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🎯🎯🎯全教程总章节


🚀🚀🚀本篇主要内容

微服务保护

1.初识Sentinel

1.1.雪崩问题及解决方案

1.1.1.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。

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。

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:

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:

1.1.2.超时处理

解决雪崩问题的常见方式有四种:

•超时处理:设定超时时间,请求超过一定时间没有响应就返回错误信息,不会无休止等待

1.1.3.仓壁模式

方案2:仓壁模式

仓壁模式来源于船舱的设计:

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。

1.1.4.断路器

断路器模式:由断路器统计业务执行的异常比例,如果超出阈值则会熔断该业务,拦截访问该业务的一切请求。

断路器会统计访问某个服务的请求数量,异常比例:

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:

1.1.5.限流

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。

1.1.6.总结

什么是雪崩问题?

  • 微服务之间相互调用,因为调用链中的一个服务故障,引起整个链路都无法访问的情况。

[MyBatis-Spring 集成]

可以认为:

限流是对服务的保护,避免因瞬间高并发流量而导致服务故障,进而避免雪崩。是一种预防措施。

超时处理、线程隔离、降级熔断是在部分服务故障时,将故障控制在一定范围,避免雪崩。是一种补救措施。

1.2.服务保护技术对比

在SpringCloud当中支持多种服务保护技术:

  • [Netfix Hystrix]
  • [Sentinel]
  • [Resilience4J]

早期比较流行的是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

1.3.Sentinel介绍和安装

2.流量控制

雪崩问题虽然有四种方案,但是限流是避免服务因突发的流量而发生故障,是对微服务雪崩问题的预防。我们先学习这种模式。

2.1.簇点链路

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}

流控、熔断等都是针对簇点链路中的资源来设置的,因此我们可以点击对应资源后面的按钮来设置规则:

  • 流控:流量控制
  • 降级:降级熔断
  • 热点:热点参数限流,是限流的一种
  • 授权:请求的权限控制

2.1.快速入门

2.1.1.示例

点击资源/order/{orderId}后面的流控按钮,就可以弹出表单。

表单中可以填写限流规则,如下:

其含义是限制 /order/{orderId}这个资源的单机QPS为1,即每秒只允许1次请求,超出的请求会被拦截并报错。

2.1.2.练习:

需求:给 /order/{orderId}这个资源设置流控规则,QPS不能超过 5,然后测试。

1)首先在sentinel控制台添加限流规则

2)利用jmeter测试

如果没有用过jmeter,可以参考课前资料提供的文档《Jmeter快速入门.md》

课前资料提供了编写好的Jmeter测试样例:

打开jmeter,导入课前资料提供的测试样例:

![](https:

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