在微服务远程调用的过程中，还存在几个问题需要解决

首先是业务健壮性问题：

例如在之前的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，与购物车数据做对比，提醒用户。设想一下，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

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

还有跨服务的事务问题：

比如下单业务，下单的过程中需要调用多个微服务：

商品服务：扣减库存
订单服务：保存订单
购物车服务：清理购物车

这些业务全部都是数据库的写操作，所以必须确保所有操作的同时成功或失败。但是这些操作在不同微服务，也就是不同的Tomcat，这样的情况如何确保事务特性呢？

以上内容，都可以在本章中找到答案：

微服务保护
- 服务保护方案
- 请求限流
- 隔离和熔断
分布式事务
- 初识分布式事务
- Seata

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

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

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

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，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，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

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，应对以上问题要做两件事情：

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，而不是直接走降级逻辑。

	Sentinel	Hystrix
线程隔离	信号量隔离	线程池隔离/信号量隔离
熔断策略	基于慢调用或异常比例	基于异常比例
限流	基于QPS，支持流量整形	有限的支持
Fallback	支持	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
配置方式	基于控制台，重启后失效	基于注解或配置文件，永久生效

Sentinel

微服务保护的技术有很多，但在目前国内使用较多的还是Sentinel

介绍和安装

Sentinel是阿里巴巴开源的一款服务保护框架，目前已经加入SpringCloudAlibaba中。官方网站：home | Sentinel

Sentinel 的使用可以分为两个部分:

核心库（Jar包）：不依赖任何框架/库，能够运行于 Java 8 及以上的版本的运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。在项目中引入依赖即可实现服务限流、隔离、熔断等功能
控制台（Dashboard）：Dashboard 主要负责管理推送规则、监控、管理机器信息等。

为了方便监控微服务，可以先把Sentinel的控制台搭建出来

下载jar包

下载地址：GitHub - alibaba/Sentinel(面向云原生微服务的高可用流控防护组件)

也可以直接使用课前资料提供的版本：

运行

将jar包放在任意非中文、不包含特殊字符的目录下，重命名为sentinel-dashboard.jar：

然后运行如下命令启动控制台：

1	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

访问

访问http://localhost:8090页面，就可以看到sentinel的控制台了：

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：

微服务整合

在cart-service模块中整合sentinel，连接sentinel-dashboard控制台，步骤如下：

引入sentinel依赖

<!--sentinel-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> 
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

配置控制台

修改application.yaml文件，添加下面内容：

spring:
  cloud: 
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8090

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：

必须要访问后才能获取到cart-service的信息

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，/carts这个接口路径就是其中一个簇点，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，由于当前项目的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

因此可以选择打开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：

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8090
      http-method-specify: true # 开启请求方式前缀

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：

经过访问后的接口才能显示出来

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6个，也就是最大QPS（Queries Per Second）为6

利用Jemeter做限流测试，每秒发出10个请求：

最终监控结果如下：

可以看出GET:/carts这个接口的通过QPS稳定在6附近，而拒绝的QPS在4附近，符合预期

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，就必须隔离对这个服务的调用，避免发生雪崩

OpenFeign整合Sentinel

修改cart-service模块的application.yml文件，开启Feign的sentinel功能：

1
2
3

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：

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：

由于是cart微服务模块向item微服务模块发送Feign请求，所以不要在cart接口上添加流控规则，而是要在对应的子接口上添加流控（接口涉及到调用其他微服务接口，一定要对其他微服务的接口添加流控！！！）

在弹出的表单中填写下面内容：

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

利用Jemeter测试，每秒发送100个请求：

最终测试结果如下：

进入查询购物车的请求每秒大概在100，而在查询商品时却只剩下每秒10左右

此时如果在页面中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：

响应时间非常短，这就证明线程隔离起到了作用，尽管查询购物车这个接口并发很高，但是它能使用的线程资源被限制了，因此不会影响到其它接口

服务熔断

请求限流+线程隔离虽然可以起到服务保护的作用，但是还存在以下问题：

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（模拟的500ms），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，应该直接停止调用，而不是直接走降级逻辑，避免影响到当前服务。也就是将商品查询接口熔断

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，所以一般选择这种方式

步骤一：在hm-api模块中给ItemClient定义降级处理类，实现FallbackFactory：

代码如下：

package com.hmall.api.client.fallback;

import com.hmall.api.client.ItemClient;
import com.hmall.api.dto.ItemDTO;
import com.hmall.api.dto.OrderDetailDTO;
import com.hmall.common.exception.BizIllegalException;
import com.hmall.common.utils.CollUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.cloud.openfeign.FallbackFactory;

import java.util.Collection;
import java.util.List;

@Slf4j
public class ItemClientFallback implements FallbackFactory<ItemClient> {
    @Override
    public ItemClient create(Throwable cause) {
        return new ItemClient() {
            @Override
            public List<ItemDTO> queryItemByIds(Collection<Long> ids) {
                log.error("远程调用ItemClient#queryItemByIds方法出现异常，参数：{}", ids, cause);
                // 查询购物车允许失败，查询失败，返回空集合
                return CollUtils.emptyList();
            }

            @Override
            public void deductStock(List<OrderDetailDTO> items) {
                // 库存扣减业务需要触发事务回滚，查询失败，抛出异常
                throw new BizIllegalException(cause);
            }
        };
    }
}

步骤二：在hm-api模块中的com.hmall.api.config.DefaultFeignConfig类中将ItemClientFallback注册为一个Bean：

步骤三：在hm-api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

服务熔断

查询商品的RT较高（模拟的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，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

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

在控制台通过点击簇点后的**熔断**按钮来配置熔断策略：