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springcloud seata_spring框架面试题

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springcloud seata_spring框架面试题Sentinel熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高)，对这个资源的调用进行限制,让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联错误，包含sentinel详情，安装，以及对于sen

一、Sentinel介绍

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、流量路由、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度保护服务的稳定性。
官网：https://github.com/alibaba/Sentinel
中文文档：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D

Sentinel 具有以下特征:
丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。
完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Apache Dubbo、gRPC、Quarkus 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。同时 Sentinel 提供 Java/Go/C++ 等多语言的原生实现。
完善的 SPI 扩展机制：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。
Sentinel 的主要特性：
在这里插入图片描述
Sentinel 分为两个部分:
核心库（Java 客户端） 不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
控制台（Dashboard） 基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。

主要用途：围绕资源的实时状态设定规则，所有规则都可以进行动态实时调整。如服务降级熔断、系统流量控制、系统自适应过载保护等。

Sentinel熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高)，对这个资源的调用进行限制,让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联错误。
当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都自动熔断（默认行为是抛出DegradeException)。

sentinel整合ribbon+openFeign+fallback
ribbon讲解：SpringCloudAlibaba:Sentinel介绍及使用

二、Sentinel安装

官网下载：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
官网有时候下载慢，下面是我放在百度网盘里面的jar包
链接：https://pan.baidu.com/s/1J_RK2znVaYyNPQ7oBdxK9Q
提取码：jkda
在这里插入图片描述
我下载的版本是1.7.2
在这里插入图片描述
在该文件目录上直接敲cmd，然后命令 java -jar sentinel-dashboard-1.7.2.jar 启动后访问 http://localhost:8080/ 会出现Sentinel的登录界面，用户名和密码都是sentinel，登录成功调转欢迎界面。
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三、Sentinel使用

使用中用到了Nacos，需了解看 SpringCloudAlibaba:Sentinel介绍及使用
创建Module
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在pom.xml文件中添加依赖

<!--SpringCloud ailibaba nacos -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!--SpringCloud ailibaba sentinel -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
<!--openfeign-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
<!-- SpringBoot整合Web组件+actuator -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

application.yml文件中编写配置

server:
  port: 8401

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #Nacos服务注册中心地址
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard地址
        port: 8719 #默认8719，假如被占用了会自动从8719开始依次+1扫描。直至找到未被占用的端口
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

主启动类

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class AlibabaSentinelService8401Application { 
   

    public static void main(String[] args) { 
   
        SpringApplication.run(AlibabaSentinelService8401Application.class, args);
    }
}

FlowLimitController类

@RestController
@Slf4j
public class FlowLimitController { 
   
    @GetMapping("/testA")
    public String testA() { 
   
        return "------testA";
    }
// 测试QPS阈值类型
    @GetMapping("/testB")
    public String testB() { 
   
        return "------testB";
    }
}

启动sentinel，然后启动8401，访问 http://localhost:8401/testA 出现返回值则成功。
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3.1流控

这里要注意，服务启动后，sentinel不会自动获取该服务，需要在浏览器调用几次才会出现在sentinel控制界面。

当8401启动成功并出现在sentinel界面，就可以设置服务的对应配置。先测试流控下的功能。
在这里插入图片描述
点击触点链路–>/testA后面选择流控或者点击侧边栏的流控规则–>右上角新增流控规则

参数说明
资源名： 一般是 /+方法名。
**针对来源：**一般默认(default)
阈值类型： QPS(指每秒请求数) 线程数(指每秒线程请求数) 单机阈值(配合阈值类型使用，比如下图阈值类型为QPS,单机阈值为1，表示每秒的承载请求数最大为1，超过请求数为1则报错)。
是否集群： 有就勾上，没有就不勾。
流控模式： 直接(直接抛出异常或报错)、关联(选择关联会配置一个关联的资源，一般就是对应的另一个请求)、链路。
流控效果： 快速失败(直接打印异常或错误)、Warm UP(预热)、排队等待。一般和流控模式一起使用。
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直接(默认)

直接->快速失败(默认的流控处理)
配置说明：当每秒请求为1次时，不会有问题。当每秒请求超过1次，会直接报错并在页面打印错误信息。
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直接->Warm Up(预热)
默认coldFactor为 3，即请求QPS从(threshold / 3)开始，经多少预热时长才逐渐升至设定的QPS阈值。
配置说明： 阀值为10 + 预热时长设置5秒。系统初始化的阀值为10/3约等于3,即阀值刚开始为3;然后过了5秒后阀值才慢慢升高恢复到10。
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场景:秒杀系统在开启的瞬间，会有很多流量上来，很有可能把系统打死，预热方式就是把为了保护系统，可慢慢的把流量放进来，慢慢的把阀值增长到设置的阀值。
直接->排队等待
匀速排队（ RuleConstant .CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER）方式会严格控制请求通过的间隔时间，也即是让请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法。这种方式主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列。想象一下这样的场景，在某一秒有大量的请求到来，而接节来的几秒则处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒真接拒绝多余的请求。
配置说明： 每秒请求为1次不会触发，当每秒请求超过1次，超过的请求被等待处理。
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关联

当关联的资源达到阈值时，就限流自己。比如testA关联testB，当testB达到阈值，那testA是不能被访问的。
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这里通过postman对testB进行密集访问，也可以通过Jmeter密集访问。
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3.2降级

Sentinel的断路器是没有半开状态的，半开的状态系统自动去检测是否请求有异常，没有异常就关闭断路器恢复使用，有异常则继续打开断路器不可用。
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基本介绍
RT(平均响应时间，秒级)
平均响应时间超出阈值且在时间窗口内通过的请求>=5，两个条件同时满足后触发降级窗口期过后关i闭断路器，RT最大4900(更大的需要通过-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=XXXX才能生效)
异常比列(秒级)
QPS >= 5且异常比例(秒级统计）超过阈值时，触发降级;时间窗口结束后，关闭降级
异常数(分钟级)
异常数(分钟统计）超过阈值时，触发降级;时间窗口结束后，关闭降级。

RT(平均响应时间，秒级)

平均响应时间( DEGRADE_GRADE_RT):当1s内持续进入5个请求，对应时刻的平均响应时间(秒级）均超过阈值（ count，以ms为单位)，那么在接下的时间窗口( DegradeRule中的timewindow，以s为单位)之内，对这个方法的调用都会自动地熔断(抛出DegradeException )。注意Sentinel默认统计的RT上限是4900 ms，超出此阈值的都会算作4900 ms，若需要变更此上限可以通过启动配置项-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx来配置。
在这里插入图片描述
controller添加测试方法

@GetMapping("/testD")
    public String testD() { 
   
        try { 
   
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        } catch (InterruptedException e) { 
   
            e.printStackTrace();
        }
        log.info("testD 测试RT");
        return "------testD";
    }

添加sentinel降级配置
在这里插入图片描述
这里通过postman对testD进行密集访问，也可以通过Jmeter密集访问。
然后访问 http://localhost:8401/testD，快速刷新超过几次后会报错，等待时间窗口时间过后，灰恢复正常访问。
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按照上述配置,
循环一秒钟打进来10个线程(大于5个了)调用testD，我们希望200毫秒处理完本次任务，如果超过200毫秒还没处理完，在未来1秒钟的时间窗口内，断路器打开(保险丝跳闸)微服务不可用，保险丝跳闸断电了，后续我停止jmeter，没有这么大的访问量了，断路器关闭(保险丝恢复)，微服务恢复正常访问。

异常比例(秒级)

异常比例(DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIo ):当资源的每秒请求量>=5，并且每秒异常总数占通过量的比值超过阈值（ DegradeRule中的count ）之后，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口（ DegradeRule中的 timewindow，以s 为单位)之内，对这个方法的调用都会自动地返回。异常比率的阈值范围是[0.0，1.0]，代表0% -100%。
在这里插入图片描述
在controller添加测试方法

   @GetMapping("/testE")
    public String testE() { 
   
        int age = 10 / 0;
        return "------testE 测试异常数";
    }

sentinel降级中配置testE方法规则
在这里插入图片描述
访问 http://localhost:8401/testE 会出现int age = 10 / 0;报错页面，多次刷新后达到配置条件，断路器开启(保险丝跳闸)，微服务不可用了，不再报错error而是服务降级了。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

异常数(分钟级)

异常数(DEGRADE_GRADE_EXCEPTION COUNT ): 当资源近1分钟的异常数目超过值之后会进行熔断。注意由于统计时间窗口是分钟级别的，若 timewindow 小于 60s，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。
注：时间窗口一定要大于60s，异常数是按照分钟统计的

在这里插入图片描述
测试代码还是用testE方法
sentinel添加testE方法降级配置
配置说明：当请求超过完次错误后，熔断器打开，进行服务降级。
在这里插入图片描述
访问 http://localhost:8401/testE 页面会显示错误，因为除数不能为零，我们看到error窗口，但是达到5次报错后，进入降级方法，当过了设置的时间窗口期，就恢复正常访问(int age = 10 / 0;错误页面)。
在这里插入图片描述
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3.3热点key限流

何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高数据，并对其访问进行限制。比如：
商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制。
用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制。
热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。
Sentinel 利用 LRU 策略统计最近最常访问的热点参数，结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。热点参数限流支持集群模式。
添加controller测试方法

@GetMapping("/testHotKey")
    @SentinelResource(value = "testHotKey", blockHandler = "deal_testHotKey")
    public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1", required = false) String p1,
                             @RequestParam(value = "p2", required = false) String p2) { 
   
        int age = 10 / 0;
        return "------testHotKey";
    }
	//降级兜底方法
    public String deal_testHotKey(String p1, String p2, BlockException exception) { 
   
        //sentinel系统默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting)
        return "------deal_testHotKey,o(╥﹏╥)o";
    }

sentinel添加 testHotKey 热点限流规则
配置说明：为testHotKey 请求的第一个参数设置限流，超过每秒一个请求就触发服务降级，窗口时间为1秒。
在这里插入图片描述
访问 http://localhost:8401/testHotKey?p1=abc 多刷新几次会出现降级方法。
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如果访问 http://localhost:8401/testHotKey?p2=abc 可以正常访问(int age = 10 / 0;错误页面)。
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参数例外项

热点限流这有个参数例外项，可以实现比如让第一个参数的值等于5的时候才进行降级。
testHotKey 热点限流规则中添加参数例外项。
在这里插入图片描述
在去访问http://localhost:8401/testHotKey?p1=abc时，不会出现降级，但访问http://localhost:8401/testHotKey?p1=5时，会出现服务降级。

3.4系统规则

在这里插入图片描述
系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台机器的 load、CPU使用率、平均RT、入口QPS和并发线程数等几个维度监控应用指标，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。
系统保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且仅对入口流量生效。入口流量指的是进入应用的流星（EntryType.IN )，比如 Web服务或Dubbo服务端接收的请求，都属于入口流量。
系统规则支持以下的模式:
Load自适应（仅对Linux/Unix-like机器生效):系统的load1作为启发指标，进行自适应系统保护。当系统 load1超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护（(BBR阶段)。系统容量由系统的maxQps * minRt估算得出。设定参考值一般是CPU cores * 2.5。
cpu使用率(1.5.0+版本)：当系统cpu使用率超过阈值即触发系统保护(取值范围0.0-1.0)，比较灵敏。
平均RT：当单台机器上所有入口流星的平均RT达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。
并发线程数:当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。
入口QPS：当单台机器上所有入口流量的QPS达到阈值即触发系统保护。

四、@SentinelResource 注解

Sentinel 支持通过 @SentinelResource 注解定义资源并配置 blockHandler 和 fallback 函数来进行限流之后的处理。
@SentinelResource 注解是 Sentinel 提供的最重要的注解之一，它还包含了多个属性，如下表：

属性 说明 必填与否 使用要求
value 用于指定资源的名称 必填 –
entryType entry 类型 可选项（默认为 EntryType.OUT） –
blockHandler 服务限流后会抛出 BlockException 异常，而 blockHandler 则是用来指定一个函数来处理 BlockException 异常的。 简单点说，该属性用于指定服务限流后的后续处理逻辑。 可选项 1.blockHandler 函数访问范围需要是 public
2.返回类型需要与原方法相匹配；
3.参数类型需要和原方法相匹配并且最后加一个额外的参数，类型为 BlockException；
4.blockHandler 函数默认需要和原方法在同一个类中，若希望使用其他类的函数，则可以指定 blockHandler 为对应的类的 Class 对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。
blockHandlerClass 若 blockHandler 函数与原方法不在同一个类中，则需要使用该属性指定 blockHandler 函数所在的类。 可选项 1.不能单独使用，必须与 blockHandler 属性配合使用；
2.该属性指定的类中的 blockHandler 函数必须为 static 函数，否则无法解析。
fallback 用于在抛出异常（包括 BlockException）时，提供 fallback 处理逻辑。 fallback 函数可以针对所有类型的异常（除了 exceptionsToIgnore 里面排除掉的异常类型）进行处理。 可选项 1.返回值类型必须与原函数返回值类型一致;
2.方法参数列表需要和原函数一致，或者可以额外多一个 Throwable 类型的参数用于接收对应的异常;
3.fallback 函数默认需要和原方法在同一个类中，若希望使用其他类的函数，则可以指定 fallbackClass 为对应的类的 Class 对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。
fallbackClass 若 fallback 函数与原方法不在同一个类中，则需要使用该属性指定 blockHandler 函数所在的类。 可选项 1.不能单独使用，必须与 fallback 或 defaultFallback 属性配合使用;
2.该属性指定的类中的 fallback 函数必须为 static 函数，否则无法解析。
defaultFallback 默认的 fallback 函数名称，通常用于通用的 fallback 逻辑（即可以用于很多服务或方法）。 默认 fallback 函数可以针对所以类型的异常（除了 exceptionsToIgnore 里面排除掉的异常类型）进行处理。 可选项 1.返回值类型必须与原函数返回值类型一致;
2.方法参数列表需要为空，或者可以额外多一个 Throwable 类型的参数用于接收对应的异常；
3.defaultFallback 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定 fallbackClass 为对应的类的 Class 对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。
exceptionsToIgnore 用于指定哪些异常被排除掉，不会计入异常统计中，也不会进入 fallback 逻辑中，而是会原样抛出。 可选项 –
注：在 Sentinel 1.6.0 之前，fallback 函数只针对降级异常（DegradeException）进行处理，不能处理业务异常。

@SentinelResource(value = “fallback”, fallback= “handlerFallback”) //fallback只负责业务异常，value可以是任意值。
@SentinelResource(value = “fallback”,blockHandler = “blockHandler”) //blockHandler只负责sentinel控制台配置违规，value可以是任意值。

服务熔断测试

在controller添加测试方法
CommonResult这是自定义返回类，换成自己的就行了。

@GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler")
    @SentinelResource(value = "customerBlockHandler",
            blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class,
            blockHandler = "handlerException2")
    public CommonResult customerBlockHandler() { 
   
        return new CommonResult(200, "按客戶自定义", new Payment(2020L, "serial003"));
    }

这里自定义业务类CustomerBlockHandler

public class CustomerBlockHandler { 
   
    public static CommonResult handlerException(BlockException exception) { 
   
        return new CommonResult(4444, "按客戶自定义,global handlerException----1");
    }
    public static CommonResult handlerException2(BlockException exception) { 
   
        return new CommonResult(4444, "按客戶自定义,global handlerException----2");
    }
}

sentinel设置改方法降级规则
注：设置到最后的那个方法名
在这里插入图片描述
访问 http://localhost:8401/rateLimit/customerBlockHandler 多刷新几次会看到自定义的错误提示。
在这里插入图片描述
如果将 blockHandler = “handlerException2″改为 blockHandler = “handlerException”刷新访问。
在这里插入图片描述

五、规则持久化

我们发现一旦重启应用，Sentinel规则将消失，如果想使用，就需要重新配置sentinel规则，很麻烦，所以生产环境需要将配置规则进行持久化。
1.在application.yml中添加Nacos数据源配置

spring:
   cloud:
    sentinel:
    datasource:
     ds1:
      nacos:
        server-addr:localhost:8848
        dataid:${ 
   spring.application.name}
        groupid:DEFAULT_GROUP
        data-type:json
            rule-type:flow

2.在nacos中为cloudalibaba-sentinel-service(可以在配置文件自定义)服务添加对应配置。
在这里插入图片描述
参数解析

[
    { 
   
        "resource": "/rateLimit/byUrl",
        "limitApp": "default",
        "grade": 1,
        "count": 1,
        "strategy": 0,
        "controlBehavior": 0,
        "clusterMode": false    
    }
]

resource: 资源名称;
imitApp: 来源应用;
grade: 闻值类型，0表示线程数，1表示QPS;count: 单机闻值；
strategy: 流控模式，0表示直接，1表示关联，2表示链路；
controlBehavior: 流控效果，0表示快速失败，1表示。Warm Up，2表示排队等待。
clusterMode: 是否集群。
然后重启nacos发现该服务sentinel规则存在。

今天的文章springcloud seata_spring框架面试题分享到此就结束了，感谢您的阅读。

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