现代微服务架构都是分布式的,由非常多的服务组成。不同服务之间相互调用,组成复杂的调用链路。以上的问题在链路调用中会产生放大的效果。复杂链路上的某一环不稳定,就可能会层层级联,最终导致整个链路都不可用。因此我们需要对不稳定的弱依赖服务调用进行熔断降级,暂时切断不稳定调用,避免局部不稳定因素导致整体的雪崩。熔断降级作为保护自身的手段,通常在客户端(调用端)进行配置。

Sentinel 提供以下几种熔断策略:

  • 慢调用比例 ():选择以慢调用比例作为阈值,需要设置允许的慢调用 RT(即最大的响应时间),请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长(statIntervalMs)内请求数目大于设置的最小请求数目,并且慢调用的比例大于阈值,则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态(HALF-OPEN 状态),若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断,若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。
  • 异常数 (ERROR_COUNT):当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态(HALF-OPEN 状态),若接下来的一个请求成功完成(没有错误)则结束熔断,否则会再次被熔断。

注意异常降级仅针对业务异常,对 Sentinel 限流降级本身的异常()不生效。为了统计异常比例或异常数,需要通过 Tracer.trace(ex) 记录业务异常。示例:

熔断降级规则(DegradeRule)包含下面几个重要的属性:

Sentinel 支持注册自定义的事件监听器监听熔断器状态变换事件(state change event)。示例:

  1. EventObserverRegistry.getInstance().addStateChangeObserver("logging",
  2. (prevState, newState, rule, snapshotValue) -> {
  3. if (newState == State.OPEN) {
  4. TimeUtil.currentTimeMillis(), snapshotValue));
  5. } else {
  6. System.err.println(String.format("%s -> %s at %d", prevState.name(), newState.name(),
  7. TimeUtil.currentTimeMillis()));