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微服务架构将大型应用程序拆分为多个小而独立的服务，每个服务可以独立部署和扩展。然而，微服务系统需要面对的挑战也随之增加，例如服务之间的依赖、分布式环境下的故障传播和安全问题。因此，微服务保护措施是确保系统在高并发、资源消耗和恶意攻击等压力下依然稳定运行的重要手段。

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。

1. 微服务保护方案

微服务保护的方案有很多，比如：请求限流、线程隔离、服务熔断等

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，

1.1 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。

1.2 线程隔离

为了避免某个接口故障或压力过大导致整个服务不可用，我们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。

将不同的服务或模块隔离开来，每个服务或模块拥有独立的资源配额和线程池，防止资源被耗尽。

1.3 服务熔断

在某个服务出现故障时，快速失败而不是等待超时，以防止故障传播。

线程隔离虽然避免了雪崩问题，但故障服务依然会拖慢服务调用方的接口响应速度。

所以，我们要做两件事情：

• 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，而是直接走降级逻辑。

2. 微服务保护实现

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。

2.1 Sentinel介绍

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：https://sentinelguard.io/zh-cn/

2.2 Sentinel服务部署

2.2.1 下载

下载jar包，下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

2.2.2 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：

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：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%90%AF%E5%8A%A8%E9%85%8D%E7%BD%AE%E9%A1%B9

2.2.3 访问

访问http://ip:8090(ip替换为部署Sentinel的服务器的ip)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

2.3 微服务整合

2.3.1 引入依赖

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

2.3.2 配置

application.yaml文件，添加下面内容：

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

2.4 请求限流

sentinel控制台，在簇点链路后面点击流控按钮，即可对其做限流配置。

选择阈值类型为：QPS，单机阈值假设为6。

这样就把这个簇点资源的流量限制在了每秒6个，也就是最大QPS为6。

2.5 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，我们必须隔离对这个服务的调用，避免发生雪崩。

首先，开启Feign的sentinel功能：

feign:sentinel:enabled: true # 开启feign对sentinel的支持

然后，在某个接口A下的，Feign接口调用簇点，后面点击流控按钮，即可对其做隔离配置。

选择阈值类型为：并发线程数，单机阈值假设为6。

这里勾选的是并发线程数限制，也就是说这个Feign接口调用最多使用6个线程，而不是6QPS。

此时如果我们通过页面访问接口A所在服务的其它接口，发现不受影响。这就证明线程隔离起到了作用，尽管接口A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。

2.6 服务熔断

在上面，我们利用线程隔离对接口A业务进行隔离，保护其它接口。由于接口A下的Feign接口调用服务的耗时较高，再加上线程隔离限定了线程数为6，导致接口吞吐能力有限。这就导致了几个问题：

第一，Feign接口调用超出上限的请求就只能抛出异常，从而导致接口A业务失败。但从业务角度来说，即便Feign接口调用失败，接口A数据也应该展示给用户，用户体验更好。也就是给Feign接口调用失败设置一个降级处理逻辑。

第二，由于Feign接口调用业务的延迟较高，从而导致接口A的响应时间也变的很长。这样不仅拖慢了接口A服务，消耗了接口A服务的更多资源，而且用户体验也很差。对于Feign接口调用服务这种不太健康的接口，我们应该直接停止调用，直接走降级逻辑，避免影响到当前服务。也就是将Feign接口调用接口熔断。

2.6.1 降级处理

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。

（1）在Feign模块中给ItemClient定义降级处理类，实现FallbackFactory

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

（2）在Feign模块中的com.cyt.api.config.DefaultFeignConfig类中将ItemClientFallback注册为一个Bean

（3）在Feign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。

2.6.2 熔断

Sentinel中的断路器不仅可以统计某个接口的慢请求比例，还可以统计异常请求比例。当这些比例超出阈值时，就会熔断该接口，即拦截访问该接口的一切请求，降级处理；当该接口恢复正常时，再放行对于该接口的请求。

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

我们可以在控制台通过点击簇点后的熔断按钮来配置熔断策略。这里是，接口A下的，Feign接口调用簇点后的熔断按钮。

这种是按照慢调用比例来做熔断，上述配置的含义是：

• RT超过200毫秒的请求调用就是慢调用

• 统计最近1000ms内的最少5次请求，如果慢调用比例不低于0.5，则触发熔断

• 熔断持续时长20s

3. 总结

假设在微服务架构中，有 微服务 A 的接口 A 通过 OpenFeign 远程调用了 微服务 B 的接口 B。为了保证系统的稳定性和可靠性，我们可以通过以下策略来实现对请求的保护和故障隔离：

3.1 请求限流

请求限流主要作用在接口 A 上，用于限制进入接口 A 的并发请求数量。限流可以设定每秒钟允许的最大请求数，以防止突发流量导致服务过载。比如，如果我们设置接口 A 的限流为每秒最多 100 次请求，当达到上限后，多余的请求会被拒绝或延迟处理，避免接口 A 过载。

3.2 线程隔离

线程隔离则用于接口 B 的调用。为了防止接口 B 的性能问题影响 微服务 B 内部的其他接口或服务，我们可以为接口 B 配置一个独立的线程池或信号量，限制其并发请求数。例如，将接口 B 的线程池大小设置为 10，可以确保在高并发场景下接口 B 不会占用过多的资源，保护微服务 B 的其他功能模块。这样，即使接口 B 出现性能问题，也能与其他接口实现隔离，避免影响微服务 B 的整体服务能力。

3.3 服务熔断

服务熔断是一种故障保护机制，当接口 B 的健康状况不佳时，主动中断调用链，以保护调用方 微服务 A 的稳定性。熔断机制通常基于请求的失败率、超时率或慢请求比例等指标。例如，我们可以统计接口 B 的慢请求（即超过设定时间的请求）比例和异常请求（抛出异常的请求）比例，当这些比例超出预设阈值（如，10 秒内错误请求比例超过 50%），就触发熔断。

一旦触发熔断，调用接口 B 的所有请求将被短路，不再真正调用接口 B，而是直接执行降级逻辑，避免系统资源浪费在不可用的服务上。熔断状态会持续一段时间，直到系统检测到接口 B 的健康状况恢复，才会重新允许请求流入。

3.4 降级处理

在服务熔断触发后，可以执行降级策略。降级策略可以包括返回默认数据、从缓存中读取数据，或者提供友好的错误提示，确保即使接口 B 不可用，微服务 A 也能继续对外提供服务，改善用户体验。降级处理有助于提升系统的可用性，避免因部分微服务不可用而导致整体服务崩溃。

综上所述，这些微服务保护措施（限流、线程隔离、熔断和降级）共同协作，有助于在高并发和异常情况下保障系统的稳定性和用户体验。其中，限流用于限制接口 A 的流量，线程隔离保证接口 B 的资源独立性，熔断机制快速响应接口 B 的故障，降级策略则提供友好的故障处理机制。