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这篇文章总结一下应用保护的手段。如今说到应用保护，更多的会想到阿里的sentinel，手段丰富，应用简单。sentinel的限流、降级、熔断，可以自己去试一下，sentinel主要通过配置实现功能，不难。sentinel的简介放在最后。

但其实还是有一些别的方式进行应用保护的，这里简单总结下。

应用保护的原因，是系统压力太大，负载过高，导致数据库慢查询，应用保护的核心思想是，优先保证核心业务，优先保证大部分用户。

一，降级

所谓降级，就是由于负载过高，给调用者一个降级的响应。主要思想就是减少不必要的操作，保证核心业务可用。

降级逻辑：
1，系统提供后门接口。
2，独立降级系统。

自动开关降级：
需要提前写好前面的降级逻辑。

1，超时请求超过阈值
2，异常请求超过阈值
3，流量超过阈值

触发自动降级开关后，执行降级逻辑。具体来说，可以有下面几种例子。

举例，停止读数据库，准确结果转为近似结果，返回静态结果（猜你喜欢由用户个性化推荐改为统一推荐）；同步转异步（写多读少）；功能裁剪（推荐干掉）；禁止写（高峰期减少不必要的写）；分用户降级；工作量证明 POW（验证码，数学题，拼图题等，滑块）。

二，熔断

与降级是自身服务出现问题返回降级结果不同，熔断是两个服务之间的调用出现问题导致的。

当下游服务出现问题时（慢响应甚至超时/异常），有可能拖慢自身服务的响应速度，或者自身服务的异常，也就是导致所谓的服务雪崩。因此需要对下游服务进行熔断打开熔断开关，期间不会访问下游服务，谓之“服务隔离”。过一段时间开关进入半开状态，放少量请求给下游服务，如果不满足熔断条件，就关闭熔断开关，如果依然满足熔断条件，就继续熔断，这就是所谓的快速失败。如此半开-快速失败，循环直到下游服务恢复为止。

三，限流

顾名思义，是请求太多限制请求数。限流分为两种，基于时间的限流和基于资源的限流。

1，基于时间的限流
(1)，基于请求总数的限制，如直播间超过100人，就不让进了。
(2)，基于单位时间内请求数的限制。

基于时间的限流的实现，可以使用固定时间窗口、滑动时间窗口、漏桶算法、令牌桶算法。

其中，
固定时间窗口的请求突刺问题最大；

滑动时间窗口相比固定时间窗口，请求突刺问题要小一些，但是仍然存在；

漏桶算法是固定时间内放进来的请求个数存在上限。这种算法不存在请求突刺问题，但是需要配合队列存放请求，存放的请求个数超出队列长度，会出现服务器拒绝响应的问题。

令牌桶算法是令牌桶固定时间内会发放指定个数的令牌，放进来请求需要消耗令牌，如果令牌消耗完了就无法访问服务器，需要等待令牌桶发放新的令牌。这种算法可以让请求突刺变得平滑一些，但是仍然需要系统容忍一定程度的请求突刺。

限流阈值的确定可以提前进行压测，但是压测不一定能完全反应线上的环境，可能需要先定一个阈值，然后长期观察和调优。降级/熔断/限流的开关阈值都是这样的。

基于时间的限流的调优思路，包括各级缓存，MQ的解耦，通过长连接给用户响应等。

2，基于资源的限流
对资源的限制，如连接池、线程池，以及队列等。

(1)，池化技术：连接数，线程池。
(2)，队列大小：请求队列。10个。

这种限流的难点是确定资源的大小。如确定线程池中线程数，可以先通过公式计算出理论线程数的大小，然后通过压测+hippo4j[3]工具，可视化的观察基于理论线程数调优的表现，确定线程数。

因为线上的环境比较复杂，IO密集型、CPU密集型甚至混合型，书中的公式不一定完全适合线上环境，因此需要进行压测，结合可视化工具进行观察，以及线上的观察和调优。

下面是用于线程数计算的公式，与计算使用线程并行后得到的加速比的阿姆达尔定理，

公式1，《Java并发编程实战》

为保持处理器达到期望的使用率，最优的池的大小等于：
Nthreads = Ncpu x Ucpu x (1 + W/C)[1]
其中，
Ncpu = CPU的数量
Ucpu = 目标CPU的使用率， 0 <= Ucpu <= 1
W/C = 等待时间与计算时间的比率

公式2，《Java 虚拟机并发编程》

线程数 = Ncpu /（1 - 阻塞系数）[1]
公式1与公式2计算得出，
阻塞系数 = W / (W + C)，
即阻塞系数 = 阻塞时间 /（阻塞时间 + 计算时间）

定理1，阿姆达尔定理
Amdahl定律，定律定义了串行系统并行化后的加速比计算公式[1]，

加速比 = 优化前系统耗时 / 优化后系统耗时

加速比越大，表明系统并行化的优化效果越好。Addahl定律还给出了系统并行度、CPU数目和加速比的关系，加速比为Speedup，系统串行化比率（指串行执行代码所占比率）为F，CPU数目为N：

Speedup <= 1 / (F + (1-F)/N)

四，隔离

隔离不是只有在熔断时对下游服务器进行隔离，广义上的隔离方式如下：

1，数据隔离：数据重要性排序，也就要垂直分库、垂直分表。

2，机器隔离：给重要的用户单独配置服务器。用户的标识去路由。

3，线程池隔离：每个需要线程池的业务单独分配线程池。hystrix。

4，信号量隔离：给某个业务或请求单独分配一个计数器。hystrix。

5，集群隔离：对服务进行分组（在注册中心做这个事），如秒杀服务，单独分出一组服务给核心业务

6，机房隔离：不同的服务不要放在同一个机房。

7，读写隔离：搭建数据库的主从与读写分离，用户的create update delete \ select 请求也要进行相应的分离。

8，动静隔离：识别动静态数据，进行分流与隔离。nginx，apache。

9，爬虫隔离：使用openrestry的user-agent， 对超出访问阈值的ip进行隔离

五，sentinel

在应用中引入sentinel的依赖，在接口上标注@SentinelResource注解，表示这个接口是一个sentinel资源，这样在搭建好的sentinel-dashboard中可以看到这个资源。

SentinelResource注解中，比较重要的几个属性，value为资源名称，fallback是降级的兜底方法，blockHandler是限流的兜底方法[2]。

下面是dashboard截图。

sentinel流控规则

sentinel熔断规则

sentinel热点规则

sentinel授权规则

参考文章：
[1]，Java并发（八）计算线程池最佳线程数
[2]，微服务系列：Sentinel 之 @SentinelResource 注解配置
[3]，一个基于Java线程池管理的开源框架Hippo4j实践