2023-02-04 12:03 已编辑门头沟学院 Java 发布于吉林

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SpringCloud Alibaba Sentinel

Sentinel

官网
轻量级的流量控制、熔断降级 Java 库
Sentinel 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
Sentinel 分为两部分：核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行在 Java8 以上运行时环境，同时对 Dubbo、SpringCloud 框架也有较好的支持；控制台（DashBoard）主要负责管理推送规则、监控、管理机器信息等

下载

注意 docker 安装不行，一直空白界面，采用多种方式例如添加配置 client-ip 仍不行，错误一直超时。可能的原因是 sentinel和部署的微服务一定要在同一个内网中
docker 安装参考
最后使用本地运行 sentinel 解决，下载地址 sentinel:1.8.6
启动命令：java -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar --server.port=8081

主要特性

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基本概念

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熔断框架比较

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服务限流

Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度，并进行灵活组合，从而达到想要的效果
流量控制有以下几个角度:
1. 资源的调用关系，例如资源的调用链路，资源和资源之间的关系
2. 运行指标，例如 QPS、线程池、系统负载等
3. 控制的效果，例如直接限流、冷启动、排队等

流控规则

资源名：唯一名称，默认请求路径
针对来源：Sentinel 可以针对调用者进行限流，填写微服务名，默认 default（不区分来源）
阈值类型/单机阈值
1. QPS（每秒的请求数量）：当调用该 api 的 QPS 达到阈值的时候，进行限流
2. 线程数：当调用该 api 的线程数达到阈值的时候，进行限流

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流控模式

直接：api 达到限流条件时，直接限流
关联：当关联的资源达到阈值时，就限流自己；可以通过 JMeter(并发)、PostMan(串行) 测试
链路：只记录指定链路上的流量，指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流（api 级别的针对来源）

流控效果

快速失败：直接失败，抛出异常

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预热(Warm Up)：根据 codeFactor（冷加载因子，默认3）的值，系统最开始的初始阈值为阈值/codeFactor ，然后经过预热时长才慢慢达到设置的 QPS 阈值。应用于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
排队等待：匀速排队，让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置 QPS，否则无效；对应的算法是漏桶算法；主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列。在某一秒有大量请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，希望系统能过在接下来的空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求

限流提示

sentinel系统默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting)
自定义提示：通过注解 @SentinelResource(value = "testHotKey", blockHandler = "dealHandler_testHotKey")，处理的是 sentinel 控制台配置的违规情况，有 blockHandler 方法兜底处理，不会管运行时异常；fallback 属性管理运行时异常

降级规则

RT（平均响应时间，秒级）
1. 平均响应时间超出阈值且在 1s 内通过的请求 >= 5，两个条件同时满足后触发降级
2. 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
3. RT 最大为4900，仍需更大需要修改 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=XXX 生效
异常比（秒级）：QPS（资源每秒请求量） >= 5 且异常比例（每秒的）超过阈值时，触发降级；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；在时间窗口期结束后，关闭降级
异常数（分钟级）：异常数（每分钟）超过阈值时，触发降级；时间窗口期结束后，关闭降级

热点规则

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
例如：方法里面的第一个参数（指的是后台方法里的第一个参数而不是前端传入的第一个参数）只要 QPS 超过每秒1次，马上进行降级处理

/**
     * sentinel系统默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting)
     * 自定义限流异常，testHotKey为资源名；blockHandler为fallback方法
     *
     * @SentinelResource 处理的是 sentinel 控制台配置的违规情况，有 blockHandler 方法配置的兜底处理
     * 对于 RuntimeException 异常，例如 int age = 10 / 0，会走异常，@SentinelResource 注解不管
     * @param p1
     * @param p2
     * @return
     */
    @GetMapping("/testHotKey")
    @SentinelResource(value = "testHotKey", blockHandler = "dealHandler_testHotKey")
    public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1",required = false) String p1, @RequestParam(value = "p2",required = false) String p2){
        return "------testHotKey";
    }

    public String dealHandler_testHotKey(String p1, String p2, BlockException exception) {
        return "-----dealHandler_testHotKey";
    }

参数例外项：某些时候我们期望参数是某个特殊值的时候，它的限流值和平时不一样

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系统规则

官网
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量，比如 web 服务或者 Dubbo 服务端接收的请求，都属于入口流量

支持模式

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 usage（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量的平均 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

@SentinelResource 注解

blockHandler 管理配置违规情况
fallback 管理运行时异常，也就是业务代码异常
同时配置同时出问题，blockHandler > fallback

/**
     * id = 4, 抛出运行时异常，会走 fallback 配置的方法，只负责业务异常
     * blockHandler 负责在 sentinel 里面配置的降级限流
     * 同时配置，blockHandler > fallback
     * @param id
     * @return
     */
    @RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
    @SentinelResource(value = "fallback", blockHandler = "blockHandler", fallback = "blockFallBack")
    public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id) {
        CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL + "/paymentSQL/" + id, CommonResult.class, id);

        if (id == 4) {
            throw new IllegalArgumentException("IllegalArgumentException,非法参数异常....");
        } else if (result.getData() == null) {
            throw new NullPointerException("NullPointerException,该ID没有对应记录,空指针异常");
        }

        return result;
    }

    /**
     * 业务类异常
     * @param id
     * @param throwable
     * @return
     */
    public CommonResult blockFallBack(@PathVariable Long id, Throwable throwable) {
        return new CommonResult(4444, "运行时异常，fallback跳转，blockException: " + throwable.getMessage(), new Payment(id, "null"));
    }


    /**
     * sentinel控制台配置异常
     * @param id
     * @param blockException
     * @return
     */
    public CommonResult blockHandler(@PathVariable Long id, BlockException blockException) {
        return new CommonResult<>(4445, "sentinel里面配置异常，blockHandler-sentinel限流, 无此流水: blockException  " + blockException.getMessage(), new Payment(id, "null"));
    }

按照资源名称限流

@SentinelResource(value = "byResource", blockHandler = "handleException")，其中 value 属性对应的就是资源名
没有下划线 /

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按照 URL 地址限流

@GetMapping 对应URL，有下划线 /

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客户自定义限流处理逻辑

sentinel 控制台需要通过资源名配置，URL配置不起作用
@SentinelResource(value = "customerBlockHandler", blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class, blockHandler = "handleException2")；blockHandlerClass 对应的是类里面的具体方法 handleException2

/**
     * 自定义通用的限流处理逻辑，sentinel 控制台需要通过资源名配置，URL配置不起作用
     * blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class
     * blockHandler = handleException2
     * 上述配置：找CustomerBlockHandler类里的handleException2方法进行兜底处理
     */
    @GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler")
    @SentinelResource(value = "customerBlockHandler",
            blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class, blockHandler = "handleException2")
    public CommonResult customerBlockHandler() {
        return new CommonResult(200,"按客户自定义限流处理逻辑");
    }


/**
 * @author SHshuo
 * @data 2023/2/3--10:32
 * 自定义通用的限流处理逻辑
 */
public class CustomerBlockHandler {

    public static CommonResult handleException2(BlockException exception){
        return new CommonResult(2022,"自定义的限流处理信息......handleException2");
    }

    public static CommonResult handleException(BlockException exception){
        return new CommonResult(2022,"自定义的限流处理信息......handleException");
    }
}

持久化规则

一旦我们重启应用，sentinel 规则将会消失，所以需要将配置规则进行持久化配置
将限流配置规则持久化进 nacos 保存，需要在 nacos 中手写 JSON 配置，之后刷新 sentinel 控制台即出现配置规则

总结

项目地址
感觉主要针对 sentinel 控制台进行操作，Hystrix 主要通过代码来实现

hshuo的面试之路文章被收录于专栏

作者目标是找到一份Java后端方向的工作此专栏用来记录从Bilibili、书本、其他优质博客上面学习的内容用于巩固、总结内容主要包含Docker、Dubbo、Java基础、JUC、Maven、MySQL、Redis、SpringBoot、SpringCloud、数据结构、杂文、算法、计算机网络、操作系统、设计模式等相关内容