19-Spring Cloud Alibaba Sentinel

2023-11-16 12:42:46

简介

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官方文档

Sentinel 是什么？

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、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

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、Dubbo、gRPC 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。
完善的 SPI 扩展点：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：

link

—句话解释，之前我们讲解过的Hystrix。

Hystrix与Sentinel比较：

	Hystrix	Sentinel
监控平台	需要手动搭建监控平台	单独组件,开箱即用
前端界面	web界面只能查看,不能细粒度化的配置流控,速率控制,服务熔断,服务降级	直接界面化的统一配置

约定>配置>编码

都可以写在代码里,但是我们本次还是大规模的学习使用配置和注解的方式，尽量少写代码

Sentinel下载安装运行

官方文档

服务使用中的各种问题：

服务雪崩
服务降级

服务熔断
服务限流

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。

安装步骤

下载

地址:

https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

下载到本地sentinel-dashboard-1.7.0.jar

启动

前提环境

Java 8 环境
8080端口不能被占用

启动

java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar

访问

localhost:8080
登录账号密码均为sentinel

Sentinel初始化监控

启动nacos单机版,开发都使用单机版

新建8401工程

新建工程 - cloudalibaba-sentinel-service8401

修改POM.xml



    
        com.dance.springcloud
        com.dance
        1.0-SNAPSHOT
    
    4.0.0

    cloudalibaba-sentinel-service8401

    
        8
        8
    

    
        
        
            com.dance
            cloud-api-commons
            1.0-SNAPSHOT
        
        
        
            com.alibaba.cloud
            spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery
        
        
        
            com.alibaba.csp
            sentinel-datasource-nacos
        
        
        
            com.alibaba.cloud
            spring-cloud-starter-alibaba-sentinel
        
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-openfeign
        
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-actuator
        
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-devtools
            runtime
            true
        
        
            cn.hutool
            hutool-all
            4.6.3
        
        
            org.projectlombok
            lombok
            true
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test

新建yml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

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

feign:
  sentinel:
    enabled: true # 激活Sentinel对Feign的支持

新建主启动类

package com.dance.springcloud;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class MainApp8401 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MainApp8401.class, args);
    }
}

新建Controller

package com.dance.springcloud.controller;

import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@RestController
@Slf4j
public class FlowLimitController {
    @GetMapping("/testA")
    public String testA()
    {
        return "------testA";
    }

    @GetMapping("/testB")
    public String testB()
    {
        log.info(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"...testB");
        return "------testB";
    }
}

测试

启动项目8401

查看Sentinel控制台

还是空白的?

原因

Sentinel采用的懒加载说明

执行一次访问即可

http://localhost:8401/testA
http://localhost:8401/testB

效果 - sentinel8080正在监控微服务8401

访问几次testA接口后

成功监控到testA接口

Sentinel流控规则

简介

基本介绍

说明:

资源名:唯一名称,默认为请求路径
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：

QPS(每秒钟的请求数量)︰当调用该API的QPS达到阈值的时候，进行限流
线程数：当调用该API的线程数达到阈值的时候，进行限流

是否集群：不需要集群
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

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，抛异常
Warm up：根据Code Factor（冷加载因子，默认3）的值，从阈值/codeFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值

排队等待：匀速排队，让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置为QPS，否则无效

Sentinel流控-QPS-直接-快速失败

新建流控规则

直接->快速失败(系统默认)

配置及说明

表示1秒钟内查询1次就是OK，若超过次数1，就直接->快速失败，报默认错误

测试

每秒点击一次

每秒点击多次

源码

com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.DefaultController

思考

直接调用默认报错信息，技术方面OK，但是，是否应该有我们自己的后续处理？类似有个fallback的兜底方法?

Sentinel流控-线程数-直接

新建流控规则

线程数：当调用该API的线程数达到阈值的时候，进行限流。

通过线程数阈值类型控制,无法设置流控效果

修改代码

增加休眠和日志打印

测试

使用Jmeter模拟并发调用

新建线程组

新建http取样器

启动

手动浏览器访问

直接失败,ok

Sentinel流控-QPS-关联-快速失败

关联是什么?

当自己关联的资源达到阈值时，就限流自己
当与A关联的资源B达到阀值后，就限流A自己（B惹事，A挂了）

新建流控规则

当关联资源/testB的QPS阀值超过1时，就限流/testA的Rest访问地址，当关联资源到阈值后限制配置好的资源名。

测试

使用Jmeter模拟并发调用

在线程组下新建一个取样器,访问/testB

启动

手动通过浏览器访问testA,ok

结果Blocked by Sentinel(flow limiting)

发现存在一个问题,那就是两个http请求是一起调用的,还是分开比较好

Sentinel流控-QPS-链路-快速失败

新建流控规则

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】

查看testA的资源入口

就是微服务中链路调用的某一环节的流控,从指定微服务testB入口进入,调用其他微服务testA接口的流控

测试

每秒点击数量大于1,就限流

Sentinel流控-QPS-直接-预热

Warm Up

Warm Up（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP）方式，即预热/冷启动方式。当系统长期处于低水位的情况下，当流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过"冷启动"，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。详细文档可以参考流量控制 - Warm Up 文档,具体的例子可以参见WarmUpFlowDemo。

通常冷启动的过程系统允许通过的 QPS 曲线如下图所示：

link

默认coldFactor为3，即请求QPS 从 threshold / 3开始，经预热时长逐渐升至设定的QPS阈值。link

源码

com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.WarmUpController

新建流控规则

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

测试

多次快速点击http://localhost:8401/testB - 刚开始不行，后续慢慢OK

应用场景

如：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。

Sentinel流控-QPS-直接-排队等待

匀速排队，让请求以均匀的速度通过，阀值类型必须设成QPS，否则无效。

匀速排队

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。详细文档可以参考流量控制 - 匀速器模式,具体的例子可以参见 PaceFlowDemo。

该方式的作用如下图所示：

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，而接下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，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求。

注意：匀速排队模式暂时不支持 QPS > 1000 的场景。

link

源码

com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.RateLimiterController

新增流控规则

设置：/testA每秒1次请求，超过的话就排队等待，等待的超时时间为20000毫秒。

测试

使用Jmeter模拟并发请求

启动线程组

每秒处理一个请求

Sentinel降级规则

简介

官方文档

熔断降级概述

除了流量控制以外，对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一。一个服务常常会调用别的模块，可能是另外的一个远程服务、数据库，或者第三方 API 等。例如，支付的时候，可能需要远程调用银联提供的 API；查询某个商品的价格，可能需要进行数据库查询。然而，这个被依赖服务的稳定性是不能保证的。如果依赖的服务出现了不稳定的情况，请求的响应时间变长，那么调用服务的方法的响应时间也会变长，线程会产生堆积，最终可能耗尽业务自身的线程池，服务本身也变得不可用。

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。

link

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

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）。

Sentinei的断路器是没有类似Hystrix半开状态的。(Sentinei 1.8.0 已有半开状态)

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。

半开状态可以参考Hystrix的图

Sentinel降级-RT

是什么？

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4900ms，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。

注意：Sentinel 1.7.0才有平均响应时间（DEGRADE_GRADE_RT），Sentinel 1.8.0的没有这项，取而代之的是慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)。

慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)：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。link

接下来讲解Sentinel 1.7.0的。

修改代码增加接口

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

重启项目测试接口

新增降级规则

测试

因为前面测试接口,已经重启了项目,就不需要重启了

使用Jmeter模拟并发测试(新建线程组)

新建http取样器(testD)

按照上述配置，永远一秒钟打进来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OK。

启动Jmeter

访问

出现降级

停止Jmeter

访问

恢复

Sentinel降级-异常比例

是什么？

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%。

注意，与Sentinel 1.8.0相比，有些不同（Sentinel 1.8.0才有的半开状态），Sentinel 1.8.0的如下：

异常比例 (ERROR_RATIO)：当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且异常的比例大于阈值，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成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。link

接下来讲解Sentinel 1.7.0的。

修改代码增加接口

@GetMapping("/testE")
public String testE() {
    log.info("testE 测试异常比例");
    int i = 10 / 0;
    return "-----testE";
}

重启项目测试接口

接口OK,因为写的就是除以0的错误

新增降级规则

测试

新建线程组

新建http取样器

启动线程组

手动访问

已经降级

停止线程组

手动访问

可以了

按照上述配置，单独访问一次，必然来一次报错一次(int age = 10/0)，调一次错一次。

开启jmeter后，直接高并发发送请求，多次调用达到我们的配置条件了。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。

Sentinel降级-异常数

是什么?

异常数( DEGRADE_GRADF_EXCEPTION_COUNT )：当资源近1分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断。注意由于统计时间窗口是分钟级别的，若timeWindow小于60s，则结束熔断状态后码可能再进入熔断状态。

注意，与Sentinel 1.8.0相比，有些不同（Sentinel 1.8.0才有的半开状态），Sentinel 1.8.0的如下：

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。

接下来讲解Sentinel 1.7.0的。

异常数是按照分钟统计的，时间窗口一定要大于等于60秒。

修改代码增加接口

@GetMapping("/testF")
public String testF() {
    log.info("testE 测试异常数");
    int i = 10 / 0;
    return "-----testF";
}

重启项目测试接口

接口OK

新增降级规则

测试

手动访问网页测试

访问http://localhost:8401/testE，第一次访问绝对报错，因为除数不能为零，我们看到error窗口，但是达到5次报错后，进入熔断后降级。

等待70秒后

可以重新访问

Sentinel热点规则

简介

官网

官方文档

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的 Top K 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。

link

@SentinelResource简单使用

兜底方法，分为系统默认和客户自定义，两种

之前的case，限流出问题后，都是用sentinel系统默认的提示: Blocked by Sentinel (flow limiting)

我们能不能自定？类似hystrix，某个方法出问题了，就找对应的兜底降级方法?

结论 - 从HystrixCommand到@SentinelResource

源码

com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException

修改代码增加接口

@GetMapping("/testHotKey")
@SentinelResource(value = "testHotKey")
public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1",required = false) String p1,
                         @RequestParam(value = "p2",required = false) String p2) {
    return "------testHotKey";
}

重启项目测试接口

接口OK

新增热点规则-普通规则

测试

手动访问测试

点击超过阈值,报错

应为没有兜底的方法导致,那么我们能不能写一个自己的兜底方法,而不是报错呢?

热点规则限流返回方法

修改接口代码增加方法

@GetMapping("/testHotKey")
@SentinelResource(value = "testHotKey",blockHandler/*兜底方法*/ = "deal_testHotKey")
public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1",required = false) String p1,
                         @RequestParam(value = "p2",required = false) String p2) {
    return "------testHotKey";
}

// 兜底方法
public String deal_testHotKey (String p1, String p2, BlockException exception) {
    return "------deal_testHotKey,o(╥﹏╥)o";  //sentinel系统默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting)
}

测试

手动访问测试

修改热点规则-高级参数

上述案例演示了第一个参数p1，当QPS超过1秒1次点击后马上被限流。

参数例外项

普通 - 超过1秒钟一个后，达到阈值1后马上被限流
我们期望p1参数当它是某个特殊值时，它的限流值和平时不一样

特例 - 假如当p1的值等于5时，它的阈值可以达到200

配置

测试

right - http://localhost:8401/testHotKey?p1=5

error - http://localhost:8401/testHotKey?p1=3

当p1等于5的时候，阈值变为200

当p1不等于5的时候，阈值就是平常的1

前提条件 - 热点参数的注意点，参数必须是基本类型或者String

其它

在方法体抛异常

测试

访问

将会抛出Spring Boot 2的默认异常页面，而不是兜底方法。

@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;
RuntimeException int age = 10/0，这个是java运行时报出的运行时异常RunTimeException，@SentinelResource不管

总结 - @SentinelResource主管配置出错，运行出错该走异常走异常

Sentinel系统规则

官方文档

Sentinel 系统自适应限流从整体维度对应用入口流量进行控制，结合应用的 Load、CPU 使用率、总体平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度的监控指标，通过自适应的流控策略，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，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。link

系统规则

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（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 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。

link

这个系统保护规则,其实就是结合了上述的流控,降级规则设定的以系统级别为单位的保护规则,看了上面的流控和降级规则应该都能懂,就不一个一个写了

SentinelResource配置

按资源名称限流 + 后续处理

启动Nacos成功

启动Sentinel成功

8401模块新增Controller

package com.dance.springcloud.controller;

import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.dance.springcloud.entities.CommonResult;
import com.dance.springcloud.entities.Payment;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class RateLimitController {
    
    @GetMapping("/byResource")
    @SentinelResource(value = "byResource",blockHandler = "handleException")
    public CommonResult byResource() {
        return new CommonResult(200,"按资源名称限流测试OK",new Payment(2020L,"serial001"));
    }
    
    public CommonResult handleException(BlockException exception) {
        return new CommonResult(444,exception.getClass().getCanonicalName()+"\t 服务不可用");
    }
}

重启项目测试接口

接口OK

找到了之前使用的JSON-handler Chrome插件,挺好看的有喜欢的可以下载,当然数据量大建议关闭,一旦卡死概不负责[捂脸]

就是这个蓝色的JH

按照资源名配置流控规则

资源名和代码中的@SentinelResource注解中的value值需要一样,推荐直接从链路中点击,会自己带出来

前提是需要先访问一下,不然会在这里看不见

测试

一秒点击一次

一秒点击多次

返回了我们自定义的处理方法

额外问题

当把服务停止以后,配置的规则也会消失

刚才配置的规则没有了

按照Url地址限流 + 后续处理

通过访问的URL来限流，会返回Sentinel自带默认的限流处理信息

RateLimitController新增接口

@GetMapping("/rateLimit/byUrl")
@SentinelResource(value = "byUrl")
public CommonResult byUrl() {
    return new CommonResult(200, "按url限流测试OK", new Payment(2020L, "serial002"));
}

重启项目测试接口

接口OK

按照URL配置流控规则

测试

一秒点击一次

一秒点击多次

兜底方案面临的问题

系统默认的，没有体现我们自己的业务要求。
依照现有条件，我们自定义的处理方法又和业务代码耦合在一块，不直观。

每个业务方法都添加—个兜底的，那代码膨胀加剧。
全局统—的处理方法没有体现。

客户自定义限流处理逻辑

自定义限流处理类

创建CustomerBlockHandler类用于自定义限流处理逻辑

package com.dance.springcloud.myhandler;

import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.dance.springcloud.entities.CommonResult;

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");
    }
}

RateLimitController新增接口

@GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler")
@SentinelResource(value = "customerBlockHandler",
                  blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class,//

重启项目测试接口

接口OK

按照资源名配置流控规则

测试

启动微服务后先调用一次 - http://localhost:8401/rateLimit/customerBlockHandler。

然后，多次快速刷新http://localhost:8401/rateLimit/customerBlockHandler。刷新后，我们自定义兜底方法的字符串信息就返回到前端。

@SentinelResource注解

@SentinelResource 注解

注意：注解方式埋点不支持 private 方法。

@SentinelResource 用于定义资源，并提供可选的异常处理和 fallback 配置项。 @SentinelResource 注解包含以下属性：

value：资源名称，必需项（不能为空）
entryType：entry 类型，可选项（默认为 EntryType.OUT）

blockHandler / blockHandlerClass: blockHandler 对应处理 BlockException 的函数名称，可选项。blockHandler 函数访问范围需要是 public，返回类型需要与原方法相匹配，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。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 blockHandlerClass 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。
fallback /fallbackClass：fallback 函数名称，可选项，用于在抛出异常的时候提供 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。fallback 函数签名和位置要求：

返回值类型必须与原函数返回值类型一致；
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。

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。

defaultFallback（since 1.6.0）：默认的 fallback 函数名称，可选项，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 函数可以针对所有类型的异常（除了exceptionsToIgnore里面排除掉的异常类型）进行处理。若同时配置了 fallback 和 defaultFallback，则只有 fallback 会生效。defaultFallback 函数签名要求：

返回值类型必须与原函数返回值类型一致；
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。

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（since 1.6.0）：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。

link

Sentinel主要有三个核心Api

SphU定义资源
Tracer定义统计

ContextUtil定义了上下文

Sentinel服务熔断

环境搭建

sentinel整合ribbon+openFeign+fallback

Ribbon系列

启动nacos和sentinel
提供者9003/9004

消费者84

提供者9003搭建

新建9003模块

cloudalibaba-provider-payment9003

修改POM.xml



    
        com.dance.springcloud
        com.dance
        1.0-SNAPSHOT
    
    4.0.0

    cloudalibaba-provider-payment9003

    
        8
        8
    

    
        
        
            com.alibaba.cloud
            spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery
        
        
        
            com.dance
            cloud-api-commons
            1.0-SNAPSHOT
        
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-actuator
        
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-devtools
            runtime
            true
        
        
            org.projectlombok
            lombok
            true
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test

新建yml配置

server:
  port: 9003

spring:
  application:
    name: nacos-payment-provider
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #配置Nacos地址

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

新建主启动类

package com.dance.springcloud;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class PaymentMain9003 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentMain9003.class, args);
    }
}

新建Controller

package com.dance.springcloud.controller;

import com.dance.springcloud.entities.CommonResult;
import com.dance.springcloud.entities.Payment;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.HashMap;

@RestController
public class PaymentController {
    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    //模拟数据库
    public static HashMap<Long, Payment> hashMap = new HashMap<>();
    static
    {
        hashMap.put(1L,new Payment(1L,"28a8c1e3bc2742d8848569891fb42181"));
        hashMap.put(2L,new Payment(2L,"bba8c1e3bc2742d8848569891ac32182"));
        hashMap.put(3L,new Payment(3L,"6ua8c1e3bc2742d8848569891xt92183"));
    }

    @GetMapping(value = "/paymentSQL/{id}")
    public CommonResult paymentSQL(@PathVariable("id") Long id)
    {
        Payment payment = hashMap.get(id);
        CommonResult result = new CommonResult(200,"from mysql,serverPort:  "+serverPort,payment);
        return result;
    }

}

测试

启动9003

访问接口测试

http://localhost:9003/paymentSQL/1

接口ok

提供者9004搭建

参考9003搭建9004

测试

启动9004

访问接口测试

http://localhost:9004/paymentSQL/1

接口ok

消费者84搭建

新建84模块

新建cloudalibaba-consumer-nacos-order84

修改POM.xml



    
        com.dance.springcloud
        com.dance
        1.0-SNAPSHOT
    
    4.0.0

    cloudalibaba-consumer-nacos-order84

    
        8
        8
    
    
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-openfeign
        
        
        
            com.alibaba.cloud
            spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery
        
        
        
            com.alibaba.cloud
            spring-cloud-starter-alibaba-sentinel
        
        
        
            com.dance
            cloud-api-commons
            1.0-SNAPSHOT
        
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-actuator
        
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-devtools
            runtime
            true
        
        
            org.projectlombok
            lombok
            true
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test

新建yml配置

server:
  port: 84

spring:
  application:
    name: nacos-order-consumer
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        #配置Sentinel dashboard地址
        dashboard: localhost:8080
        #默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口
        port: 8719

#消费者将要去访问的微服务名称(注册成功进nacos的微服务提供者)
service-url:
  nacos-user-service: http://nacos-payment-provider

# 激活Sentinel对Feign的支持
feign:
  sentinel:
    enabled: false

新建主启动类

package com.dance.springcloud;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
import org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClients;

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class OrderNacosMain84 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderNacosMain84.class, args);
    }
}

新建配置类

package com.dance.springcloud.config;

import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;


@Configuration
public class ApplicationContextConfig {

    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate getRestTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

新建Controller

package com.dance.springcloud.controller;

import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.dance.springcloud.entities.CommonResult;
import com.dance.springcloud.entities.Payment;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

import javax.annotation.Resource;

@RestController
@Slf4j
public class CircleBreakerController {
    public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;
 
    @RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
    @SentinelResource(value = "fallback")//没有配置
    public CommonResult fallback(@PathVariable Long id)
    {
        CommonResult 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;
    }
    
}

测试

启动9003/9004

启动84

访问地址测试

接口ok

Sentinel服务熔断无配置

修改Controller

测试

访问测试地址

没有任何配置 - 给用户error页面，不友好

Sentinel服务熔断只配置Fallback

修改Controller

@SentinelResource(value = "fallback", fallback = "handlerFallback") //fallback只负责业务异常

增加异常处理方法

//本例是fallback
public CommonResult handlerFallback(@PathVariable  Long id,Throwable e) {
    Payment payment = new Payment(id,"null");
    return new CommonResult<>(444,"兜底异常handlerFallback,exception内容  "+e.getMessage(),payment);
}

测试

访问测试地址

返回异常处理方法结果,fallback只负责业务异常

Sentinel服务熔断只配置BlockHander

修改Controller

@SentinelResource(value = "fallback",blockHandler = "blockHandler") //blockHandler只负责sentinel控制台配置违规

注释handlerFallback方法,新增blockHandler方法

//本例是fallback
/*    public CommonResult handlerFallback(@PathVariable  Long id,Throwable e) {
        Payment payment = new Payment(id,"null");
        return new CommonResult<>(444,"兜底异常handlerFallback,exception内容  "+e.getMessage(),payment);
    }*/

//本例是blockHandler
public CommonResult blockHandler(@PathVariable  Long id,BlockException blockException) {
    Payment payment = new Payment(id,"null");
    return new CommonResult<>(445,"blockHandler-sentinel限流,无此流水: blockException  "+blockException.getMessage(),payment);
}

根据资源名配置Sentinel降级规则

测试

重启项目

测试地址 - http://localhost:84/consumer/fallback/4

访问一次

返回异常,说明blockHandler只负责sentinel控制台配置违规

连续点击两次,触发异常降级

返回blockHandler方法返回结果

Sentinel服务熔断配置Fallback和BlockHandler

修改Controller

@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback",blockHandler = "blockHandler")

放开handlerFallback方法

//本例是fallback
public CommonResult handlerFallback(@PathVariable  Long id,Throwable e) {
    Payment payment = new Payment(id,"null");
    return new CommonResult<>(444,"兜底异常handlerFallback,exception内容  "+e.getMessage(),payment);
}

//本例是blockHandler
public CommonResult blockHandler(@PathVariable  Long id,BlockException blockException) {
    Payment payment = new Payment(id,"null");
    return new CommonResult<>(445,"blockHandler-sentinel限流,无此流水: blockException  "+blockException.getMessage(),payment);
}

根据资源名配置Sentinel流控规则

测试

访问正常的请求,超过流控阈值

走blockHandler方法

访问异常请求,不超过阈值

走异常处理方法

访问异常请求,超过阈值

超过阈值,后哪怕是有异常也是走流控的处理方法

blockHandler和fallback 都进行了配置，则被限流降级而抛出BlockException时只会进入blockHandler处理逻辑。

Sentinel服务熔断配置忽略属性ExceptionToIgnore

exceptionsToIgnore，忽略指定异常，即这些异常不用兜底方法处理。

修改Controller

@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback",blockHandler = "blockHandler",
            exceptionsToIgnore = {IllegalArgumentException.class})

测试

访问地址测试

参数异常没有走兜底方法,ok

空指针异常走兜底方法,ok

Sentinel服务熔断OpenFeign

修改84模块

84消费者调用提供者9003
Feign组件一般是消费侧

增加POM.xml

如果没有才添加



    org.springframework.cloud
    spring-cloud-starter-openfeign

修改yml配置

如果没有才添加

# 激活Sentinel对Feign的支持
feign:
  sentinel:
    enabled: true

新增Service接口(FeignClient)

package com.dance.springcloud.service;

import com.dance.springcloud.entities.CommonResult;
import com.dance.springcloud.entities.Payment;
import com.dance.springcloud.service.impl.PaymentFallbackService;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

@FeignClient(value = "nacos-payment-provider",fallback = PaymentFallbackService.class)
public interface PaymentService
{
    @GetMapping(value = "/paymentSQL/{id}")
    public CommonResult paymentSQL(@PathVariable("id") Long id);
}

新增Service接口实现类(Fallback)

package com.dance.springcloud.service.impl;

import com.dance.springcloud.entities.CommonResult;
import com.dance.springcloud.entities.Payment;
import com.dance.springcloud.service.PaymentService;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class PaymentFallbackService implements PaymentService {
    @Override
    public CommonResult paymentSQL(Long id)
    {
        return new CommonResult<>(44444,"服务降级返回,---PaymentFallbackService",new Payment(id,"errorSerial"));
    }
}

修改Controller

//==================OpenFeign
@Resource
private PaymentService paymentService;

@GetMapping(value = "/consumer/paymentSQL/{id}")
public CommonResult paymentSQL(@PathVariable("id") Long id)
{
    return paymentService.paymentSQL(id);
}

修改主启动类

如果没有才添加

@EnableFeignClients//<------------------------

测试

测试 - http://localhost:84/consumer/paymentSQL/1

测试84调用9003，此时故意关闭9003微服务提供者，84消费侧自动降级，不会被耗死。

停止提供者,消费者继续调用

出现降级,ok

这里有个比较坑的地方,就是开始设置的是false,后面改为了true,在yml配置文件中注意一下,必须是true才触发降级

熔断框架比较

-	Sentinel	Hystrix	resilience4j
隔离策略	信号量隔离（并发线程数限流）	线程池隔商/信号量隔离	信号量隔离
熔断降级策略	基于响应时间、异常比率、异常数	基于异常比率	基于异常比率、响应时间
实时统计实现	滑动窗口（LeapArray）	滑动窗口（基于RxJava）	Ring Bit Buffer
动态规则配置	支持多种数据源	支持多种数据源	有限支持
扩展性	多个扩展点	插件的形式	接口的形式
基于注解的支持	支持	支持	支持
限流	基于QPS，支持基于调用关系的限流	有限的支持	Rate Limiter
流量整形	支持预热模式匀速器模式、预热排队模式	不支持	简单的Rate Limiter模式
系统自适应保护	支持	不支持	不支持
控制台	提供开箱即用的控制台，可配置规则、查看秒级监控，机器发观等	简单的监控查看	不提供控制台，可对接其它监控系统

规则持久化

问题

还记得上面的一个问题吧,服务停止,规则消失,所以一旦我们重启应用，sentinel规则将消失，生产环境需要将配置规则进行持久化。

解决方案

将限流配置规则持久化进Nacos保存，只要刷新8401某个rest地址，sentinel控制台的流控规则就能看到，只要Nacos里面的配置不删除，针对8401上sentinel上的流控规则持续有效。

步骤

修改8401模块

修改POM.xml

如果没有才添加



    com.alibaba.csp
    sentinel-datasource-nacos

修改yml配置

server:
  port: 8401

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #Nacos\u670D\u52A1\u6CE8\u518C\u4E2D\u5FC3\u5730\u5740
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 #\u914D\u7F6ESentinel dashboard\u5730\u5740
        port: 8719
      datasource: #<---------------------------关注点，添加Nacos数据源配置
        ds1:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            dataId: cloudalibaba-sentinel-service
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

feign:
  sentinel:
    enabled: true # \u6FC0\u6D3BSentinel\u5BF9Feign\u7684\u652F\u6301

Nacos新增配置

配置内容解析

DataID和服务名一致

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

resource：资源名称；
limitApp：来源应用；

grade：阈值类型，0表示线程数, 1表示QPS；
count：单机阈值；

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。

测试

启动8401后刷新sentinel发现业务规则有了

快速访问测试接口 - http://localhost:8401/rateLimit/byUrl - 页面返回Blocked by Sentinel (flow limiting)

停止8401再看sentinel - 停机后发现流控规则没有了

重新启动8401再看sentinel

乍一看还是没有，稍等一会儿
多次调用 - http://localhost:8401/rateLimit/byUrl

重新配置出现了，持久化验证通过

我感觉最后的规则持久化,只能说是勉强能用,估计是我用的1.7的版本的原因,后面应该有优化吧,不然要是一个空格多了,那找到啥时候去~

作者：彼岸舞

时间：2021\09\06

内容关于：Spring Cloud H版

本文属于作者原创,未经允许,禁止转发

码农公寓

简介

Sentinel下载安装运行

安装步骤

下载

启动

访问

Sentinel初始化监控

新建8401工程

修改POM.xml

新建yml配置

新建主启动类

新建Controller

测试

Sentinel流控规则

简介

Sentinel流控-QPS-直接-快速失败

新建流控规则

测试

源码

思考

Sentinel流控-线程数-直接

新建流控规则

修改代码

测试

Sentinel流控-QPS-关联-快速失败

新建流控规则

测试

Sentinel流控-QPS-链路-快速失败

新建流控规则

测试

Sentinel流控-QPS-直接-预热

源码

新建流控规则

测试

应用场景

Sentinel流控-QPS-直接-排队等待

源码

新增流控规则

测试

Sentinel降级规则

简介

Sentinel降级-RT

修改代码增加接口

重启项目测试接口

新增降级规则

测试

Sentinel降级-异常比例

修改代码增加接口

重启项目测试接口

新增降级规则

测试

Sentinel降级-异常数

修改代码增加接口

重启项目测试接口

新增降级规则

测试

Sentinel热点规则

简介

@SentinelResource简单使用

修改代码增加接口

重启项目测试接口

新增热点规则-普通规则

测试

热点规则限流返回方法

修改接口代码增加方法

测试

修改热点规则-高级参数

测试

在方法体抛异常

测试

Sentinel系统规则

SentinelResource配置

按资源名称限流 + 后续处理

8401模块新增Controller

重启项目测试接口

按照资源名配置流控规则

测试

额外问题

按照Url地址限流 + 后续处理