11_Sentinel学习

2023-11-21 13:47:46

1Sentinel 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 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统自适应保护等多个维度来帮助您保障微服务的稳定性。

2_Sentinel下载安装运行

2.1 下载

https://github.com/alibaba/Sentinel/releases 下载到本地sentinel-dashboard-1.7.0.jar

2.2 运行命令

Java 8 环境
8080端口不能被占用

java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar

localhost:8080
登录账号密码均为sentinel

2.3 Sentinel初始化监控

2.3.1 新建工程 - cloudalibaba-sentinel-service8401

2.3.2 POM

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>cloud2020</artifactId>
        <groupId>com.hlg.springcloud</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>cloudalibaba-sentinel-service8401</artifactId>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.hlg.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
            <version>1.0-SNAPSHOT</version>
        </dependency>
        <!--SpringCloud ailibaba nacos -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>
        <!--SpringCloud ailibaba sentinel-datasource-nacos 后续做持久化用到-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
            <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
        </dependency>
        <!--SpringCloud ailibaba sentinel -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
        </dependency>
        <!--openfeign-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
        </dependency>
        <!-- SpringBoot整合Web组件+actuator -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--日常通用jar包配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>4.6.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

    </dependencies>

</project>

2.3.3 YML

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

2.3.4 主启动

package com.hlg.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);
    }
}

2.3.5 业务类FlowLimitController

package com.hlg.springcloud.controller;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@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";
    }
}

2.3.6 启动

启动Sentinel8080 - java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar
启动微服务8401
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

3 Sentinel流控规则简介

流量控制在网络传输中是一个常用的概念，它用于调整网络包的发送数据。然而，从系统稳定性角度考虑，在处理请求的速度上，也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。
流量控制有以下几个角度:

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；
运行指标，例如 QPS、线程池、系统负载等；
控制的效果，例如直接限流、冷启动、排队等。
Sentinel 的设计理念是让您*选择控制的角度，并进行灵活组合，从而达到想要的效果。

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：

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。

3.1 Sentinel流控-QPS直接失败

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：快速多次点击访问http://localhost:8401/testA
结果：返回页面 Blocked by Sentinel (flow limiting)

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

3.2 Sentinel流控-线程数直接失败

线程数：当调用该API的线程数达到阈值的时候，进行限流。【已经把流量放进来了】

3.3 Sentinel流控-关联

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）。

Postman模拟并发密集访问testB

20s之内：

20s之后：

Run - 大批量线程高并发访问B
Postman运行后，点击访问http://localhost:8401/testA，发现testA挂了

4 Sentinel流控-预热

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。

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。

案例，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。

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。

5 Sentinel流控-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。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。
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。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。

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