Sentinel 分布式系统的流量防卫兵


  • 下载安装
    https://github.com/alibaba/Sentinel/releases/tag/1.8.6
    启动后默认端口为8080
  • 构建微服务：
    POM：
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    <dependencies>
            <!--       Springcloud ailibaba nacos -->
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
            </dependency>
            <!--Springcloud ailibaba sentinel-datasource-nacos后续做特久化用到 -->
            <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>
            <dependency>
                <groupId>org.jetbrains.kotlin</groupId>
                <artifactId>kotlin-reflect</artifactId>
                <version>1.9.0</version>
            </dependency>
        </dependencies>

YML:

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server:
  port: 8401

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080
        # 默认为8719端口，假如8719被占用，会依次+1，直到找到未使用端口
        port: 8719

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"

Sentinel采用的懒加载模式：也就是只有当微服务被访问时才会加载出来

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：

  • 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：只记录指定涟路上的流量（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codeFactor(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

降级规则

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)。

  • 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）
    每秒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(DEGRADE_GRADE_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,则结束熔断状态后好可能再进入熔断状态。

热点规则


限制你的参数访问量
资源名是否加斜线，将会对应到他是从GetMapping（rest地址）获取的还是从SentinelResource获取的（也就是作为唯一标识）

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@GetMapping("/testHotKey")
    @SentinelResource("testHotKey", blockHandler = "dealTestHotKey")
     open fun testHotKey(
        @RequestParam(value = "p1", required = false) p1: String?,
        @RequestParam(value = "p2", required = false) p2: String?
    ): String {
        return "test 测试热点数据"
    }

     open fun dealTestHotKey(p1: String?, p2: String? ,e:BlockException): String {

        return "deal_hotkey"
    }

兜底方法（也就是限流，熔断后的反馈方法{fallback}）

从HystrixCommand到@SentinelResource
使用blockHandler必须保证后面还需要一个BlockException的参数

@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

系统规则

系统自适应限流：也就是将整个应用完全包裹起来，在应用外设置限流

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inux/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lod1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max Qpsmint估算得出。设定参考值一般是CPU cores2.5。
  • 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。

详细SentinelResource讲解

解耦

统一的处理兜底方法：
使用blockHandlerClass来统一处理。

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@SentinelResource(blockHandlerclass=CustomerBlockHandler.class,blockHandler="handlerException2"))
···

public class CustomerBlockHandler
{
	public static CommonResult handlerException1(BlockException exception){
	return new CommonResult(4444,"按客戶自定义，global hand1 erException---1");
	}
	public static CommonResult handlerException2(BlockException exception){
	return new CommonResult(4444,"按客戶自定义，global handlerException---2");
	}
}

服务熔断

sentinel整合ribbon+openfeign+fallback

  • fallback：解决运行时异常

    需要使用@PathVariable来获取参数
  • blockHandler：解决配置违规

可以同时配置fallback和blockHandler。但是blockHandler的优先级更高。

异常忽略

即不再帮助解决异常和错误问题。而是使用系统默认的解决方案

Feign

POM：

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<!--openfeign-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
        </dependency>

YML:

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feigh:
	sentinel:
			enabled: true

主启动添加@EnableFeignClients

业务类：接口+注解
实现他的fallback类

规则持久化

每次重启微服务都会导致所有规则消失，因此需要配置持久化
所以把他保持到nacos中
POM：：

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<!--Springcloud ailibaba sentinel-datasource-nacos后续做特久化用到 -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
            <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
        </dependency>

YML:

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spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080
        # 默认为8719端口，假如8719被占用，会依次+1，直到找到未使用端口
        port: 8719
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            data-id: cloudalibaba-sentinel-service
            group-id: DEAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow

然后在nacos中添加一个与上面data-id相同的配置，也就是application.name