SpringCloud Sentinel

服务保护的基本概念

服务限流/熔断

服务限流目的是为了更好的保护我们的服务，在高并发的情况下，如果客户端请求的数量达到一定极限（后台可以配置阈值），请求的数量超出了设置的阈值，开启自我的保护，直接调用我们的服务降级的方法，不会执行业务逻辑操作，直接走本地falback的方法，返回一个友好的提示。

服务降级

在高并发的情况下，防止用户一直等待，采用限流/熔断方法，使用服务降级的方式返回一个友好的提示给客户端，不会执行业务逻辑请求，直接走本地的falback的方法。

提示语：当前排队人数过多，稍后重试~

服务的雪崩效应

默认的情况下，Tomcat或者是Jetty服务器只有一个线程池去处理客户端的请求，这样的话就是在高并发的情况下，如果客户端所有的请求都堆积到同一个服务接口上，那么就会产生tomcat服务器所有的线程都在处理该接口，可能会导致其他的接口无法访问。

假设我们的tomcat线程最大的线程数量是为20，这时候客户端如果同时发送100个请求会导致有80个请求暂时无法访问，就会转圈。

服务的隔离的机制

服务的隔离机制分为信号量和线程池隔离模式

服务的线程池隔离机制：每个服务接口都有自己独立的线程池，互不影响，缺点就是占用cpu资源非常大。

服务的信号量隔离机制：最多只有一定的阈值线程数处理我们的请求，超过该阈值会拒绝请求。

Sentinel 与hytrix区别

前哨以流量为切入点，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。

前哨具有以下特征：

1.丰富的应用场景：前哨兵承接了阿里巴巴近10年的双十一大促流的核心场景，例如秒杀（即突然流量控制在系统容量可以承受的范围），消息削峰填谷，传递流量控制，实时熔断下游不可用应用等。
2.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收应用的单台机器秒级数据，甚至500台以下规模的整合的汇总运行情况。
广泛的开源生态：Sentinel提供开箱即用的与其他开源框架/库的集成模块，例如与Spring Cloud，Dubbo，gRPC的整合。您只需要另外的依赖并进行简单的配置即可快速地接入Sentinel。
3.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，适应动态数据源等。

Sentinel中文文档介绍：

https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/介绍

SpringBoot项目整合Sentinel

Maven依赖的配置

 <!--服务容错的综合性解决方案-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
            <version>2.2.0.RELEASE</version>
        </dependency>

注解形式配置管理Api限流

@SentinelResource value参数：流量规则资源名称、

blockHandler 限流/熔断出现异常执行的方法

Fallback 服务的降级执行的方法

package application.controller;

import application.service.SentinelService;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.Resource;

/**
 * @author wtl
 * @program: SpringCloudAlibaba
 * @description: Sentinel它以流量 为切入点, 从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性
 * @date 2020-03-09 13:16:10
 */
@RestController
public class SentinelController {

    @Resource
    private SentinelService sentinelService;

    @SentinelResource(value = "method1",blockHandler = "exceptionInfo")
    @GetMapping("/method1")
    public String method1(){
        try {
            Thread.sleep(500);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "method1";
    }

    @SentinelResource(value = "method2",fallback = "errorFallback")
    @GetMapping("/method2")
    public String method2(int age){
        int j =  1/ age;
        return "method2" + ">>>" + j;
    }

    public String exceptionInfo(BlockException blockException){
        blockException.printStackTrace();
        return "该服务被降级了！！！！！！";
    }

    public String errorFallback(int age){
        return "服务熔断了！！！";
    }
}

安装Sentinel控制台

Sentinel 提供一个轻量级的控制台, 它提供机器发现、单机资源实时监控以及规则管理等功能。

1 下载jar包,解压到文件夹

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

2 启动控制台

# 直接使用jar命令启动项目(控制台本身是一个SpringBoot项目) 
java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar

3 修改 member ,在里面加入有关控制台的配置

spring:
  application:
    ###application的名称
    name: springcloud-alibaba-impl-member
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        ###注册中心
        server-addr: 127.0.0.1:8848
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        ###分组
        group: DEFAULT_GROUP
        ###类型
        file-extension: yaml

    sentinel:
      transport:
        port: 8270 #跟控制台交流的端口,随意指定一个未使用的端口即可
        dashboard: 127.0.0.1:8080 # 指定控制台服务的地址
      eager: true
      datasource:
        ds:
          nacos:
            ### nacos连接地址
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            ## nacos连接的分组
            group-id: DEFAULT_GROUP
            ###路由存储规则
            rule-type: flow
            ### 读取配置文件的 data-id
            data-id: springcloud-alibaba
            ###  读取培训文件类型为json
            data-type: json
  profiles:
    active: dev

第4步: 通过浏览器访问localhost:8080 进入控制台 ( 默认用户名密码是 sentinel/sentinel )

Sentinel如何保证规则的持久化

默认的情况下Sentinel的规则是存放在内存中，如果Sentinel客户端重启后，Sentinel数据规则可能会丢失。

解决方案：

Sentinel持久化机制支持四种持久化的机制。

1.本地文件

2.携程阿波罗

3.Nacos

4.Zookeeper

SpringBoot客户端整合

sentinel实现熔断降级

https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%86%94%E6%96%AD%E9%99%8D%E7%BA%A7

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。由于调用关系的复杂性，如果调用链路中的某个资源不稳定，最终会导致请求发生堆积。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）。

降级的策略

1.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 4900 ms，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。
2.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%。
3.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，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。

4、SpringCloudAlibaba Sentinel