SpringCloud實戰之路 | 應用篇（十）Spring Cloud Alibaba服務哨兵Sentinel

Sentinel介紹

Sentinel是⼀個⾯向雲原⽣微服務的流量控制、熔斷降級組件，可以用來替代Hystrix解決服務雪崩、服務降級、服務熔斷、服務限流等問題。
對比Hystrix來說，Sentinel提供了獨⽴可部署Dashboard控制檯組件，通過在控制檯進行配置即可完成對服務的限流、熔斷、降級等控制，減少了代碼部分的開發

下載地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

Sentinel部署

默認端口：8080，有衝突記得修改，這裏改爲了8090
啓動命令：

java -jar sentinel-dashboard-1.7.1.jar --server.port=8090 &

默認⽤戶名/密碼：sentinel/sentinel
訪問：http://localhost:8090/#/dashboard/home

服務整合Sentinel

引入maven依賴

<!--sentinel 核⼼環境 依賴-->
<dependency>
 <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
 <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

修改yml配置文件

server:
  port: 8080
spring:
  application:
    name: cloud-service-user
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        file-extension: yaml
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8090# sentinel dashboard/console 地址
        port: 8719    
  jpa:
    database: MySQL
    show-sql: true
    hibernate:
      naming:
        physical-strategy: org.hibernate.boot.model.naming.PhysicalNamingStrategyStandardImpl  #避免將駝峯命名轉換爲下劃線命名
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"
  # 暴露健康接口的細節
  endpoint:
    health:
      show-details: always

Sentinel是懶加載的，在完成上述配置後，不會立刻發生變化，在發送一次請求之後，纔會觸發。

定義規則介紹

流控規則

閾值類型/單機閾值

QPS（每秒鐘請求數量）： 當調⽤該資源的QPS達到閾值時進⾏限流
線程數： 當調⽤該資源的線程數達到閾值的時候進⾏限流（線程處理請求的時候，如果說業務邏輯執⾏
時間很⻓，流量洪峯來臨時，會耗費很多線程資源，這些線程資源會堆積，最終可能造成服務不可⽤，
進⼀步上游服務不可⽤，最終可能服務雪崩）

是否集羣： 是否集羣限流

流控模式

直接： 資源調⽤達到限流條件時，直接限流
關聯： 關聯的資源調⽤達到閾值時候限流⾃⼰
鏈路： 只記錄指定鏈路上的流量

流控效果

快速失敗： 直接失敗，拋出異常
Warm Up： 根據冷加載因⼦（默認3）的值，從閾值/冷加載因⼦，經過預熱時⻓，才達到設置的QPS閾值
排隊等待： 勻速排隊，讓請求勻速通過，閾值類型必須設置爲QPS，否則⽆效

降級規則

Sentinel會在某個資源不穩定時進行降級，在接下來的時間窗口內都進行熔斷（不會像Hystrix那樣放過⼀個請求嘗試⾃我修復，熔斷觸發後，時間窗⼝內拒絕所有請求，時間窗⼝結束後纔會恢復）。

RT（平均響應時間）： 當 1s 內持續進⼊ >=5 個請求，平均響應時間超過閾值（以 ms 爲單位），那麼在接下的時間窗口（以 s 爲單位）之內，對這個⽅法的調⽤都會⾃動地熔斷（拋出 DegradeException）。注意Sentinel 默認統計的 RT 上限是 4900 ms，超出此閾值的都會算作 4900 ms，若需要變更此上限可以通過啓動配置項 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 來配置。
異常比例： 當資源的每秒請求量 >= 5，並且每秒異常總數佔通過量的⽐值超過閾值之後，資源進⼊降級狀態，即在接下的時間窗⼝（以 s 爲單位）之內，對這個⽅法的調⽤都會⾃動地返回。異常⽐率的閾
值範圍是 [0.0, 1.0] ，代表 0% - 100%
異常數： 當資源近 1 分鐘的異常數⽬超過閾值之後會進⾏熔斷。注意由於統計時間窗⼝是分鐘級別的，若timeWindow ⼩於 60s，則結束熔斷狀態後仍可能再進⼊熔斷狀態。時間窗⼝ >= 60s

熱點規則

可以通過參數在限制接口訪問，針對熱點數據做限流，
場景：比如一些比較火的商品，頻繁訪問的商品可以利用這個限流

授權規則

設置允許調用的黑白名單

系統規則

比如針對cpu佔用多少時進行控制，這裏是全局控制，使用的場景也比較少

Sentinel自定義兜底方法

@SentinelResource註解類似於Hystrix中的@HystrixCommand註解

	/**
     * @SentinelResource value：定義資源名
     * blockHandlerClass：指定Sentinel規則異常兜底邏輯所在class類
     * blockHandler：指定Sentinel規則異常兜底邏輯具體哪個⽅法
     * fallbackClass：指定Java運⾏時異常兜底邏輯所在class類
     * fallback：指定Java運⾏時異常兜底邏輯具體哪個⽅法
     */
    @GetMapping("/checkState/{userId}")
    @SentinelResource(value = "findUserState", 
    		blockHandlerClass = SentinelFallbackClass.class,
            blockHandler = "handleException", 
            fallback ="handleError", 
            fallbackClass = SentinelFallbackClass.class)
    public Integer findUserState(@PathVariable Long userId) {
        // 模擬降級：
        /*
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        */
        // 模擬降級：異常⽐例
        int i = 1 / 0;
        Integer defaultUserState = resumeServiceFeignClient.findDefaultUserState(userId);
        return defaultUserState;
    }

⾃定義兜底邏輯類

public class SentinelHandlersClass {
    // 整體要求和當時Hystrix⼀樣，這⾥還需要在形參最後添加BlockException參數，⽤於接收異常
    // 注意：⽅法是靜態的
    public static Integer handleException(Long userId, BlockException
            blockException) {
        return -100;
    }
    public static Integer handleError(Long userId) {
        return -500;
    }
}

Sentinel規則持久化

我們在Sentinel Dashboard中定義的規則全部存儲在內存中，這會導致一個問題，當我們將Sentinel重啓後，之前定義的規則就會消失，這在生產環境下對我們來說是很不方便的，我們可以藉助nacos的配置中心，nacos可以將配置信息持久化到數據庫，從而達到我們將Sentinel規則持久化的目的。

在微服務項目中引入依賴：

<!-- Sentinel⽀持採⽤ Nacos 作爲規則配置數據源，引⼊該適配依賴 -->
<dependency>
 <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
 <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

修改配置文件

server:
  port: 8080
spring:
  application:
    name: cloud-service-user
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        file-extension: yaml
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8090# sentinel dashboard/console 地址
        port: 8719   
###############################################新增部分start###################################
      # Sentinel Nacos數據源配置，Nacos中的規則會自動同步到sentinel流控規則中
      datasource:
        # 自定義的流控規則數據源名稱
        flow:
          nacos:
            server-addr: ${spring.cloud.nacos.discovery.server-addr}
            data-id: ${spring.application.name}-flow-rules
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow  # 類型來自RuleType類
        # 自定義的降級規則數據源名稱
        degrade:
          nacos:
            server-addr: ${spring.cloud.nacos.discovery.server-addr}
            data-id: ${spring.application.name}-degrade-rules
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: degrade  # 類型來自RuleType類   
########################################新增部分end###########################################    
  jpa:
    database: MySQL
    show-sql: true
    hibernate:
      naming:
        physical-strategy: org.hibernate.boot.model.naming.PhysicalNamingStrategyStandardImpl  #避免將駝峯命名轉換爲下劃線命名
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"
  # 暴露健康接口的細節
  endpoint:
    health:
      show-details: always

nacos中添加對應規則配置信息
流控規則配置集 cloud-user-service-flow-rules

[
 {
 "resource":"findUserState",
 "limitApp":"default",
 "grade":1,
 "count":1,
 "strategy":0,
 "controlBehavior":0,
 "clusterMode":false
 }
]

resource： 資源名稱
limitApp： 來源應⽤
grade： 閾值類型 0 線程數 1 QPS
count： 單機閾值
strategy： 流控模式，0 直接 1 關聯 2 鏈路
controlBehavior： 流控效果，0 快速失敗 1 Warm Up 2 排隊等待
clusterMode： true/false 是否集羣

降級規則配置集 cloud-user-service-degrade-rules

[
 {
 "resource":"findUserState",
 "grade":2,
 "count":1,
 "timeWindow":5
 }
]

resource： 資源名稱
grade： 降級策略 0 RT 1 異常⽐例 2 異常數
count： 閾值
timeWindow： 時間窗

*以上規則的可以在源碼Rule接口的實現類中查看

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