【Spring Cloud Alibaba】【Hoxton】Sentinel 入門-限流-降級（一）

1 Nacos 入門-配置中心-集羣
2 Sentinel 入門-限流-降級（一）
3 Sentinel 熱點規則-@SentinelResource-熔斷-持久化（二）
4 Seata從入門到實戰

1 Sentinel 簡介

隨着微服務的流行，服務和服務之間的穩定性變得越來越重要。Sentinel 以流量爲切入點，從流量控制、熔斷降級、系統負載保護等多個維度保護服務的穩定性。

Sentinel 具有以下特徵:

• 豐富的應用場景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的雙十一大促流量的核心場景，例如秒殺（即突發流量控制在系統容量可以承受的範圍）、消息削峯填谷、集羣流量控制、實時熔斷下游不可用應用等。
• 完備的實時監控：Sentinel 同時提供實時的監控功能。您可以在控制檯中看到接入應用的單臺機器秒級數據，甚至 500 臺以下規模的集羣的彙總運行情況。
• 廣泛的開源生態：Sentinel 提供開箱即用的與其它開源框架/庫的整合模塊，例如與 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相應的依賴並進行簡單的配置即可快速地接入 Sentinel。
• 完善的 SPI 擴展點：Sentinel 提供簡單易用、完善的 SPI 擴展接口。您可以通過實現擴展接口來快速地定製邏輯。例如定製規則管理、適配動態數據源等。

1.1 下載

https://github.com/alibaba/Sentinel/releases/tag/1.7.1

1.2 安裝

#上傳到linux服務器
nohup java -jar sentinel-dashboard-1.7.1.jar >sentinel.log 2>&1 &
#訪問端口8080
http://192.168.0.39:8080
#賬號密碼
sentinel sentinel

2 代碼

2.1 環境準備

192.168.0.39 sentinel nacos

2.2 創建工程

2.3 pom

<dependencies>
    <!--sentinel nacos-->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    </dependency>
    <!--sentinel-->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    </dependency>
    <!--spring cloud alibaba-->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    </dependency>
    <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.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    </dependency>
    <!--devtools熱部署-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        <optional>true</optional>
        <scope>true</scope>
    </dependency>
</dependencies>

2.4 application.yml

server:
  port: 9004
spring:
  application:
    name: sentinel
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 192.168.0.39:8848
    sentinel:
      transport:
        #配置sentinel地址,端口
        dashboard: 192.168.0.39:8080
        port: 8719
        #客戶端IP
        client-ip: 192.168.0.100

#暴露自己的端點
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'        

2.5 controller

@RestController
@RequestMapping("/flow")
public class FlowLimitController {
    @GetMapping("/a")
    public String a(){
        return "Hello a";
    }
    @GetMapping("/b")
    public String b(){
        return "Hello b";
    }
}

2.6 主啓動類

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

2.7 查看結果

(1) 什麼都沒有,sentinel採用懶加載需要訪問接口

(2) 訪問接口

http://localhost:9004/flow/a
http://localhost:9004/flow/b

3 流量控制

流量控制（flow control），其原理是監控應用流量的 QPS 或併發線程數等指標，當達到指定的閾值時對流量進行控制，以避免被瞬時的流量高峯沖垮，從而保障應用的高可用性。
FlowSlot 會根據預設的規則，結合前面 NodeSelectorSlot、ClusterNodeBuilderSlot、StatisticSlot 統計出來的實時信息進行流量控制。
限流的直接表現是在執行 Entry nodeA = SphU.entry(resourceName) 的時候拋出 FlowException 異常。FlowException 是 BlockException 的子類，您可以捕捉 BlockException 來自定義被限流之後的處理邏輯。
同一個資源可以創建多條限流規則。FlowSlot 會對該資源的所有限流規則依次遍歷，直到有規則觸發限流或者所有規則遍歷完畢。
一條限流規則主要由下面幾個因素組成，我們可以組合這些元素來實現不同的限流效果：

resource：資源名，即限流規則的作用對象
count: 限流閾值
grade: 限流閾值類型（QPS 或併發線程數）
limitApp: 流控針對的調用來源，若爲 default 則不區分調用來源
strategy: 調用關係限流策略
controlBehavior: 流量控制效果（直接拒絕、Warm Up、勻速排隊）

3.1 流控模式

(1) 默認模式



快速訪問接口時：

(2) 關聯模式
當關聯的資源達到閾值時，就限流自己

例：當接口b達到qps時會使a無法訪問

postman測試：

在postman測試期間訪問a接口：

當postman測試完：

(3) Warm Up
Sentinel的Warm Up（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP）方式，即預熱/冷啓動方式。當系統長期處於低水位的情況下，當流量突然增加時，直接把系統拉昇到高水位可能瞬間把系統壓垮。通過"冷啓動"，讓通過的流量緩慢增加，在一定時間內逐漸增加到閾值上限，給冷系統一個預熱的時間，避免冷系統被壓垮。warm up冷啓動主要用於啓動需要額外開銷的場景，例如建立數據庫連接等。
默認 coldFactor爲3，即請求QPS從 threshold/3開始,經預熱時長逐漸升至設定的QPS閾值。

配置：a接口5秒後qps會達到10，開始qps爲3 (10/3)

開始快速訪問：

後續快速訪問：

(4) 排隊等待
勻速排隊,讓請求以均勻的速度通過,閥值類型必須設成QPS,否則無效。
設置含義: a接口每秒1次請求,超過的話就排隊等待,等待的超時時間爲5毫秒。

4 降級

4.1 降級規則介紹

(1) RT(平均響應時間,秒級)
平均響應時間，超出閾值且在時間窗口內通過的請求>=5,兩個條件同時滿足後觸發降級，窗口期過後關閉斷路器，RT最大4900(更大的需要通過- Dcspsentinel statistic maxrt=XX才能生效)。

(2) 異常比列(秒級)
QPS>=5且異常比例(秒級統計)超過閾值時,觸發降級;時間窗口結束後,關閉降級

(3)異常數(分鐘級)
異常數(分鐘統計)超過閾值時,觸發降級;時間窗口結束後,關閉降級

4.2 RT

(1) 在controller新建接口

@GetMapping("/c")
public String c(){
    try {
        Thread.sleep(1000);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return "Hello c";
}

(2) sentinel配置

平均響應時間爲200ms，如果200ms沒有響應並且qps>=5，在未來的1s內，保護該系統。

快速訪問接口c會出現下圖。
解釋：如果超過200ms還未處理完，在未來的1s內請求數大於5個，斷路器打開，服務不可用

1秒後訪問：

4.3 異常比例

(1) 修改controller

@GetMapping("/c")
public String c(){
    int a=5/0;
    return "Hello c";
}

(2) 修改sentinel，要求異常比例只能佔20%並且qps>=5保護該系統。

(3) 測試

4.4 異常數

(1) sentinel修改配置，一分鐘出現5次異常，70s後才能恢復。

(2) 5次後訪問

GITHUB

#分支：Sentinel-release-v1.0  
https://github.com/zhurongsheng666/spring-cloud-alibaba