Sentinel基礎應用

Sentinel 是什麼？

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、Apache Dubbo、gRPC、Quarkus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。同時 Sentinel 提供 Java/Go/C++ 等多語言的原生實現。
• 完善的 SPI 擴展機制：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。

Setinel的主要特性：

Setinel分爲兩個部分：

• 核心庫（Java客戶端）不依賴任何框架/庫，能夠運行於所有Java運行時環境，同時對Dubbo/Spring Cloud等框架也有較好的支持。
• 控制檯（Dashboard）基於Spring Boot開發，打包後可以直接運行，不需要額外的Tomcat等應用容器。

快速開始

1. Sentinel Dashboard部署，下載地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases ，使用命令啓動

java -jar sentinel-dashboard-1.8.3.jar

2. 登錄控制檯，地址： http://localhost:8080 初始賬密：sentinel/sentinel
   

3. 引入依賴

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

4. 在服務的application.properties中加入以下配置

spring:
  application:
    name: resume-nacos-consumer
  cloud:
   sentinel:
          transport:
            dashboard: 127.0.0.1:8080
            port: 8719  #sentinel會在該端口啓動http server，那麼這樣的話，控制檯定義的一些限流等規則才能發送傳遞過來

然後調用接口，再查看Sentinel控制檯（注意有一會兒的延遲）。

Sentinel關鍵概念

概念名稱	概念描述
資源	它可以是Java應⽤程序中的任何內容。例如，由應⽤程序提供的服務或由應⽤程序調⽤的其它應⽤提供的服務，甚⾄可以是⼀段代碼。我們請求的API接⼝就是資源
規則	圍繞資源的實時狀態設定的規則，可以包括流量控制規則、熔斷降級規則以及系統保護規則。所有規則可以動態實時調整

流控實戰

• 資源名：默認請求的路徑
• 針對來源：可以填寫微服務名稱，Sentinel支持針對調用者進行限流。默認是default（不區分來源）
• 閾值類型：QPS和線程數
• 流控模式：
  • 直接：資源調⽤達到限流條件時，直接限流
  • 關聯：填寫一個關聯資源，關聯的資源達到閾值了，也限流自己這個資源(資源名處配置的資源)
  • 鏈路：如果有多個鏈路都可以調用到本資源，可以指定只記錄某個鏈路上的流量
• 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）經過預熱時長後才能達到設置的QPS閾值。因爲有時系統沒預熱的時候它的QPS達不到那麼高，所以最開始不能放那麼高的閾值的流量進來。
  • 排隊等待：多餘請求勻速排隊，讓請求勻速通過，閾值類型必須設置爲QPS，否則無效。

降級實戰

Sentinel降級會在調⽤鏈路中某個資源出現不穩定狀態時（例如調⽤超時或異常⽐例升⾼），對這個資源的調⽤進⾏限制，讓請求快速失敗，避免影響到其它的資源⽽導致級聯錯誤。當資源被降級後，在接下來的降級時間窗⼝之內，對該資源的調⽤都⾃動熔斷

慢調用比例：

• 最大RT：代表設定一個時間，超過這個時間就認定爲慢響應
• 比例閾值：超過多少比例進入熔斷
• 熔斷時長
• 最小請求數：超過最小請求數才能生效

這個版本下好像有bug，比例閾值填不了

異常比例：

異常比例超過0.5就會熔斷

異常數：

異常數超過2就會被熔斷，上面熔斷後，會直接拋出異常。像下面這樣：

實際應用中，我們需要對異常進行自定義。

3.1 自定義降級異常

使用blockHandler：

@RequestMapping("/testException")
    @SentinelResource(value = "/testExceptionTest",blockHandlerClass = SentinelFallback.class,blockHandler = "handleException")
    public String testException(){
        int i=1/0;
        return "ok";
    }

public class SentinelFallback {

    /**
     * 形參最後加入BlockException參數，用於接收異常,方法必須爲public static
     * @param blockException
     * @return
     */
    public static String handleException(BlockException blockException){
        return "exception";
    }
}

使用fallback：

@RequestMapping("/testError")
    @SentinelResource(value = "/testErrorTest",fallbackClass = SentinelFallback.class,fallback = "handleError")
    public String testError(){
        int i=1/0;
        return "ok";
    }

public class SentinelFallback {

    //方法列表需要和原函數一致，或者多一個Throwable類型的參數
    public static String handleError(){
        return "error";
    }
}

fallback和blockHandler的區別：fallback可以處理所有類型的異常，而blockHandler只處理BlockException類型的異常。

3.2 基於Nacos實現Sentinel規則持久化

1. 引入依賴

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

2. sentinel中配置Nacos數據源

spring:
  application:
    name: resume-nacos-consumer
  cloud:
      sentinel:
        transport:
          dashboard: 127.0.0.1:8080
          port: 8719  #sentinel會在該端口啓動http server，那麼這樣的話，控制檯定義的一些限流等規則才能發送傳遞過來
        datasource:
          flow:  # 名稱是自定義的
            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
          degrade:  # 名稱是自定義的
            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

3. 在Nacos裏面進行配置
   

配置完後我們發現Sentinel裏面就有了

4. 配置說明

所有屬性來⾃源碼FlowRule類

• 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

降級配置規則：

配置文件： resume-nacos-consumer-degrade-rules

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

所有屬性來⾃源碼DegradeRule類

• 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

注意

1. ⼀個資源可以同時有多個限流規則和降級規則，所以配置的數據是⼀個json數組
2. Sentinel控制檯中修改規則，僅是內存中⽣效，不會修改Nacos中的配置值，重啓後恢復原來的值；而在Nacos控制檯中修改規則，不僅內存中⽣效，Nacos中持久化規則也⽣效，重啓後規則依然保持。