Sentinel 介紹與下載使用 Sentinel 介紹與下載使用 sentinel中如何使用@SentinelResource和openFeign來進行服務熔斷和降級的操作

sentinel 前方參考

計算QPS-Sentinel限流算法 https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16819497.html

Sentinel 介紹與下載使用 https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16823313.html

sentinel的四種流控規則介紹 https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16819593.html

sentinel 的限流規則及流量控制 https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16819680.html

sentinel中如何使用@SentinelResource和openFeign來進行服務熔斷和降級的操作 https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16823146.html

 

Sentinel 介紹

分佈式系統的流量防衛兵： 隨着微服務的普及，服務調用的穩定性也變的越來越重要，Sentinel以“流量”爲切入點，在流量控制、斷路、負載保護等多個方面進行續航，保證服務的可靠性。

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。

Sentinel 的主要特性：

Sentinel的妙用

當我們的分佈式系統，面臨複雜的體系結構中應用程序可能有數十個依賴關係，每個依賴關係在某些時候將不可避免的失敗，比如我們調用 D\F\K 這幾個服務，如果這些服務中某一個出現問題了，那麼有可能會出現整體系統效率的下降，嚴重的甚至出現服務雪崩。

多個微服務之間互相調用的時候，如果D調用K和F，而K和F又調用其他的微服務，那麼就會形成扇出
，如果扇出某個鏈路上的微服務調用超時或者響應很慢，那麼微服務D就會佔用越來越多的系統資源，從而導致系統崩潰，也就是服務雪崩。

對於高流量的應用來說，單一的後端依賴可能會導致服務器上的資源在極短的時間內被耗光，同時還有可能導致這些應用程序服務之間的響應時間增加，隊列、線程和其他系統資源變的緊缺，導致整個系統之間發生更多的次生故障，如果我們單個應用服務故障處理和延遲進行隔離管控，當單個依賴關係失敗時，不能對這個系統和資源產生影響，當某個模塊實例失敗以後，如果這個時候服務還能接收請求和流量訪問，同時這個服務還去調用其他模塊時，這樣的級聯故障，就會導致雪崩的發生

對比與其他的斷流產品(Hystrix)而言，他不需要我們自己手動搭建監控平臺，而且它有一套屬於自己的Web界面，可對多種指標進行流控、熔斷，且提供了實時監控和控制面板，功能更爲強大

Sentinel 使用

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

Sentinel分爲兩個部分：

核心庫：不依賴任何框架/庫，只需要Java運行時環境，同時對Dubbo\SpringCloud等框架也有很好的支持
控制檯：基於SpringBoot開發，打包後可以直接運行，不需要額外的應用容器

注意：jdk1.8環境/8080端口不能被佔用

啓動命令：java -jar sentinel-dashboard-1.8.4.jar

訪問地址：http://localhost:8080/

賬號密碼：sentinel/sentinel

到這裏呢，我們的Sentinel就安裝成功了，可能有點同學在界面上沒有看到任何東西，並沒有發現監控的服務，這是因爲我們還沒有啓動項目，而Sentinel本身採用的是懶加載模式，所以我們需要先去訪問服務對應的接口，Sentinel纔會進行工作，接下來我們就來搭建我們的測試項目

搭建項目

Sentinel官方參考文檔：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/quick-start.html

注意： 這裏我們使用到了Nacos，不會Nacos的小夥伴，可以看我之前的文章，裏面有詳細的介紹,其實只需要你啓動一個端口爲8848的Nacos就行

導入依賴：

<!-- Nacos客戶端依賴 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!-- sentinel依賴 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

配置屬性：

server:
  port: 8006

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        #配置Sentinel地址，就是我們的WEB界面
        dashboard: localhost:8080
        #Sentinel配置默認8719端口，被佔用端口會自動從+1，直到找到未被佔用的端口
        port: 8719

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

測試類：

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@RestController
public class TestController {

    @GetMapping("/playA")
    public String playA() {
        return "hello my name is playA ,wo shi boy";
    }

    @GetMapping("/playB")
    public String playB(){
        return "hi my name is playB， me girl";
    }
}

最後在我們的啓動類上加上 ：@EnableDiscoveryClient，點擊啓動，然後我們來訪問我們的測試地址：

http://localhost:8006/playA

http://localhost:8006/playB

訪問之後，我們就能在Sentinel上看到我們的監控信息了，如下所示：

 

Sentinel 流控規則

首先我們先來看一張圖：

上面這張圖，就包含了，我們要講解的全部內容，主要分爲以下幾點：

資源名：流控規則中唯一的名稱，默認爲我們的請求路徑

針對來源：Sentinel 對調用者進行限流，填寫我們的微服務名，默認爲default，對來源不進行區分

閾值類型/單機閾值：

QPS(每秒請求數量)，使用該類型時，QPS達到我們設置的單機閾值，進行限流
線程數：當使用該類型時，線程數量達到我們設置的單機閾值，進行限流
是否集羣：默認否，如果是集羣勾選

流控模式：

直接：API達到限流條件時，直接限流，如果我們設置QPS爲1，如果大於這個數量，直接返回錯誤
關聯：當關聯的資源達到閾值時，限流自己，比如A調用B，B達到了閾值，A進行限流
鏈路：只記錄鏈路上的流量，指定對應的鏈路路徑，從入口開始，如果達到閾值，則進行限流

流控效果：

快速失敗：直接拋異常
Warm Up：根據冷加載因子codeFactor經過預熱時長，才達到設置的QPS閾值
排隊等待：勻速排隊，讓請求以勻速速度進行請求，閾值類型，需要設置爲QPS，否則無效

我們先來新增一個流控規則看一下，操作方式有兩種

在流控規則中添加
在簇點鏈路中添加

因爲方便，我們一般會選擇在簇點鏈路中添加，我們先來試一下QPS的操作：

這裏我們設置單機閾值爲1，所以playA這個接口一秒中只能被訪問一次，如果超過，則進行限流操作進行一個阻塞操作，這個效果我們是可以直接看到的，當我們不停的刷新playA時，就會現在如下信息，而沒有設置的playB,則不會

在這裏我們如果設置爲線程數會怎麼樣呢？我們來看一下。

在這裏我們要注意：如果項目重新啓動，需要將修改後的playA,重新訪問後重新，添加流控規則

同時我們需要在代碼中設置延時執行，如果處理太快，我們是看不到實際效果的，如果有興趣的小夥伴可以自己啓動線程去跑，在這裏我們設置playA，進行一秒鐘的延時操作，

       @GetMapping("/playA")
    public String playA() {
        try {
            //阻塞1 秒
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        return "hello my name is playA ,wo shi boy";
    }

這裏要使用兩個不同瀏覽器去跑，同一個瀏覽器使用的是同一線程，先請求的某歌后請求的某火效果如下所示：

 

QPS和併發線程數的規則如下所示：

總結

雖然最終效果是一樣的，但是規則是不同的，每種應對不用的業務場景，大家可以合理化的去使用