sentinel哨兵服务 / 流量控制（四）

Sentinel 是什么？

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 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。

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

中文官网：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki

Sentinel 具有以下特征:

丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。
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入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。
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、适配动态数据源等。

Sentinel 的主要特性：

Sentinel 的开源生态：

Sentinel 分为两个部分:

核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
控制台（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。

Sentinel 重要概念

定义资源

　　资源是 Sentinel 中的核心概念之一。最常用的资源是我们代码中的 Java 方法。当然，您也可以更灵活的定义你的资源，例如，把需要控制流量的代码用 Sentinel API SphU.entry("HelloWorld") 和 entry.exit() 包围起来即可。在下面的例子中，我们将 System.out.println("hello world"); 作为资源（被保护的逻辑），用 API 包装起来。参考代码如下:

 1 public static void main(String[] args) {
 2     // 配置规则.
 3     initFlowRules();
 4 
 5     while (true) {
 6         // 1.5.0 版本开始可以直接利用 try-with-resources 特性，自动 exit entry
 7         try (Entry entry = SphU.entry("HelloWorld")) {
 8             // 被保护的逻辑
 9             System.out.println("hello world");
10     } catch (BlockException ex) {
11             // 处理被流控的逻辑
12         System.out.println("blocked!");
13     }
14     }
15 }

也可以通过我们提供的注解支持模块，来定义我们的资源，类似于下面的代码：

@SentinelResource("HelloWorld")
public void helloWorld() {
   // 资源中的逻辑
   System.out.println("hello world");
}

这样，helloWorld() 方法就成了我们的一个资源。注意注解支持模块需要配合 Spring AOP 或者 AspectJ 一起使用。

定义规则

　　接下来，通过流控规则来指定允许该资源通过的请求次数，例如下面的代码定义了资源 HelloWorld 每秒最多只能通过 20 个请求。

 1 private static void initFlowRules(){
 2     List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
 3     FlowRule rule = new FlowRule();
 4     rule.setResource("HelloWorld");
 5     rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
 6     // Set limit QPS to 20.
 7     rule.setCount(20);
 8     rules.add(rule);
 9     FlowRuleManager.loadRules(rules);
10 }

　　完成上面，Sentinel 就能够正常工作了。更多的信息可以参考官网。

Sentinel使用

　　案例架构图如下：

搭建Sentinel控制台

　　1、下载sentienl的jar包，本例使用：sentinel-dashboard-1.7.2.jar，地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

　　2、使用java -jar命令启动Sentinel控制台，注意：启动 Sentinel 控制台需要 JDK 版本为 1.8 及以上版本。

　　　命令格式：java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar

　　　　如若8080端口冲突，可使用 -Dserver.port=新端口 进行设置。

　　　　命令：java -jar sentinel-dashboard-1.7.2.jar

　　3、访问地址：http://localhost:8080/，8080为Sentinel的默认端口

　　4、输入默认用户名/密码：sentinel/sentinel，进入首页

搭建Sentinel客户端

　　1、新建项目Spring Cloud项目(springcloud-sentinel-service8401)

　　2、编辑pom.xml文件，引入依赖

    <dependencies>

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

    </dependencies>

　　3、编辑application.yml文件

# 端口
server:
  port: 8401
spring:
  application:
    name: alibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 192.168.186.128:8848
    sentinel:
      transport:
        # 配置Sentinel DashBoard地址
        dashboard: 192.168.186.128:8998
        # 应用与Sentinel控制台交互的端口，应用本地会起一个该端口占用的HttpServer
        # 默认8719端口，假如端口被占用，依次+1，直到找到未被占用端口
        port: 8719
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

　　4、编辑主启动类

1 @SpringBootApplication
2 @EnableDiscoveryClient
3 public class SentinelMain8401 {
4     public static void main(String[] args) {
5         SpringApplication.run(SentinelMain8401.class, args);
6     }
7 }

　　5、编辑一个Controller

 1 @RestController
 2 public class FlowLimitController {
 3 
 4     @GetMapping("/testA")
 5     public String testA(){
 6         return "--------testA";
 7     }
 8 
 9     @GetMapping("/testB")
10     public String testB(){
11         return "--------testB";
12     }
13 }

　　6、测试

　　　　1）启动项目，启动Nacos服务（【SpringCloud】Spring Cloud Alibaba 之 Nacos注册中心（二十七））

　　　　　　启动Sentinel控制台

　　　　2）在浏览器中访问地址：http://localhost:8401/testA

　　　　3）查看Sentinel控制台-〉选择alibaba-sentinel-service服务-〉实时监控-〉可以看到监控详情

　　　　4）同时可以查看簇点链路

　　　　5）同时可以查看机器列表

Sentinel流量控制介绍

　　流量控制（flow control），其原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。

　　FlowSlot 会根据预设的规则，结合前面 NodeSelectorSlot、ClusterNodeBuilderSlot、StatisticSlot 统计出来的实时信息进行流量控制。

　　限流的直接表现是在执行 Entry nodeA = SphU.entry(resourceName) 的时候抛出 FlowException 异常。FlowException 是 BlockException 的子类，您可以捕捉 BlockException 来自定义被限流之后的处理逻辑。

　　同一个资源可以创建多条限流规则。FlowSlot 会对该资源的所有限流规则依次遍历，直到有规则触发限流或者所有规则遍历完毕。

　　一条限流规则主要由下面几个因素组成，我们可以组合这些元素来实现不同的限流效果：

resource：资源名，即限流规则的作用对象
count: 限流阈值
grade: 限流阈值类型（QPS 或并发线程数）
limitApp: 流控针对的调用来源，若为 default 则不区分调用来源
strategy: 调用关系限流策略
controlBehavior: 流量控制效果（直接拒绝、Warm Up、匀速排队）

　以下是关于流量控制中名词解析

资源名：唯一名称、默认请求路径

针对来源：Sentinel可以针对调用者进行限流，填写微服务名，默认default（不区分来源）

阀值类型/单机阀值：
	
	QPS（每秒钟的请求数量）：当调用该api的QPS达到阀值的时候，进行限流
	线程数：当调用该api的线程数达到阀值的时候，进行限流

是否集群：不需要集群

流控模式：
	
	直接：api达到限流条件时，直接限流
	关联：当关联的资源达到阀值时，就限流自己
	链路：只记录指定链路上的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阀值，就限流）【api级别的针对来源】

流控效果：

	快速失败：直接失败，抛异常
	Warm Up：根据codeFactor（冷加载因子，默认3）的值，从阀值/codeFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阀值
	排队等待：匀速排队，让请求以均匀的速度通过，阀值类型必须设置为QPS，否则无效

基于QPS的流量控制

　　当 QPS 超过某个阈值的时候，则采取措施进行流量控制。流量控制的效果包括以下几种：直接拒绝、Warm Up、匀速排队。对应 FlowRule 中的 controlBehavior 字段。

　　1、搭建项目，Controller内容如下：

 1 @RestController
 2 public class FlowLimitController {
 3 
 4     @GetMapping("/testA")
 5     public String testA(){
 6         return "--------testA";
 7     }
 8 
 9     @GetMapping("/testB")
10     public String testB(){
11         return "--------testB";
12     }
13 }

　　2、将项目启动，以及Sentinel启动，添加流控规则，如下：

　　3、设置流控规则，每秒钟的请求数量为1，流控效果为快速失败，如下，保存后，即生效

　　4、测试

　　　　1）浏览器访问地址：http://localhost:8401/testA，正常访问

　　　　2）快速点击浏览器刷新按钮，刷新界面，页面显示：Blocked by Sentinel (flow limiting)

基于并发数的流量控制

　　1、继续使用以上项目，修改testA方法，如下：

1 @GetMapping("/testA")
2 public String testA(){
3     try {
4         Thread.sleep(800);
5     } catch (InterruptedException e) {
6         e.printStackTrace();
7     }
8     return "--------testA";
9 }

　　2、编辑流量规则，将流控规则改为当调用该api的线程数达到1的时候，进行限流，如下：

　　3、测试

　　　　1）重新启动项目

　　　　2）使用浏览器单次请求，http://localhost:8401/testA，正常显示

　　　　2）使用JMeter进行并发测试请求：http://localhost:8401/testA，响应内容为：Blocked by Sentinel (flow limiting)

流控模式：直接

　　上面2个例子，流控模式都是直接，对自己本身资源的限制。

流控模式：关联

　　当两个资源之间具有资源争抢或者依赖关系的时候，这两个资源便具有了关联。像对数据库同一个字段的读操作和写操作存在争抢，读的速度过高会影响写得速度，写的速度过高会影响读的速度。如果放任读写操作争抢资源，则争抢本身带来的开销会降低整体的吞吐量。

　　示例

　　1、项目代码还是以上的项目代码

　　2、编辑流量规则，设置资源testA关联的testB，当testB达到阀值时，testA被限流。如下：

　　3、测试

　　　　1）启动项目

　　　　2）使用浏览器请求，http://localhost:8401/testA，正常显示

　　　　3）使用JMeter不停的循环请求：http://localhost:8401/testB，testB请求结果都正确

　　　　4）然后使用浏览器请求，http://localhost:8401/testA，无法正常显示，资源限制

流控模式：链路

　　1、项目代码还是以上的项目代码，Controllerh中testB方法

1 @GetMapping("/testB")
2 public String testB(){
3     return "--------testB";
4 }

　　2、查看簇点链路，发现/test，资源入口是sentinel_web_servlet_context

　　3、删除其他流控规则，新增流量规则，设置资源testB链路限流，如下：、

　　4、测试

　　　　1）启动项目

　　　　2）使用浏览器请求，http://localhost:8401/testB，正常显示

　　　　3）快速点击浏览器刷新按钮，刷新界面，页面显示：Blocked by Sentinel (flow limiting)

流控效果：快速失败

　　以上例子显示了快速失败的效果，快速失败（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT）方式是默认的流量控制方式，当QPS超过任意规则的阈值后，新的请求就会被立即拒绝，拒绝方式为抛出FlowException。这种方式适用于对系统处理能力确切已知的情况下，比如通过压测确定了系统的准确水位时。

流控效果：Warm Up（预热）

　　Warm Up（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP）方式，即预热/冷启动方式。当系统长期处于低水位的情况下，当流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过"冷启动"，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。

　　应用场景：

　　　如：秒杀系统在开启瞬间，会有很多流量上来，很有可能把系统打死，预热方式就是把为了保护系统，可慢慢的把流量放进来，慢慢的把阀值增长到设置的阀值

　　案例：

　　　　阀值为10 + 预热时长设置5秒

　　　　系统初始化的阀值为10/3 约等于 3，即阀值刚开始为3；然后过了5秒阀值才慢慢升高恢复到10

　　1、项目代码还是以上的项目代码，Controllerh中testC方法

1 @GetMapping("/testC")
2 public String testC(){
3     return "--------testC";
4 }

　　2、新增流量规则，设置资源testC，单机阀值为10，流控效果为Warm Up，预热时长为5秒，如下：

　　3、测试

　　　　1）启动项目

　　　　2）使用浏览器访问地址，http://localhost:8401/testC，正常显示

　　　　3）以每秒5次的刷新，一直刷新界面，效果，可以看到部分请求返回错误

　　　　4）5秒钟过后，还是以以每秒5次的刷新速度，刷新界面，请求正常

流控效果：排队等待

　　排队等待（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER）方式会严格控制请求通过的间隔时间，也即是让请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法。

　　这种方式主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列。想象一下这样的场景，在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求。

　　案例

　　1、项目代码还是以上的项目代码，Controllerh中testA方法

1 @GetMapping("/testA")
2 public String testA(){
3     try {
4         Thread.sleep(800);
5     } catch (InterruptedException e) {
6         e.printStackTrace();
7     }
8     return "--------testA";
9 }

　　2、新增流量规则，设置资源testA，流控效果为排队等待，超时时间为20000毫秒，如下：

　　3、测试

　　　　1）启动项目

　　　　2）使用浏览器访问地址，http://localhost:8401/testA，正常显示

　　　　3）使用JMeter并发10个请求，执行一次，观察10次执行结果

　　　　4）所有请求都成功了，请求响应时间逐渐增加

发表于 2022-05-28 23:39 荣慕平阅读(130) 评论(0) 编辑收藏举报

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sentinel哨兵服务 / 流量控制（四）

Sentinel 是什么？

Sentinel 重要概念

定义资源

定义规则

Sentinel使用

搭建Sentinel控制台

搭建Sentinel客户端

Sentinel流量控制介绍

基于QPS的流量控制

基于并发数的流量控制

流控模式：直接

流控模式：关联

流控模式：链路

流控效果：快速失败

流控效果：Warm Up（预热）

流控效果：排队等待

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