Sentinel笔记-熔断降级与系统自适应限流

先来一张官网图

熔断策略

慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)：选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用 RT（即最大的响应时间），请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且慢调用的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断，若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。
异常比例 (ERROR_RATIO)：当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且异常的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。
异常数 (ERROR_COUNT)：当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。

熔断状态，

熔断有三种状态，分别为OPEN、HALF_OPEN、CLOSED。
OPEN：表示熔断开启，拒绝所有请求
HALF_OPEN：探测恢复状态，如果接下来一个请求通过则结束熔断，否则继续熔断
CLOSED：表示熔断关闭，请求顺利通过

熔断Rule参数

规则构建

com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRuleManager#newCircuitBreakerFrom

public final class DegradeRuleManager {

    //静态变量包含 resource信息 
    
    //(resource -> Breaker)
    private static volatile Map<String, List<CircuitBreaker>> circuitBreakers = new HashMap<>();

    //(resource -> Breaker)
    private static volatile Map<String, Set<DegradeRule>> ruleMap = new HashMap<>();

    private static CircuitBreaker newCircuitBreakerFrom(/*@Valid*/ DegradeRule rule) {
        switch (rule.getGrade()) {
            case RuleConstant.DEGRADE_GRADE_RT:
                return new ResponseTimeCircuitBreaker(rule);
            case RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO:
            case RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT:
                return new ExceptionCircuitBreaker(rule);
            default:
                return null;
        }
    }
    //////////
}

熔断拦截器主要包含ResponseTimeCircuitBreaker和ExceptionCircuitBreaker。

public class ExceptionCircuitBreaker extends AbstractCircuitBreaker {

    private final int strategy;
    private final int minRequestAmount;
    private final double threshold;
    private final LeapArray<SimpleErrorCounter> stat;

    @Override
    public void onRequestComplete(Context context) {
        Entry entry = context.getCurEntry();
        if (entry == null) {
            return;
        }
        Throwable error = entry.getError();
        SimpleErrorCounter counter = stat.currentWindow().value();
        if (error != null) {
            counter.getErrorCount().add(1);
        }
        counter.getTotalCount().add(1);

        handleStateChangeWhenThresholdExceeded(error);
    }

    private void handleStateChangeWhenThresholdExceeded(Throwable error) {
        if (currentState.get() == State.OPEN) {
            return;
        }
        
        if (currentState.get() == State.HALF_OPEN) {
            // In detecting request
            if (error == null) {
                fromHalfOpenToClose();
            } else {
                fromHalfOpenToOpen(1.0d);
            }
            return;
        }
        
        List<SimpleErrorCounter> counters = stat.values();
        long errCount = 0;
        long totalCount = 0;
        for (SimpleErrorCounter counter : counters) {
            errCount += counter.errorCount.sum();
            totalCount += counter.totalCount.sum();
        }
        if (totalCount < minRequestAmount) {
            return;
        }
        double curCount = errCount;
        if (strategy == DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO) {
            // Use errorRatio
            curCount = errCount * 1.0d / totalCount;
        }
        if (curCount > threshold) {
            transformToOpen(curCount);
        }
    }
}

引用资料： https://www.jianshu.com/p/500d461d2391

SystemSlot

是实现系统自适应限流的切入点。DegradeSlot 在 ProcessorSlotChain 链表中被放在 FlowSlot 的后面，作为限流的兜底解决方案，而 SystemSlot 在 ProcessorSlotChain 链表中被放在 FlowSlot 的前面，强制优先考虑系统目前的情况能否处理当前请求，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统的稳定性。

系统自适应限流规则针对所有流量类型为 IN 的资源生效，因此不需要配置规则的资源名称。SystemRule 定义的字段如下：

public class SystemRule extends AbstractRule {
    private double highestSystemLoad = -1;
    private double highestCpuUsage = -1;
    private double qps = -1;
    private long avgRt = -1;
    private long maxThread = -1;
}

qps：按 QPS 限流的阈值，默认 -1，大于 0 才生效。
avgRt：按平均耗时的限流阈值，默认 -1，大于 0 才生效。
maxThread：最大并行占用的线程数阈值，默认 -1，大于 0 才生效。
highestCpuUsage：按 CPU 使用率限流的阈值，取值[0,1]之间，默认 -1，大于等于 0.0 才生效。
highestSystemLoad：按系统负载限流的阈值，默认 -1，大于 0.0 才生效。

如果配置了多个 SystemRule，则每个配置项只取最小值。例如三个 SystemRule 都配置了 qps，则取这三个规则中最小的 qps 作为限流阈值，这在调用 SystemRuleManager#loadRules 方法加载规则时完成。

public static void loadSystemConf(SystemRule rule) {
        // 是否开启系统自适应限流判断功能
        boolean checkStatus = false;
        // highestSystemLoad
        if (rule.getHighestSystemLoad() >= 0) {
            // 多个规则都配置则取最小值
            highestSystemLoad = Math.min(highestSystemLoad, rule.getHighestSystemLoad());
            highestSystemLoadIsSet = true;
            // 开启系统自适应限流检查功能
            checkStatus = true;
        }
        // highestCpuUsage
        if (rule.getHighestCpuUsage() >= 0) {
            if (rule.getHighestCpuUsage() > 1) {}
            // [0,1)
            else {
                // 多个规则都配置则取最小值
                highestCpuUsage = Math.min(highestCpuUsage, rule.getHighestCpuUsage());
                highestCpuUsageIsSet = true;
                checkStatus = true;
            }
        }
        // avgRt
        if (rule.getAvgRt() >= 0) {
            // 多个规则都配置则取最小值
            maxRt = Math.min(maxRt, rule.getAvgRt());
            maxRtIsSet = true;
            checkStatus = true;
        }
        // maxThread
        if (rule.getMaxThread() >= 0) {
            // 多个规则都配置则取最小值
            maxThread = Math.min(maxThread, rule.getMaxThread());
            maxThreadIsSet = true;
            checkStatus = true;
        }
        // qps
        if (rule.getQps() >= 0) {
            // 多个规则都配置则取最小值
            qps = Math.min(qps, rule.getQps());
            qpsIsSet = true;
            checkStatus = true;
        }
        checkSystemStatus.set(checkStatus);
    }

SystemRuleManager#checkSystem 方法从全局的资源指标数据统计节点 Constans.ENTRY_NODE 读取当前时间窗口的指标数据，判断总的 QPS、平均耗时这些指标数据是否达到阈值，或者总占用的线程数是否达到阈值，如果达到阈值则抛出 Block 异常（SystemBlockException）。除此之外，checkSystem 方法还实现了根据系统当前 Load 和 CPU 使用率限流。

SystemRuleManager#checkSystem 方法源码如下：

public static void checkSystem(ResourceWrapper resourceWrapper) throws BlockException {
        if (resourceWrapper == null) {
            return;
        }
        // 如果有配置 SystemRule，则 checkSystemStatus 为 true
        if (!checkSystemStatus.get()) {
            return;
        }
        // 只限流类型为 IN 的流量
        if (resourceWrapper.getEntryType() != EntryType.IN) {
            return;
        }
        // qps 限流
        double currentQps = Constants.ENTRY_NODE == null ? 0.0 : Constants.ENTRY_NODE.successQps();
        if (currentQps > qps) {
            throw new SystemBlockException(resourceWrapper.getName(), "qps");
        }
        // 占用线程数限流
        int currentThread = Constants.ENTRY_NODE == null ? 0 : Constants.ENTRY_NODE.curThreadNum();
        if (currentThread > maxThread) {
            throw new SystemBlockException(resourceWrapper.getName(), "thread");
        }
        // 平均耗时限流
        double rt = Constants.ENTRY_NODE == null ? 0 : Constants.ENTRY_NODE.avgRt();
        if (rt > maxRt) {
            throw new SystemBlockException(resourceWrapper.getName(), "rt");
        }
        // 系统平均负载限流
        if (highestSystemLoadIsSet && getCurrentSystemAvgLoad() > highestSystemLoad) {
            if (!checkBbr(currentThread)) {
                throw new SystemBlockException(resourceWrapper.getName(), "load");
            }
        }
        // cpu 使用率限流
        if (highestCpuUsageIsSet && getCurrentCpuUsage() > highestCpuUsage) {
            throw new SystemBlockException(resourceWrapper.getName(), "cpu");
        }
}

获取系统负载和 CPU 使用率

Sentinel 通过定时任务每秒钟使用 OperatingSystemMXBean API 获取这两个指标数据的值，代码如下：

@Override
    public void run() {
        try {
            OperatingSystemMXBean osBean = ManagementFactory
                                       .getPlatformMXBean(OperatingSystemMXBean.class);
            // getSystemLoadAverage
            currentLoad = osBean.getSystemLoadAverage();
            // getSystemCpuLoad
            currentCpuUsage = osBean.getSystemCpuLoad();
            if (currentLoad > SystemRuleManager.getSystemLoadThreshold()) {
                writeSystemStatusLog();
            }
        } catch (Throwable e) {
            RecordLog.warn("[SystemStatusListener] Failed to get system metrics from JMX", e);
        }
    }

详细参考： http://learn.lianglianglee.com/专栏/深入理解%20Sentinel（完）/13%20熔断降级与系统自适应限流.md

posted @ 2021-11-05 16:54 龘人上天阅读(171) 评论(0) 编辑收藏举报

会员力量，点亮园子希望

刷新页面返回顶部

肥龙上天

Sentinel笔记-熔断降级与系统自适应限流

熔断策略

熔断状态，

SystemSlot

获取系统负载和 CPU 使用率

公告