Sentinel源码解析二(Slot总览)

写在前面

本文继续来分析Sentinel的源码,上篇文章对Sentinel的调用过程做了深入分析,主要涉及到了两个概念:插槽链和Node节点。那么接下来我们就根据插槽链的调用关系来依次分析每个插槽(slot)的源码。

默认插槽链的调用顺序,以及每种类型Node节点的关系都在上面文章开头分析过 Sentinel源码解析一

NodeSelectorSlot

/**
 * 相同的资源但是Context不同,分别新建 DefaultNode,并以ContextName为key
 */
private volatile Map<String, DefaultNode> map = new HashMap<String, DefaultNode>(10);

public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, Object obj, int count, boolean prioritized, Object... args)
    throws Throwable {
    
    // 根据ContextName尝试获取DefaultNode
    DefaultNode node = map.get(context.getName());
    if (node == null) {
        synchronized (this) {
            node = map.get(context.getName());
            if (node == null) {
            // 初始化DefaultNode,每个Context对应一个
                node = new DefaultNode(resourceWrapper, null);
                HashMap<String, DefaultNode> cacheMap = new HashMap<String, DefaultNode>(map.size());
                cacheMap.putAll(map);
                cacheMap.put(context.getName(), node);
                map = cacheMap;
            }
            // 构建 Node tree
            ((DefaultNode)context.getLastNode()).addChild(node);
        }
    }

    context.setCurNode(node);
    // 唤醒执行下一个插槽
    fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}

NodeSelectorSlot顾名思义是用来构建Node的。
我们可以看到NodeSelectorSlot对于不同的上下文都会生成一个DefaultNode。这里还有一个要注意的点:相同的资源({@link ResourceWrapper#equals(Object)})将全局共享相同的{@link ProcessorSlotChain},无论在哪个上下文中,因此不同的上下文可以进入到同一个对象的NodeSelectorSlot.entry方法中,那么这里要怎么区分不同的上下文所创建的资源Node呢?显然可以使用上下文名称作为映射键以区分相同的资源Node。

然后这里要考虑另一个问题。一个资源有可能创建多个DefaultNode(有多个上下文时),那么我们应该如何快速的获取总的统计数据呢?

答案就在下一个Slot(ClusterBuilderSlot)中被解决了。

ClusterBuilderSlot

上面有提到一个问题,我们要如何统计不同上下文相同资源的总量数据。ClusterBuilderSlot给了很好的解决方案:具有相同资源名称的共享一个ClusterNode

// 相同的资源共享一个 ClusterNode
private static volatile Map<ResourceWrapper, ClusterNode> clusterNodeMap = new HashMap<>();

private static final Object lock = new Object();

private volatile ClusterNode clusterNode = null;

@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,
                  boolean prioritized, Object... args)
    throws Throwable {
    // 判断本资源是否已经初始化过clusterNode
    if (clusterNode == null) {
        synchronized (lock) {
            if (clusterNode == null) {
                // 没有初始化则初始化clusterNode
                clusterNode = new ClusterNode(resourceWrapper.getName(), resourceWrapper.getResourceType());
                HashMap<ResourceWrapper, ClusterNode> newMap = new HashMap<>(Math.max(clusterNodeMap.size(), 16));
                newMap.putAll(clusterNodeMap);
                newMap.put(node.getId(), clusterNode);

                clusterNodeMap = newMap;
            }
        }
    }
    // 给相同资源的DefaultNode设置一样的ClusterNode
    node.setClusterNode(clusterNode);

    /*
     * 如果有来源则新建一个来源Node
     */
    if (!"".equals(context.getOrigin())) {
        Node originNode = node.getClusterNode().getOrCreateOriginNode(context.getOrigin());
        context.getCurEntry().setOriginNode(originNode);
    }

    fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}

上面的代码其实就是做了一件事情,为资源创建CluserNode。这里我又要提一嘴 相同的资源({@link ResourceWrapper#equals(Object)})将全局共享相同的{@link ProcessorSlotChain},无论在哪个上下文中。也就是说,能进入到同一个ClusterBuilderSlot对象的entry方法的请求都是来自同一个资源的,所以这些相同资源需要初始化一个统一的CluserNode用来做流量的汇总统计。

LogSlot

代码比较简单,逻辑就是打印异常日志,就不分析了

StatisticSlot

StatisticSlot 是 Sentinel 的核心功能插槽之一,用于统计实时的调用数据。

public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,
                  boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
    try {
        // 先进行后续的check,包括规则的check,黑白名单check
        fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);

        // 统计默认qps 线程数
        node.increaseThreadNum();
        node.addPassRequest(count);

        if (context.getCurEntry().getOriginNode() != null) {
            // 根据来源统计qps 线程数
            context.getCurEntry().getOriginNode().increaseThreadNum();
            context.getCurEntry().getOriginNode().addPassRequest(count);
        }

        if (resourceWrapper.getEntryType() == EntryType.IN) {
            // 统计入口 qps 线程数
            Constants.ENTRY_NODE.increaseThreadNum();
            Constants.ENTRY_NODE.addPassRequest(count);
        }

        .... 省略其他代码
    }
}

StatisticSlot主要做了4种不同维度的流量统计

  1. 资源在上下文维度(DefaultNode)的统计
  2. clusterNode 维度的统计
  3. Origin 来源维度的统计
  4. 入口全局流量的统计

关于流量的统计原理的本文就不深入分析了,接下来的文章中会单独分析

SystemSlot

SystemSlot比较简单,其实就是根据StatisticSlot所统计的全局入口流量进行限流。

AuthoritySlot

public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count, boolean prioritized, Object... args)
    throws Throwable {
    checkBlackWhiteAuthority(resourceWrapper, context);
    fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}

void checkBlackWhiteAuthority(ResourceWrapper resource, Context context) throws AuthorityException {
    Map<String, Set<AuthorityRule>> authorityRules = AuthorityRuleManager.getAuthorityRules();

    if (authorityRules == null) {
        return;
    }
	  // 根据资源获取黑白名单规则
    Set<AuthorityRule> rules = authorityRules.get(resource.getName());
    if (rules == null) {
        return;
    }
    // 对规则进行校验,只要有一条不通过 就抛异常
    for (AuthorityRule rule : rules) {
        if (!AuthorityRuleChecker.passCheck(rule, context)) {
            throw new AuthorityException(context.getOrigin(), rule);
        }
    }
}

AuthoritySlot会对资源的黑白名单做检查,并且只要有一条不通过就抛异常。

FlowSlot

@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,
                  boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
    checkFlow(resourceWrapper, context, node, count, prioritized);

    fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}

void checkFlow(ResourceWrapper resource, Context context, DefaultNode node, int count, boolean prioritized)
    throws BlockException {
    // 检查限流规则
    checker.checkFlow(ruleProvider, resource, context, node, count, prioritized);
}

这个slot主要根据预设的资源的统计信息,按照固定的次序,依次生效。如果一个资源对应两条或者多条流控规则,则会根据如下次序依次检验,直到全部通过或者有一个规则生效为止:
并且同样也会根据三种不同的维度来进行限流:

  1. 资源在上下文维度(DefaultNode)的统计
  2. clusterNode 维度的统计
  3. Origin 来源维度的统计

关于流控规则源码的深入分析就不在本篇文章赘述了

DegradeSlot

这个slot主要针对资源的平均响应时间(RT)以及异常比率,来决定资源是否在接下来的时间被自动熔断掉。

总结

  1. 相同的资源({@link ResourceWrapper#equals(Object)})将全局共享相同的{@link ProcessorSlotChain},无论在哪个上下文中
  2. 流控有多个维度,分别包括:1.不同上下文中的资源 2.相同资源 3.入口流量 3.相同的来源

Sentinel系列

posted @ 2019-10-28 10:56  香芋牛奶面包  阅读(1956)  评论(0编辑  收藏  举报