SpringCloud Alibaba之Sentinel工作原理

享学课堂特邀作者：老顾
转载请声明出处！

前言

在之前的文章中，老顾介绍了Sentinel框架，此框架主要用来做限流，降级，熔断的；Sentinel框架作用和hystrix框架很类似。今天老顾就跟小伙伴们分享一下Sentinel的工作原理。

核心介绍

在 Sentinel 里面，所有的资源都对应一个资源名称（resourceName），每次资源调用都会创建一个 Entry 对象。Entry 可以通过对主流框架的适配自动创建，也可以通过注解的方式或调用 SphU API 显式创建。Entry 创建的时候，同时也会创建一系列功能插槽（slot chain），这些插槽有不同的职责，例如:

1. NodeSelectorSlot 负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径，以树状结构存储起来，用于根据调用路径来限流降级；
2. ClusterBuilderSlot 则用于存储资源的统计信息以及调用者信息，例如该资源的 RT, QPS, thread
   count 等等，这些信息将用作为多维度限流，降级的依据；
3. StatisticSlot 则用于记录、统计不同纬度的 runtime 指标监控信息；
4. FlowSlot 则用于根据预设的限流规则以及前面 slot 统计的状态，来进行流量控制；
5. AuthoritySlot 则根据配置的黑白名单和调用来源信息，来做黑白名单控制；
6. DegradeSlot 则通过统计信息以及预设的规则，来做熔断降级；
7. SystemSlot 则通过系统的状态，例如 load1 等，来控制总的入口流量；

总体框架如下：

Sentinel 将 SlotChainBuilder 作为 SPI 接口进行扩展，使得 Slot Chain 具备了扩展的能力。当然我们可以自行加入自定义的 slot 并编排 slot 间的顺序，从而可以给 Sentinel 添加自定义的功能。

下面我们来看看每一个slot的功能

NodeSelectorSlot
这个 slot 主要负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径以树状结构存储起来，用于根据调用路径进行流量控制。

上述代码通过 ContextUtil.enter() 创建了一个名为 entrance1 的上下文，同时指定调用发起者为 appA；接着通过 SphU.entry()请求一个 token，如果该方法顺利执行没有抛 BlockException，表明 token 请求成功。
以上代码将在内存中生成以下结构：

注意：每个 DefaultNode 由资源 ID 和输入名称来标识。换句话说，一个资源 ID 可以有多个不同入口的 DefaultNode。

以上代码将在内存中生成以下结构：

上面的结构可以通过调用 curl http://localhost:8719/tree?type=root 来显示：

标红色框的是说明描述，各个参数的含义

ClusterBuilderSlot
此插槽用于构建资源的 ClusterNode 以及调用来源节点。ClusterNode 保持某个资源运行统计信息（响应时间、QPS、block 数目、线程数、异常数等）以及调用来源统计信息列表。调用来源的名称由 ContextUtil.enter(contextName，origin) 中的 origin 标记。可通过如下命令查看某个资源不同调用者的访问情况：curl http://localhost:8719/origin?id=caller：

StatisticSlot
StatisticSlot 是 Sentinel 的核心功能插槽之一，用于统计实时的调用数据。
clusterNode：资源唯一标识的 ClusterNode 的 runtime 统计
origin：根据来自不同调用者的统计信息
defaultnode: 根据上下文条目名称和资源 ID 的 runtime 统计
入口流量的统计
Sentinel 底层采用高性能的滑动窗口数据结构 LeapArray 来统计实时的秒级指标数据，可以很好地支撑写多于读的高并发场景。

FlowSlot
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：

• 指定应用生效的规则，即针对调用方限流的；
• 调用方为 other 的规则；
• 调用方为 default 的规则。

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。

SystemSlot
这个 slot 会根据对于当前系统的整体情况，对入口的资源进行调配。其原理是让入口的流量和当前系统的 load 达到一个动态平衡。
注意这个功能的两个限制:

• 只对入口流量起作用（调用类型为EntryType.IN），对出口流量无效。可通过 SphU.entry()
  指定调用类型，如果不指定，默认是EntryType.OUT。
  
  只在 Unix-like 的操作系统上生效

Sentinel 核心类解析

ProcessorSlotChain
Sentinel 的核心骨架，将不同的 Slot 按照顺序串在一起（责任链模式），从而将不同的功能（限流、降级、系统保护）组合在一起。slot chain 其实可以分为两部分：统计数据构建部分（statistic）和判断部分（rule checking）。
目前的设计是 one slot chain per resource，因为某些 slot 是 per resource 的（比如 NodeSelectorSlot）。

Context
Context 代表调用链路上下文，贯穿一次调用链路中的所有 Entry。Context 维持着入口节点（entranceNode）、本次调用链路的 curNode、调用来源（origin）等信息。Context 名称即为调用链路入口名称。
Context 维持的方式：通过 ThreadLocal 传递，只有在入口 enter 的时候生效。由于 Context 是通过 ThreadLocal 传递的，因此对于异步调用链路，线程切换的时候会丢掉 Context，因此需要手动通过 ContextUtil.runOnContext(context, f) 来变换 context。

Entry
每一次资源调用都会创建一个 Entry。Entry 包含了资源名、curNode（当前统计节点）、originNode（来源统计节点）等信息。
CtEntry 为普通的 Entry，在调用 SphU.entry(xxx) 的时候创建。特性：Linked entry within current context（内部维护着 parent 和 child）
需要注意的一点：CtEntry 构造函数中会做调用链的变换，即将当前 Entry 接到传入 Context 的调用链路上（setUpEntryFor）。
资源调用结束时需要 entry.exit()。exit 操作会过一遍 slot chain exit，恢复调用栈，exit context 然后清空 entry 中的 context 防止重复调用。

Node
Sentinel 里面的各种种类的统计节点：

• StatisticNode：最为基础的统计节点，包含秒级和分钟级两个滑动窗口结构。
• DefaultNode：链路节点，用于统计调用链路上某个资源的数据，维持树状结构。
• ClusterNode：簇点，用于统计每个资源全局的数据（不区分调用链路），以及存放该资源的按来源区分的调用数据（类型为StatisticNode）。特别地，Constants.ENTRY_NODE 节点用于统计全局的入口资源数据。
• EntranceNode：入口节点，特殊的链路节点，对应某个 Context 入口的所有调用数据。
• Constants.ROOT 节点也是入口节点。

构建的时机：
EntranceNode 在 ContextUtil.enter(xxx) 的时候就创建了，然后塞到 Context 里面。
NodeSelectorSlot：根据 context 创建 DefaultNode，然后 set curNode to context。
ClusterBuilderSlot：首先根据 resourceName 创建 ClusterNode，并且 set clusterNode to defaultNode；然后再根据 origin 创建来源节点（类型为 StatisticNode），并且 set originNode to curEntry。
几种 Node 的维度（数目）：

• ClusterNode 的维度是 resource
• DefaultNode 的维度是 resource * context，存在每个 NodeSelectorSlot 的 map 里面
• EntranceNode 的维度是 context，存在 ContextUtil 类的 contextNameNodeMap 里面

来源节点（类型为 StatisticNode）的维度是 resource * origin，存在每个 ClusterNode 的 originCountMap 里面

StatisticSlot
StatisticSlot 是 Sentinel 最为重要的类之一，用于根据规则判断结果进行相应的统计操作。
entry 的时候：依次执行后面的判断 slot。每个 slot 触发流控的话会抛出异常（BlockException的子类）。若有 BlockException 抛出，则记录 block 数据；若无异常抛出则算作可通过（pass），记录 pass 数据。
exit 的时候：若无 error（无论是业务异常还是流控异常），记录 complete（success）以及 RT，线程数-1。
记录数据的维度：线程数+1、记录当前 DefaultNode 数据、记录对应的 originNode 数据（若存在 origin）、累计 IN 统计数据（若流量类型为 IN）。

总结

今天的文字比较枯燥，不过框架原理还是要大致了解一下；以后我们会继续介绍Sentinel的基本使用。谢谢！！！

喜欢本文的话可以关注我们的官方账号，第一时间获取资讯。
你的关注是对我们更新最大的动力哦~