SpringCloud alibaba Sentinel下载与使用

Sentinel下载

下载地址：Sentinel下载

• 启动：java -Dserver.port=8080 -jar sentinel-dashboard-1.7.1.jar（Sentinel端口默认是8080，可通过-Dserver.port指定端口）。
• 浏览器访问8080可看到Sentinel管理页面（用户密码均为：sentinel）。
  

Sentinel使用

Sentinel监控微服务

1. 新建module:cloud-sentinel-service-9010
2. POM

 <!--   nacos   -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!--  sentinel    -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
 <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

3. yaml

server:
  port: 9010

spring:
  application:
    name: sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 192.168.74.130:8848  #naocs地址
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 192.168.74.130:8080    #sentinel地址
        port: 8719 #端口配置会在应用对应的机器上启动一个Http Server，该Server会与Sentinel控制台做交互。默认8719，被占用会从8719开始依次+1扫描，直到终点未被使用端口。

#暴露监控端点
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"

4. 主启动

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class SentinalServiceMain {
   public static void main(String[] args) {
       SpringApplication.run(SentinalServiceMain.class,args);
   }
}

5. Controller

@RestController
@Slf4j
public class SentinalController {
    @GetMapping("/getA")
    public String getA(){
        log.info("Hello -- A");
        return "Hello -- A";
    }
    @GetMapping("/getB")
    public String getB(){
        log.info("Hello -- B");
        return "Hello -- B";
    }
}

6. 启动服务查看Setinel控制台，并没有出现微服务；浏览器访问/getA,/getB后刷新Sentinel工作台，可以看到微服务已成功被Sentinel监控（懒加载）。
   

流控规则

• 资源名：唯一名称，默认请求路径

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

• 阈值类型/单击阈值：

  • QPS（每分钟请求数量）：当调用该api的QPS达到阈值时，进行限流
  • 线程数：当调用该api的线程数达到阈值时，进行限流

• 是否集群：勾选则是集群

• 流控模式

  • 直接：达到限流条件直接限流
  • 管理：关联资源达到阈值，限流自己
  • 链路：指定链路上的流量达到阈值，进行限流

• 流控效果(仅QPS)

  • 快速失败：直接失败，抛异常
  • Warn Up：根据codeFactor（冷加载因子，默认3）的值，从阈值/codeFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值
  • 排队等待：匀速排队，让请求匀速通过

降级规则

Sentinel的断路器是没有半开状态的

• 资源名：唯一名称，默认请求路径
• 降级策略：
  • RT（平均响应时间，秒级）：平均响应时间超出阈值（以 ms 为单位），那么在接下的时间窗口（以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地熔断
  • 异常比例（秒级）：当资源的每秒请求量 >= N（可配置），并且每秒异常总数占通过量的比值超过阈值之后，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口（以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%
  • 异常数（分钟级）：当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断。，若 时间窗口小于 60s，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态

热点key限流

• 资源名：唯一名称，默认请求路径
• 限流模式：QPS模式
• 参数索引：对应url参数索引位置
• 单机阈值：当调用该api的QPS达到阈值时，进行限流
• 统计窗口时长：统计窗口时间长度（单位为秒），1.6.0 版本开始支持
• 参数例外项（可以针对指定的参数值单独设置限流阈值，不受前面阈值的限制）
  • 参数类型：仅支持基本类型和字符串类型
  • 参数值：指定任意满足参数类型的参数值
  • 限流阈值：针对指定的参数值的QPS达到阈值时，进行限流

系统规则（不建议使用）

• LOAD（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：系统的 load1 作为启发指标，进行自适应系统保护。当系统 load1 超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护（BBR 阶段）。系统容量由系统的 maxQps * minRt 估算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5
• RT：当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒
• 线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护
• 入口QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护
• CPU使用率：当系统 CPU 使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围 0.0-1.0），比较灵敏

@SentinelResouce注解

按资源名称限流

• Controller代码

@GetMapping("/getResource")
@SentinelResource(value = "byResource",blockHandler = "handleException")
public Result getByResource(){
    return new Result(200,"Success","getByResource");
}
public Result handleException(BlockException blockException){
    return new Result(444,"资源名称限流","handleException");
}

• Sentinel配置
  
• 一秒多次访问
  

按URL限流（优先级高）

• Sentinel配置
  
• 一秒多次访问(系统默认限流处理信息)
  

自定义限流处理逻辑(与业务解耦)

• 新建自定义限流处理类（限流处理方法必须static修饰）

public class MyBlockHandler {
    public static Result myBlockHandlerException(BlockException blockException){
        return new Result(444,"自定义限流","myBlockHandlerException");
    }

• Controller代码

 @GetMapping("/getMyResource")
    @SentinelResource(value = "myResource",blockHandlerClass = MyBlockHandler.class, blockHandler = "myBlockHandlerException")
    public Result getByMyResource(){
        return new Result(200,"Success","getByResource");
    }

• 一秒多次访问
  

@SentinelResource 注解属性

• value：资源名称，必需项（不能为空）
• entryType：entry 类型，可选项（默认为 EntryType.OUT）
• blockHandler / blockHandlerClass：主管配置违规。blockHandler 对应处理 BlockException 的函数名称，可选项。blockHandler 函数访问范围需要是 public，返回类型需要与原方法相匹配，参数类型需要和原方法相匹配并且最后加一个额外的参数，类型为 BlockException。blockHandler 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定 blockHandlerClass 为对应的类的 Class 对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。
• fallback / fallbackClass：管运行异常。fallback 函数名称，可选项，用于在抛出异常的时候提供 fallback 处理逻辑。fallback 函数可以针对所有类型的异常（除了 exceptionsToIgnore 里面排除掉的异常类型）进行处理。
• defaultFallback（since 1.6.0）：默认的 fallback 函数名称，可选项，通常用于通用的 fallback 逻辑（即可以用于很多服务或方法）。默认 fallback 函数可以针对所有类型的异常（除了 exceptionsToIgnore 里面排除掉的异常类型）进行处理。若同时配置了 fallback 和 defaultFallback，则只有 fallback 会生效。
• exceptionsToIgnore（since 1.6.0）：用于指定哪些异常被排除掉，不会计入异常统计中，也不会进入 fallback 逻辑中，而是会原样抛出。

持久化配置

重启应用，Sentinel规则会消失,生产环境需要将配置规则进行持久。

1. POM文件

<!--  持久化进nacos  -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

2. yaml

spring:
  application:
    name: sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 192.168.74.130:8848
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 192.168.74.130:8080
        port: 8719 #端口配置会在应用对应的机器上启动一个 Http Server，该 Server 会与 Sentinel 控制台做交互
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: 192.168.74.130:8848
            dataId: sentinel-service
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow #流控规则

3. nacos配置
   

"resource":"myResource", #资源名称
"limitApp":"default",    #针对来源
"grade":1,               #阈值类型，0表示线程数，1表示QPS
"count":1,               #单机阈值
"strategy":0,            #流控模式，0表示直接，1表示关联，2表示链路
"controlBehavior":0,     #流控效果，0表示快速失败，1表示Warn Up,2表示排队等待
"clusterMode":false      #是否集群

4. 重新启动服务，发现流控规则已存在