SpringCoudAlibaba之Sentinel下-底层篇

Sentinel 1.8.1 底层原理篇

---楼兰

​ Sentinel的底层其实相对来说，流程还是比较简单明了的，他的很多精彩之处是在他的算法当中。其实站在Sentinel的角度，这也很容易理解。他的业务目的就是限流，那要做的就是针对特定的指标，对数据进行分析收集，再计算。然后，对于Sentinel，还一个问题就是怎么与DashBoard沟通。那这里重点也就是梳理下这两个问题。

一、Sentinel整体流程

Sentinel的整体流程大概分为三个步骤：1、初始化加载，2、构建责任链，3、处理限流请求。了解的入口还是从一个最为常用的API说起：SphU.entry(KEY); 整个处理流程涵盖了Sentinel大部分的核心。

1、初始化加载

在跟进去这个entry方法时，首先会看到他是通过Env.sph对象来构建的

public static Entry entry(String name) throws BlockException {
     
        return Env.sph.entry(name, EntryType.OUT, 1, OBJECTS0);
    }

进入Env这个类，可以看到Sentinel的初始化过程：

public class Env {
     
    public static final Sph sph = new CtSph();
    static {
     
        // If init fails, the process will exit.
        InitExecutor.doInit(); //<====初始化过程
    }
}

这个InitExecutor.doInit方法就会去加载初始化组件，这个初始化组件是通过SPI机制来加载的。他会去加载com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc的不同实现类，并且这些实现类会按照其上的@InitOrder注解，进行排序。最终通过init方法去进行一些初始化工作。

2、构建责任链

然后继续跟踪entry方法。最终会进入com.alibaba.csp.sentinel.Ctsph的entryWithPriority方法

private Entry entryWithPriority(ResourceWrapper resourceWrapper, int count, boolean prioritized, Object... args)
        throws BlockException {
     
        Context context = ContextUtil.getContext();
        ......
        //<====构建责任链
        ProcessorSlot<Object> chain = lookProcessChain(resourceWrapper);
		
    	......

        Entry e = new CtEntry(resourceWrapper, chain, context);
        try {
     
            //<=====责任链发起调用
            chain.entry(context, resourceWrapper, null, count, prioritized, args);
        } catch (BlockException e1) {
     
            e.exit(count, args);
            throw e1;
        } catch (Throwable e1) {
     
            // This should not happen, unless there are errors existing in Sentinel internal.
            RecordLog.info("Sentinel unexpected exception", e1);
        }
        return e;
    }

先看第一个构建责任链的方法lookProcessChain。

​ 首先，看他传入的参数resourceWrapper。这个对象就是对Sentinel的资源进行的包装。所以从这里可以看到，对每一个资源，sentinel都会构建一条单独的责任链。那可以想象，对不同的资源，是可以有不同的责任链的。这也是Sentinel的一个可扩展点。

​ 然后，在这个方法中，同样会用SPI机制加载com.alibaba.csp.sentinel.slotchain.SlotChainBuilder的实现子类。在这个接口下只配置了一个子类com.alibaba.csp.sentinel.slots.DefaultSlotChainBuilder用来构建责任链。

@Spi(isDefault = true)
public class DefaultSlotChainBuilder implements SlotChainBuilder {
     

    @Override
    public ProcessorSlotChain build() {
     
        ProcessorSlotChain chain = new DefaultProcessorSlotChain();

        List<ProcessorSlot> sortedSlotList = SpiLoader.of(ProcessorSlot.class).loadInstanceListSorted();
        for (ProcessorSlot slot : sortedSlotList) {
     
            if (!(slot instanceof AbstractLinkedProcessorSlot)) {
     
                RecordLog.warn("The ProcessorSlot(" + slot.getClass().getCanonicalName() + ") is not an instance of AbstractLinkedProcessorSlot, can't be added into ProcessorSlotChain");
                continue;
            }

            chain.addLast((AbstractLinkedProcessorSlot<?>) slot);
        }

        return chain;
    }
}

而在DefaultSlotChainBuilder的build方法中，又会通过SPI加载com.alibaba.csp.sentinel.slotchain.ProcessorSlot的实现类，这些实现类同样会通过上面的@Order注解来降序排序。而这些ProcessorSlot就承载了最为核心的具体业务。Sentinel就是通过这些ProcessorSlot构建出整体的功能架构。

#sentinel-core/src/main/resources/META-INF/services/com.alibaba.csp.sentinel.slotchain.ProcessorSlot 文件
# Sentinel default ProcessorSlots
com.alibaba.csp.sentinel.slots.nodeselector.NodeSelectorSlot
com.alibaba.csp.sentinel.slots.clusterbuilder.ClusterBuilderSlot
com.alibaba.csp.sentinel.slots.logger.LogSlot
com.alibaba.csp.sentinel.slots.statistic.StatisticSlot
com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthoritySlot
com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemSlot
com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowSlot
com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeSlot

对于这些Slot，大致按照加载顺序总结了一下

• 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；
• 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；
• LogSlot 负责记录后续Slot执行时的限流错误日志。
• StatisticSlot 则用于记录、统计不同纬度的 runtime 指标监控信息；
• 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；
• 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；
• DegradeSlot 则通过统计信息以及预设的规则，来做熔断降级；
• SystemSlot 则通过系统的状态，例如 load1 等，来控制总的入口流量；

在Sentinel中，这些Slot的顺序必须是固定的，因为这些Slot的业务数据是有依赖的。而从SPI机制也可以了解到，客户端是可以通过SPI机制去加入自己的扩展功能的。而关于如何扩展，可以查看Demo中的sentinel-demo-slot-api部分。

然后关于这个责任链，可以看到，他其实就是一个Slot的链表结构。链表结构中的每个节点Node，都包含了一个指向下一个节点的Next指针。

3、处理限流请求

​ 每个Slot都实现了两个方法，entry和exit方法。

• entry是请求进入的方法，在这个方法中，每个Slot在完成自己的业务逻辑之后，都会通过一个fireEntry方法去调用下一个Slot的entry方法。
• 而关于exit方法，在上一篇使用篇提到，必须由业务代码来保证与entry方法对应，否则就会抛异常。而在与其他框架的集成过程中，大都是使用try-finally方式来保证与entry方法对应。即进入一次entry之后，就要进入一次exit方法。

例如：Sentinel提供了一个与Spring-boot的集成扩展

<dependency>
	<groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinelartifactId>
dependency>

加入这个扩展后，就可以通过在SpringCloud应用中可以对需要保护的方法添加@SentinelResource注解，而在这个扩展当中，就是通过AOP来处理注解的。而在AOP处理类SentinelResourceAspect中，就保证了exit方法与entry方法的对应。

有了这个之后，就可以整理出Sentinel的整体执行流程大概是这样的：

为什么要单独列出SPI扩展？因为每个SPI都是框架给应用提供的扩展点。

这里就简单梳理下Sentinel的整体处理流程。关于Sentinel中如何去计算具体的指标，涉及的算法太多，像时间滚动窗口、漏桶、令牌桶等等，就不再一一整理了。

二、动态规则扩展

​ Sentinel的理念是开发者只需要关注资源定义，资源定义成功后，就可以动态添加各种规则，进行降级流控等各种控制。Sentinel有两种方式可以用来修改规则。

1、通过API直接修改

​ 这种方式比较简单明了，示例中有很多Demo都是用这种方式来加载的规则。

FlowRuleManager.loadRules(List rules); // 修改流控规则
DegradeRuleManager.loadRules(List rules); // 修改降级规则

​ 这种方式是由应用用硬编码的方式主动去加载规则，使用简单，但是只接受内存态的规则对象，不利于在分布式环境下在多个应用之间进行规则同步。在分布式场景下，如果要修改一个规则，就必须每个应用依次进行修改。所以这种方式通常只用于测试和演示。在生产环境下通常会要求通过外部存储来管理规则，像文件、数据库、配置中心等。这样分布式应用之间的规则就能够统一进行管理。官方推荐的方式是通过实现DataSource接口，主动适配各种数据源。

DataSource扩展常见的实现方式有：

• 拉模式： Pull-based。客户端主动向某个规则管理中心定期轮询拉取规则。这种方式的优点是简单，但是缺点是无法及时获取变更。 拉模式支持的规则中心有 动态文件数据源、Consul、Enreka。
• 推模式： Push-based。规则中心统一推送，客户端通过注册监听器的方式时刻监听变化。这种方式有更好的实时性和一致性保证。支持Zookeeper,Redis,nacos,Apollo,etcd。

拉模式的示例详见demo中的sentinel-demo-dynamic-file-rule模块。关键的代码：

ClassLoader classLoader = getClass().getClassLoader();
        String flowRulePath = URLDecoder.decode(classLoader.getResource("FlowRule.json").getFile(), "UTF-8");

        // Data source for FlowRule
        FileRefreshableDataSource<List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new FileRefreshableDataSource<>(
            flowRulePath, flowRuleListParser);
        FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());

其中FileRefreshableDataSource是AutoRefreshDataSource抽象类的一个实现子类。另外还一个实现子类 EurekaDatasource。 而定时更新的逻辑都在AutoRefreshDataSource这个抽象类中。默认会以3秒的间隔来拉取规则。-初始等待3秒，执行频率3秒。

推模式的示例有很多，比如参见sentinel-demo-nacos-datasource模块。关键的代码：

 ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new NacosDataSource<>(remoteAddress, groupId, dataId,
                source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {
     
                }));
        FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());

在去关注如何注册监听时，核心是在构建NacosDataSource时，会使用Nacos自己提供的监听服务。

private void initNacosListener() {
     
        try {
     
            this.configService = NacosFactory.createConfigService(this.properties);
            // Add config listener.
            configService.addListener(dataId, groupId, configListener);
        } catch (Exception e) {
     
            RecordLog.warn("[NacosDataSource] Error occurred when initializing Nacos data source", e);
            e.printStackTrace();
       

三、Sentinel的扩展点

在Sentinel的核心包core包下，提供了两个SPI扩展点，一个是sentinel-core/src/main/resources/META-INF/services/com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc 还一个是sentinel-core/src/main/resources/META-INF/services/com.alibaba.csp.sentinel.slotchain.ProcessorSlot。 (另外还一个SlotChainBuilder的扩展点，在之前使用时已经提到过，这个扩展点是用来构建slot的，由于slot已经可以动态扩展，那构建的方式一般就不需要去扩展了。)

1、初始化函数InitFunc

扩展机制原理

Sentinel基于SPI机制提供了这个初始化机制，业务应用也可以按照SPI机制添加自己的扩展。

那可以用他来干什么呢？比如之前注册动态规则时，要初始化Datasource，这个过程就可以用这个扩展点来提前他的加载时机。例如，官网的上就有这个Demo

package com.test.init;

public class DataSourceInitFunc implements InitFunc {
     

    @Override
    public void init() throws Exception {
     
        final String remoteAddress = "localhost";
        final String groupId = "Sentinel:Demo";
        final String dataId = "com.alibaba.csp.sentinel.demo.flow.rule";

        ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new NacosDataSource<>(remoteAddress, groupId, dataId,
            source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {
     }));
        FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());
    }
}

接下来就可以在应用的classpath下添加SPI的扩展文件 META-INF/services/ com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc 。文件中添加以下内容：

com.test.init.DataSourceInitFunc

那这种机制有什么用呢？很多Demo中都是通过在main方法中调用Sentinel的xxxManager去加载规则有什么区别呢？

其实最大的区别在于这个SPI机制的加载位置。这个InitFunc机制的处理位置是在com.alibaba.csp.sentinel.Env类的static静态代码块中调用的，也就是说，这个机制是在JVM类加载的过程中加载的。熟悉JVM的话，就知道他是在main方法执行之前加载的。提前加载当然是有好处，只是，这点提前执行的优势在实际应用中是微乎其微的。这也体现了为什么他的init方法没有传入任何其他的对象。

2、流程处理逻辑ProcessorSlot

这些Slot其实就是Sentinel中处理实际业务的一个个插槽。Sentinel提供了这个SPI扩展点后，应用就可以在Sentinel基础上扩展自己的业务功能。

这些slot的加载过程Sentinel做了一些封装。原始的SPI机制加载时前后顺序是随机的，而Sentinel对SPI机制做了一些扩展，在加载这些Slot时，是按照这些Slot头部的@Order注解的顺序排列的。有了这个机制后，应用可以在Sentinel的Slot链中任意插入自己的Slot。

但是这样有什么用呢？其实比较有意思的是这一个StatisticSlot。

@Spi(order = Constants.ORDER_STATISTIC_SLOT) //<====加载顺序
public class StatisticSlot extends AbstractLinkedProcessorSlot<DefaultNode> {
     
    @Override
    public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
     
        try {
     
            // 触发下一个Slot的entry方法
            fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
            // 添加统计信息
            node.increaseThreadNum();
            node.addPassRequest(count);
			......
        } catch (PriorityWaitException ex) {
     
            // 添加统计信息
            node.increaseThreadNum();
            ......
        } catch (BlockException e) {
     
            // 添加统计信息
            node.increaseBlockQps(count);
          	.....
        } catch (Throwable e) {
     
            .....
        }
    }
    @Override
    public void exit(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, int count, Object... args) {
     
        //获取当前Node
        Node node = context.getCurNode();
		......
        //触发前一个Slot的exit方法
        fireExit(context, resourceWrapper, count);
    }
    .....
}

像上面对这个Slot的源码进行简单的解读，会发现，Sentinel收集了非常多的运行时数据，像QPS、BlockQps、ThreadNum等。而这些数据，Sentinel是用来进行他后面的各种规则判断的。而应用就可以通过这个SPI扩展机制，拿到这些很关键的信息来做监控或者数据埋点等别的什么用。

比如我们来看这个entry方法，StatisticSlot会在node当中添加一些数据，而这个node会往下传给后面的Slot。那应用就可以在StatisticSlot之后插入一个Slot，就可以拿到这些统计信息。而拿到了之后就可以将这些统计信息通过MQ或者其他组件传送出去，这是不是就是非常好的数据埋点？

这里要注意下的是exit方法，他也会将node通过Context上下文往下传递，但是这个传递就是从后往前传递了。 也就是说要拿到Exit中插入到node中的值，就需要在StatisticSlot的前面插入应用才可以拿到。