微服务 springcloudAlibab之Sentinel 熔断，热点规则

熔断

基本介绍

依赖服务不稳定，造成响应的时间变长，让线程堆积，最终可能导致服务雪奔，熔断就是解决这个问题，

熔断策略

• 慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)：

• 异常比例 (ERROR_RATIO)：

• 异常数 (ERROR_COUNT)

熔断状态

Sentinel在1.8.0版本对熔断降级做了大的调整，可以定义任意时长的熔断时间，引入了半开启恢复支持。下面梳理下相关特性。

状态	说明
OPEN	表示熔断开启，拒绝所有请求
HALF_OPEN	探测恢复状态，如果接下来的一个请求顺利通过则表示结束熔断，否则继续熔断
CLOSE	表示熔断关闭，请求顺利通过

熔断降级规则包含下面几个重要的属性：

Field	说明	默认值
resource	资源名，即规则的作用对象
grade	熔断策略，支持慢调用比例/异常比例/异常数策略	慢调用比例
count	慢调用比例模式下为慢调用临界 RT（超出该值计为慢调用）；异常比例/异常数模式下为对应的阈值
timeWindow	熔断时长，单位为 s
minRequestAmount	熔断触发的最小请求数，请求数小于该值时即使异常比率超出阈值也不会熔断（1.7.0 引入）	5
statIntervalMs	统计时长（单位为 ms），如 60*1000 代表分钟级（1.8.0 引入）	1000 ms
slowRatioThreshold	慢调用比例阈值，仅慢调用比例模式有效（1.8.0 引入）

官方文档网址： https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/circuit-breaking.html

1. 慢调用比例

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。

自己理解：在单位时间内的请求，响应的时间大于最大响应时间的比例大于阈值，并且最小请求书大于设置次数，就会触发熔断策略，在熔断时间内属于半开启状态，如果再次请求过来小于最大响应时间，则恢复，如果还是大于最大响应时间则继续熔断

案例演示

1. 首先新建一个测试类testC

//FlowLimitController.java
@GetMapping("/testC")
public String testC(){
    try {
        TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return "----testC";
}

2. 设置熔断策略，1QPS>5 并且这些请求的RT>300 并且大于比例阈值触发熔断
   
   测试
   通过JMeter测试，1秒钟发起10个线程请求/testC，此时就会触发熔断效果，停止测试以后，10秒钟以后恢复正常
   
   测试结果：
   
   停掉jmeter测试之后，10秒之后恢复正常

2. 异常比例

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%。

自己理解：1QPS的请求数>5,并且异常比例大于阈值，就会触发

案例演示

1. 新建一个测试类

  @GetMapping("/testD")
  public String testD(Integer id){
      if(id != null && id > 1){
          throw new RuntimeException("异常比例测试");
      }
      return "------------testD";
  }

2. 新建异常比例熔断策略
   
3. 用jemter测试
   
4. 测试结果
   

3. 异常数

：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。

案例

1. 增加异常数熔断规则
   
2. jmeter测试
   
3. 测试结果
   

热点规则

热点参数限流

会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效

官网：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/parameter-flow-control.html

使用热点限流必须搭配sentinelResource注解

Sentinel 提供了 @SentinelResource 注解用于定义资源，它有很多的参数，我们这里主要关注两个参数：

1. value：代表资源名称，必需项，因为需要通过resource name找到对应的规则，这个是必须配置的
2. blockHandler：blockHandler 对应处理 BlockException 的方法名称，可选项，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。

案例讲解

1. 编写代码

 @GetMapping("/testHotKey")
  @SentinelResource("testHotKey")
  public String testHotKey(
          @RequestParam(value = "hot1",required = false) String hot1,
          @RequestParam(value = "hot2",required = false) String hot2,
          @RequestParam(value = "hot3",required = false) String hot3
                           ){
      return "-----testHotKey";

  }

2. 配置热点规则
   
   参数索引：0表示第一个参数 1表示第二个参数以此类推

测试，此时如果我们传入参数hot1，并且超过阈值，就会出现限流，但是此时的限流效果为报错，显示不友好

更改友好显示

@SentinelResource(value=“xxx”,blockHandler=“xxx”)

    @GetMapping("/testHotKey")
    @SentinelResource(value = "testHotKey",blockHandler = "block_hotKey")
    public String testHotKey(
            @RequestParam(value = "hot1",required = false) String hot1,
            @RequestParam(value = "hot2",required = false) String hot2,
            @RequestParam(value = "hot3",required = false) String hot3
                             ){
        return "-----testHotKey";
    }
    //处理异常方法，方法签名要和对应的接口方法保持一致
    public String block_hotKey(String hot1, String hot2, String hot3, BlockException blockException){
        return "系统繁忙请稍后再试";
    }

显示结果

热点规则之参数列外项

表示对参数进行更加细粒度话的配置，会根据参数的值，定义不同的限流规则

案例

定义热点规则，当hot1值为5的时候，将阈值设置为200，注意：参数类型必须与热点参数的类型一致

2. 测试结果
当参数值为1的时候，阈值为1 当参数值为5的时候，阈值为200，因此参数为1的时候，会报异常，参数为5的时候不会