sentinel的熔断,降级,限流使用

一、说明

官方文档
sentinel下载
Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

sentinel分为两个部分：
客户端：不依赖任何框架，能够运行于所有java运行时环境
控制台：基于spring boot开发，打包后直接运行，不需要额外的tomcat等应用

我们直接启动jar包就可以了，默认的访问端口是8080 账号密码:sentinel

二、使用步骤

1.开始

父工程

<dependencyManagement>
        <dependencies>
            <!--spring boot 2.2.2-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
                <version>2.2.2.RELEASE</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>

            <!--spring cloud Hoxton.SR1-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
                <version>Hoxton.SR1</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>

            <!--spring cloud alibaba 2.1.0.RELEASE-->
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
                <version>2.1.0.RELEASE</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>

.........
        </dependencies>
  </dependencyManagement>

//这三个依赖是必备的

创建子服务:

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
            <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</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>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>

        <!--<dependency>-->
            <!--<groupId>cn.hutool</groupId>-->
            <!--<artifactId>hutool-all</artifactId>-->
            <!--<version >4.6.3</version>-->
        <!--</dependency>-->

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
 </dependencies>

yml:

server:
  port: 8003
spring:
  application:
    name: cloudsentinel-8003
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080
        port: 8719
#        clientIp: localhost:8003

#默认8719，假如被占用了会自动从8719开始依次+1扫描。直至找到未被占用的端口

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'
#我们上面搭配了nacos的注册中心，当然你不搭也可以，但是微服务是必须要有注册中心的，单纯的写个demo也可以不使用。

此时访问sentinel的管理后端是没有效果的，应为sentinel是懒加载
我们就写一个controller来访问一下
此时就会有数据了

2.流控规则（流量控制）

资源名：唯一名称，默认请求路径
针对来源：Sentinel可以针对调用者进行限流，填写微服务名，默认default(不区分来源)
阈值类型/单机阈值:
   >直接：api达到限流条件时，直接限流(默认)
   >关联：当关联的资源达到阈值时，就限流自己
   >链路：只记录指定链路上的流量(指定资源从入口资源进来的流量,如果达到阈值，就进行限流)[api级别的针对来源]

流控效果:
   >快速失败：直接失败；抛异常
   >Warm 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，让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置QPS,否则无效

1.使用

测试：给我们的/test接口请求添加限流设置
使用QPS

此时我们疯狂请求这个接口：

则已经帮我们限流了，访问不到
上面的是使用的是直接QPS和直接拒绝，线程数则是并发数，一直同一个浏览器或同一个窗口发请求是没有问题的，多个浏览器或开其他端口访问就会有问题了，这里就不累赘了，都是一样的配置。

2.阈值类型/(关联)

上面我们使用的是直接拒绝，到达了阈值就直接返回错误信息，
那这个关联呢？

说明: 当/testb请求的阈值达到了2，那么他会导致/testa不可用，返回错误信息，
这种情况适用于一些链路调用，请求数过大或并发量过大，直接快速失败关联的请求接口

3.流控效果（warm up 预热）

有快速失败，warm up 排队等待。
上面的例子都是使用的快速失败。

快速失败在页面上直接返回错误信息
它的配置在源码的：com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.DefaultController 类上

公式：阈值除以coldFactor（冷因子默认值为3），经过预热时长后才会达到阈值

这个图表示，当流量过来时，会以总的单机阈值 10/3(冷因子)=3,3是单机阈值，通过时长5秒慢慢的达到10的阈值
这个WarmUp的源码在com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.WarmUpController，
可以自己去配置他的冷因子

4.排队等待

说明：排队等待只可以是QPS，不支持线程数。表示这个/testb每秒可接收5个请求，剩下的进行等待，而超时时间是500毫秒。
匀速排队：会严格的控制请求通过的间隙时间，让请求均匀速度通过，对应的是漏桶算法。

排队等待的源码实现：com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.RateLimiterController

3.降级规则

注意：1.8版本的sentinel和1.8一下的熔断降级有明显的变化，我这里使用的是1.7的，具体参考官方文档
资源名不多说了就是请求路径
RT(平均响应时间，秒级):
  平均响应时间:1s内持续进入5个请求，对应时刻的平均响应时间均超过阈值(这个阈值就是我们每个请求不能超过的值，否则满足熔断条件之一)，那么在接下的时间窗口之内，对这个方法的调用都会自动熔断（满足1s内5个请求，并且平均响应时间大于阈值才熔断）
  RT默认最大4900ms(更大的需要通过 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxxx才能生效)

异常比例(秒级)
  当资源的每秒请求量>=5，并且每秒异常总数占通过的比值超过阈值，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口之内，
  对这个方法的调用都会自动的返回，异常比例的阈值范围[0.0,1.0] 表示10%~100%

异常数(分钟级)
  当资源近一分钟的异常数超过阈值后会进行熔断，注意由于统计时间窗口是分钟级别的，
  若时间窗口是小于60s,则结束熔断状态后仍可能在进入熔断，所有要设置大于60



时间窗口，就是熔断的时间，到了时间，则会退出熔断，再根据策略等原来判断是否再次熔断。

-----------------------------------
Sentinel熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时(例如调用超时或异常比例升高)，对这个资源的调用进行限制，
让请求快速失败，避免影响到其他的资源而导致级联错误。

当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都自动熔断(默认行为是抛出 DegtadeException)


具体的就不演示了，

但是要注意，在异常比例的情况下：如果请求达不到5或者5以上，系统会报错但不会被熔断的。  

4.热点key限流

文档地址
说明：何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。
源码：com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException

    @GetMapping("/test")
    @SentinelResource(value = "test",blockHandler = "block")   //blockHandel指定熔断需要访问的方法 ，注意这个value，我们有用
    public String test(@RequestParam(value = "id") String id){
        return "正常";
    }

    //上面的blockHandler指定的方法
    public String block(String id, BlockException block){
        System.out.println(block);
        return "熔断";
    }

这里和之前的兜底方法很相识
注意：使用了@SentinelResource注解，写了blockHandler属性指定了兜底的方法，当违背配置规则后，就执行指定的兜底方法，
前提再sentinel配置的时候我们指定的资源名称是value的情况下

如果我们在sentinel后台配置的情况下指定的资源名是我们的请求的路径，那么就会有一些变化
使用了@SentinelResource注解，有blockHandler属性指定了兜底的方法，当违背配置规则后，就执行指定的兜底方法，
没有指定的兜底方法的话就是系统默认的兜底方法

上面两种的细微差别


而且该注解不支持private的权限修饰的接口方法

新增热点规则：

参数索引就是我们的参数id索引位置。资源名称不是请求名称，而是我们配置的value.
上面的代码我们有一个参数id,那么我们携带其他的参数是没有效果的，也就是不限流
比如
 url?id=3  限流
 url?id=4&idd=6 限流
 url?no=8 不限流

并且要注意的是：
 @SentinelResource(value = "test",blockHandler = "block") 
 blockHandler 指定的方法，当接口出现异常跟会不会执行这个方法是没有关系的
 会执行这个方法是违背了sentinel里面的热点key的配置才会执行的，接口报错和它没有必然关系
但想要有友好的返回效果，我们可以使用上面说到的降级规则。也就是说这个注解管不了我们的异常。
只有违背了配置才会调用这个指定的方法。

那么还有一些情况，虽然我们设置了参数，只有携带了指定的参数时，才会有兜底的方法，
sentinel还有一些其他的设置，比如当这个参数等于某个值的时候可以再对其设置阈值
如下：
在高级选项中

当这个参数的值等于5时，我们给的阈值等于100，就是1s内可以有100个请求都不会走兜底的方法。

5.系统自适应限流

官方文档

这里的设置是对这个服务的全局的配置

》Load 自适应（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。

》CPU usage（1.5.0+ 版本）：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。

》平均 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。
》并发线程数：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。

兜底方法改进

//如果我们的兜底方法和业务接口方法写到一起，那么就会造成高耦合的情况，我们应该将他们分开来
//首先先看我们的接口，
    @GetMapping("/test")
    @SentinelResource(value = "test",blockHandlerClass=MyBlockHandel.class ,blockHandler = "block")
    public String test(@RequestParam(value = "id") String id){
        return "正常";
    }

新建一个类,类名对应着blockHandlerClass的属性值，方法名对应着blockHandler 的属性值
public class MyBlockHandel {

    public static String block(String id，BlockException exception){
        return "兜底";
    }
    .....
    //当然这里还可以有其他的兜底方法，注意:方法参数和返回值要一样
}

6.熔断

上面讲了，使用@SentinelResource注解的blockHandler只有在违背了配置情况下才会执行兜底的方法，
但是如果代码发生了异常是不会执行兜底的方法的。

这个时候这个注解就有一个fallback属性可以配置

   @GetMapping("/test")
    @SentinelResource(value = "test",fallback="xxxx")
    public String test(@RequestParam(value = "id") String id){
        int i=10/0;
        return "正常";
    }

    //这个方法的名字就是上面的fallback的值，表示上面的方法报异常了，会执行下面的方法，注意，参数要一样，throwable可加可不加
    public String xxxx(@RequestParam(value = "id") String id,Throwable throwable){
        return "异常";
    }

当然除了fallback属性外，还有fallbackClass指定一个类，和之前的blockHandlerClass属性差不多

问题来了
注意：

如果配置了blockHandler(前提是在控制台配置了规则)和配置了fallback，那么发生了异常和QPS超过了怕配置会执行哪个兜底方法呢？
首先如果是违背了配置的规则，肯定是会执行blockHandler指定的方法的。
那么发生了异常呢会执行fallback指定的方法的。

如果我们的配置规则是QPS为1的时候就降级，然后手动代码中抛出异常，也就是同时满足上面两种情况的话，
是会执行blockHandler指定的方法的，不会执行fallback指定的方法，注意这里

忽略异常：

@SentinelResource还有一个属性exceptionsToIgnore，
@SentinelResource(value="dsd",fallback="xxx",exceptionsToIgnore={yyyException.class})
这种情况，尽管我们指定了fallback属性，报异常了走xxx方法，但是我们这里的exceptionsToIgnore属性指定了忽略的异常，
也就是说当发生这个指定的异常时，不会执行fallback指定的xxx方法，也就是返回 error page。因为不做这个异常的处理。

---

其次，如果想让Sentinel支持feign
还需要再配置文件中加上一些配置

feign:
  sentinel:
    enabled: true

3.持久化

现在的我们的Sentinel是默认没有持久化的，只要Sentinel重启里面的配置就会情况，
或者说当有关联的服务的一些配置信息在Sentinel上，只要服务重新启动，更这个服务相关的配置也会清空，这是非常不友好的，

所以我们需要配置持久化

添加坐标
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
            <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
        </dependency>


配置文件：
server:
  port: 8003
spring:
  application:
    name: cloudsentinel-8003
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080
        port: 8719     
        #默认8719，假如被占用了会自动从8719开始依次+1扫描。直至找到未被占用的端口
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            dataId: cloudsentinel-8003
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow
                

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

然后配置好后，我们打开nacos的配置列表新增配置
dataID就填写我们上面写的dataId,然后配置格式写json,
内容填写为:
[
    {
         "resource": "/test",
         "limitApp": "default",
         "grade":   1,
         "count":   1,
         "strategy": 0,
         "controlBehavior": 0,
         "clusterMode": false    
    }
 ]
 
 resource:资源名称
 limitApp:来源应用
 grade：阈值类型，0表示线程数，1表示QPS
 count:单机阈值
 strategy：流控模式：0表示直接；1表示关联；2表示链路
 controlBehavior：流控效果：0表示快速失败；1表示Warm Up;2表示排队等待
 clusterMode：是否集群

现在就这些数据持久化到nacos了，要保证nacos也是持久化的，此时服务启动后，配置也不会丢失了。但是要先访问一次资源。