Spring Cloud Alibaba-Sentinel服务保护

一、什么是Sentinel？

Sentinel (分布式系统的流量防卫兵) 是阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案。它以流量为切入点, 从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。

Sentinel 分为两个部分:

核心库（Java 客户端 微服务） 不依赖任何框架/库,能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo /Spring Cloud 等框架也有较好的支持。

控制台（Dashboard==sentinel服务）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。

二、安装Sentinel控制台

1.下载sentinel的jar包

2.启动sentinel

-Dserver.port=8090是指定端口号根据自己需要修改,默认端口号是8080

java -Dserver.port=8090 -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

3.访问sentinel

http://localhost:8090/

默认用户名密码是 sentinel/sentinel

三、Sentinel在微服务的使用

1.导入依赖

    com.alibaba.cloud
    spring-cloud-starter-alibaba-sentinel

2.修改配置文件中的内容,配置控制台地址

#指定sentinel控制台的地址
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:8090

3.访问微服务的任意端点，触发sentinel监控

四、簇点链路

簇点链路：就是项目内的调用链路，链路中被监控的每个接口就是一个资源。默认情况下sentinel会监控SpringMVC的每一个端点（Endpoint），因此SpringMVC的每一个端点（Endpoint）就是调用链路中的一个资源。
流控、熔断等都是针对簇点链路中的资源来设置的，因此我们可以点击对应资源后面的按钮来设置规则：

 五、流控规则

        流量控制，其原理是监控应用流量的QPS(每秒查询率) 或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。

流控规则界面:

资源名：唯一名称，默认是请求路径，可自定义

针对来源：指定对哪个微服务进行限流，默认指default，意思是不区分来源，全部限制

阈值类型/单机阈值：

1. QPS（每秒请求数量）: 当调用该接口的QPS达到阈值的时候，进行限流
2. 线程数：当调用该接口的线程数达到阈值的时候，进行限流

是否集群：暂不需要集群

接下来我们以QPS为例来研究限流规则的配置

1.配置流控规则

点击上面设置流控规则的编辑按钮，然后在编辑页面点击高级选项，会看到有流控模式一栏。

sentinel共有三种流控模式：

1. 直接（默认）：接口达到限流条件时，开启限流 ，（统计当前资源的请求，触发阈值时对当前资源直接限流，也是默认的模式）
2. 关联：当关联的资源达到限流条件时，开启限流 [适合做应用让步] （统计与当前资源相关的另一个资源，触发阈值时，对当前资源限流）
3. 链路：当从某个接口过来的资源达到限流条件时，开启限流（统计从指定链路访问到本资源的请求，触发阈值时，对指定链路限流）

2.直接流控模式

直接流控模式是最简单的模式，当指定的接口达到限流条件时开启限流。

3.关联流控模式

关联模式：

        统计与当前资源相关的另一个资源，触发阈值时，对当前资源限流
使用场景：

        比如用户支付时需要修改订单状态，同时用户要查询订单。查询和修改操作会争抢数据库锁，产生竞争。业务需求是有限支付和更新订单的业务，因此当修改订单业务触发阈值时，需要对查询订单业务限流。

 

当/order/updateOrder资源访问量触发阈值时，就会对/order/queryOrder资源限流，避免影响/order/updateOrde资源。

总结：

满足下面条件可以使用关联模式：
两个有竞争关系的资源
一个优先级较高，一个优先级较低

4.链路流控模式

        链路流控模式指的是，当从某个接口过来的资源达到限流条件时，开启限流。它的功能有点类似于针对来源配置项，区别在于：针对来源是针对上级微服务，而链路流控是针对上级接口，也就是说它的粒度更细。

例如有两条请求链路：
/test1   /common
/test2   /common

如果只希望统计从/test2进入到/common的请求，则可以这样配置：

 例子:

有查询订单和创建订单业务，两者都需要查询商品。针对从查询订单进入到查询商品的请求统计，并设置限流。

使用链路需要注意的:

1.

Sentinel默认只标记Controller中的方法为资源，如果要标记其它方法，需要利用@SentinelResource注解

 2.

Sentinel默认会将Controller方法做context整合，导致链路模式的流控失效，修改配置文件，添加

#关闭上下文
spring.cloud.sentinel.web-context-unify=false

2.配置流控效果

1. 快速失败（默认）: 直接失败，抛出异常，不做任何额外的处理，是最简单的效果
2. Warm Up：它从开始阈值到最大QPS阈值会有一个缓冲阶段，一开始的阈值是最大QPS阈值的1/3，然后慢慢增长，直到最大阈值，适用于将突然增大的流量转换为缓步增长的场景。
3. 排队等待：让请求以均匀的速度通过，单机阈值为每秒通过数量，其余的排队等待； 它还会让设置一个超时时间，当请求超过超时间时间还未处理，则会被丢弃。

Warm up预热模式

warm up也叫预热模式，是应对服务冷启动的一种方案。请求阈值初始值是 threshold / coldFactor，持续指定时长后，逐渐提高到threshold值。而coldFactor的默认值是3.
例如，我设置QPS的threshold为10，预热时间为5秒，那么初始阈值就是 10 / 3 ，也就是3，然后在5秒后逐渐增长到10.

 排队等待

        当请求超过QPS阈值时，快速失败和warm up 会拒绝新的请求并抛出异常。而排队等待则是让所有请求进入一个队列中，然后按照阈值允许的时间间隔依次执行。后来的请求必须等待前面执行完成，如果请求预期的等待时间超出最大时长，则会被拒绝。
        例如：QPS = 5，意味着每200ms处理一个队列中的请求；timeout = 2000，意味着预期等待超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常

六、热点规则

热点参数流控规则是一种更细粒度的流控规则, 它允许将规则具体到参数上。

之前的限流是统计访问某个资源的所有请求，判断是否超过QPS阈值。而热点参数限流是分别统计参数值相同的请求，判断是否超过QPS阈值。

配置示例：

 

代表的含义是：对hot这个资源的0号参数（第一个参数）做统计，每1秒相同参数值的请求数不能超过5

在热点参数限流的高级选项中，可以对部分参数设置例外配置

注意

热点参数限流对默认的SpringMVC资源无效

我们那需要加上SentinelResource注解来来自定义资源

 @GetMapping("/getOrder/{orderid}")
    @SentinelResource(value = "hot")//热点参数限流对默认springmvc资源无效，我们那需要加上SentinelResource注解来来自定义资源
    public CommonResult getOrder(@PathVariable Integer orderid){
        return orderService.findOrder(orderid);
    }

七、Feign整合Sentinel

SpringCloud中，微服务调用都是通过Feign来实现的，因此做客户端保护必须整合Feign和Sentinel。

1.引入依赖(如果引入就不需要再重复引了)

    com.alibaba.cloud
    spring-cloud-starter-alibaba-sentinel

2.在配置文件中开启Feign对Sentinel的支持

#开启feign整合sentinel
feign.sentinel.enabled=true

3. 兜底逻辑

给FeignClient编写失败后的降级逻辑
方式一：FallbackClass，无法对远程调用的异常做处理
方式二：FallbackFactory，可以对远程调用的异常做处理，我们选择这种

4.创建容错类，实现FallbackFactory

package com.gsh.order.feign;

import com.gsh.entity.Product;
import com.gsh.util.CommonResult;
import feign.hystrix.FallbackFactory;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
*@Auther: haohao
*@Date:2022/8/2509:47
*/
@Slf4j
@Component
public class ProductFeignFactory implements FallbackFactory {
    //1.开启openfeign和sentinel的整合
    //2.创建fallbackfactory工厂类
    //3.在使用feignClien的地方指定fallbackFactory工厂类的反射
    @Override
    public ProductFeign create(Throwable throwable) {
        //创建UserClient接口实现类,实现其中的方法，编写失败降级的处理逻辑
        System.out.println(throwable.getMessage());
        return new ProductFeign() {
            @Override
            public CommonResult findById(Integer pid) {
               //记录异常的信息
                log.error("遇到未知异常，调用了兜底方法!",throwable);
                //返回业务需求的默认数据
                Product product=new Product();
                product.setPname("错误！！！！！！！！！！！！"+throwable.getMessage());
                return new CommonResult(4002,"出现未知异常",product);
            }
        };
    }
}

5.为被容器的接口指定容错类

@FeignClient(value = "springcloud-product",fallbackFactory = ProductFeignFactory.class)//被调用的微服务的名称
public interface ProductFeign {
    //被调用的方法
    @GetMapping("/product/findById/{pid}")
    public CommonResult findById(@PathVariable Integer pid);
}

八、熔断和降级

        熔断降级是解决雪崩问题的重要手段。其思路是由断路器统计服务调用的异常比例、慢请求比例，如果超出阈值则会熔断该服务。即拦截访问该服务的一切请求；而当服务恢复时，断路器会放行访问该服务的请求。

1.熔断策略-慢调用

断路器熔断策略有三种：慢调用、异常比例、异常数
慢调用：业务的响应时长（RT）大于指定时长的请求认定为慢调用请求。在指定时间内，如果请求数量超过设定的最小数量，慢调用比例大于设定的阈值，则触发熔断。例如：

分析：

最大RT：RT超过500ms的调用是慢调用，可以理解为调用这个资源的响应时间

统计时长：统计最近10000ms（1m）内的请求，

最小请求次数：请求量至少超过10次才会触发，

比例阈值：并且慢调用比例不低于0.5（即触发最大RT超过百分之50%），则触发熔断，

熔断时长：熔断时长为5秒。然后进入half-open状态，放行一次请求做测试。

如果这一次依旧超过最大RT则继续熔断。

2.熔断策略-慢调用

异常比例或异常数：统计指定时间内的调用，如果调用次数超过指定请求数，并且出现异常的比例达到设定的比例阈值（或超过指定异常数），则触发熔断。

 

解读：统计最近1000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且异常比例不低于0.4，则触发熔断，熔断时长为5秒。然后进入half-open状态，放行一次请求做测试。

九、隔离和降级

        虽然限流可以尽量避免因高并发而引起的服务故障，但服务还会因为其它原因而故障。而要将这些故障控制在一定范围，避免雪崩，就要靠线程隔离（舱壁模式）和熔断降级手段了。
        不管是线程隔离还是熔断降级，都是对客户端（调用方）的保护。