SpringCloud Alibaba-Sentinel保姆级教程

1、Sentinel前奏

1.1、服务雪崩效应

1. 在分布式系统中，由于网络原因或自身的原因，服务一般无法保证 100% 可用
2. 如果一个服务出现了问题，调用这个服务就会出现线程阻塞的情况，此时若有大量的请求涌入，就会出现多条线程阻塞等待，进而导致服务瘫痪
3. 由于服务与服务之间的依赖性，故障会传播，会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果，这就是雪崩效应

如下图所示：

• 雪崩发生的原因多种多样，有不合理的容量设计，或者是高并发下某一个方法响应变慢，亦或是某台机器的资源耗尽
• 我们无法完全杜绝雪崩源头的发生，只有做好足够的容错，保证在一个服务发生问题，不会影响到其它服务的正常运行
• 也就是雪落而不雪崩

1.2、常见容错方案

要防止雪崩的扩散，就要做好服务的容错，容错说白了就是保护自己不被猪队友拖垮的一些措施, 下面介绍常见的服务容错思路和组件

常见的容错思路有隔离、超时、限流、熔断、降级等这几种，下面分别介绍一下：

1、隔离

• 它是指将系统按照一定的原则，划分为若干个服务模块，各个模块之间相对独立，无强依赖
• 当有故障发生时，能将问题和影响隔离在某个模块内部，而不扩散风险，不波及其它模块，不影响整体的系统服务
• 常见的隔离方式有：线程池隔离和信号量隔离（Hystrix支持这两种隔离方式）

2、超时

在上游服务调用下游服务的时候，设置一个最大响应时间，如果超过这个时间，下游未作出反应，就断开请求，释放掉线程，如下图所示：

3、限流

• 限流就是限制系统的输入和输出流量，以达到保护系统的目的
• 为了保证系统的稳固运行,一旦达到的需要限制的阈值，就需要限制流量并采取少量措施以完成限制流量的目的

4、熔断

• 在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用
• 这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做熔断

学过Hystrix的小伙伴们应该都知道，服务熔断一般有三种状态：

1、熔断关闭状态（Closed）

默认是关闭状态。服务没有故障时，熔断器所处的状态，对调用方的调用不做任何限制

2、熔断开启状态（Open）

后续对该服务接口的调用不再经过网络，直接执行本地的fallback方法

3、半熔断状态（Half-Open）

尝试恢复服务调用，允许有限的流量调用该服务，并监控调用成功率。如果成功率达到预期，则说明服务已恢复，进入熔断关闭状态；如果成功率仍旧很低，则重新进入熔断关闭状态。

5、降级

降级其实就是为服务提供一个托底方案，一旦服务无法正常调用，就使用托底方案返回数据，不至于在你这个环节一直卡主

1.3、常见容错组件

1、Hystrix

Hystrix是由Netflflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库，防止级联失败，从而提升系统的可用性与容错性

2、Resilience4J

Resilicence4J一款非常轻量、简单，并且文档非常清晰、丰富的熔断工具，这也是Hystrix官方推荐的替代产品。不仅如此，Resilicence4j还原生支持Spring Boot 1.x/2.x，而且监控也支持和prometheus等多款主流产品进行整合

3、Sentinel

Sentinel 是阿里巴巴开源的一款断路器实现，本身在阿里内部已经被大规模采用，非常稳定强大

下面是三个组件在各方面的对比：

2、Sentinel入门

2.1、什么是Sentinel

1. 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
2. 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
3. Sentinel是通过限制并发线程的数量（即信号隔离）来减少不稳定资源的影响，而不是使用线程池，省去了线程切换的性能开销

Sentinel具有以下特征：

• 丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等
• 完备的实时监控：Sentinel 提供了实时的监控功能。通过控制台可以看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况
• 广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 SpringCloud、Dubbo、gRPC 的整合。只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入Sentinel
• 完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

Sentinel分为两个部分：

• 核心库（Java 客户端）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）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

2.2、实战编码

1、安装Sentinel服务端

Sentinel 提供了现成的服务端，https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

这里我给大家准备好了，直接去下载即可

网盘连接：

链接：https://pan.baidu.com/s/1YJLfYmPsbii-zSHk6VWGRw

提取码：3065

OK，大家下载之后，可以通过命令行启动，使用cmd命令启动sentinel

java -jar -Dserver.port=1111 sentinel-dashboard-1.6.0.jar

• -Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel: 用于指定控制台的登录用户名为 sentinel；
• -Dsentinel.dashboard.auth.password=123456: 用于指定控制台的登录密码为 123456；如果省略这两个参数，默认用户和密码均为 sentinel
• -Dserver.servlet.session.timeout=7200: 用于指定 Spring Boot 服务端 session 的过期时间，如 7200 表示 7200 秒；60m 表示 60 分钟，默认为 30 分钟；
• -Dserver.port=1111：配置端口

启动成功的界面：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-wghNPhrM-1666618011365)(images/image-20220213155559309-16661579811431.png)]

访问：http://localhost:1111 进入控制台，登录账号密码： sentinel/sentinel

注意：只有1.6.0及以上版本才有这个登录页面。

登录成功后的主页面效果如下：

目前还什么都没有做，所以这里是一片空白

那目前我们就将Sentinel服务端准备完毕了，接下来开始在微服务中引入Sentinel

2、微服务引入Sentinel

我们在用户服务的pom.xml中引入Sentinel：

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

然后在yml中配置Sentinel：

server:
  port: 1011
spring:
  application:
    name: user-server
  cloud:
    # sentinel相关配置
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:1111
    nacos:
      #注册中心相关配置
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848 #注册中心地址
      #配置中心相关配置
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848 #配置中心地址
        file-extension: yaml        #配置文件格式
        prefix: application-user    #配置前缀
        group: DEFAULT_GROUP        #默认分组
  profiles:
    active: dev  #指定环境

Sentinel为我们提供了@SentinelResource注解标记需要限流的资源

我们来测试一下，在UserController中做修改，如下：

package cn.wujiangbo.controller;

import cn.wujiangbo.dto.User;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * 
用户服务相关api接口
 *
 * @author 波波老师(微信 ： javabobo0513)
 */
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    //获取配置文件中的值
    @Value("${server.port}")
    private String port;

    @GetMapping("/getUserById/{id}")
    //限流降级
    @SentinelResource(value="getUserById", blockHandler="exceptionHandler")
    public User getUserById(@PathVariable Long id){
        return new User(id,"王天霸", "我是王天霸，你好吗？port=" + port);
    }

    // 限流与阻塞处理 : 参数要和被降级的方法参数一样
    public User exceptionHandler(@PathVariable("userId") Long userId, BlockException ex) {
        ex.printStackTrace();
        return new User(-1L,"null","抱歉，Sentinel-限流");
    }
}

这里通过@SentinelResource的value属性为资源取名为 “getUserById” ，后续我们可以根据该资源名来进行限流

同时这里通过 blockHandler 属性配置了一个限流降级方法，即当“getUserById”资源触发限流了，就会调用blockHandler指向的降级方法返回兜底数据，不至于抛出默认的限流异常信息给客户端(一串英文用户也看不懂) ，需要注意的是：降级方法要和被限流的方法参数一致，然后加上 BlockException 异常对象。

当然，也可以通过 blockHandlerClass 属性把降级方法写在一个专门的类中，如下：

@SentinelResource(value="getUserById",blockHandler="exceptionHandler",blockHandlerClass=ExceptionUtil.Class)

public final class ExceptionUtil {
    //注意：这里的降级方法需要使用static修饰
    public static User exceptionHandler(BlockException ex) {
       //...
    }
}

接下来我们就需要开始设置资源限流策略了

启动用户微服务，然后通过浏览器访问：http://localhost:1010/user/getUserById/13，不断刷新页面试试

然后登录Sentinel控制台刷新页面，在【实时监控】列表中可以看到资源的相关监控信息：

在【族点链路】列表中可以看到资源的调用链，并且可以通过【流控】按钮设置流控规则

也可以在【流控规则】菜单中针对资源进行限流规则的设置。如下：

这里我添加了一个流控规则，资源名对应客户端 @SentinelResource(value=“getUserById”)注解的资源，通过QPS限流(每秒请求数量)，阈值是2 ，意思是“getUserById”这个资源每秒只能有2个请求进来，多余的请求会触发限流，返回降级数据

测试

通过浏览器访问用户服务，然后快速的刷新页面，当QPS大于2（每秒发送大于两个请求）就会触发限流，返回数据如下：

确实限流了，测试成功

2.3、Sentinel流控模式

1、直接

Sentinel默认的流控处理就是【直接->快速失败】，QPS达到阈值，当前资源直接失败。在【流控规则】菜单中配置如下：

2、关联

点击高级选项，关联的资源达到某个阈值，限流自己，如：

限流的资源是/user/delete ，关联的资源是/user/list，当/user/list达到阈值，限流user/delete

场景举例：支付并发太高，可以限制下单的流量

3、链路

限流调用的入口，如 /user/list 资源中调用了 /dept/list，有如下限流规则：

对/dept/list添加限流，当/dept/list达到阈值，其实限流的是/user/list，因为他是访问的入口

2.4、Sentinel流控效果

1、快速失败

快速失败：(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT)是默认的流控方式，当流量达到阀值直接返回异常，QPS达到任何规则阈值后，后续请求就会立即拒绝，并抛出FlowException 异常。

简单理解：并发太高，直接请求拒绝

2、Warm Up预热

Warm Up预热：(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP)方式，根据codeFactor（默认3）的值，从（阀值/codeFactor）为初始阀值，经过预热时长，才到达设置的QPS的阀值，即预热/冷启动方式。

简单理解：慢慢的增大处理并发的能力

提示：初始的QPS阈值为 100 / 3 =33 ，也就是最开始的并发只能是33，但是10秒过后 QPS阈值就达到了100

当系统长期并发不高，流量突然增加可能会直接把系统压垮。让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值的上限，给系统一个预热的时间，避免系统被压垮。

场景：秒杀抢购

3、排队等待

排队等待：(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER)，达到阈值之后的所有请求，我们可能更希望把这些请求放入队列，然后慢慢执行，而不是直接拒绝请求，这种方式严格控制请求通过的时间间隔，也就是让请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法，这种方式主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列。

简单理解：突发流量处理不过来，让请求排队。

解读：QPS阈值为100，超过100个请求的其他所有请求都会排队，排队超时时间为 10S

2.5、热点规则

还有一种特殊的动态限流规则，用于限制动态的热点资源，比如对同一个用户的请求频率做限定，比如对参数进行限定，比如对参数的值做限定(比如对商品ID为1的资源做限流)。

1、参数限流

参数限流就是：对资源的参数进行限流，

我们来编写一个方法，接受两个参数：p1和p2并设置好限流降级：

//限流降级
@SentinelResource(value="/parameterLimit",blockHandler="parameterLimitHandler")
@GetMapping(value="/parameterLimit")
public String parameterLimit(@RequestParam("p1") String p1 ,@RequestParam("p2") String p2){
    return "parameterLimit方法调用成功...";
}
// 限流与阻塞处理
public String parameterLimitHandler(@RequestParam("p1") String p1 ,@RequestParam("p2") String p2,BlockException ex) {
    return "限流了...";
}

配置热点规则，对第一个参数限流 ，当第一个参数超过了1的QPS就熔断降级：

2、参数值限流

对某一个参数的值满足某种条件的时候就进行限流。

上面的参数限流配置完毕后，点击后面的【编辑】按钮，如下配置：

上面配置的意思是：第一个参数的值为 haha 的时候限流阈值为10 ， 超过 QPS > 10的并发就限流。

场景：应用场景比如说商品名称为“华为p40”的商品并发特别高，我们可以针对参数商品名为“华为p40”的商品进行限流

2.6、系统规则

1、配置全局限流规则

系统规则可以看做是总的限流策略，所有的资源都要受到系统规则的限制：

上面的意思是最大并发只能允许 10 个线程数，并且是作用于全局的

3、Sentinel服务熔断

3.1、编码实战

1、资源熔断降级

修改用户微服务工程，修改UserController ，通过@SentinelResource注解的 fallback 属性指定降级方法

package cn.wujiangbo.controller;

import cn.wujiangbo.dto.User;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * 
用户服务相关api接口
 *
 * @author 波波老师(微信 ： javabobo0513)
 */
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    //获取配置文件中的值
    @Value("${server.port}")
    private String port;

    @GetMapping("/getUserById/{id}")
    //限流降级
    @SentinelResource(value="getUserById", blockHandler="exceptionHandler", fallback = "getUserByIdFallback")
    public User getUserById(@PathVariable Long id){
        int i = 1 / 0;	//方法异常，触发熔断
        return new User(id,"王天霸", "我是王天霸，你好吗？port=" + port);
    }

    // 限流与阻塞处理 : 参数要和 被降级的方法参数一样
    public User exceptionHandler(@PathVariable("userId") Long userId, BlockException ex) {
        ex.printStackTrace();
        return new User(-1L,"null","抱歉，Sentinel-限流");
    }

    // 熔断降级，参数和返回值与源方法一致
    public User getUserByIdFallback(@PathVariable("userId") Long userId){
        return new User(userId,"null", "抱歉，Sentinel-熔断");
    }
}

我在【getUserById】方法中通过 int i = 1 / 0 模拟发生异常，然后会熔断触发降级调用降级方法，通过 fallback 属性指定熔断的降级方法 ，熔断方法参数也要和被熔断方法参数一致。

开始测试，浏览器访问：http://localhost:1010/user/getUserById/13，结果如下：

符合预期，测试成功

注意：这里可以通过 @SentinelResource 注解中的 exceptionsToTrace 属性可以设置忽略某种异常，即针对某个异常不熔断

2、配置降级策略

在Sentinel控制台，在【族点链路】菜单中找到“getUserById”资源，然后点击【降级】按钮添加降级策略，如下：

这里的降级策略为“RT”，大概意思是：如果并发数大于5 (QPS > 5) ，然后平均响应时间大于200毫秒，那么接下来的2秒钟之内对该资源的请求会被熔断降级。

6.3、降级策略

资源在什么情况下会触发熔断降级？

调用异常，达到流控，调用超时 都会触发熔断降级，在上面的案例中我们看到资源的降级策略有 RT、异常比例、异常数这三种方式，我们可以通过这三种方式来定义资源是否稳定，决定是否要进行熔断降级。

1、平均响应RT

平均响应时间 (DEGRADE_GRADE_RT)：当资源的平均响应时间超过阈值（DegradeRule 中的 count，以 ms 为单位）之后，资源进入准降级状态。详细说明：如果 1s 内持续进入 5 个请求（即 QPS >= 5），它们的 RT 都持续超过这个阈值(count，以 ms 为单位)，那么在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地熔断（抛出 DegradeException）。注意 Sentinel 默认统计的 RT 上限是 4900 ms，超出此阈值的都会算作 4900 ms，若需要变更此上限可以通过启动配置项 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 来配置。

是不是很生涩难懂？我们根据下面这个配置来理解：

这里配置的RT是200意思是：对资源的多次请求平均响应时间都超过200毫秒，总体意思是1s 内持续进入 5 个请求（即 QPS >= 5），这五个请求的平均响应时间都超过了200，后续的2秒之内(时间窗口)，请求这个方法都会被熔断，触发降级，2秒之后恢复正常。

总结一下：RT其实就是平均响应时间太长，资源熔断。

2、异常比例

异常比例(DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO)：每秒请求量 > 5 ,当资源的每秒异常总数占通过量的比值超过阈值（DegradeRule 中的 count）之后，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，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%。

根据下面这个配置来理解：

上面配置的意思就是：“getUserById”这个资源的异常比例超过了0.3，即10个请求有3个都异常了，资源就会被熔断，2秒之后恢复正常。

总结一下：异常比例就是按照资源的请求失败率来熔断。

3、异常数

异常数 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT)：当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断。注意由于统计时间窗口是分钟级别的，若 timeWindow 小于 60s，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。

根据下面这个配置来理解：

这里的意思是：62秒超过6个异常请求，服务进行熔断。后续请求都拒绝。

注意：异常降级仅针对业务异常，对 Sentinel 限流降级本身的异常（BlockException）不生效

总结一下：异常数就是按照 一分钟的异常的数量 来熔断。

6.4、OpenFeign兼容Sentinel

OpenFeign与Sentinel组件集成除了引入sentinel-starter依赖关系之外，还需要在yml配置文件中启用Sentinel支持：feign.sentinel.enabled=true

1、添加依赖

修改支付服务的pom文件（这个工程我们之前集成了OpenFeign），添加下面依赖：

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

2、开启Sentinel

修改支付微服务的yml文件，新增下面配置：

feign:
  sentinel:
    enabled: true #开启熔断
  #hystrix:
  #  enabled: true #开启熔断功能

3、Feign接口降级

这里跟Feign开启Hystrix降级一样，还是可以使用fallback和fallbackFactory属性，如下：

package cn.wujiangbo.feign.client;

import cn.wujiangbo.dto.User;
import cn.wujiangbo.feign.fallback.UserFeignClientFallback;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

/**
 * 
Feign的客户端接口
 *
 * @author 波波老师(微信 ： javabobo0513)
 */
@FeignClient(value = "user-server", fallbackFactory = UserFeignClientFallback.class)
public interface UserFeignClient {

    @GetMapping("/user/getUserById/{id}")
    User getUserById(@PathVariable Long id);
}

编写降级类，返回托底数据：

package cn.wujiangbo.feign.fallback;

import cn.wujiangbo.dto.User;
import cn.wujiangbo.feign.client.UserFeignClient;
import feign.hystrix.FallbackFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * 
兜底类
 *
 * @author 波波老师(微信 ： javabobo0513)
 */
@Component
public class UserFeignClientFallback implements FallbackFactory<UserFeignClient> {

    @Override
    public UserFeignClient create(Throwable throwable) {
        return new UserFeignClient(){
            @Override
            public User getUserById(Long userId) {
                //打印异常信息，方便从控制台查看触发兜底的原因
                throwable.printStackTrace();
                return new User(userId, "null", "User服务不可用，返回兜底数据");
            }
        };
    }
}

4、测试

启动用户服务和支付服务，然后浏览器访问：http://localhost:1030/pay/getUserById/13，开始是可以正常返回数据的，然后我们停掉用户服务，再刷新页面，就会这样了：

符合预期，测试成功

4、Sentinel和Hystrix区别

两者的原则是一致的, 都是当一个资源出现问题时, 让其快速失败, 不要波及到其它服务，但是在限制的手段上, 确采取了完全不一样的方法：

• Hystrix 默认采用的是线程池隔离的方式，优点是做到了资源之间的隔离，缺点是增加了线程切换的成本
• Sentinel 采用的是通过并发线程的数量和响应时间来对资源做限制

总结

本文针对Sentinel的服务容错的特性，介绍了其中各种知识点的使用方式，相信大家在开发中会使用了，赶紧写个Demo测试下吧