SpringCloud Alibaba Sentinel 详解
SpringCloud Alibaba Sentinel 详解
文章目录
- SpringCloud Alibaba Sentinel 详解
- 一、Sentinel 介绍
- 二、Sentinel 下载和安装
- 三、Sentinel 使用
-
- 1. Sentinel 初始化监控
- 2. Sentinel 流控规则介绍
- 3. Sentinel 流控模式
- 4. Sentinel 流控效果
- 5. Sentinel 降级
-
- 1. RT
- 2. 异常比例
- 3. 异常数
- 6. Sentinel 热点规则
-
- 1. 介绍与使用
- 2. 参数例外项
- 7. Sentinel 系统规则（了解即可）
- 8. @SentinelResource 详解
- 9. Sentinel 持久化
一、Sentinel 介绍
Sentinel 是面向云原生微服务的流量监控，熔断降级组件。能够监控并保护你的微服务。
Sentinel中文文档
Hystrix 和 Sentinel 对比：
Sentinel 的主要特征：
二、Sentinel 下载和安装
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。
使用docker 安装sentinel：
- 下载sentinel 镜像
docker pull bladex/sentinel-dashboard
- 创建sentinel 容器并运行
docker run --name sentinel -d -p 8858:8858 -d bladex/sentinel-dashboard
- 测试访问 ：http://114.55.56.149:8858/#/login
Windows 下安装 sentinel
-
sentinel下载地址
-
通过命令java -jar 运行jar包
-
访问localhost:8080
三、Sentinel 使用
1. Sentinel 初始化监控
- 创建项目 cloudalibaba.sentinel.service8401
- POM引入依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!-- springcloud alibaba 后续做持久化用到-->
<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>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
<scope>runtime</scope>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency> <!--引入自己定义的api通用包，可以使用payment支持Entity-->
<groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
<artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>
</dependencies>
- yml 文件
server:
port: 8401
spring:
application:
name: cloudalibaba-sentinel-service
cloud:
nacos:
discovery:
#Nacos服务注册中心地址
server-addr: 114.55.56.149:8849
sentinel:
transport:
# 配置sentinel dashboard地址
dashboard: localhost:8080
# 默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描，直至找到未被占用的端口
port: 8719
# clientIp: localhost
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'
注： 由于这里的项目启动和sentinel启动都是本地，所以无需配置ClientIp。如果是虚拟机中安装的Sentinel，则ClientIp需要配置成项目启动地址（即 cloudalibaba.sentinel.service8401 启动地址）。如果Sentinel无法监控项目，则需要排查Sentinel启动地址能否访问项目启动地址了。
- 主启动类
package com.atguigu.springcloud.alibaba;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class MainApp8401 {
public static void main(String[] args){
SpringApplication.run(MainApp8401.class,args);
}
}
- 控制层controller
package com.atguigu.springcloud.alibaba.controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class FlowLimitController {
@GetMapping("/testA")
public String testA(){
return "-----testA";
}
@GetMapping("/testB")
public String testB(){
return "-----testB";
}
}
测试：由于sentinel使用的懒加载机制，所以无法看到监控到的数据。当我们访问Controller中的方法后，发现可以监控到我们的服务方法了。
2. Sentinel 流控规则介绍
- 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：
- QPS（每秒钟的请求数量）：当调用该api的QPS达到阈值的时候，进行限流
- 线程数：当调用该api的线程数达到阈值的时候，进行限流 - 是否集群：不需要集群
- 流控模式：
- 直接：api达到限流条件时，直接限流
- 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的级别的针对来源） - 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
3. Sentinel 流控模式
- QPS：我们可以对某个请求进行限流设置。比如上述的/testA请求，我们可以设置一秒钟内只能访问一次，超过一次则返回错误。通过Sentinel的流控设置即可完成。
测试：我们访问localhost:8041/testA，当我们每秒访问一次则可以正常访问，当超过一次则返回如下信息：
-
并发线程数：可以同时处理多个客户端发送过来的请求，超过了，则返回错误信息。
-
关联：当关联的资源达到阈值时，就限流自己。当与A关联的资源B达到阈值后，就限流A。
当管关联资源/testB的qps阈值超过1时，就限流/testA的Rest访问地址，当关联资源到达阈值后限制配置好的资源名。
比如我们实际开发中，订单下单后需要调用支付接口，当我们的支付接口到达极限要瘫了，就能 去限制订单下单的接口。 -
链路：只针对从指定链路访问到本资源的请求做统计，判断是否超过阈值。这篇文章有对链路详细介绍和测试。链路文章地址
4. Sentinel 流控效果
- 快速失败：即上述测试的，请求到达阈值后，直接返回错误信息。
- Warm Up：默认coldFactor为3，即请求QPS从threshold/3开始，经预热时长逐渐升至设定的QPS阈值。
使用场景：比如某个请求平时访问量低，但是某些时刻访问量特别大，可能直接是系统瘫痪，Warm Up 就起到作用了。
还有就是常说的秒杀系统。在开启的瞬间，很多流量上来，很有可能吧系统打死，预热方式就是为了保护系统，可慢慢的吧流量放进来，慢慢的把阈值增长到设置的阈值。
如何使用呢，以如下图片为例：
图片中阈值为10，但是我们要除以coldFactor = 3，表示一开始阈值其实只有3，然后给预热时长5秒，5秒内慢慢的从3 过渡到10。而不是一下就可以接受每秒10次请求。
测试： 我们将/testA设置为上图设置。然后疯狂请求/testA，发现开始的时候每秒请求超过3此后会返回默认的错误信息，五秒过后，就能正常的响应三次过后的请求了！
- 排队等待：
5. Sentinel 降级
Sentinel 降级又称熔断降级。
降级策略有三个：
- RT：平均响应时间，秒级。分均响应时间，超出阈值且在时间窗口内通过的请求 >=5,俩个条件同事满足后出发降级，窗口期过后关闭断路器。RT最大4900（更大的需要通过- Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=XXXX才能生效）
- 异常比例：秒级。QPS >= 5 且异常比例（秒级统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级。
- 异常数：分钟统计。超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级。
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二导致级联错误。
当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都会自动熔断（默认行为是抛出DegradeException）。
Sentinel 的断路器是没有半开状态的
1. RT
测试：
表示我们的/testD请求，必须在200ms秒内处理完请求，且请求数要小于等于五的，否则发生熔断。熔断后，再下一秒后（窗口时间），服务才恢复。然而在这一秒钟（时间窗口）内，服务是不可用的（熔断了）。
2. 异常比例
当资源的每秒请求量 >= 5，并且每秒异常总数占通过量的比值超过阈值之后，资源进入降级状态，即接下来的时间窗口之内，对这个方法的调用都会自动的返回。异常比率的阈值范围是 [0.0 , 1.0]，代表0% - 100%。
表示/testD请求，如果每秒请求>=5，且异常率达到20%，则进行熔断。并且在接下来的三秒内访问都将自动返回。三秒后熔断关闭，访问正常。
3. 异常数
当资源近1分钟的异常数且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在进入熔断状态。
时间窗口一定要大于等于60秒。
表示请求/testE，一分钟类出现5次异常，则发生熔断，而后70秒内都无法在访问，会自动返回。70秒后熔断关闭，恢复访问。
6. Sentinel 热点规则
1. 介绍与使用
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。比如：
- 商品ID为参数，统计一段时间内最常购买的商品ID并进行限流
- 商品ID为参数，针对一段时间内频繁访问的用户ID进行限制
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，仅包含任店参数的资源调用生效。
之前学习的Hystrix，当某个方法出现问题了，就能找到对应的兜底降级方法，而Sentinel 有一套默认的兜底方法返回：Blocked by Sentinel （flow limiting）那么Sentinel如何自定义兜底方法呢？
Hystrix 自定义兜底方法是用的注解 @HystrixCommand 。Sentinel 使用的是 @SentinelResource 。
代码
/**
*
* @SentinelResource(value = "testHotKey" ,blockHandler = "deal_testHotkey") 这里的testHotKey是可以随便取的。只要是唯一标识就可以
* blockHandler = "deal_testHotkey" 表示如果违背了sentinel的配置规则有方法deal_testHotkey进行处理。
*
* @param p1
* @param p2
* @return
*/
@GetMapping("/testHotKey")
@SentinelResource(value = "testHotKey" ,blockHandler = "deal_testHotkey")
public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1", required = false) String p1,
@RequestParam(value = "p2", required = false) String p2){
return "-----testHotKey";
}
public String deal_testHotkey(String p1, String p2, BlockException e){
//sentinel 系统的默认提示: Blocked by sentinel (flow limiting)
return "------deal_testHotkey, o(╥﹏╥)o";
}
配置：
- 资源名：即注解@SentinelResource里的Value值
- 参数索引：即方法中的参数索引，本例中索引0 即 是 p1
- 单机阈值：即每秒请求数
- 统计窗口时长：即熔断时长
测试效果：当p1一直等于a且每秒访问超过一次后，再次访问，则返回我们自定义的方法：
2. 参数例外项
上述按理演示了第一个参数p1，当QPS超过了1秒1次点击后马上被限流。我们期望p1参数当它是某个特殊值时，他的限流值和平时不一样，加入当p1的值等于5时，他的阈值可以达到200。
总结：
@SentinelResource 处理的是Sentinel控制台配置的违规情况，有blockHandle方法配置的兜底处理。
但是运行时报错是不处理的，即RuntimeException。如 int age = 1/0，这个是java运行时报出的运行异常RuntimeException，@SentinelResource 不管。
7. Sentinel 系统规则（了解即可）
是对整个系统的限流规则。
8. @SentinelResource 详解
- 解决我们自定义的处理方法和业务代码耦合在一块不直观
添加我们自定义阈值配置违背处理类 CustomerBlockHandler
package com.atguigu.springcloud.alibaba.myhandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.atguigu.springcloud.entities.CommonResult;
public class CustomerBlockHandler {
public static CommonResult handlerException(BlockException exception){
return new CommonResult(4444,"按客户自定义，global handlerException -----1");
}
public static CommonResult handlerException2(BlockException exception){
return new CommonResult(4444,"按客户自定义，global handlerException -----2");
}
}
controller层配置我们的处理类
@GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler")
@SentinelResource(value = "customerBlockHandler",blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class,blockHandler = "handlerException2")
public CommonResult customerBlockHandler(){
return new CommonResult(200,"按客户自定义",
new Payment(2020L,"serial003"));
}
他们的关系如下：
sentinel 主要有三个核心Api（了解即可）
-
Sphu定义资源
-
Tracer定义统计
-
ContextUtil定义了上下文
-
解决我们代码异常类错误信息也能被自定义处理（fallback）
异常忽略：
9. Sentinel 持久化
每次我们项目重启，Sentinel里面的配置内容就会消失。那么如何解决实现持久化呢？
-
添加Pom 依赖
-
yml配置
-
添加Nacos业务规则配置
- resouce：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表示配对等待
- clusterMode：是否集群
-
测试，我们项目重启后登陆Sentinel，发现有我们的流控规则，无需在重新配置了，实现了配置的持久化
