Sentinel 埋点统计

Sentinel的核心就是围绕methos的执行状埋点统计信息，匹配预先设定degrade、folw……的规则。

1.Java Method状态

未引入熔断前，Java类Method运行，具有如下几个状态：

sucess
exception
rt
thread

引入Sentinel新增：

pass
block

对于web应用，某方法的RT增加，Thread也随之升高，单一资源持有线程资源不能及时释放势必影响其他功能点；另一点Exception，对于未捕获的异常，可以统计按照异常百分比进行降级操作。

2.实现原理

2.1滑动窗口

Sentinel基于跳跃数组实现了一个滑动窗口，每个Resource持有一个Node，Node内部是一个基于数组实现的滑动窗口，如下图。

上图是一个时间轮，其中有三个概念：

windowLength：一个窗口的长度，一个窗口即图中一个单元格时间跨度。
windownStart：窗口起始时间
interval：时间轮间隔，即一圈长度，运行一个周期后里面的数据即过期。

，每个单元格存储一个window对象，内部就是一个window对象数组。

例如：时间轮周期间隔interval=60秒，即1分钟，windowLength=1000ms，第一个窗口的windownStart：0，第二个窗口windownStart：1000，以此类推，参见具体代码 WindowWarp:

public class WindowWrap {
    /**
    * window滑动窗口长度.
    */
    private final long windowLength;
    /**
    * windown开始时间，单位milliseconds.
    */
    private long windowStart;
    /**
    * T泛型对象，即Window.
    */
    private T value;
}
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上面的泛型对象T就是Window，该对象持有Method的状态信息：sucess、pass，block，rt，exception等几个long类型的变量，作为计数器使用，参考代码如下。

0.2版本Windown改名为MetricBucket，换汤不换药，仅修改类名，代码仍然未变

public class Window {
    /**
     * 通过请求数，非熔断状态值为0
     */
    private final LongAdder pass = new LongAdder();
    /**
     * 熔断请求数
     */
    private final LongAdder block = new LongAdder();
    /**
     * 异常请求书，方法抛出Exception时被统计到。
     */
    private final LongAdder exception = new LongAdder();
    /**
     *  一个滑动窗口资源(方法)的总耗时
     */
    private final LongAdder rt = new LongAdder();
    /**
     * 成功数量
     */
    private final LongAdder success = new LongAdder();
    /**
     * 最小耗时，大于4900ms的被丢弃
     */
    private final LongAdder minRt = new LongAdder();
}
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2.2Node节点

Sentienl按照统计维度分为几种不同类型的Node，类图如下：

Node是一个接口，定义了一些列针对状态计数器的操作，StatisticNode作为实现类，结合上面提到的滑动窗口实现各个方法事件的实时统计。

public class StatisticNode implements Node {
    //秒级
    private transient Metric rollingCounterInSecond = new ArrayMetric(1000 / SampleCountProperty.sampleCount,
        IntervalProperty.INTERVAL);
    //分钟级
    private transient Metric rollingCounterInMinute = new ArrayMetric(1000, 2 * 60);
    //当前线程数，进方法+1，执行完毕-1
    private AtomicInteger curThreadNum = new AtomicInteger(0);
    //最后一次获取数据事件，下次获取的数据全在该时间后，即数据只能读取一次。
    private long lastFetchTime = -1;
}
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Node，StatisticNode的所有方法如下，方法执行前后埋点，调用：

3.结尾

上面简单介绍了资源状态统计的实现，后续介绍solt的过程，在结合Node一起详细介绍各种类型的Node的作用。

阿里巴巴开源限流系统Sentinel-1.Metric埋点