六、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel实现流量实时监控

  SpringCloud Alibaba全集文章目录：

零、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba项目

一、手把手教你搭建SpringCloud Alibaba之生产者与消费者

二、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Nacos服务注册中心

三、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Nacos服务配置中心

四、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Nacos服务集群配置

五、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Nacos服务持久化配置

六、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel实现流量实时监控

七、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel实现流量控制

八、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel服务降级

九、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel热点key限流

十、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel系统保护规则

十一、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel服务熔断

十二、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel规则持久化

十三、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Seata分布式事务

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1、什么是Sentinel？

Sentinel 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。就跟前边我们学习的Hystrix是一样的，Sentinel是由阿里巴巴开发的。

git地址：https://github.com/alibaba/Sentinel

中文官网：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/logs.html 

 

sentinel和hystrix的区别可以看看这篇文章 https://www.jianshu.com/p/d7f9f3b98be7

2、Sentinel 基本概念

资源

资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容，例如，由应用程序提供的服务，或由应用程序调用的其它应用提供的服务，甚至可以是一段代码。在接下来的文档中，我们都会用资源来描述代码块。

只要通过 Sentinel API 定义的代码，就是资源，能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下，可以使用方法签名，URL，甚至服务名称作为资源名来标示资源。

规则

围绕资源的实时状态设定的规则，可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。

3、Sentinel 功能和设计理念

流量控制

流量控制在网络传输中是一个常用的概念，它用于调整网络包的发送数据。然而，从系统稳定性角度考虑，在处理请求的速度上，也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器，可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状，如下图所示：

流量控制有以下几个角度:

• 资源的调用关系，例如资源的调用链路，资源和资源之间的关系；
• 运行指标，例如 QPS、线程池、系统负载等；
• 控制的效果，例如直接限流、冷启动、排队等。

Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度，并进行灵活组合，从而达到想要的效果。

熔断降级

什么是熔断降级

除了流量控制以外，降低调用链路中的不稳定资源也是 Sentinel 的使命之一。由于调用关系的复杂性，如果调用链路中的某个资源出现了不稳定，最终会导致请求发生堆积。这个问题和 Hystrix 里面描述的问题是一样的。

Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的: 当调用链路中某个资源出现不稳定，例如，表现为 timeout，异常比例升高的时候，则对这个资源的调用进行限制，并让请求快速失败，避免影响到其它的资源，最终产生雪崩的效果。

熔断降级设计理念

在限制的手段上，Sentinel 和 Hystrix 采取了完全不一样的方法。

Hystrix 通过线程池的方式，来对依赖(在我们的概念中对应资源)进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成本，还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。

Sentinel 对这个问题采取了两种手段:

• 通过并发线程数进行限制

和资源池隔离的方法不同，Sentinel 通过限制资源并发线程的数量，来减少不稳定资源对其它资源的影响。这样不但没有线程切换的损耗，也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下，例如响应时间变长，对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后，对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。

• 通过响应时间对资源进行降级

除了对并发线程数进行控制以外，Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后，所有对该资源的访问都会被直接拒绝，直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。

系统负载保护

Sentinel 同时提供系统维度的自适应保护能力。防止雪崩，是系统防护中重要的一环。当系统负载较高的时候，如果还持续让请求进入，可能会导致系统崩溃，无法响应。在集群环境下，网络负载均衡会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候，这个增加的流量就会导致这台机器也崩溃，最后导致整个集群不可用。

针对这个情况，Sentinel 提供了对应的保护机制，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，保证系统在能力范围之内处理最多的请求。

4、Sentinel 是如何工作的

Sentinel 的主要工作机制如下：

• 对主流框架提供适配或者显示的 API，来定义需要保护的资源，并提供设施对资源进行实时统计和调用链路分析。
• 根据预设的规则，结合对资源的实时统计信息，对流量进行控制。同时，Sentinel 提供开放的接口，方便您定义及改变规则。
• Sentinel 提供实时的监控系统，方便您快速了解目前系统的状态。

5、Sentinel如何使用的

Sentinel 的使用可以分为两个部分:

• 核心库（Java 客户端）：不依赖任何框架/库，能够运行于 Java 8 及以上的版本的运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持（见 主流框架适配）。
• 控制台（Dashboard）：Dashboard 主要负责管理推送规则、监控、管理机器信息等。
• 核心库不依赖 Dashboard，但是结合 Dashboard 可以取得最好的效果。

下载Dashboard，我这里使用的是1.7.0的版本，从官网进行下载，下载下来就是一个jar包，我们直接使用java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar 就可以运行。如下图：

此时我们访问http://localhost:8080/ 就可以看到登录页面，默认的用户名和密码都是sentinel，需要注意的是需要有java8以上的环境，和端口8080不能被占用，因为Dashboard前台管理界面的默认端口是8080，如下图：

 登录成功后就是如下的界面：

然后我们初始化演示工程，新建一个module，命名为cloud-sentinel-config。

1、新建pom文件

    
        springcloud
        com.study.springcloud
        1.0-SNAPSHOT
    
    4.0.0

    cloud-sentinel-config

    

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

         
        
            com.alibaba.csp
            sentinel-datasource-nacos
        

        
        
            com.alibaba.cloud
            spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery
        
        
        
        
            com.study.springcloud
            cloud-api-commons
            ${project.version}
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-actuator
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-devtools
            runtime
            true
        
        
            org.projectlombok
            lombok
            true
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test
        

    

2、新建yml文件

server:
  port: 8401
spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-server
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr:  localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080   #8080会监控的我们的8401服务
        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
#图形化展示配置
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

 3、新建启动类

package com.buba.sentinel;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class SentinelConfigMain {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SentinelConfigMain.class,args);
    }

}

 4、再写一个流控的Controller，来模拟我们的请求的接口。

package com.buba.sentinel.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";
    }
}

然后启动服务，成功可以看到成功注册到Nacos当中。

 然后我们在浏览器访问http://localhost:8401/testA

 然后我们看sentinel的dashboard控制台，可以看到我们现在已经监控到我们cloudalibaba-sentinel-server的服务了，并且实时监控到了我们的的接口testA。

我们从实时监控可以看到我们访问的该接口的时间，通过的QPS个数和拒绝的QPS个数，还有响应的时间。

我们同时访问http://localhost:8401/testB，也可以看到接口B也被实时监控了。如下图：

 过五分钟之后我们再次查看实时监控就没有数据了，那是因为Sentinel 控制台中监控数据聚合后直接存在内存中，未进行持久化，且仅保留最近 5 分钟的监控数据。若需要监控数据持久化的功能，可以自行扩展实现 MetricsRepository 接口 。

到这里Sentinel的流量实时监控就学习完毕了。是不是so easy！