Spring Cloud Sentinel实战(五)-Sentinel流控效果-预热

Sentinel流控效果-预热

名词解释

  • 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的线程数量达到阈值的时候,进行限流
  • 是否集群:当前不需要集群
  • 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coldFactor(冷加载因子,默认3)的值,从阈值/codeFacotor,经过预热时长,才达到设置的QPS阈值
    • 排队等待:匀速排队,让请求以匀速的速度通过,阈值类型必须设置为QPS,否则无效

预热

官网手册地址:https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/flow-control.html

概念:Warm Up方式,即预热/冷启动方式。该方式主要用于系统长期处于低水位的情况下,当流量突然增加时,直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过"冷启动",让通过的流量缓慢增加,在一定时间内逐渐增加到阈值上限,给冷系统一个预热的时间,避免冷系统被压垮的情况。

​ 预热公式:阈值/coldFactor(默认值为3),经过预热时间后才会达到阈值。

​ 冷启动的过程系统允许通过的QPS曲线如下图:

Spring Cloud Sentinel实战(五)-Sentinel流控效果-预热_第1张图片

简单理解:

Spring Cloud Sentinel实战(五)-Sentinel流控效果-预热_第2张图片

​ 使用场景:一般秒杀系统中会有这样的流控设置,为了防止秒杀瞬间造成系统崩溃。

案例

​ 默认coldFactor为3,当发起请求即请求QPS从(阈值/3)开始,经过多长预热时长才逐步升至设定的QPS阈值,当前阈值设置为10,预热时长设置为5秒。

​ 最终的效果,系统初始化时阈值/3约等于3,即阈值在此时为3,经过5秒后阈值才慢慢升高到10

首先我们先来设置流控效果:

Spring Cloud Sentinel实战(五)-Sentinel流控效果-预热_第3张图片

测试,我们用最简单的方法进行测试,直接在浏览器上手动刷新,然后我们来看Sentinel的实时监控

Spring Cloud Sentinel实战(五)-Sentinel流控效果-预热_第4张图片

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