springcloud-alibaba-sentinel-dashboard

sentinel是alibaba提供的应用于分布式框架中的流控限流检测组件，功能十分的强大，比hystrix功能还要强大。并且sentinel主要通过dashboard来完成微服务的配置。减少了代码量，减少了耦合程度

一. sentinel的安装启动

sentinel的官网链接：https://github.com/alibaba/Sentinel，可以查看官网文档说明

可以通过https://github.com/alibaba/Sentinel，选择版本，直接下载jar包，但是github的速度，你懂得。此时可以去网上找一些国内的云平台下载sentinel

下载好jar包后，直接通过Java -jar 启动jar包即可，可运行在win、Linux，sentinel账号名密码登录即可，默认端口8080

sentinel是启动的懒加载模式，所以，所有注册到sentinel上的微服务需要第一次访问才可以在sentinel监控到

二. sentinel的流控

sentinel可以通过控制添加流控的方式，对访问某个URL的访问QPS以及线程数进行控制。

可以设置阈值类型、流控模式、流控效果，接下来将逐个讲解含义

2.1 阈值类型

• QPS:

简言之，就是设定了该资源访问时，一秒钟内的访问次数，如果超过该阈值，就会停止访问，返回错误响应

• 线程

类型为线程时，指定了该资源访问时，同时并发线程数不能超过该值。

2.2 流控效果

• 快速失败：

当超过阈值时，立马失败，返回错误页面

• warm up(预热)：

，该模式需要设置预热时长，加入设置预热时长为10秒，QPS为8，当流量进行访问时，会在10秒的预热期内将QPS上升至8。10秒以内的QPS都是<8的。

• 排队等待：

该模式有点绕，难理解。简言之： QPS为5，超时时间为500MS，则表示，一秒钟处理5个请求，如果发起的请求超时时间超过500ms，则返回错误信息

如图，当这样设置时，意思是QPS为1，就是一秒钟处理一个请求。如果有10个请求同时进来，第一个请求成功，第二个请求如果等待时间超过超时时间1，则返回错误信息。此时剩余9个请求均失败

如图，意思是QPS为1，则一秒钟处理一个请求(如果QPS为10，则表示100ms处理一个请求)，超时时间为100秒，如果此时有10个请求同时进来，第一个要处理1秒返回，第二个要等待1秒等第一个结束后在处理，此时只要等待时间不超过100秒，则所有的请求都会排队进行处理，如果等待时间超过了100秒，则返回错误信息。

2.3  流控模式

流控模式是指流控以什么模式进行

• 直接模式

该模式就是针对配置的资源本身进行流控

• 关联模式

该模式表示，当test2的请求达到阈值时，test1这个资源会控制访问，返回错误信息

该模式在被高流量冲击时，旨在保护test2。例如，秒杀系统中，test1是下单接口，test2是支付接口，当支付接口超过5QPS时，就不允许再继续下单了，斗则支付接口可能处理不过来。导致异常。

• 链路模式

目前还没有搞懂链路模式的含义，但感觉实用性不是很强。

 

三. sentinel的降级熔断

sentinel的降级熔断机制类似于hystrix的熔断机制。可以再sentinel的web页面进行配置完成降级熔断策略

主要有以上三种降级策略，下面分别讲解这三种策略的使用含义 

3.1 RT

RT的意思是指，1秒内的请求数如果超过5个，&&并且每个请求的平均响应时间超过了RT设置的500毫秒，则在下一个1秒（窗口期）内，该服务会被降级，会返回错误页面。

3.2 异常比例

顾名思义，就是单位时间内（默认：一秒内5次请求的比例），请求出现的异常达到一定比例，则在指定的时间窗口期内（如上图，就是在10秒内都不可访问），该URL会被降级，返回错误信息。窗口期结束后，恢复正常

官网解释：

• 异常比例 (ERROR_RATIO)：当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且异常的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。

3.3 异常数

顾名思义，就是微服务在单位时间内，出现的异常数超过阈值，就会被降级。并能存在半开状态，官网解释如下:

当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。

超过阈值熔断后，将会抛出BlockException，并且执行@SentinelResource中指定的blockHandler方法进行响应

如果时间窗口期结束后，再次请求还是异常，则会再次被熔断

四. 热点规则

热点规则可以用来对参数进行限流。目前支持：

• 对指定URL的指定参数进行限流
• 对指定参数的指定值进行额外限流

注意事项(防采坑)

    @RequestMapping(value = "/sentinel/test3", method = RequestMethod.GET)
    @SentinelResource(value = "test3", blockHandler = "test2Handler", fallback = "test2Fallback")
    public String test3(String a, String b) {
        System.out.println(System.currentTimeMillis()  + "这是第test3");
        return "this is test3";
    }

    public String test2Handler(String a, String b, BlockException e) {
        System.out.println("走了");
        return "这是限流异常";
    }

    public String test2Fallback() {
        return "这是降级异常";
    }

• 针对如上URL配置热点规则时，需要对SentinelResource中配置的test3进行配置，对URL地址配置无效
• 如果达到了阈值，sentinel就会抛出 'BlockException' 则会执行SentinelResource中的blockHandler指定的方法。

配置规则：

***  如上配置，则表示参数下标为0时，一秒内访问的阈值是1次，超过后会被熔断，时间窗口期为10秒，即10秒内用户访问均是被熔断状态。

*** 此时配置，表示针对下标为0的参数，配置了例外项，如果该参数的值为qq的话，则配置阈值为200。也就是当第0个参数值为qq时，阈值就不是1了，而是200，作为额外项。

五. @SentinelResource

各个参数说明：

• value

指定资源名，可在sentinel控制台针对该资源民配置策略

• blockHandler（违背sentinel控制台规则的兜底方法，不只是限流规则）

当被限流后，指定的兜底方法。包括流控规则、热点规则、降级配置等sentinel控制的规则不符合后，的访问指定方法，值为方法名，注意方法需要与URL方法参数一致，并且添加参数BlockException

    public String test2Handler(@RequestParam(value = "a", required = false) String a,
                               @RequestParam(value = "b", required = false) String b,
                               BlockException e) {
        System.out.println("走了");
        return "这是限流异常";
    }

• blockHandlerClass

如果不希望限流兜底方法与业务逻辑耦合，则可以将handle方法提取出来成为一个类，用blockHandlerClass指定class类型，然后再指定handle方法（此时主要方法需要设定为static）

• fallback（与sentinel配置无关，仅仅对URL异常生效）

当访问的方法出现运行时异常时，sentinel不配置任何降级规则，方法也会执行fallback指定的兜底方法，相当于hystrix的服务降级。方法参数要与URL参数一致

    public String test2Fallback(@RequestParam(value = "a", required = false) String a,
                                @RequestParam(value = "b", required = false) String b,Throwable e) {
        return "这是降级异常";
    }

• exceptionsToIgnore

指定忽略的异常

    @SentinelResource(value = "test3", blockHandler = "test2Handler", fallback = "test2Fallback",
                    exceptionsToIgnore = {NullPointerException.class})

 

六. sentinel的持久化配置

sentinel的持久化，需要配合nacos，将sentinel配置规则持久化到nacos中。

①需要持久化的微服务首先导入依赖：

    com.alibaba.csp
    sentinel-datasource-nacos

②编写微服务的yml文件：

在nacos中编写配置文件：sentinel-test

在sentinel中指定DataSource为nacos，并指明nacos的配置文件服务地址，namespace，group、dataId、配置文件类型为json

spring:
  cloud:
    sentinel:
      datasource:
        ds1:
          nacos:
              server-addr: 124.71.112.168:8089
              dataId: sentinel-test
              groupId: dev
              namespace: 108d4e5c-f757-43ab-af83-67e352a5b625
              data-type: json
              rule-type: flow

③在nacos中编写配置文件sentinel-test

[
    {
        "resource":"/sentinel/test1",
        "limitApp":"default",
        "grade":1,
        "count":1,
        "strategy":0,
        "controlBehavior":0,
        "clusterMode":false
    }
]

解释如下：
resource: 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 表示排队等待
clusterMode: 是否集群

④启动微服务，访问sentinel，此时该服务的sentinel限流规则已经持久化到sentinel中了。