sentinel、sentinel-dashboard使用

全示例仓库：
clouddemo: https://gitee.com/huqingtao/sentinel-dashboard.git
sentinel-dashboard: https://gitee.com/huqingtao/spring-cloud-project.git

单项目多端口启动

VMoptions: -Dserver.port=8081

nacos

本地nacos单机启动

bin目录

startup.cmd -m standalone
nacos web后台 nacos/nacos

http://localhost:8848/nacos/index.html
恢复nacos配置中心的sentinel配置

SENTINEL_GROUP.zip

解压移到：C:\Users\huqingtao\nacos\config\fixed-127.0.0.1_8848_nacos\snapshot

gateway核心

filter

Spring-Cloud-Gateway的过滤器接口分为两种：

GlobalFilter : 全局过滤器，不需要在配置文件中配置，作用在所有的路由上，最终通过GatewayFilterAdapter包装成GatewayFilterChain可识别的过滤器

GatewayFilter : 需要通过spring.cloud.routes.filters 配置在具体路由下，只作用在当前路由上或通过spring.cloud.default-filters配置在全局，作用在所有路由上。

验证动态参数filter:AddUserInfoFilter

http://localhost:7060/provider/test/hello?str=kingtao
http://localhost:7060/provider/test/hello3?str=kingtao
http://localhost:7060/provider/test/hello5?str=kingtao&num=0
http://localhost:7060/provider/test/hello5?str=kingtao&num=1
http://localhost:7060/provider/test/hello6?str=kingtao&num=1
http://localhost:7060/provider/test/hello7?str=kingtao&num=1
http://localhost:7060/provider/test/hello8?str=kingtao
http://localhost:7060/provider/test/hello9?str=kingtao
http://localhost:7060/provider/test/hello10?str=kingtao

http://localhost:7060/consumer/test/send?str=kingtao
http://localhost:7060/consumer/test/send2?str=kingtao

sentinel 文档

本地sentinel单机启动

java -server -Xms64m -Xmx256m -Dserver.port=8849 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8849 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar
sentinel web后台 sentinel/sentinel

http://localhost:8849

规则配置说明

流控规则

[
 {
   // 资源名
   "resource": "/test",
   // 针对来源，若为 default 则不区分调用来源
   "limitApp": "default",
   // 限流阈值类型(1:QPS;0:并发线程数）
   "grade": 1,
   // 阈值
   "count": 1,
   // 是否是集群模式
   "clusterMode": false,
   // 流控效果(0:快速失败;1:Warm Up(预热模式);2:排队等待)
   "controlBehavior": 0,
   // 流控模式(0:直接；1:关联;2:链路)
   "strategy": 0,
   // 预热时间（秒，预热模式需要此参数）
   "warmUpPeriodSec": 10,
   // 超时时间（排队等待模式需要此参数）
   "maxQueueingTimeMs": 500,
   // 关联资源、入口资源(关联、链路模式)
   "refResource": "rrr"
 }
]

示例：
[
    {
        "resource": "provider-test0",
        "limitApp": "default",
        "grade": 1,
        "count": 1,
        "strategy": 0,
        "controlBehavior": 0,
        "clusterMode": false
    },
    {
        "resource": "provider-hello3",
        "limitApp": "default",
        "grade": 1,
        "count": 1,
        "strategy": 0,
        "controlBehavior": 0,
        "clusterMode": false
    }
]

熔断降级规则: 熔断降级强依赖自定义fallBack方法

[
 {
  // 资源名
   "resource": "/test1",
   "limitApp": "default",
   // 熔断策略（0:慢调用比例，1:异常比率，2:异常计数）
   "grade": 0,
   // 最大RT、比例阈值、异常数
   "count": 200,
   // 慢调用比例阈值，仅慢调用比例模式有效（1.8.0 引入）
   "slowRatioThreshold": 0.2,
   // 最小请求数
   "minRequestAmount": 5,
   // 当单位统计时长(类中默认1000)
   "statIntervalMs": 1000,
   // 熔断时长
   "timeWindow": 10
 }
]

示例：
[
   {
       "resource": "provider-hello5",
       "limitApp": "default",
       "grade": 2,
       "count": 1,
       "slowRatioThreshold": 0.1,
       "minRequestAmount": 2,
       "statIntervalMs": 2000,
       "timeWindow": 10
   },{
       "resource": "provider-hello6",
       "limitApp": "default",
       "grade": 0,
       "count": 50,
       "slowRatioThreshold": 0.5,
       "minRequestAmount": 4,
       "statIntervalMs": 2000,
       "timeWindow": 10
   },{
       "resource": "/test/hello7",
       "limitApp": "default",
       "grade": 0,
       "count": 50,
       "slowRatioThreshold": 0.5,
       "minRequestAmount": 4,
       "statIntervalMs": 2000,
       "timeWindow": 10
   }
]

热点参数规则：热点参数的注意点，参数必须是基本类型或者String（也就是方法体上面的参数必须为基本类型或String）

[
 {
  // 资源名
   "resource": "/test1",
   // 限流模式（QPS 模式，不可更改）
   "grade": 1,
   // 参数索引
   "paramIdx": 0,
   // 单机阈值
   "count": 13,
   // 统计窗口时长
   "durationInSec": 6,
   // 是否集群 默认false
   "clusterMode": 默认false,
   // 
   "burstCount": 0,
   // 集群模式配置
   "clusterConfig": {
     // 
     "fallbackToLocalWhenFail": true,
     // 
     "flowId": 2,
     // 
     "sampleCount": 10,
     // 
     "thresholdType": 0,
     // 
     "windowIntervalMs": 1000
   },
   // 流控效果（支持快速失败和匀速排队模式）
   "controlBehavior": 0,
   // 
   "limitApp": "default",
   // 
   "maxQueueingTimeMs": 0,
   // 高级选项
   "paramFlowItemList": [
     {
      // 参数类型
       "classType": "int",
      // 限流阈值
       "count": 222,
      // 参数值
       "object": "2"
     }
   ]
 }
]

示例：
[
 {
   "resource": "provider-test8",
   "grade": 1,
   "paramIdx": 0,
   "count": 2,
   "durationInSec": 2,
   "burstCount": 0,
   "controlBehavior": 0,
   "limitApp": "default"
 }
]

系统规则：无resource,是对整个服务进程资源判断,qps模式慎用

[
 {
  // RT
   "avgRt": 1,
   // CPU 使用率
   "highestCpuUsage": -1,
   // LOAD
   "highestSystemLoad": -1,
   // 线程数
   "maxThread": -1,
   // 入口 QPS
   "qps": -1
 }
]

示例：
[
  {
    "avgRt": -1,
    "highestCpuUsage": -1,
    "highestSystemLoad": -1,
    "maxThread": -1,
    "qps": 2
  }
]

授权规则：依赖自定义解析来源信息组件：RequestOriginParser

[
 {
   // 资源名
   "resource": "sentinel_spring_web_context",
  // 流控应用
   "limitApp": "appA,appB",
   // 授权类型(0代表白名单；1代表黑名单。)
   "strategy": 0
 }
]

示例：
[
    {
    "resource": "provider-test10",
    "limitApp": "gateway",
    "strategy": 1
    }
]

特别说明
- 资源名-【自定义名】：如果sentinel后台设置得资源名为@SentinelResource的value，则触发的是全局异常：{@link com.example.providerservice.advice.GlobalExceptionHandler}
  - a.当且仅当自定义名时，才能触发fallback、blockHandler
- 资源名-【路由】：如果sentinel后台设置的资源名为路由[/test/hello]，则触发的是全局Block异常：{@link com.example.providerservice.sentinel.GlobalBlockExceptionHandler}
全局异常GlobalExceptionHandler、全局Block异常GlobalBlockExceptionHandler 和 fallback、blockHandler
- 全局异常和全局Block异常，项目中建议都添加
  - 使用场景：接口源端流控
  - 优点：便于偷懒，可随时对未设置资源名的接口流控
- fallback、blockHandler，项目中按需添加
  - 使用场景：客户端对接口源端调用流控
  - 优点：对远端接口流控时，可自定义资源返回结果
  - 异同点：
    - fallback：失败调用，若资源方法、接口出现未知异常，就会走fallback
    - blockHandler：sentinel定义的失败调用或者限制调用，如限流、熔断降级，就会走blockHandler
- 关于[系统规则流控]
  - 不可指定资源名：默认触发全局Block异常
集群限流：需要注意

集群限流只有特定场景需要使用

单机流控的好处：集群扩容时不用考虑从新设置流控参数
+ Token Server自动管理（分配/选举）
+ Token Server高可用
自定义全局降级方法：BlockExceptionHandler 源码实现已代替UrlBlockHandler

引入sentinel所需依赖


    com.alibaba.cloud
    spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery


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


    com.alibaba.csp
    sentinel-datasource-nacos

sentinel使用nacos配置中心

sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8849
      # sentinel datasource nacos ：http://blog.didispace.com/spring-cloud-alibaba-sentinel-2-1/
      datasource:
        flow:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: ${spring.application.name}-flow-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
            rule-type: flow
        degrade:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: ${spring.application.name}-degrade-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
            rule-type: degrade
        system:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: ${spring.application.name}-system-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
            rule-type: system
        authority:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: ${spring.application.name}-authority-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
            rule-type: authority
        param-flow:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: ${spring.application.name}-param-flow-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
            rule-type: param-flow

常见限流算法
- 令牌桶算法
  
  所有的请求在处理之前都需要拿到一个可用的令牌才会被处理；
  
  根据限流大小，设置按照一定的速率往桶里添加令牌；
  
  桶设置最大的放置令牌限制，当桶满时、新添加的令牌就被丢弃或者拒绝；
  
  请求达到后首先要获取令牌桶中的令牌，拿着令牌才可以进行其他的业务逻辑，处理完业务逻辑之后，将令牌直接删除；
  
  令牌桶有最低限额，当桶中的令牌达到最低限额的时候，请求处理完之后将不会删除令牌，以此保证足够的限流；
- 漏桶算法
  
  就是注水流水过程
  
  以任务速率流入水，以固定速率流出水
  
  弊端：无法应对短时间的突发流量
- 滑动窗口
  - 计数器算法
    
    计数器算法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。
    
    比如我们规定，对于A接口来说，我们1分钟的访问次数不能超过100个。
    
    那么我们可以这么做：在一开始的时候，我们可以设置一个计数器counter，每当一个请求过来的时候，counter就加1，如果counter的值大于100并且该请求与第一个请求的间隔时间还在1分钟之内，那么说明请求数过多；
    
    如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟，且counter的值还在限流范围内，那么就重置 counter
  - 滑动窗口算法
    
    更加细粒度的计数器算法 ==》就是滑动窗口算法
    
    当滑动窗口的格子划分的越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确

provider接口

http://localhost:7073/provider/test/hello?str=kingtao&userId=100

consumer

openfeign调用provider

开启sentinel支持

feign:
  sentinel:
    enabled: true

可设置全局ribbon超时

ribbon:
  ReadTimeout: 1000
  ConnectTimeout: 1000

feignclient

@FeignClient(value = "provider-service", fallback = ProviderClientFallBack.class)

@SentinelResource: 对于feignClient资源名定义，不可定义，
   直接使用：GET:http://[nacos-servicename]/[route]
   例：GET:http://provider-service/provider/test/hello

sleuth + zipkin

基本使用

pom依赖

    
        org.springframework.cloud
        spring-cloud-starter-sleuth
    
    
        org.springframework.cloud
        spring-cloud-starter-zipkin

yml配置

  zipkin:
    base-url: http://localhost:9411
    sender:
      type: web # 可配置web、mq
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0

原理介绍sleuth

zipkin

本地启动、访问

    统计数据保存到内存启动方式
    java -Xms64m -Xmx256m -jar zipkin-server-2.23.9-exec.jar
    
    统计数据保存到mysql启动方式
    java -Xms64m -Xmx256m -jar zipkin-server-2.23.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=zipkin --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=123456    

    访问地址
    http://localhost:9411/zipkin/

zipkin统计数据保存到mysql

创建mysql相关表

    CREATE DATABASE zipkin;

    CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans (
      `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
      `trace_id` BIGINT NOT NULL,
      `id` BIGINT NOT NULL,
      `name` VARCHAR(255) NOT NULL,
      `remote_service_name` VARCHAR(255),
      `parent_id` BIGINT,
      `debug` BIT(1),
      `start_ts` BIGINT COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to implement TTL',
      `duration` BIGINT COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query',
      PRIMARY KEY (`trace_id_high`, `trace_id`, `id`)
    ) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;
    
    ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTracesByIds';
    ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`name`) COMMENT 'for getTraces and getSpanNames';
    ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`remote_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getRemoteServiceNames';
    ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`start_ts`) COMMENT 'for getTraces ordering and range';
    
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_annotations (
      `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
      `trace_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.trace_id',
      `span_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id',
      `a_key` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or Annotation.value if type == -1',
      `a_value` BLOB COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller than 64KB',
      `a_type` INT NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if Annotation',
      `a_timestamp` BIGINT COMMENT 'Used to implement TTL; Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp',
      `endpoint_ipv4` INT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
      `endpoint_ipv6` BINARY(16) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null, or no IPv6 address',
      `endpoint_port` SMALLINT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
      `endpoint_service_name` VARCHAR(255) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null'
    ) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;
    
    ALTER TABLE zipkin_annotations ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`, `a_key`, `a_timestamp`) COMMENT 'Ignore insert on duplicate';
    ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`) COMMENT 'for joining with zipkin_spans';
    ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTraces/ByIds';
    ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`endpoint_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getServiceNames';
    ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_type`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values';
    ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_key`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values';
    ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id`, `span_id`, `a_key`) COMMENT 'for dependencies job';
    
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_dependencies (
      `day` DATE NOT NULL,
      `parent` VARCHAR(255) NOT NULL,
      `child` VARCHAR(255) NOT NULL,
      `call_count` BIGINT,
      `error_count` BIGINT,
      PRIMARY KEY (`day`, `parent`, `child`)
    ) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;