微服务之sentinel限流

课程目标

• 掌握sentinel的概念

• 学会使用Sentinel做限流

回顾雪崩

什么是雪崩问题：微服务中，服务间调用关系错综复杂，一个微服务往往依赖于多个其它微服务。如果服务提供者A发生了故障，当前的应用的部分业务因为依赖于服务A，因此也会被阻塞。此时，其它不依赖于服务A的业务似乎不受影响。但是，依赖服务A的业务请求被阻塞，用户不会得到响应，则tomcat的这个线程不会释放，于是越来越多的用户请求到来，越来越多的线程会阻塞.服务器支持的线程和并发数有限，请求一直阻塞，会导致服务器资源耗尽，从而导致所有其它服务都不可用，那么当前服务也就不可用了。

那么，依赖于当前服务的其它服务随着时间的推移，最终也都会变的不可用，形成级联失败，雪崩就发生了。

解决雪崩问题的常见方式有四种：

• 超时处理：设定超时时间，请求超过一定时间没有响应就返回错误信息，不会无休止等待

• 线程隔离（仓壁模式）：船舱都会被隔板分离为多个独立空间，当船体破损时，只会导致部分空间进入，将故障控制在一定范围内，避免整个船体都被淹没。于此类似，我们可以限定每个业务能使用的线程数，避免耗尽整个tomcat的资源，因此也叫线程隔离。

• 熔断器（断路器）：断路器模式：由断路器统计业务执行的异常比例，如果超出阈值则会熔断该业务，拦截访问该业务的一切请求。断路器会统计访问某个服务的请求数量，异常比例，当发现访问服务D的请求异常比例过高时，认为服务D有导致雪崩的风险，会拦截访问服务D的一切请求，形成熔断。

• 限流：也就是流量控制限制业务访问的QPS，避免服务因流量的突增而故障。

  总结
  什么是雪崩问题？

  微服务之间相互调用，因为调用链中的一个服务故障，引起整个链路都无法访问的情况。
  可以认为：

  1、限流是对服务的保护，避免因瞬间高并发流量而导致服务故障，进而避免雪崩。是一种预防措施。

  2、超时处理、线程隔离、降级熔断是在部分服务故障时，将故障控制在一定范围，避免雪崩。是一种补救措施。

  早期比较流行的是Hystrix框架，但目前国内实用最广泛的还是阿里巴巴的Sentinel框架，这里我们做下对比：
  

1、Sentinel 是什么

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。

2、Sentinel 基本概念

2.1 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。

2.2 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

3.1 什么是流量控制

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：

3.2 流量控制设计理念

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。

4.熔断降级

4.1 什么是熔断降级

除了流量控制以外，及时对调用链路中的不稳定因素进行熔断也是 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，可能会导致请求发生堆积，进而导致级联错误。

Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的: 当检测到调用链路中某个资源出现不稳定的表现，例如请求响应时间长或异常比例升高的时候，则对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联故障。

4.2 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 线程池隔离 的方式，来对依赖（在 Sentinel 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（过多的线程池导致线程数目过多），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。

5、系统自适应保护

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。

6、Sentinel 特征

• 丰富的应用场景： Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。

• 完备的实时监控： Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。

• 广泛的开源生态： Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。

•完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

6.1 Sentinel 是如何工作的

• 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。

6.2 Sentinel下载

https://github.com/alibaba/Sentinel/releases/tag/v1.8.0

6.3 启动Sentinel

下载后可以直接运行

java -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar

看到如下页面说明启动成功，默认端口8080

浏览器访问http://localhost:8080/看到sentinel登录页面

输入用户名：sentinel，密码：sentinel 登录系统

看到如下页面，左侧属性菜单是空的，默认sentinel是懒加载的，因为没有任何流量访问，所以不会有菜单显示出来，要想看到控制台中的内容，我们需要搭建一个应用程序，访问一下才能有菜单显示出来

如果要修改Sentinel的默认端口、账户、密码，可以通过下列配置：

6.4 搭建一个Springboot程序（provider-service）

pom.xml文件增加如下依赖

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0modelVersion>
    <parent>
        <groupId>com.summergroupId>
        <artifactId>alibaba-serverartifactId>
        <version>0.0.1-SNAPSHOTversion>
    parent>

    <artifactId>provider-serviceartifactId>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8project.build.sourceEncoding>
    properties>
    <dependencies>
        
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-configartifactId>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discoveryartifactId>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-loadbalancerartifactId>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-bootstrapartifactId>
        dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinelartifactId>
        dependency>
    dependencies>
project>

编写启动类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient // 开启注册中心客户端
public class ProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ProviderApplication.class,args);
    }
}

编写一个controller类

package com.summer.controller;

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;

/**
 * @author Echo
 * @version 1.0
 * @date 2023/8/31 19:08
 */
@RequestMapping("/order")
public class OrderController {
    @GetMapping("/query/{id}")
    public String queryOrder(@PathVariable("id") Long id) {
        return "查询订单成功->id为：" + id;
    }

    @GetMapping("/update/{id}")
    public String updateOrder(@PathVariable("id") Long id) {
        return "更新订单成功id为：" + id;
    }

}

bootstrap.yml中增加如下内容

server:
  port: 8081
spring:
  application:
    name: provider-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #注册中心地址
        namespace: 7c1747ff-bc39-4903-b6bb-a3eefd5fdabc # 命名空间
        group: DEV_GROUP # 群组
      config:
        server-addr: localhost:8848 #配置中心地址
        group: DEV_GROUP # 群组
        namespace: 7c1747ff-bc39-4903-b6bb-a3eefd5fdabc # 命名空间
        file-extension: yml # 配置文件拓展名
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080

访问provider-service的任意端点

启动程序打开浏览器并访问一下接口http://localhost:8081/order/query/1，这样才能触发sentinel的监控

然后再访问sentinel的控制台，查看效果：就会发现provider-service这个微服务名称已经出现在左侧树形菜单中。

6.5 菜单介绍

• 实时监控：Sentinel 提供对所有资源的实时监控。
• 簇点链路：对资源（接口）调用的详细统计。
• 流控规则：配置对资源的流量控制规则。
• 降级规则：配置资源的熔断降级规则。
• 热点规则：配置某些热点资源的流控规则。
• 系统规则：整个系统的流控规则。
• 授权规则：对某个资源访问的黑白名单规则。
• 集群流控：配置集群的限流规则。
• 机器列表：微服务的机器列表。

6.6 功能演示

6.6.1 实时监控

当我们访问应用程序的接口时候，比如连续访问http://localhost:8081/order/query/1,这个页面上会显示出曲线图以及统计表格。

6.6.2 Sentinel限流-QPS限流

簇点链路

当请求进入微服务时，首先会访问DispatcherServlet，然后进入Controller、Service、Mapper，这样的一个调用链就叫做簇点链路。簇点链路中被监控的每一个接口就是一个资源。

默认情况下sentinel会监控每一个端点（controller中的方法），因此每一个端点就是调用链路中的一个资源。

每一个可以访问的资源都列在这里，并且表格中也可以看出一些统计信息。操作一栏中流控、降级、热点、授权这四个按钮跟左侧树形菜单中的流控规则，降级规则，热点规则，授权规则点击进入的是相同功能。

• 流控：流量控制
• 降级：降级熔断
• 热点：热点参数限流，是限流的一种
• 授权：请求的权限控制

这几个功能也是我们重点要演示的。

点击order/query/1右侧的流控按钮可以看到如下流控配置页面,表单中可以填写限流规则

• 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，指定对哪个微服务进行限流 ，默认default(不区分来源，全部限制)
• 阈值类型/单机阈值：
  1、QPS(每秒钟的请求数量)：当调用该接口的QPS达到了阈值的时候，进行限流；
  2、线程数：当调用该接口的线程数达到阈值时，进行限流
• 是否集群：不需要集群
• 流控模式：
  1、直接：接口达到限流条件时，直接限流
  2、关联：当关联的资源达到阈值时，就限流自己
  3、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，就可以限流）[api级别的针对来源]
• 流控效果
  1、快速失败：直接失败
  2、Warm Up：即请求 QPS 从 threshold / 3开始，经预热时长逐渐升至设定的 QPS 阈值
  3、排队等待

演示1：Sentinel限流-流控模式-直接模式: 统计当前资源的请求，触发阈值时对当前资源直接限流，也是默认的模式

流控规则: 其含义是限制 order/query/1这个资源的单机QPS为2，即每秒只允许2次请求，超出的请求会被拦截并报错。

我们点击新增按钮，添加这条流控规则.

我们通过浏览器访问order/query/1这个接口，使用鼠标快速点击，当点击过快的时候，超过了QPS=2，那么会看到Sentinel做出了限流响应。

演示2: Sentinel限流-流控模式-关联模式: 统计与当前资源相关的另一个资源，触发阈值时，对当前资源限流

流控规则: 当/order/update/{id}资源被访问的QPS超过5时，对/order/query/{id}请求限流

使用场景: 比如用户支付时需要修改订单状态，同时用户要查询订单。查询和修改操作会争抢数据库锁，产生竞争。业务需求是优先支付和更新订单的业务，因此当修改订单业务触发阈值时，需要对查询订单业务限流。

对哪个端点限流，就点击哪个端点后面的按钮。我们是对订单查询/order/query{id}限流，因此点击它后面的按钮：

Jmeter测试

我们请求的目标是/order/update/1，这样这个断点就会触发阈值。但限流的目标是/order/query/1，我们在浏览器访问，会出现如下被限流的返回信息,确实被限流了。

演示3:Sentinel限流-流控模式-链路模式: 统计从指定链路访问到本资源的请求，触发阈值时，对指定链路限流.

流控规则： 限制queryGoods的QPS为2，只限制从/order/query进入的请求

使用场景: 有查询订单和创建订单业务，两者都需要查询商品。针对从查询订单进入到查询商品的请求统计，并设置限流。

默认情况下，OrderService中的方法是不被Sentinel监控的，需要我们自己通过注解来标记要监控的方法。

给OrderService的queryGoods方法添加@SentinelResource注解：

package com.summer.controller;

import com.summer.service.OrderService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cloud.context.config.annotation.RefreshScope;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * @author Echo
 * @version 1.0
 * @date 2023/8/31 19:08
 */
@RestController
@RefreshScope
@RequestMapping("/order")
public class OrderController {

    @Autowired
    OrderService orderService;

    /**
     * 查询订单
     * @return
     */
    @GetMapping("/query")
    public String queryOrder() {
        // 商品查询
        orderService.queryGoods();
        return orderService.queryOrder();
    }
    /**
     * 更新订单
     * @return
     */
    @GetMapping("/update")
    public String updateOrder() {
        return orderService.updateOrder();
    }
    /**
     * 新增订单
     * @return
     */
    @GetMapping("/create")
    public String createOrder() {
        // 商品查询
        orderService.queryGoods();
        return orderService.createOrder();
    }
    /**
     * 查询商品
     * @return
     */
    @GetMapping("/queryGoods")
    public String queryGoods() {
        return orderService.queryGoods();
    }

}

  @SentinelResource("goods")
    public String queryGoods() {
        return "查询商品成功";
    }

链路模式中，是对不同来源的两个链路做监控。但是sentinel默认会给进入SpringMVC的所有请求设置同一个root资源，会导致链路模式失效。

添加流控规则: 只统计从/order/query进入/goods的资源，QPS阈值为1，超出则被限流。

可以看到这里200个用户，50秒内发完，QPS为4，超过了我们设定的阈值1.

每次只有1个通过

流控效果是指请求达到流控阈值时应该采取的措

演示4:Sentinel限流-流控效果-warm up: 预热模式，对超出阈值的请求同样是拒绝并抛出异常。但这种模式阈值会动态变化，从一个较小值逐渐增加到最大阈值。

warm up说明: 阈值一般是一个微服务能承担的最大QPS，但是一个服务刚刚启动时，一切资源尚未初始化（冷启动），如果直接将QPS跑到最大值，可能导致服务瞬间宕机。warm up也叫预热模式，是应对服务冷启动的一种方案。请求阈值初始值是 maxThreshold / coldFactor，持续指定时长后，逐渐提高到maxThreshold值。而coldFactor的默认值是3.

例如，我设置QPS的maxThreshold为10，预热时间为5秒，那么初始阈值就是 10 / 3 ，也就是3，然后在5秒后逐渐增长到10.

刚启动时，大部分请求失败，成功的只有3个，说明QPS被限定在3.

随着时间推移，成功率越来越高.

到Sentinel控制台查看/order/query的实时监控

一段时间后,发现通过的QPS变多了

演示5:Sentinel限流-流控效果-排队等待: 让所有的请求按照先后次序排队执行，两个请求的间隔不能小于指定时长

排队等待说明: 当请求超过QPS阈值时，快速失败和warm up 会拒绝新的请求并抛出异常。而排队等待则是让所有请求进入一个队列中，然后按照阈值允许的时间间隔依次执行。后来的请求必须等待前面执行完成，如果请求预期的等待时间超出最大时长，则会被拒绝。

QPS为15，已经超过了我们设定的10。

如果是之前的 快速失败、warmup模式，超出的请求应该会直接报错。但是我们看看运行结果,全部都通过了.

再去sentinel查看实时监控的QPS曲线,非常平滑，一致保持在10，但是超出的请求没有被拒绝，而是放入队列。因此响应时间（等待时间）会越来越长。

当队列满了以后，才会有部分请求失败

演示6:Sentinel限流-热点参数限流-全局参数:之前的限流是统计访问某个资源的所有请求，判断是否超过QPS阈值。而热点参数限流是分别统计参数值相同的请求，判断是否超过QPS阈值。

全局参数限流:例如，一个根据id查询商品的接口,访问/order/query/goods/{id}的请求中，id参数值会有变化，热点参数限流会根据参数值分别统计QPS.假如我们限制id=1的请求触发阈值被限流，那么id值不为1的请求不受影响。

我们配置的QPS=10触发阈值,从运行结果看出超过5个被限流了.

热点参数限流说明: 刚才的配置中，对查询商品这个接口的所有商品一视同仁，QPS都限定为5.而在实际开发中，可能部分商品是热点商品，例如双11或者618秒杀商品，我们希望这部分商品的QPS限制与其它商品不一样，高一些。那就需要配置热点参数限流的高级选项进行控制了.

结合上一个配置，这里的含义是对0号的int类型参数限流，每1秒相同参数的QPS不能超过5，但是有两个例外：

•如果参数值是6，则每1秒允许的QPS为2.

•如果参数值是8，则每1秒允许的QPS为3.

7、Sentinel隔离降级-Feign整合Sentinel

SpringCloud中，微服务调用都是通过Feign来实现的，因此做客户端保护必须整合Feign和Sentinel。

• 修改配置，开启sentinel功能

  feign:
    sentinel:
      enabled: true # 开启feign对sentinel的支持
  

对应服务配置限流规则

我们直接访问服务被限流后返回的是sentinel的默认异常.

通过feign调用被限流后返回fallback的配置信息.

8、Sentinel隔离降级-线程隔离

线程数：是该资源能使用用的tomcat线程数的最大值。也就是通过限制线程数量，实现线程隔离（舱壁模式）。

使用场景: 给 order-service服务中的feign调用根据商品名称查询接口/order/queryGoodsByName设置流控规则，线程数不能超过 2,然后利用jemeter测试。

0s内我们发送40个请求,有较大概率并发线程数超过2，而超出的请求会走之前定义的失败降级逻辑。

当Jmeter访问接口的时，发现虽然结果都是通过了，不过部分请求得到的响应是降级返回fallback信息.

9、Sentinel隔离降级-熔断降级

熔断降级说明:熔断降级是解决雪崩问题的重要手段。其思路是由断路器统计服务调用的异常比例、慢请求比例，如果超出阈值则会熔断该服务。即拦截访问该服务的一切请求；而当服务恢复时，断路器会放行访问该服务的请求。

• 慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)：选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用 RT（即最大的响应时间），请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且慢调用的比例大于阈值，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响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断，若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。
• 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%。
• 异常数 (ERROR_COUNT)：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。

字段	说明	默认值
resource	资源名，即规则的作用对象
grade	熔断策略，支持慢调用比例/异常比例/异常数策略	慢调用比例
count	慢调用比例模式下为慢调用临界 RT（超出该值计为慢调用）；异常比例/异常数模式下为对应的阈值
timeWindow	熔断时长，单位为 s
minRequestAmount	熔断触发的最小请求数，请求数小于该值时即使异常比率超出阈值也不会熔断（1.7.0 引入）	5
statIntervalMs	统计时长（单位为 ms），如 60*1000 代表分钟级（1.8.0 引入）	1000 ms
slowRatioThreshold	慢调用比例阈值，仅慢调用比例模式有效（1.8.0 引入）

我们给OrderController的查询订单详情接口设置降级规则，慢调用的RT阈值为500ms，最小请求数量为5，失败阈值比例为0.5，熔断时长为5.

解读：RT超过50ms的调用是慢调用，统计请求，如果请求量超过5次，并且慢调用比例不低于0.5，则触发熔断，熔断时长为5秒。然后进入half-open状态，放行一次请求做测试。

通过休眠模拟一个延迟时间

    /** 
     * controller
     * 查询订单
     * @return
     */
    @GetMapping("/queryOrderDetail")
    public String queryOrderDetail(Integer id) throws InterruptedException {
        return orderService.queryOrderDetail(id);
    }

	// service
   public String queryOrderDetail(Integer id) throws InterruptedException {
        if(id==1){
            Thread.sleep(60);
        }

        return "查询订单详情成功";
    }

导致id=3的也被熔断了

10、异常比例、异常数

异常比例或异常数说明：统计指定时间内的调用，如果调用次数超过指定请求数，并且出现异常的比例达到设定的比例阈值（或超过指定异常数），则触发熔断。

统计如果请求量超过5次，并且异常比例不低于0.5，则触发熔断.

统计如果请求量超过5次，并且异常比例不低于2次，则触发熔断.

11、Sentinel访问授权-微服务访问授权

11.1 基本规则

授权规则可以对调用方的来源做控制，有白名单和黑名单两种方式。

• 白名单：来源（origin）在白名单内的调用者允许访问
• 黑名单：来源（origin）在黑名单内的调用者不允许访问

很多时候，我们需要根据调用来源来判断该次请求是否允许放行，这时候可以使用 Sentinel 的来源访问控制（黑白名单控制）的功能。来源访问控制根据资源的请求来源（origin）限制资源是否通过，若配置白名单则只有请求来源位于白名单内时才可通过；若配置黑名单则请求来源位于黑名单时不通过，其余的请求通过。

Sentinel提供了 RequestOriginParser 接口来处理访问来源，Sentinel保护的资源如果被访问，就会调用 RequestOriginParser解析访问来源。

11.2 如何获取origin

public interface RequestOriginParser {
    /**
     * 从请求request对象中获取origin，获取方式自定义
     */
    String parseOrigin(HttpServletRequest request);
}

这个方法的作用就是从request对象中，获取请求者的origin值并返回。默认情况下，sentinel不管请求者从哪里来，返回值永远是default，也就是说一切请求的来源都被认为是一样的值default。因此，我们需要自定义这个接口的实现，让不同的请求，返回不同的origin。

/**
 * @author Echo
 * @version 1.0
 * @date 2023/9/1 19:42
 */

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.RequestOriginParser;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

@Component
public class HeaderOriginParser implements RequestOriginParser {
    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest request) {
        // 1.获取请求头
        String origin = request.getHeader("origin");
        // 2.非空判断
        if (StringUtils.isEmpty(origin)) {
            origin = "blank";
        }
        return origin;
    }
}

server:
  port: 6060
spring:
  application:
    name: gateway-service
  profiles:
    active: dev
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #注册中心地址
        namespace: 7c1747ff-bc39-4903-b6bb-a3eefd5fdabc # 命名空间
        group: DEV_GROUP # 群组
      config:
        server-addr: localhost:8848 #配置中心地址
        group: DEV_GROUP # 群组
        namespace: 7c1747ff-bc39-4903-b6bb-a3eefd5fdabc # 命名空间
        file-extension: yml # 配置文件拓展名
    gateway:
      default-filters:
        - AddRequestHeader=origin,gateway #给网关添加请求头
      routes:
        - id: consumer-service
          uri: lb://consumer-service
          predicates:
            - Query=green
            - Path=/gateway/consumer/**
          filters:
            - StripPrefix=1
        - id: provider-service
          uri: lb://provider-service
          predicates:
            - Path=/gateway/provider/**,/gateway/order/**
#            - Query=red  # 我们的请求参数里带有red的请求 且 路径能匹配到/provider/ 就转发到http://localhost:8080
          filters:
            - StripPrefix=1
request:
  whites:
    - /gateway/consumer/**
    - /gateway/feign/**
    - /gateway/order/**

在OrderController中新增测试授权接口/testAuthorize

    /**
     * 测试授权
     * @return
     */
    @GetMapping("/testAuthorize")
    public String testAuthorize() {
        return "授权通过";
    }

添加授权规则

直接访问此时已经访问不通了,说明被授权规则限制.

通过网关访问授权通过.

反之若把gateway设置为黑名单,则网关访问不通过,直接访问服务通过.

12、Sentinel自定义异常结果信息

如果要自定义异常时的返回结果，需要实现BlockExceptionHandler接口

public interface BlockExceptionHandler {
    /**
     * 处理请求被限流、降级、授权拦截时抛出的异常：BlockException
     */
    void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception;
}

这个方法有三个参数：

• HttpServletRequest request：request对象
• HttpServletResponse response：response对象
• BlockException e：被sentinel拦截时抛出的异常

BlockException包含多个不同的子类：

自定义异常处理

我们在provider-service里自定义一个sentinel的异常处理

package com.summer.exception;

/**
 * @author Echo
 * @version 1.0
 * @date 2023/9/1 20:11
 */
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.BlockExceptionHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowException;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

@Component
public class SentinelExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
        String msg = "未知异常";
        int status = 429;
        if (e instanceof FlowException) {
            msg = "请求被限流";
        } else if (e instanceof ParamFlowException) {
            msg = "请求被热点参数限流";
        } else if (e instanceof DegradeException) {
            msg = "请求被降级";
        } else if (e instanceof AuthorityException) {
            status = 401;
            msg = "无权限访问";
        }
        response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
        response.setStatus(status);
        response.getWriter().println("{\"msg\": " + msg + ", \"status\": " + status + "}");
    }
}

13、集群流控

为什么要使用集群流控呢？假设我们希望给某个用户限制调用某个 API 的总 QPS 为 50，但机器数可能很多（比如有 100 台）。这时候我们很自然地就想到，找一个 server 来专门来统计总的调用量，其它的实例都与这台 server 通信来判断是否可以调用。这就是最基础的集群流控的方式。

另外集群流控还可以解决流量不均匀导致总体限流效果不佳的问题。假设集群中有 10 台机器，我们给每台机器设置单机限流阈值为 10 QPS，理想情况下整个集群的限流阈值就为 100 QPS。不过实际情况下流量到每台机器可能会不均匀，会导致总量没有到的情况下某些机器就开始限流。因此仅靠单机维度去限制的话会无法精确地限制总体流量。而集群流控可以精确地控制整个集群的调用总量，结合单机限流兜底，可以更好地发挥流量控制的效果。

集群流控中共有两种身份：

• Token Client：集群流控客户端，用于向所属 Token Server 通信请求 token。集群限流服务端会返回给客户端结果，决定是否限流。

• Token Server：即集群流控服务端，处理来自 Token Client 的请求，根据配置的集群规则判断是否应该发放 token（是否允许通过）。

再搭建一个跟provider-service一样的服务，并且注册到nacos中，这样两个provider-service就组成一个集群。在Sentinel中可以看到目前我们provider-service有两个实例

添加一个Token Server

添加Token Server ，Token Client，设置集群QPS

1、资源名指的就是需要进行流量限制的接口名

2、针对来源是可以对调用该接口的来源进行限流配置，默认default全部

3、阈值类型有 qps和并发线程数，我们这里选qps，集群阈值填1，表示1s只能有一个请求，集群阈值模式可以选单机均摊和总体阈值，单机均摊会根据服务的总连接数计算总的阈值，而总体阈值是针对于整个集群而言，这里我们选总体阈值，失败退化是指token服务不可用之后自动转换成单机限流。

配置好规则后，通过浏览器访问 http://localhost:6060/gateway/order/testCollect 这个是provider-service的接口

当访问速度很慢的时候，可以正常返回

如果快速点击刷新按钮，会报错,看到限流效果.

14、系统规则

系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台机器的 load、CPU 使用率、平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度监控应用指标，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。

系统保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且仅对入口流量生效。入口流量指的是进入应用的流量（EntryType.IN），比如 Web 服务或 Dubbo 服务端接收的请求，都属于入口流量。

系统规则支持以下的模式：

• Load 自适应（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：系统的 load1 作为启发指标，进行自适应系统保护。当系统 load1 超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护（BBR 阶段）。系统容量由系统的 maxQps * minRt 估算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5。
• CPU usage（1.5.0+ 版本）：当系统 CPU 使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围 0.0-1.0），比较灵敏。
• 平均 RT：当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。
• 并发线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。
• 入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。

15、机器列表

我们的provider-service有两个微服务实例，目前可以在Sentinel控制台看到，点击机器列表菜单，可以在列表中看到我们两个实例的列表