Sentinel-微服务保护
一、初识Sentinel
1、雪崩问题及解决方案
雪崩问题
微服务调用链路中的某个服务故障，引起整个链路中的所有微服务都不可用，这就是雪崩。
解决雪崩问题的常见方式有四种：
1、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
2、舱壁模式：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。
3、熔断降级：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。
4、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？
如何避免因瞬间高并发流量而导致服务故障？
如何避免因服务故障引起的雪崩问题？
2、服务保护技术对比
| Sentinel |
Hystrix |
|
| 隔离策略 |
信号量隔离 |
线程池隔离/信号量隔离 |
| 熔断降级策略 |
基于慢调用比例或异常比例 |
基于失败比率 |
| 实时指标实现 |
滑动窗口 |
滑动窗口（基于 RxJava） |
| 规则配置 |
支持多种数据源 |
支持多种数据源 |
| 扩展性 |
多个扩展点 |
插件的形式 |
| 基于注解的支持 |
支持 |
支持 |
| 限流 |
基于 QPS，支持基于调用关系的限流 |
有限的支持 |
| 流量整形 |
支持慢启动、匀速排队模式 |
不支持 |
| 系统自适应保护 |
支持 |
不支持 |
| 控制台 |
开箱即用，可配置规则、查看秒级监控、机器发现等 |
不完善 |
| 常见框架的适配 |
Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等 |
Servlet、Spring Cloud Netflix |
3、Sentinel介绍和安装
认识Sentinel
Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。官网地址：home | Sentinel
Sentinel 具有以下特征:
安装Sentinel控制台
如果要修改Sentinel的默认端口、账户、密码，可以通过下列配置：
| 配置项 |
默认值 |
说明 |
| server.port |
8080 |
服务端口 |
| sentinel.dashboard.auth.username |
sentinel |
默认用户名 |
| sentinel.dashboard.auth.password |
sentinel |
默认密码 |
举例说明
4、微服务整合Sentinel
引入cloud-demo
项目结构如下：
我们在order-service中整合Sentinel，并且连接Sentinel的控制台，步骤如下：
1.引入sentinel依赖：
2.配置控制台地址：
3.访问微服务的任意端点，触发sentinel监控
二、流量控制
簇点链路
簇点链路：就是项目内的调用链路，链路中被监控的每个接口就是一个资源。默认情况下sentinel会监控SpringMVC的每一个端点（Endpoint），因此SpringMVC的每一个端点（Endpoint）就是调用链路中的一个资源
1、快速入门
点击资源/order/{orderId}后面的流控按钮，就可以弹出表单。表单中可以添加流控规则，如下图所示：
其含义是限制 /order/{orderId}这个资源的单机QPS为1，即每秒只允许1次请求，超出的请求会被拦截并报错
流控规则入门案例
需求：给 /order/{orderId}这个资源设置流控规则，QPS不能超过 5。然后利用jemeter测试。
1.设置流控规则：
2.jemeter测试：
2、流控模式
在添加限流规则时，点击高级选项，可以选择三种流控模式：
1、直接：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
2、关联：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
3、链路：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
流控模式-关联
当/write资源访问量触发阈值时，就会对/read资源限流，避免影响/write资源。
流控模式-关联
需求：
小结：
满足下面条件可以使用关联模式：
流控模式-链路
链路模式：只针对从指定链路访问到本资源的请求做统计，判断是否超过阈值。
例如有两条请求链路：
如果只希望统计从/test2进入到/common的请求，则可以这样配置：
流控模式-链路
需求：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。
步骤：
Sentinel默认只标记Controller中的方法为资源，如果要标记其它方法，需要利用@SentinelResource注解，示例
Sentinel默认会将Controller方法做context整合，导致链路模式的流控失效，需要修改application.yml，添加配值
总结：
流控模式有哪些？
3、流控效果
流控效果是指请求达到流控阈值时应该采取的措施，包括三种：
1、快速失败：达到阈值后，新的请求会被立即拒绝并抛出FlowException异常。是默认的处理方式。
2、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。
3、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
流控效果-warm up
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 threshold / coldFactor，持续指定时长后，逐渐提高到threshold值。而coldFactor的默认值是3.
例如，我设置QPS的threshold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.
流控效果-排队等待
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。
例如：QPS = 5，意味着每200ms处理一个队列中的请求；timeout = 2000，意味着预期等待超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常
总结：
流控效果有哪些？
4、热点参数限流
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。
配置示例：
代表的含义是：对hot这个资源的0号参数（第一个参数）做统计，每1秒相同参数值的请求数不能超过5
在热点参数限流的高级选项中，可以对部分参数设置例外配置：
结合上一个配置，这里的含义是对0号的long类型参数限流，每1秒相同参数的QPS不能超过5，有两个例外：
三、隔离和降级
隔离和降级
虽然限流可以尽量避免因高并发而引起的服务故障，但服务还会因为其它原因而故障。而要将这些故障控制在一定范围，避免雪崩，就要靠线程隔离（舱壁模式）和熔断降级手段了。
不管是线程隔离还是熔断降级，都是对客户端（调用方）的保护。
1、FeignClient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。
1、修改OrderService的application.yml文件，开启Feign的Sentinel功能
2、给FeignClient编写失败后的降级逻辑
步骤一：在feing-api项目中定义类，实现FallbackFactory：
步骤二：在feing-api项目中的DefaultFeignConfiguration类中将UserClientFallbackFactory注册为一个Bean：
步骤三：在feing-api项目中的UserClient接口中使用UserClientFallbackFactory：
总结：
Sentinel支持的雪崩解决方案：
Feign整合Sentinel的步骤：
2、线程隔离（舱壁模式）
线程隔离有两种方式实现：
信号量隔离（Sentinel默认采用
线程隔离（舱壁模式）
在添加限流规则时，可以选择两种阈值类型：
总结：
线程隔离的两种手段是？
信号量隔离的特点是？
线程池隔离的特点是？
3、熔断降级
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。
熔断策略-慢调用
断路器熔断策略有三种：慢调用、异常比例、异常数
解读：RT超过500ms的调用是慢调用，统计最近10000ms内的请求，如果请求量超过10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。
熔断策略-异常比例、异常数
断路器熔断策略有三种：慢调用、异常比例或异常数
解读：统计最近1000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且异常比例不低于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。
案例：熔断策略-异常比例
需求：给 UserClient的查询用户接口设置降级规则，统计时间为1秒，最小请求数量为5，失败阈值比例为0.4，熔断时长为5s
提示：为了触发异常统计，我们需要修改UserService中的业务，抛出异常：
总结：
Sentinel熔断降级的策略有哪些？
四、授权规则
1、授权规则
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。
例如，我们限定只允许从网关来的请求访问order-service，那么流控应用中就填写网关的名称
Sentinel是通过RequestOriginParser这个接口的parseOrigin来获取请求的来源的。
例如，我们尝试从request中获取一个名为origin的请求头，作为origin的值：
我们还需要在gateway服务中，利用网关的过滤器添加名为gateway的origin头：
给/order/{orderId} 配置授权规则：
2、自定义异常结果
默认情况下，发生限流、降级、授权拦截时，都会抛出异常到调用方。如果要自定义异常时的返回结果，需要实现BlockExceptionHandler接口：
而BlockException包含很多个子类，分别对应不同的场景：
异常异常
我们在order-service中定义类，实现BlockExceptionHandler接口：
总结：
获取请求来源的接口是什么？
处理BlockException的接口是什么？
五、规则持久化
1、规则管理模式
Sentinel的控制台规则管理有三种模式：
规则管理模式-原始模式
原始模式：控制台配置的规则直接推送到Sentinel客户端，也就是我们的应用。然后保存在内存中，服务重启则丢失
规则管理模式-pull模式
pull模式：控制台将配置的规则推送到Sentinel客户端，而客户端会将配置规则保存在本地文件或数据库中。以后会定时去本地文件或数据库中查询，更新本地规则。
规则管理模式-push模式
push模式：控制台将配置规则推送到远程配置中心，例如Nacos。Sentinel客户端监听Nacos，获取配置变更的推送消息，完成本地配置更新。
总结：
Sentinel的三种配置管理模式是什么？
2、实现push模式
push模式实现最为复杂，依赖于nacos，并且需要改在Sentinel控制台。整体步骤如下：
步骤一：修改order-service服务，使其监听Nacos配置中心
具体步骤如下：
1.引入依赖
2.配置nacos地址
步骤二：修改sentinel-dashboard源码，添加nacos数据源
具体步骤如下：
1.解压课前资料中的sentinel源码包，并用IDEA打开：
2.修改sentinel-dashboard源码的pom文件，将sentinel-datasource-nacos依赖的scope去掉
步骤三：修改sentinel-dashboard的源码，配置nacos数据源
具体步骤如下：
1.拷贝test目录下的nacos代码到main下的com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule包：
2.修改刚刚拷贝的nacos包下的NacosConfig类，修改其中的nacos地址：
3.修改 com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.controller.v2包下的
步骤四：修改sentinel-dashboard的源码，修改前端页面：
修改src/main/webapp/resources/app/scripts/directives/sidebar/目录下的sidebar.html文件：
步骤四：修改sentinel-dashboard的源码，修改前端页面：
修改src/main/webapp/resources/app/scripts/directives/sidebar/目录下的sidebar.html文件。
修改其中的文本：
