9.9（SpringCloudAlibaba）Sentinel

Sentinel

分布式系统的流量防卫兵

又是一个Alibaba出现的技术，该技术与Hystrix作用是一致的。

目的监控保护我们的微服务

Hystrix和Sentinel对比

Hystirx

需要自己搭建一个监控平台。

没有一套web界面可以进行更方便的配置。

Sentinel

单独一个组件，不需要单独在搭建了

可以直接在界面画的统一配置

使用Sentinel

下载

https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

通过官网Github下载。可以看到是一个jar文件

Sentinel组成

前台就是控制台，后台对应核心库

启动

执行jar文件打开控制台

默认端口是8080

和Tomcat默认一致，哈哈不知道为什么。

搭建SpringCloudAlibaba项目

因为Nacos和Sentinel是不需要我们自己搭建的。所以可以先去启动

1. Nacos是一个文件执行startup启动
2. Sentinel是一个SpringBoot的jar文件

在搭建一个模块。

该模块注册到Nacos中，并被Sentinel进行监控管理

引入依赖

<dependencies>
        
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discoveryartifactId>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cspgroupId>
            <artifactId>sentinel-datasource-nacosartifactId>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinelartifactId>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeignartifactId>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuatorartifactId>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-devtoolsartifactId>
            <scope>runtimescope>
            <optional>trueoptional>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>cn.hutoolgroupId>
            <artifactId>hutool-allartifactId>
            <version>4.6.3version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombokgroupId>
            <artifactId>lombokartifactId>
            <optional>trueoptional>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>
            <scope>testscope>
        dependency>

    dependencies>

yaml

server:
  port: 8401

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        #Nacos服务注册中心地址
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        #配置Sentinel dashboard地址
        dashboard: localhost:8080
        #默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口
        port: 8719


#这里表示暴漏端点   实在 配置中心的时候用到的
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

主启动

@SpringBootApplication
//表示开启  发现客户端
@EnableDiscoveryClient
public class CloudMain {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(CloudMain.class,args);
    }
}

控制器

@Controller
public class ControllerOne {

    @RequestMapping("showOne")
    @ResponseBody
    public String showOne(){
        return "showOne";
    }

}

结果

看到Sentinel并没有展示到服务

Sentinel采用的是懒加载，只有当服务第一次执行的时候才会被加载

懒加载

这个哨兵控制台看着可真舒服

Sentinel流控

表示对于流量的控制

术语介绍

添加流控

添加流控规则可以在这两个地方进行添加

簇点链路

在这里可以看到该服务下存在哪些 发送过的 请求

并可以添加流控

流控规则

该图可以看到在添加流控的时候可以进行 阈值类型 流控模式 流控效果 等

阈值类型

当阈值类型是QPS可以存在流控效果。线程数阈值类型不存在流控效果

QPS=1直接失败

表示该请求只能1秒1次

QPS：表示每秒的访问数量

上面设定每秒1 次 超出就给给出提示错误。

线程数

在我们添加流量控制的时候，可以看到 阈值类型存在一个线程数

表示

每打开一个浏览器就表示一个新的线程

线程数控制表示，此时之后一个线程在工作。如果多个在一起抢占式。就会给出中止

如果等待另一个结束，我在执行，就可以避免。

流控模式

关联

当关联的资源达到阈值，就关闭当前

当关联资源/testB的qps阀值超过1时，就限流/testA的Rest访问地址，当关联资源到阈值后限制配置好的资源名

演示就自行演示吧

**场景： 我订单系统 请求过多 那么我就在前台限流。自然订单就会变少 **

链路

1. 发送请求至"/testA"时，如果1秒内请求次数超过1次，就会自动触发限流。
2. 此外，通过其他微服务模块请求testA时，如果1秒内请求次数超过1次，同样会触发限流。

实际上，链路的控制指的就是对一条链路的访问进行控制。

a
/ \
b c
/ | | \
d e f g
a->b->d, a->b->e, a->c->f, a->c->g均可视作链路。
假设我以a为入口资源，d为终点资源，对这条链路进行限制的话，则资源a,b,d均会被限制访问。

直接

指定的请求达到阈值，该请求进行限流

流控效果

快速失败

很直接就是一旦阈值就失败就行了

（warm up）预热

平时访问是很少，某个点突然变高

需求： 默认 coldFactor 为 3，即请求QPS从(threshold / 3) 开始，经多少预热时长才逐渐升至设定的 QPS 阈值。

案例，阀值为10+预热时长设置5秒。

系统初始化的阀值为10 / 3 约等于3,即阀值刚开始为3；然后过了5秒后阀值才慢慢升高恢复到10

排队等待

匀速排队，让请求以均匀的速度通过，阀值类型必须设成QPS，否则无效。

设置含义：/testA每秒1次请求，超过的话就排队等待，等待的超时时间为20000毫秒。

降级规则

随着Sentinel的版本提升，会进行这个页面的升级。

在使用的时候自己根据规则测试一下就好了

配置这些都是规则，满足了就开启断路器（这已开启，加下来请求就无法正常执行。）

达到一定约定时间或规则 就会进行关闭。之后再次满足异常条件还是会开启

降级于Hystrix的断路器概念很像

Hystrix：当服务的错误比例超过约定。进行开启。之后无论是否正确都进行降级操作。直到错误比例恢复正常。

降级规则：设定的规则更加灵活

RT（平均响应时间，秒级）

平均响应时间 超出阈值 且 在时间窗口内通过的请求>=5，两个条件同时满足后触发降级
窗口期过后关闭断路器
RT最大4900（更大的需要通过-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=XXXX才能生效）

异常比列（秒级）

QPS >= 5 且异常比例（秒级统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级

异常数（分钟级）

异常数（分钟统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级

这里的熔断时长一定要大于60，避免熔断时间结束再次出现熔断

热点规则

热点即经常访问的数据，很多时候我们希望统计或者限制某个热点数据中访问频次最高的TopN数据，并对其访问进行限流或者其它操作

热点指的就是请求中参数 对请求中指定的参数添加条件 进行限流

前面的异常页面都是Sentinel提供的。Hystrix存在一个保底方法。下面就介绍**@SentinelResource（）**

操作

首先我们编写控制器

//    表示发送该请求
    @RequestMapping("/hotTest")
//                    这里value表示将这个请求取一个资源名字
//                        blockHandler指定异常的兜底方法
    @SentinelResource(value = "hotTest",blockHandler = "hotTestBlock")
//                            这里表示参数可以添加可以添加
    @ResponseBody
    public String hotTest(@RequestParam(name = "one",required = false)String one,
                          @RequestParam(name = "two",required = false)String two ){

        return "success";
    }


    public String hotTestBlock(String one, String two, BlockException exception){
        //系统默认异常页面  换成该页面

        return "error";
    }

Sentinel设置

参数索引从0开始

1. 这里指定资源名字（我们再@SentinelResource中指定的名字）
2. 设置热点位置（指定的那个参数作为规则）
3. 设置规则

结果

1. 当使用参数为指定的索引的时候，根据规则
2. 存在两种方式。成功和失败
3. 失败调用前面已经设置号的兜底方法

参数列外项

在我们设置热点规则的时候，发现下方还存在一个高级的设置

该设置表示对于参数值的配置

参数类型：8中基本数据类型+String

参数值=多少的时候。阈值改变的配置。

这里就是自己测一测就明白了

系统规则

前面的限制条件，都是针对具体的一个请求。

现在出现一个可以通过系统规则进行一个整体的配置规则

当总请求达到一个条件进行限制

术语

@SentinelResource注解

这个注解可以说是来自Hystrix的复制版本

自定义应急方法

目录结构

控制器

 @RequestMapping("testDiyError")
    @SentinelResource(value = "test",blockHandlerClass = DiyError.class,blockHandler = "error01")
    @ResponseBody
    public String TestDiyError(){
        return "success";
    }

编写的自定义类

public class DiyError {

    public static String error01(BlockException exception){

        return "自定义的异常处理";
    }

}

Sentinel设定规则

这里设定的是test指定的是

@SentinelResource指定的资源名字。

我试过直接指定请求路径会匹配不上去哦

结果

其他属性

我们现在可以再Sentinel中客户端直接进行配置。

还可以使用代码来代替我们的配置，但是当然还是配置更加方便

Sentinel的三个API

1. SphU：定义资源
2. Tracer：定义统计
3. ContextUtil：定义上下文

感兴趣可以去了解。但是应该不实用

注意版本，不同版本的使用都有小差别

@SentinelResource注解最主要的两个用法：限流控制和熔断降级的具体使用案例介绍完了。另外，该注解还有一些其他更精细化的配置，比如忽略某些异常的配置、默认降级函数等等，具体可见如下说明：

value：资源名称，必需项（不能为空）
entryType：entry类型，可选项（默认为 EntryType.OUT）
fallback：fallback函数名称，可选项，用于在抛出异常的时候提供 fallback处理逻辑。fallback函数可以针对所有类型的异常（除了exceptionsToIgnore里面排除掉的异常类型）进行处理。fallback函数签名和位置要求： 返回值类型必须与原函数返回值类型一致；方法参数列表需要和原函数一致，或者可以额外多一个 Throwable类型的参数用于接收对应的异常。
fallback函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定 fallbackClass为对应的类的 Class 对象，注意对应的函数必需为 static函数，否则无法解析。 defaultFallback（since 1.6.0）：默认的 fallback函数名称，可选项，通常用于通用的 fallback逻辑（即可以用于很多服务或方法）。默认 fallback函数可以针对所有类型的异常（除了exceptionsToIgnore里面排除掉的异常类型）进行处理。若同时配置了 fallback和 defaultFallback，则只有 fallback会生效。defaultFallback函数签名要求：返回值类型必须与原函数返回值类型一致；
方法参数列表需要为空，或者可以额外多一个 Throwable 类型的参数用于接收对应的异常。
defaultFallback函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定 fallbackClass为对应的类的 Class 对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。
exceptionsToIgnore（since 1.6.0）：用于指定哪些异常被排除掉，不会计入异常统计中，也不会进入 fallback 逻辑中，而是会原样抛出。

Sentinel服务熔断

在我们Hystrix中，我们设定规则是代码出现java异常的时候，给出应急方案。

在Sentinel中同样可以实现

fallback和blockHandler

@SentinelResource(value = "test",fallback = "fall",blockHandler = "block")

1. fallback：负责处理java异常。当java异常调用fallback回滚方法
2. blockHandler：负责处理Sentinel设置的规则异常。当符合Sentinel设置的规则调用指定回滚

如果即出现java异常又出现Sentinel的规则呢

那么调用blockHandler的处理异常方法

exceptionsToIgnore

@SentinelResource(value = "test",fallback = "fall",blockHandler = "block",exceptionsToIgnore = {})

在这里指定异常的数组。

表示即使出现该异常，我也不会做降级处理。

Sentinel的持久化

当我们在关闭微服务的时候在重启的时候，我们的sentinel中针对该服务配置的规则。就可能被清除。

重启服务就会清除Sentinel中的配置过该服务的规则

操作

引入依赖

  
        
            com.alibaba.csp
            sentinel-datasource-nacos
        

yaml

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
      
     
        #Nacos服务注册中心地址
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
     #############################################
      datasource:
        ds1:
          #      这里指定nacos
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            dataId: test
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow
            ###################################
      transport:
        #配置Sentinel dashboard地址
        dashboard: localhost:8080
        #默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口
        port: 8719

Nacos的配置

对应添加到Nacos配置文件中

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

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。

也就是说将微服连接Nacos。

微服务在连接Sntinel。在开启Sentinel的时候读取linux中写号的内容即可。

每次加一个规则就写一个