Sentinel限流熔断应用实践
Sentinel简介
我们可以在系统负载过高时，采用限流、降级和熔断，三种措施来保护系统，由此一些流量控制中间件诞生。例如Sentinel。
Sentinel概述
Sentinel (分布式系统的流量防卫兵)
Sentinel核心分为两个部分:
- 核心库（Java 客户端）：能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对Dubbo /Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
- 控制台（Dashboard）：基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行。
安装Sentinel服务
Sentinel 提供一个轻量级的控制台, 它提供机器发现、单机资源实时监控以及规则管理等功能，其控制台安装步骤如下：
第一步：打开sentinel下载
https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
第二步：下载Jar包（可以存储到一个sentinel目录），如图所示：
第三步：在sentinel对应目录，打开命令行(cmd),启动运行sentinel
java -Dserver.port=8180 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8180 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar
访问Sentinel服务
访问sentinel服务，默认端口号为8180，登录sentinel默认用户和密码都是sentinel
Sentinel限流入门
准备工作
第一步：Sentinel 应用于服务提供方(sca-provider)，在消费方添加依赖如下：
com.alibaba.cloud
spring-cloud-starter-alibaba-sentinel
第二步：打开服务消费方配置文件bootstrap.yml，添加sentinel配置，代码如下：
spring:
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8180 # 指定sentinel控制台地址。
第三步：创建一个用于演示限流操作的Controller对象，例如：
package com.jt.provider.controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
@RequestMapping("/provider")
public class ProviderSentinelController {
@GetMapping("/sentinel01")
public String doSentinel01(){
return "sentinel 01 test ...";
}
}
Sentinel限流入门实践
我们设置一下指定接口的流控(流量控制)，QPS（每秒请求次数）单机阈值为1，代表每秒请求不能超出1次，要不然就做限流处理，处理方式直接调用失败。
第一步：选择要限流的链路，如图所示：
第二步：设置限流策略，如图所示：
Sentinel流控规则分析
阈值类型
- QPS(Queries Per Second)：当调用相关url对应的资源时，QPS达到单机阈值时，就会限流。
- 线程数：当调用相关url对应的资源时，线程数达到单机阈值时，就会限流。
设置限流模式
Sentinel的流控模式代表的流控的方式，默认【直接】，还有关联，链路。
直接模式
Sentinel默认的流控处理就是【直接->快速失败】。
关联模式
当关联的资源达到阈值，就限流自己。例如设置了关联资源为/ur2时，假如关联资源/url2的qps阀值超过1时，就限流/url1接口（是不是感觉很霸道，关联资源达到阀值，是本资源接口被限流了）。这种关联模式有什么应用场景呢？我们举个例子，订单服务中会有2个重要的接口，一个是读取订单信息接口，一个是写入订单信息接口。在高并发业务场景中，两个接口都会占用资源，如果读取接口访问过大，就会影响写入接口的性能。业务中如果我们希望写入订单比较重要，要优先考虑写入订单接口。那就可以利用关联模式；在关联资源上面设置写入接口，资源名设置读取接口就行了；这样就起到了优先写入，一旦写入请求多，就限制读的请求。例如
第一步：在ProviderSentinelController中添加一个方法，例如：
@GetMapping("/sentinel02")
public String doSentinel02(){
return "sentinel 02 test ...";
}
第二步：在sentinel中做限流设计，例如
第三步：打开两个测试窗口，对/provider/sentinel02进行访问，检查/provider/sentinel01的状态
链路模式
链路模式只记录指定链路入口的流量。也就是当多个服务对指定资源调用时，假如流量超出了指定阈值，则进行限流。被调用的方法用@SentinelResource进行注解，然后分别用不同业务方法对此业务进行调用，假如A业务设置了链路模式的限流,在B业务中是不受影响的。现在对链路模式做一个实践,例如:
第一步:在指定包创建一个ResourceService类,代码如下:
package com.jt.provider.service;
@Service
public class ResourceService{
@SentinelResource("doGetResource")
public String doGetResource(){
return "doGetResource";
}
}
第二步:在ProviderSentinelController中添加一个方法,例如:
@Autowired
private ResourceService resourceService;
@GetMapping("/sentinel03")
public String doSentinel03() throws InterruptedException {
resourceService.doGetResource();
return "sentinel 03 test";
}
@SentinelResource 描述方法时，可以在sentinel控制台创建一个 链路资源,这个链路的名称默认为value属性的值，当出现限流时，客户默认看到的是一个500异常 假如希望对限流结果进行自定义处理，可以考虑使用blockHandlerClass 属性指定一个限流处理类，完后再通过blockHandler属性指定具体异常处理方法, 这个异常处理方法必须与@sentinelResource注解描述的方法，返回值类型相同， 同时必须是static方法，方法中参数可以是BlockException类型。
说明，流控模式为链路模式时，假如是sentinel 1.7.2以后版本，Sentinel Web过滤器默认会聚合所有URL的入口为sentinel_spring_web_context，因此单独对指定链路限流会不生效，需要在application.yml添加如下语句来关闭URL PATH聚合,例如：
sentinel:
web-context-unify: false
还有，当我们也可以基于@SentinelResource注解描述的方法进行限流后的异常进行自定义处理，其步骤如下：
第一步:定义blockHandlerClass,例如:
package com.jt.provider.service;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Slf4j
@Component
public class ResourceBlockHandler {
/**
* 注意此方法中的异常类型必须为BlockException (
* 它是所有限流,降级等异常的父类类型),方法的返回
* 值类型为@SentinelResource注解描述的返回值类型,
* 方法的其他参数为@SentinelResource注解描述的方法参数,
* 并且此方法必须为静态方法
* @param ex
* @return
*/
public static String call(BlockException ex){
log.error("block exception {}", ex.getMessage());
return "访问太频繁了,稍等片刻再访问";
}
}
第二步:修改@SentinelResource注解中的属性定义,例如:
@SentinelResource(value="doGetResource",
blockHandlerClass = ResourceBlockHandler.class,
blockHandler = "call")
public String doGetResource(){
return "do get resource";
}
第三步:在controller方法中,调用@Sentinel注解描述的方法,例如:
/**
* 演示链路限流
* @return
*/
@GetMapping("/sentinel03")
public String doSentinel03(){
return resourceService.doGetResource();
//return "sentinel 03 test";
}
Sentinel降级应用实践
//AtomicLong 类支持线程安全的自增自减操作
private AtomicLong atomicLong=new AtomicLong(1);
@GetMapping("/sentinel04")
public String doSentinel04() throws InterruptedException {
//获取自增对象的值,然后再加1
long num=atomicLong.getAndIncrement();
if(num%2==0){//模拟50%的慢调用比例
Thread.sleep(200);
}
return "sentinel 04 test";
}
熔断策略选择"慢调用比例"，表示请求数超过3时，假如平均响应时间超过200毫秒的有30%，则对请求进行熔断，熔断时长为10秒钟，10秒以后恢复正常。
第三步：对指定链路进行刷新，多次访问测试，检测页面上是否会出现 Blocked By Sentinel (flow Limiting)内容.
我们也可以进行断点调试，在DefaultBlockExceptionHandler中的handle方法内部加断点，分析异常类型，假如异常类型DegradeException则为降级熔断。
Sentinel热点规则分析（重点）
热点参数限流会统计传入参数中的热点数据，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。其中，Sentinel会利用 LRU 策略统计最近最常访问的热点参数，结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。
快速入门
第一步：在sca-provider中添加如下方法,例如：
@GetMapping("/sentinel/findById")
@SentinelResource("resource")
public String doFindById(@RequestParam("id") Integer id){
return "resource id is "+id;
}
系统规则是一种全局设计规则，其中，
Load（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：当系统 load1 超过阈值，且系统当前的并发线程数超过系统容量时才会触发系统保护。系统容量由系统的 maxQps * minRt 计算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5。
CPU使用率：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）。
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。
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。
说明，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。