Sentinel-【控制台介绍及规则配置】
Sentinel-【控制台介绍及规则配置】
一、实时监控
如图，当调用接口时实时监控会记录接口调用时间以及通过拒绝的QPS还有接口响应时长。
二、簇点链路
用来显示微服务所监控的API，资源。
三、 流控规则
簇点链路面板中选择一个资源，可以进行流控设置。
1. 阈值类型与单机阈值
QPS指的是服务每秒的请求数，阈值设置为1时，代表服务1秒钟只能被请求一次，其他的将会被流控。
线程数指的是线程数量，当阈值设置为1时，代表服务只同时处理一个请求，也就是第一个进来的请求在未做出响应时，其他再进来的请求都会被流控。
2. 流控模式
2.1 直接
直接表示针对该资源被流控。
2.2 关联
当A资源流控模式选择关联时，会出现关联资源，设置关联资源B后，就表示当B资源符合了所设置的流控规则后，A资源将会被流控。
如下图表示当资源/user/set每秒访问数大于1时，/user/get资源会被流控。
2.3 链路
当资源A都被资源B和资源C所调用，那么相互之间就构成了一颗调用树，根节点为A，BC为调用链的入口称为子节点。
选择链路后，会出现入口资源，入口资源即资源A的子节点B或C，当入口资源符合流控规则时该入口资源会被流控。
示例：
注： 高版本（2.1.1.RELEASE开始）中，默认将调用链路收敛，链路限流不生效，需要配置中加入spring.cloud.sentinel.web-context-unify=false实现链路限流。
创建一个getUser的资源，并创建两个接口调用该资源。
@SentinelResource(value = "getUser")
public User getUser() {
return new User(1,"张三");
}
@RequestMapping("/getUser1")
public User getUser1() {
return userService.getUser();
}
@RequestMapping("/getUser2")
public User getUser2() {
return userService.getUser();
}
做如上图设置后，/user/getUser1资源一秒中访问超过1时会被流控，而/user/getUser2资源不会。
3 流控效果
3.1 快速失败
直接拒绝（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT）方式是默认的流量控制方式，当QPS超过任意规则的阈值后，新的请求就会被立即拒绝，拒绝方式为抛出FlowException。这种方式适用于对系统处理能力确切已知的情况下，比如通过压测确定了系统的准确水位时。
3.2 Warm Up（激增流量）
Warm Up（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP）方式，即预热/冷启动方式。当系统长期处于低水位的情况下，当流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过"冷启动"，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。
冷加载因子: codeFactor 默认是3，即请求 QPS 从 threshold / 3 开始，经预热时长逐渐升至设定的 QPS 阈值。
当有一个请求很少有人访问处于相对平稳，突然一大堆该请求涌入的现象就叫激增流量。这时，系统应对突然涌入的流量时很可能被冲垮，通过设置Warm Up，并设置其预热时长（单位秒）与阈值来应对激增流量。
示例：
如下图，阈值15预热时间5s，表示当遇到激增流量时，会在5秒的时间内将可接受的请求慢慢增加至15，然后开始稳定的1秒接收15个请求，相应的被流控的请求也会逐渐减少。
3.3 排队等待（脉冲流量）
排队等待（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER）方式会严格控制请求通过的间隔时间，也就是让请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法。
这种方式适合用于请求以突刺状来到，这个时候我们不希望一下子把所有的请求都通过，这样可能会把系统压垮；同时我们也期待系统以稳定的速度，逐步处理这些请求，以起到“削峰填谷”的效果，而不是拒绝所有请求。
示例：
如果将流控效果设置为快速失败，阈值为5时，然后让请求每1秒钟请求10次，间隔5秒后重复请求，如下图，每次都会通过5个，流控5个，而间隔时间没有利用起来。
因此，可以通过排队等待解决这个问题，如下图设置超时时间为5秒，阈值5。表示当请求进来时，先去处理5个，剩余的请求排队等待，在规定的超时时间5s内，处理掉一个进去一个。
现在，开始测试，让每秒请求10次，间隔5秒，重复操作，如下图，发现全部都请求成功了，说明在设置的超时时间内将本该流控的请求依次处理成功了。
四、降级规则
1. 慢调用比例
-
最大RT： 慢调用的临界RT，单位毫秒，超过该时间的请求被视为慢调用。（RT为执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间,即从客户端发起请求到收到服务器响应结果的时间。）
-
比例阈值： 统计时长内请求数目m大于最小请求数时，慢调用请求数除以m，超过比例阈值则触发熔断降级。
-
熔断时长： 断路器打开时的恢复超时。单位秒，当熔断触发后且没有请求时，超过熔断时长，断路器会处于半开状态，若接下来的第一个请求响应时间小于最大RT，则结束熔断；如果仍然超过最大RT，则会再次熔断。
-
最小请求数： 在统计时长内可以触发熔断的最小请求数，默认为5。
-
统计时长： 统计时长，默认为1000毫秒。
测试：
编写一个睡眠3秒的请求，将该请求设置如下降级规则：
@RequestMapping("/test/degrade")
public String degrade() {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("degrade");
return "degrade";
}
这里使用的是Apifox工具，设置5个线程数（为了达到统计时长内最小请求数的要求），循环三次，时间间隔为3秒（不超过所设置的熔断时长），运行结束后，等10s过后再次单个请求两次，第二次直接降级，再等10s过后再次单个请求两次，第二次直接降级。
2. 异常比例
- 比例阈值： 统计时长内请求数目m大于最小请求数时，异常请求数除以m，超过比例阈值则触发熔断降级。
3. 异常数
- 异常数： 统计时长中请求超过最小请求数时，出现异常的请求次数大于异常数则触发熔断降级。
五、热点规则
- 参数索引： 该资源对应请求的入参索引值，从0开始。
- 单机阈值： 每秒请求的次数。
- 统计窗口时长： 统计时长，默认1秒。
- 参数类型： int,double,String,long,float,char,byte。
- 参数值： 设置索引对应的参数值。
- 限流阈值： 该参数的访问量。
热点规则一般作用于两种场景：
- 大部分为热点参数。
- 少部分为热点参数。
示例：
@RequestMapping("/test/hotSpot")
@SentinelResource(value = "hotSpot",blockHandler = "hotSpotBlock")
public String hotSpot(Integer id) {
System.out.println("hotSpot: " + id);
return "hotSpot: " + id;
}
public String hotSpotBlock(Integer id,BlockException blockException) {
return "流控！！";
}
当入参为1时，每秒访问超过2次后的请求会被流控，当入参不为1时，每秒访问量超过5后的请求被流控。
六、系统规则
Sentinel 系统自适应限流从整体维度对应用入口流量进行控制，结合应用的 Load、CPU 使用率、总体平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度的监控指标，通过自适应的流控策略，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，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。
1. LOAD
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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
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），比较灵敏。
七、授权规则
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。
- 资源名： 即限流规则的作用对象。
- 流控应用： 对应的黑名单/白名单，不同 origin 用
,分隔，如 appA,appB。 - 授权类型：
AUTHORITY_WHITE为白名单模式，AUTHORITY_BLACK为黑名单模式，默认为白名单模式。
测试：
通过实现RequestOriginParser接口来获取来源，设置为app。
@Component
public class MyRequestOriginParser implements RequestOriginParser {
public String parseOrigin(HttpServletRequest request) {
return "app";
}
}
编写测试接口，并创建该资源的授权规则。
@RequestMapping("/test/auth")
@SentinelResource(value = "auth",blockHandler = "authBlock")
public String system() {
System.out.println("auth");
return "auth";
}
public String authBlock(BlockException blockException) {
return "授权";
}
浏览器请求/test/auth时发现打印了“授权”两个字，说明已经限制了。