sentinel学习笔记

1.sentinel部署

下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases 我们使⽤v1.7.1

启动：java -jar sentinel-dashboard-1.7.1.jar &

⽤户名/密码：sentinel/sentinel

2.服务改造

• pom.xml引入依赖

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

• application.yml修改

  server:
    port: 8099
  spring:
    application:
      name: lagou-service-autodeliver
    cloud:
      nacos:
        discovery:
          server-addr: 127.0.0.1:8848,127.0.0.1:8849,127.0.0.1:8850
      sentinel:
        transport:
          dashboard: 127.0.0.1:8088 #默认端口为8080，可以手动调整端口
          port: 8719 # 该端口启动sentinel http server，用于接收控制台定义的限流规则，如果8719端口被占用，那么会依次+1
  management:
    endpoints:
      web:
        exposure:
          include: "*"
    endpoint:
      health:
        show-details: always
  # 配合Logger.Level 打印fei调用日志
  logging:
    level:
      com.lagou.edu.feign.ResumeServiceFeignClient: debug
      org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet: debug
  
  lagou-service-resume:
    ribbon:
      NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule #负载策略调整
      #请求超时时间
      #ConnectTimeOut: 2000
      #请求处理超时时间
      #ReadTimeOut: 5000
      #对所有操作都进行充实
      OkToRetryOnAllOperations: true
      ##根据如上配置，当访问到故障请求的时候，它会再尝试访问一次当前实例(次数由MaxAutoRetries配置) ,
      ####如果不行，就换-一个实例进行访问，如果还不行，再换一次实例访问(更 换次数由MaxAutoRetriesNextServer配置)
      ##如果依然不行，返回失败信息。
      MaxAutoRetries: 0 #对当前选中实例重试次数，不包括第一次调用
      MaxAutoRetriesNextServer: 0 #切换实例的重试次数
  

3.Sentinel流控规则

• 资源名：默认为请求路径

• 针对来源：通过填入微服务名称指定调用者进行限流，默认default（不区分来源）

• 阈值类型+单机阈值：

  • QPS：每秒钟调用该资源的请求数。
  • 线程数：控制调用该资源的线程数量。（如果线程请求处理业务逻辑执行时间过长，当流量洪峰来临时，会开启大量线程资源，导致线程资源迅速打满，最终造成服务不可用，进而导致上有服务不可用，最终可能引起服务雪崩）

• 是否集群：集群限流

• 流控模式

  • 直接：达到阈值条件时，直接限流

  • 关联：关联的资源达到阈值条件时，对定义资源名进行限流
    

  • 链路：指定入口进来的请求达到阈值才回进行限流

• 流控效果
  • 快速失败
  • Warm Up（预热）
    
  • 排队等待
    

4.Sentinel降级规则

4.1RT(Response Time) 响应时间

Sentinel默认统计的RT上限是4900ms，超出次阈值的都算错4900ms。
可以在java -jar 启动追加命令配置RT上限时间。

java -jar sentinel-xxx.jar -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=5000

4.2异常比例

资源每秒请求超过5次，并且异常比例超过总数百分比后，资源进入降级
异常比例范围：[0 - 1] ，代表 [0% - 100%]

4.3异常数

统计1分钟内异常数目超过阈值后，会进行降级处理，由于异常数统计是按分钟计算的，时间窗口若小于60s，则结束熔断状态后仍可能再次进入熔断状态。建议时间窗口设置≥60s。

5.Sentinel自定义兜底逻辑

@SentinelResource注解类似Hystrix中的@HystrixCommand注解

@SentinelResource属性

• blockHandler：用来指定不满足Sentinel规则的降级兜底方法
• fallBack：用来指定Java运行时异常的兜底方法

5.1API接口资源配置

    /**
     * @SentinelResource value：定义资源名
     * blockHandlerClass：指定Sentinel规则异常兜底逻辑所在class类
     * blockHandler：指定Sentinel规则异常兜底逻辑具体哪个⽅法
     * fallbackClass：指定Java运⾏时异常兜底逻辑所在class类
     * fallback：指定Java运⾏时异常兜底逻辑具体哪个⽅法
     */
    @GetMapping("/checkState/{userId}")
    @SentinelResource(value = "findResumeOpenState", blockHandlerClass = SentinelFallbackClass.class, blockHandler = "handleException",
            fallback = "handleError", fallbackClass = SentinelFallbackClass.class)
    public Integer findResumeOpenState(@PathVariable Long userId) {
        Integer defaultResumeState = resumeServiceFeignClient.findDefaultResumeState(userId);
        return defaultResumeState;
    }

5.2自定义兜底逻辑类

兜底类中的方法为static静态方法

public class SentinelFallbackClass {
    public static Integer handleException(@PathVariable Long userId, BlockException blockException) {
        return -100;
    }

    public static Integer handleError(@PathVariable Long userId) {
        return -200;
    }
}

5.3统一异常处理方法

@Component //Spring IOC实例化并管理该对象
public class UrlBlockHandler implements BlockExceptionHandler {
    /**
     * RESTFul异常信息处理器
     * @param httpServletRequest
     * @param httpServletResponse
     * @param e
     * @throws Exception
     */
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest httpServletRequest, HttpServletResponse httpServletResponse, BlockException e) throws Exception {
        String msg = null;
        if(e instanceof FlowException){//限流异常
            msg = "接口已被限流";
        }else if(e instanceof DegradeException){//熔断异常
            msg = "接口已被熔断,请稍后再试";
        }else if(e instanceof ParamFlowException){ //热点参数限流
            msg = "热点参数限流"; 
        }else if(e instanceof SystemBlockException){ //系统规则异常
            msg = "系统规则(负载/....不满足要求)";
        }else if(e instanceof AuthorityException){ //授权规则异常
            msg = "授权规则不通过"; 
        }
        httpServletResponse.setStatus(500);
        httpServletResponse.setCharacterEncoding("UTF-8");
        httpServletResponse.setContentType("application/json;charset=utf-8");
        //ObjectMapper是内置Jackson的序列化工具类,这用于将对象转为JSON字符串
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        //某个对象属性为null时不进行序列化输出
        mapper.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL);
        mapper.writeValue(httpServletResponse.getWriter(),
                new ResponseObject(e.getClass().getSimpleName(), msg)
        );
    }
}

6.基于Nacos持久化Sentinel规则

6.1 添加maven依赖

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cspgroupId>
            <artifactId>sentinel-datasource-nacosartifactId>
        dependency>

6.2添加application.yml配置

spring:
  application:
    name: lagou-service-autodeliver
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848,127.0.0.1:8849,127.0.0.1:8850
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8088
        port: 8719
      # Sentinel Nacos数据源配置
      datasource:
        # 自定义的流控规则名称 flow
        flow:
          nacos:
            server-addr: ${spring.cloud.nacos.discovery.server-addr}
            data-id: ${spring.application.name}-flow-rules
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow #  流控规则
        # 自定义的降级规则名称 degrade 06
        degrade:
          server-addr: ${spring.cloud.nacos.discovery.server-addr}
          data-id: ${spring.application.name}-degrade-rules
          groupId: DEFAULT_GROUP
          data-type: json
          rule-type: degrade # 流控规则

6.3Nacos Server添加规则配置

6.3.1 流控规则配置

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

更详细的属性参考FlowRule类源码

• resource：资源名称
• limitApp：受来源限制的应用程序名称。 默认是default ，这意味着允许所有原始应用程序。
• grade：流量控制的阈值类型（0：线程数，1：QPS）。
• count：流量控制阈值计数。
• strategy：基于调用链的流控策略。0.用于直接流量控制； 1.用于相关流量控制（具有相关资源）； 2.用于链流控制（​​按入口资源）。
• refResource：使用相关资源或上下文在流控制中引用资源。
• controlBehavior：速率限制器控制行为。 0.默认（直接拒绝），1.预热，2.限速器，3.预热+限速器
• warmUpPeriodSec：预热时长
• maxQueueingTimeMs：最大队列等待时间
• clusterMode：是否集群
• clusterConfig：集群模式的流控规则配置（ClusterFlowConfig.class）
• controller：流量控制器（TrafficShapingController.class）

6.3.2 降级规则配置

[
    {
        "resource": "findResumeOpenState",
        "grade": 2,
        "count": 1,
        "timeWindow": 5
    }
]

更详细的属性参考DegradeRule类源码

• resource：资源名称。
• grade：降级策略（0：平均 RT，1：异常率）。
• count：RT 阈值或异常比率阈值计数
• limitApp：受来源限制的应用程序名称。 默认是default ，这意味着允许所有原始应用程序。
• timeWindow：发生降级时降级恢复超时（以秒为单位）。