Sentinel第一篇：流控

一、什么是sentinel

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Sentinel 是什么？

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

Sentinel 具有以下特征

丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。

完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。

广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。

完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

Sentinel 的主要特性

官网介绍

—句话解释，sentinel 替代了 Hystrix

Hystrix与Sentinel比较：

Hystrix

• 需要我们程序员自己手工搭建监控平台
• 没有一套web界面可以给我们进行更加细粒度化得配置流控、速率控制、服务熔断、服务降级

Sentinel

• 单独一个组件，可以独立出来。
• 直接界面化的细粒度统一配置。

约定 > 配置 > 编码

都可以写在代码里面，但是我们本次还是大规模的学习使用配置和注解的方式，尽量少写代码

二、Sentinel下载安装运行

官网介绍sentinel

服务使用中的各种问题：

• 服务雪崩
• 服务降级
• 服务熔断
• 服务限流

Sentinel 分为两个部分：

• 核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，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，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。

安装步骤

下载

• https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
• 下载到本地sentinel-dashboard-1.7.0.jar

运行命令 java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar 即可访问Sentinel管理界面
url：localhost:8080
登录账号密码均为sentinel

环境准备

• Java 8 环境
• 8080端口不能被占用

三、Sentinel初始化监控

1、新建工程 - cloudalibaba-sentinel-service8401

2、POM

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>springcloud</artifactId>
        <groupId>com.lian.springcloud</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>cloudalibaba-sentinel-service8401</artifactId>

    <dependencies>
        <dependency><!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity -->
            <groupId>com.lian.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
            <version>1.0-SNAPSHOT</version>
        </dependency>
        <!--SpringCloud ailibaba nacos -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>
        <!--SpringCloud ailibaba sentinel-datasource-nacos 后续做持久化用到-->
        <!--将sentinel的流控规则持久化到nacos里-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
            <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
        </dependency>
        <!--SpringCloud ailibaba sentinel -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
        </dependency>
        <!--openfeign-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
        </dependency>
        <!-- SpringBoot整合Web组件+actuator -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--日常通用jar包配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>4.6.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

3、yaml

server:
  port: 8401

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #Nacos服务注册中心地址
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard地址
        port: 8719
      datasource: #<---------------------------关注点，添加Nacos数据源配置
        ds1:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            dataId: cloudalibaba-sentinel-service
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

feign:
  sentinel:
    enabled: true # 激活Sentinel对Feign的支持，用于降级

4、主启动类

package com.lian.springcloud;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class MainApp8401 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MainApp8401.class,args);
    }
}

5、业务类FlowLimitController

import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@RestController
@Slf4j
public class FlowLimitController {
    @GetMapping("/testA")
    public String testA()
    {
        return "------testA";
    }

    @GetMapping("/testB")
    public String testB()
    {
        log.info(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"...testB");
        return "------testB";
    }
}

6、测试

启动Sentinel8080 - java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar

启动微服务8401

启动8401微服务后查看sentienl控制台

刚启动，空空如也，啥都没有

Sentinel采用的懒加载说明
执行一次访问即可
http://localhost:8401/testA
http://localhost:8401/testB
效果 - sentinel8080正在监控微服务8401

四、Sentinel流控规则简介

解释说明：

• 资源名：唯一名称，默认请求路径。
• 针对来源：Sentinel可以针对调用者进行限流，填写微服务名，默认default（不区分来源）。
• 阈值类型/单机阈值：
  • QPS(每秒钟的请求数量)︰当调用该API的QPS达到阈值的时候，进行限流。
  • 线程数：当调用该API的线程数达到阈值的时候，进行限流。
• 是否集群：不需要集群。
• 流控模式：
  • 直接：API达到限流条件时，直接限流。
  • 关联：当关联的资源达到阈值时，就限流自己。
  • 链路：只记录指定链路上的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流)【API级别的针对来源】。
• 流控效果：
  • 快速失败：直接失败，抛异常。
  • Warm up：根据Code Factor（冷加载因子，默认3）的值，从阈值/codeFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值。
  • 排队等待：匀速排队，让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置为QPS，否则无效。

五、Sentinel流控-QPS直接失败

直接 -> 快速失败（系统默认）

表示1秒钟内查询1次就是OK，若超过次数1，就直接->快速失败，报默认错误

测试

快速多次点击访问http://localhost:8401/testA

返回页面 Blocked by Sentinel (flow limiting)

源码

com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.DefaultController

思考？

直接调用默认报错信息，技术方面OK，但是，是否应该有我们自己的后续处理？类似有个fallback的兜底方法?

六、Sentinel流控-线程数直接失败

线程数：当调用该API的线程数达到阈值的时候，进行限流。

线程设置睡眠8秒钟

	@GetMapping("/testA")
    public String testA() {
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(8);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "------testA";
    }

开启两个请求访问，不停的点击就会出错

七、Sentinel流控-关联

• 当自己关联的资源达到阈值时，就限流自己
• 当与A关联的资源B达到阀值后，就限流A自己（B惹事，A挂了）

设置testA

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。

Postman模拟并发密集访问testB

访问testB成功

postman里新建多线程集合组

将访问地址添加进新新线程组

Run - 大批量线程高并发访问B

Postman运行后，点击访问http://localhost:8401/testA，发现testA挂了

结果Blocked by Sentinel(flow limiting)

链路：只记录指定链路上的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流)【API级别的针对来源】

八、Sentinel流控-预热

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。详细文档可以参考 流量控制 - Warm Up 文档，具体的例子可以参见 WarmUpFlowDemo。

通常冷启动的过程系统允许通过的 QPS 曲线如下图所示：

点击查看官网介绍预热
默认coldFactor为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

WarmUp配置

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

测试

多次快速点击http://localhost:8401/testB - 刚开始不行，后续慢慢OK

应用场景

如：秒杀系统在开启的瞬间，会有很多流量上来，很有可能把系统打死，预热方式就是把为了保护系统，可慢慢的把流量放进来,慢慢的把阀值增长到设置的阀值。

九、Sentinel流控-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：/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。

匀速排队（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER）方式会严格控制请求通过的间隔时间，也即是让请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法。详细文档可以参考 流量控制 - 匀速器模式，具体的例子可以参见 PaceFlowDemo。

该方式的作用如下图所示：

这种方式主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列。想象一下这样的场景，在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求。

注意：匀速排队模式暂时不支持 QPS > 1000 的场景。

点击查看匀速排队官网介绍

添加日志记录代码到FlowLimitController的testA方法

@RestController
@Slf4j
public class FlowLimitController {
    @GetMapping("/testA")
    public String testA()
    {
        log.info(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"...testA");//<----
        return "------testA";
    }

    ...
}

Postman模拟并发密集访问testA

后台结果，不拒绝，1秒钟1个线程，轮流执行，和食堂打饭一样，一群人轮流打饭