Sentinel入门 - 技术栈

文章目录

初始Sentinel
限流规则
- 快速入门
- 流控模式
- - 关联模式
  - 链路模式
- 流控效果
- - [warm up](#warm up)
  - 排队等待
- 热点参数限流
- - 全局参数限流
  - 热点参数限流
隔离和降级
授权规则
规则持久化
- 实现Sentinel持久化

初始Sentinel

雪崩问题

微服务调用链路中的某个服务故障，引起整个链路中的所有微服务都不可用，这就是雪崩

解决雪崩问题的常见方式有四种：

超时处理：设定超时时间，请求超过一定时间没有响应就返回错误信息，不会无休止等待
舱壁模式：限定每个业务能使用的线程数，避免耗尽整个Tomcat的资源，因此也叫线程隔离
熔断降级：由断路器 统计业务执行的异常比例，如果超出阈值则会熔断该业务，拦截访问该业务的一切请求
流量控制：限制业务访问的QPS，避免服务因流量的突增而故障

服务保护技术对比

	Sentinel	Hystrix
隔离策略	信号量隔离	线程池隔离/信号量隔离
熔断降级策略	基于慢调用比例或异常比例	基于失败比率
实时指标实现	滑动窗口	滑动窗口（基于RxJava）
规则配置	支持多种数据源	支持多种数据源
扩展性	多个扩展点	插件的形式
基于注解的支持	支持	支持
限流	基于QPS，支持基于调用关系的限流	有限的支持
流量整形	支持慢启动，匀速排队模式	不支持
系统自适应保护	支持	不支持
控制台	开箱即用，可配置规则、查看秒级监控、机器发现等	不完善
场景框架适配	Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC等	Servlet、Spring Cloud Netflix

认识Sentinel

Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。官网地址

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

安装Sentinel

下载：sentinel官方提供了UI控制台，方便我们对系统做限流设置。大家可以在GitHub下载
将jar包放到任意非中文目录，执行命令：java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar
然后访问：localhost:8080即可看到控制台页面，默认的账户和密码都是sentinel

登录后，发现一片空白，什么都没有：这是因为我们还没有与微服务整合

如果要修改Sentinel的默认端口、账户、密码、可以通过下列配置：

例如：java -Dserver.port=8088 -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar

配置项	默认值	说明
server.port	8080	服务端口
sentinel.dashboard.auth.username	sentinel	默认用户名
sentinel.dashboard.auth.password	sentinel	默认密码

微服务整合Sentinel

导入项目工程项目结构如下：

我们在order-service中整合sentinel，并连接sentinel的控制台，步骤如下：

引入sentinel依赖

java 复制代码

<!--sentinel-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> 
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

配置控制台：修改application.yaml文件，添加下面内容：

java 复制代码

server:
  port: 8088
spring:
  cloud: 
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080

访问order-service的任意端点，触发sentinel监控
- 打开浏览器，访问http://localhost:8088/order/101，这样才能触发sentinel的监控
- 然后再访问sentinel的控制台，查看效果：

限流规则

快速入门

簇点链路

簇点链路：就是项目内的调用链路，链路中被监控的每个接口就是一个资源。默认情况下sentinel会监控SpringMVC的每一个端点（Endpoint），因此SpringMVC的每一个端点（Endpoint）就是调用链路中的一个资源

流控、熔断等都是针对簇点链路中的资源来设置的，因此我们可以点击对应资源后面的按钮来设置规则：

点击资源/order/{orderId}后面的流控按钮，就可以弹出表单。表单中可以添加流控规则，如下图所示：其含义是限制 /order/{orderId}这个资源的单机QPS为1，即每秒只允许1次请求，超出的请求会被拦截并报错

流控模式

在添加限流规则时，点击高级选项，可以选择三种流控模式：

直接：统计当前资源的请求，触发阈值时对当前资源直接限流，也是默认的模式
关联：统计与当前资源相关的另一个资源，触发阈值时，对当前资源限流
链路：统计从指定链路访问到本资源的请求，触发阈值时，对指定链路限流

关联模式

关联模式：统计与当前资源相关的另一个资源，触发阈值时，对当前资源限流
使用场景：比如用户支付时需要修改订单状态，同时用户要查询订单。查询和修改操作会争抢数据库锁，产生竞争。业务需求是优先支付和更新订单的业务，因此当修改订单业务触发阈值时，需要对查询订单业务限流
满足下面条件可以使用关联模式
- 两个有竞争关系的资源
- 一个优先级较高，一个优先级较低
  
  语法说明：当/write资源访问量触发阈值时，就会对/read资源限流，避免影响/write资源

链路模式

链路模式：只针对从指定链路访问到本资源的请求做统计，判断是否超过阈值

例如有两条请求链路：

/test1 --> /common
/test2 --> /common

如果只希望统计从/test2进入到/common的请求，则可以这样配置：

流控效果

流控效果是指请求达到流控阈值时应该采取的措施，包括三种：

快速失败：达到阈值后，新的请求会被立即拒绝并抛出FlowException异常。是默认的处理方式。
warm up：预热模式，对超出阈值的请求同样是拒绝并抛出异常。但这种模式阈值会动态变化，从一个较小值逐渐增加到最大阈值。
排队等待：让所有的请求按照先后次序排队执行，两个请求的间隔不能小于指定时长

warm up

warm up也叫预热模式，是应对服务冷启动的一种方案。请求阈值初始值是 maxThreshold / coldFactor，持续指定时长后，逐渐提高到maxThreshold值。而coldFactor的默认值是3

例如，我设置QPS的maxThreshold为10，预热时间为5秒，那么初始阈值就是 10 / 3 ，也就是3，然后在5秒后逐渐增长到10

配置规则

排队等待

当请求超过QPS阈值时，快速失败和warm up 会拒绝新的请求并抛出异常

而排队等待则是让所有请求进入一个队列中，然后按照阈值允许的时间间隔依次执行。后来的请求必须等待前面执行完成，如果请求预期的等待时间超出最大时长，则会被拒绝

例如：QPS = 5，意味着每200ms处理一个队列中的请求；timeout = 2000，意味着预期等待时长超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常

配置规则

热点参数限流

之前的限流是统计访问某个资源的所有请求，判断是否超过QPS阈值。而热点参数限流是分别统计参数值相同的请求，判断是否超过QPS阈值

全局参数限流

例如，一个根据id查询商品的接口：

访问/goods/{id}的请求中，id参数值会有变化，热点参数限流会根据参数值分别统计QPS，统计结果：

当id=1的请求触发阈值被限流时，id值不为1的请求不受影响

配置示例：

代表的含义是：对hot这个资源的0号参数（第一个参数）做统计，每1秒相同参数值的请求数不能超过5

热点参数限流

刚才的配置中，对查询商品这个接口的所有商品一视同仁，QPS都限定为5.

而在实际开发中，可能部分商品是热点商品，例如秒杀商品，我们希望这部分商品的QPS限制与其它商品不一样，高一些。那就需要配置热点参数限流的高级选项了：

结合上一个配置，这里的含义是对0号的long类型参数限流，每1秒相同参数的QPS不能超过5，有两个例外：

如果参数值是100，则每1秒允许的QPS为10
如果参数值是101，则每1秒允许的QPS为15

隔离和降级

FeignClient整合Sentinel

虽然限流可以尽量避免因高并发而引起的服务故障，但服务还会因为其它原因故障。而要将这些故障控制在一定范围，避免雪崩，就要靠线程隔离（舱壁模式）和熔断降级手段了

不管是线程隔离还是熔断降级，都是对客户端（调用方）的保护

SpringCloud中，微服务调用都是通过Feign来实现的，因此做客户端必须整合Feign和Sentinel

修改OrderService的application.yml文件，开启Feign的Sentinel功能：
java 复制代码
```
feign:
  sentinel:
    enabled: true # 开启feign对sentinel的支持
```
给FeignClient编写失败后的降级逻辑
- 方式一：FallbackClass，无法对远程调用的异常做处理
- 方式二：FallbackFactory，可以对远程调用的异常做处理，我们选择这种

步骤一： 在feign-api项目中定义类，实现FallbackFactory：

java 复制代码

@Slf4j
public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory<UserClient> {
    @Override
    public UserClient create(Throwable throwable) {
        return new UserClient() {
            @Override
            public User findByID(Long id) {
                log.error("查询用户异常", throwable);
                return new User();
            }

            
        };
    }
}

步骤二： 在feign-api项目中的DefaultFeignConfiguration类中将UserClientFallbackFactory注册为一个Bean：

java 复制代码

@Bean
public UserClientFallbackFactory userClientFallbackFactory(){
    return new UserClientFallbackFactory();
}

步骤三： 在feign-api项目中的UserClient接口中使用UserClientFallbackFactory：

线程隔离

线程隔离有两种方式实现：

线程池隔离：给每个服务调用业务分配一个线程池，利用线程池本身实现隔离效果
信号量隔离：不创建线程池，而是计数器模式，记录业务使用的线程数量，达到信号量上限时，禁止新的请求

两者优缺点

线程隔离（舱壁模式）

在添加限流规则时，可以选择两种阈值类型：

QPS：就是每秒的请求数，在快速入门中已经演示过
线程数：是该资源能使用用的tomcat线程数的最大值。也就是通过限制线程数量，实现 线程隔离（舱壁模式）

熔断降级

熔断降级是解决雪崩问题的重要手段。其思路是由 断路器 统计服务调用的异常比例、慢请求比例，如果超出阈值则会熔断该服务。即拦截访问该服务的一切请求；而当服务恢复时，断路器会放行访问该服务的请求

状态机包括三个状态：

closed：关闭状态，断路器放行所有请求，并开始统计异常比例、慢请求比例。超过阈值则切换到open状态
open：打开状态，服务调用被熔断，访问被熔断服务的请求会被拒绝，快速失败，直接走降级逻辑。Open状态5秒后会进入half-open状态
half-open：半开状态，放行一次请求，根据执行结果来判断接下来的操作。
- 请求成功：则切换到closed状态
- 请求失败：则切换到open状态

断路器熔断策略有三种：慢调用、异常比例、异常数

慢调用

慢调用 ：业务的响应时长（RT）大于指定时长的请求认定为慢调用请求。在指定时间内，如果请求数量超过设定的最小数量，慢调用比例大于设定的阈值，则触发熔断。例如：

解读：RT超过500ms的调用是慢调用，统计最近10000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且慢调用比例不低于0.5，则触发熔断，熔断时长为5秒。然后进入half-open状态，放行一次请求做测试

异常比例、异常数

异常比例或异常数：统计指定时间内的调用，如果调用次数超过指定请求数，并且出现异常的比例达到设定的比例阈值（或超过指定异常数），则触发熔断

例如，一个异常比例设置：

解读：统计最近1000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且异常比例不低于0.4，则触发熔断。

一个异常数设置：

解读：统计最近1000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且异常比例不低于2次，则触发熔断

授权规则

授权规则可以对请求方来源做判断和控制

授权规则

基本规则

授权规则可以对调用方的来源做控制，有白名单和黑名单两种方式

白名单：来源（origin）在白名单内的调用者允许访问
黑名单：来源（origin）在黑名单内的调用者不允许访问

点击左侧菜单的授权，可以看到授权规则：

资源名：就是受保护的资源，例如/order/{orderId}
流控应用：是来源者的名单，
- 如果是勾选白名单，则名单中的来源被许可访问
- 如果是勾选黑名单，则名单中的来源被禁止访问

比如：我们允许请求从gateway到order-service，不允许浏览器访问order-service，那么白名单中就要填写网关的来源名称（origin）

如何获取origin

Sentinel是通过RequestOriginParser这个接口的parseOrigin来获取请求的来源的

java 复制代码

public interface RequestOriginParser {
    /**
     * 从请求request对象中获取origin，获取方式自定义
     */
    String parseOrigin(HttpServletRequest request);
}

这个方法的作用就是从request对象中，获取请求者的origin值并返回

默认情况下，sentinel不管请求者从哪里来，返回值永远是default，也就是说一切请求的来源都被认为是一样的值default

因此，我们需要自定义这个接口的实现，让不同的请求，返回不同的origin

例如order-service服务中，我们定义一个RequestOriginParser的实现类：

java 复制代码

@Component
public class HeaderOriginParser implements RequestOriginParser {
    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest request) {
        // 1.获取请求头
        String origin = request.getHeader("origin");
        // 2.非空判断
        if (StringUtils.isEmpty(origin)) {
            origin = "blank";
        }
        return origin;
    }
}

我们会尝试从request-header中获取origin值

给网关添加请求头

既然获取请求origin的方式是从reques-header中获取origin值，我们必须让所有从gateway路由到微服务的请求都带上origin头

这个需要利用之前学习的一个GatewayFilter来实现，AddRequestHeaderGatewayFilter

修改gateway服务中的application.yml，添加一个defaultFilter：

java 复制代码

spring:
  cloud:
    gateway:
      default-filters:
        - AddRequestHeader=origin,gateway # 添加名为origin的请求头，值为gateway

这样，从gateway路由的所有请求都会带上origin头，值为gateway。而从其它地方到达微服务的请求则没有这个头

自定义异常

默认情况下，发生限流、降级、授权拦截时，都会抛出异常到调用方。异常结果都是flow limmiting（限流）。这样不够友好，无法得知是限流还是降级还是授权拦截

异常类型

而如果要自定义异常时的返回结果，需要实现BlockExceptionHandler接口：

java 复制代码

public interface BlockExceptionHandler {
    /**
     * 处理请求被限流、降级、授权拦截时抛出的异常：BlockException
     */
    void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception;
}

这个方法有三个参数：

HttpServletRequest request：request对象
HttpServletResponse response：response对象
BlockException e：被sentinel拦截时抛出的异常

这里的BlockException包含多个不同的子类：

异常	说明
FlowException	限流异常
ParamFlowException	热点参数限流的异常
DegradeException	降级异常
AuthorityException	授权规则异常
SystemBlockException	系统规则异常

自定义异常处理

下面，我们就在order-service定义一个自定义异常处理类：

java 复制代码

@Component
public class SentinelExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
        String msg = "未知异常";
        int status = 429;

        if (e instanceof FlowException) {
            msg = "请求被限流了";
        } else if (e instanceof ParamFlowException) {
            msg = "请求被热点参数限流";
        } else if (e instanceof DegradeException) {
            msg = "请求被降级了";
        } else if (e instanceof AuthorityException) {
            msg = "没有权限访问";
            status = 401;
        }

        response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
        response.setStatus(status);
        response.getWriter().println("{\"msg\": " + msg + ", \"status\": " + status + "}");
    }
}

规则持久化

现在，sentinel的所有规则都是内存存储，重启后所有规则都会丢失。在生产环境下，我们必须确保这些规则的持久化，避免丢失

规则管理模式

规则是否能持久化，取决于规则管理模式，sentinel支持三种规则管理模式：

原始模式：Sentinel的默认模式，将规则保存在内存，重启服务会丢失。
pull模式
push模式

pull模式

pull模式：控制台将配置的规则推送到Sentinel客户端，而客户端会将配置规则保存在本地文件或数据库中。以后会定时去本地文件或数据库中查询，更新本地规则

push模式

push模式：控制台将配置规则推送到远程配置中心，例如Nacos。Sentinel客户端监听Nacos，获取配置变更的推送消息，完成本地配置更新

实现Sentinel持久化

修改OrderService，让其监听Nacos中的sentinel规则配置

引入依赖： 在order-service中引入sentinel监听nacos的依赖

java 复制代码

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

配置nacos地址： 在order-service中的application.yml文件配置nacos地址及监听的配置信息

java 复制代码

spring:
  cloud:
    sentinel:
      datasource:
        flow:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848 # nacos地址
            dataId: orderservice-flow-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
            rule-type: flow # 还可以是：degrade、authority、param-flow

使用修改源代码的Sentinel
- Sentinel修改教程
启动方式跟官方一样：java -jar sentinel-dashboard.jar
如果要修改nacos地址，需要添加参数：java -jar -Dnacos.addr=localhost:8848 sentinel-dashboard.jar