文章目录
- 一、sentinel简介
-
- [Sentinel 是什么?](#Sentinel 是什么?)
- Sentinel安装
- 二、sentinel整合工程
- 三、sentinel流控规则
- 三、sentinel降级规则
- 四、Sentinel服务熔断Ribbon环境
- [五、 Sentinel服务熔断OpenFeign](#五、 Sentinel服务熔断OpenFeign)
- 六、Sentinel持久化规则#
一、sentinel简介
分布式系统的流量防卫兵
sentinel官网地址 添加链接描述
sentinel - github地址 添加链接描述
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、流量路由、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防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、Apache Dubbo、gRPC、Quarkus 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。同时 Sentinel 提供 Java/Go/C++ 等多语言的原生实现。
完善的 SPI 扩展机制: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:
Sentinel安装
1、下载Sentinel控制台程序(jar文件)
Sentinel下载 添加链接描述
2、将控制台程序上传的Linux服务器, 并且通过命令启动
java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar
命令: nohup java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar > sentinel.log 2>&1 &
该命令可以让jar程序在后台运行
注意:需要服务器预留8080端口
3、访问sentinel控制台程序
http://192.168.195.135:8080
注意:账号密码都为sentinel
二、sentinel整合工程
新建cloudalibaba-sentinel-service8401微服务
引入依赖
java
<!--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-->
<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>
yml配置
java
server:
port: 8401
spring:
application:
name: cloudalibaba-sentinel-service
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: 192.168.10.132:8848 #Nacos服务注册中心地址
sentinel:
transport:
dashboard: 192.168.10.132:8081 #配置Sentinel dashboard地址
port: 8719 #默认8719端口,加入被占用会自动从8719+1扫描,直到找到未被占用的端口
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'
feign:
sentinel:
enabled: true # 激活Sentinel对Feign的支持
主启动类添加@EnableDiscoveryClient
java
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class SentinelApp8401 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SentinelApp8401.class, args);
}
}
业务类
java
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;
/**
* 流空
*/
@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";
}
}
测试
1.启动sentinel服务
2.启动 cloudalibaba-sentinel-service8401
访问 http://192.168.10.132:8081 查看服务
因为sentinel采用的是懒加载,所以需要执行一次访问即可
访问
三、sentinel流控规则
基本介绍
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,指定对哪个微服务进行限流 ,默认default(不区分来源,全部限制)
阈值类型/单机阈值:
QPS(每秒钟的请求数量):当调用该接口的QPS达到了阈值的时候,进行限流;
线程数【关门打狗】:当调用该接口的线程数达到阈值时,进行限流
是否集群:
不需要集群
流控模式:
直接:接口达到限流条件时,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,就可以限流)[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:即请求 QPS 从 threshold / 3 开始,经预热时长逐渐升至设定的 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
流控模式
直接(默认)
快速访问 http://localhost:8401/testA
关联
当关联的的资源达到阈值时,就限制自己(当与A关联的资源B达到阀值后就限流A自己。)
使用posaman或者jmter并发访问 testB
访问testA
B满了导致A不可用
链路
多个请求调用了同一个微服务
流控效果
快速失败
直接抛出异常
Warm Up预热/冷启动方式
官网介绍地址:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/流量控制
默认 coldFactor 为 3,即请求QPS从(threshold / 3) 开始,经多少预热时长才逐渐升至设定的 QPS 阈值。
设置Warm Up
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
使用场景
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。
源码在
com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.WarmUpController
public WarmUpController(double count, int warmUpPeriodInSec) {
this.construct(count, warmUpPeriodInSec, 3);
}
排队等待
源码在
com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.RateLimiterController
排队等待设置:
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
设置含义:/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
在请求A接口上添加日记打印
java
log.info(Thread.currentThread().getName() + "...TestA");
postman或者jmter设置并发线程
观察日记输出(查看等待输出时间)
输出的时间是随机的,只要看到A后面的资源确实是等待了就可以
java
2022-09-28 10:27:36.051 INFO 9972 --- [io-8401-exec-10] c.z.s.controller.FlowLimitController : http-nio-8401-exec-10...TestA
2022-09-28 10:27:38.268 INFO 9972 --- [nio-8401-exec-1] c.z.s.controller.FlowLimitController : http-nio-8401-exec-1...TestA
2022-09-28 10:27:40.469 INFO 9972 --- [nio-8401-exec-4] c.z.s.controller.FlowLimitController : http-nio-8401-exec-4...TestA
2022-09-28 10:27:42.653 INFO 9972 --- [nio-8401-exec-6] c.z.s.controller.FlowLimitController : http-nio-8401-exec-6...TestA
2022-09-28 10:27:44.835 INFO 9972 --- [nio-8401-exec-9] c.z.s.controller.FlowLimitController : http-nio-8401-exec-9...TestA
2022-09-28 10:27:47.055 INFO 9972 --- [io-8401-exec-10] c.z.s.controller.FlowLimitController : http-nio-8401-exec-10...TestA
2022-09-28 10:27:49.255 INFO 9972 --- [nio-8401-exec-1] c.z.s.controller.FlowLimitController : http-nio-8401-exec-1...TestA
2022-09-28 10:27:51.467 INFO 9972 --- [nio-8401-exec-4] c.z.s.controller.FlowLimitController : http-nio-8401-exec-4...TestA
2022-09-28 10:27:53.653 INFO 9972 --- [nio-8401-exec-6] c.z.s.controller.FlowLimitController : http-nio-8401-exec-6...TestA
2022-09-28 10:27:55.839 INFO 9972 --- [nio-8401-exec-9] c.z.s.controller.FlowLimitController : http-nio-8401-exec-9...TestA
三、sentinel降级规则
Sentinel降级简介
Sentinel熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时(例如调用超时或异常比例升高),对这个资源的调用进行限制,让请求快速失败,避免影响到其它的资源而导致级联错误。
当资源被降级后,在接下来的降级时间窗口之内,对该资源的调用都自动熔断(默认行为是抛出DegradeException)。
RT(平均响应时间,秒级)
平均响应时间 超出阈值且在时间窗口内通过的请求>=5,两个条件同时满足后触发降级窗口期过后关闭断路器
RT最大4900(最大的需要通过-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=XXXX才能生效)
异常比例(秒级)
QPS>=5且异常比例(秒级统计)超过阈值时,触发降级;窗口期结束后,关闭降级。
异常数
异常数(分钟统计)超过阈值时,触发降级;时间窗口期结束后,关闭降级。
Sentinel降级-RT
1.修改子项目(8401)的FlowLimitController
java
@GetMapping("/testD")
public String testD() {
try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace(); }
return "------testD";
}
2.在sentinel的窗口,设置降级
当一秒钟打进来十个线程来调用testD,我们希望200毫秒处理完本次任务,如果超过200毫秒还没处理完,在未来1秒钟的时间窗口内,断路器打开,服务不可用。
Sentinel降级-异常比例
异常比例:当资源的每秒请求量>=5,并且每秒异常总数占通过量的比值超过阈值之后,资源进入降级状态,即在接下来的时间窗口之内,对这个方法的调用都会自动返回,异常比例的阈值范围[0.0,1.0],代表0%-100%。
1.修改子项目(8401)的FlowLimitController
java
@GetMapping("/testD")
public String testD() {
/*try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}*/
int age = 10/0;
return "**********testD异常比例***********";
}
2.新增降级规则
Sentinel降级-异常数
异常数:当资源近1分钟的异常数目超过阈值滞后进行熔断。由于统计时间窗口是分钟级别的,若时间窗口小于60s,则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。
时间窗口一定要大于60秒
- 修改子项目(8401)的FlowLimitController
java
@GetMapping("/testE")
public String testE() {
int age = 10/0;
return "********testE异常数********";
}
运行报错。
2.设置异常数
Sentinel热点key
热点参数限流会统计参数中的热点参数,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作是一种特殊的流量控制,仅包含热点参数的资源调用生效
1.修改子项目(8401)的FlowLimitController
java
@GetMapping("/testHotKey")
@SentinelResource(value = "testHotKey",blockHandler = "deal_testHotKey")
public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1",required = false) String p1,
@RequestParam(value = "p2",required = false) String p2) {
return "*****testHotKey successful**********";
}
public String deal_testHotKey(String p1, String p2, BlockException ex){
return "********deal_testHotKey**********";
}
2.运行
3.配置热点规则
参数索引:对访问的第一个参数进行限流
当每秒访问多次的时候就会进行服务熔断
当把blockHandler参数去掉,一秒一次就会显示成功页面,当一秒访问多次的时候就会直接弹出错误页面(Error Page)。
参数例外项#
普通:超过1秒钟一个之后,达到阈值1后马上被限流
我们希望p1参数当它是摸个特殊值时,它的限流值和平时不一样
假如当p1的值等于5时,它的阈值可以达到200
配置参数例外项
当p1的值不等于5时,阈值是1
当p1的值等于5时,阈值为200
当代码中有错误它不会去报deal_testHotKey,而是会直接显示错误界面。
Sentinel系统规则
系统自适应限流
Sentinel系统自适应限流从整体维度对应用入口流量控制,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。
Load自适应(仅对Linux/Unix-like机器生效):系统的load作为启发指标,进行自适应系统保护。当系统load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)。系统容量有系统的maxQps*minRt估算得出,设定参考值一般是CPU cores * 2.5。
CPU usage(1.5.0+版本):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。
平均RT:当单台机器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
并发线程数:当单台机器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
SentinelResource配置
修改一个RateLimitController
java
@GetMapping("/byResource")
@SentinelResource(value = "byResource",blockHandler = "handleException")
public CommonResult byResource() {
return new CommonResult(200,"按资源名称限流测试OK",new Payment(2020L,"serial001"));
}
public CommonResult handleException(BlockException exception){
return new CommonResult(444,exception.getClass().getCanonicalName()+"\t 服务不可用");
}
运行8401
设置限流规则
按照Url地址限流
修改RateLimitController
java
//按照URl限流
@GetMapping("/rateLimit/byUrl")
@SentinelResource(value = "byUrl")
public CommonResult byUrl() {
return new CommonResult(200,"按Url限流测试OK",new Payment(2020L,"serial002"));
}
设置限流规则
上面兜底方案面临的问题
- 系统默认的,没有体现我们自己的业务要求。
2.依照现有条件,我们自定义的处理方法又和业务代码耦合在一块,不直观。 - 每个业务方法都添加一个兜底的,那会造成代码膨胀加剧。
- 全局统一的处理方法没有体现。
修改一个RateLimitController
java
//CustomerBlockHandler
@GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler")
@SentinelResource(value = "customerBlockHandler",blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class,blockHandler = "handlerException1")
public CommonResult customerBlockHandler() {
return new CommonResult(200,"按客户自定义",new Payment(2020L,"serial003"));
}
新建一个CustomerBlockHandler.java
java
public class CustomerBlockHandler {
public static CommonResult handlerException1(BlockException exception){
return new CommonResult(444,"按客户自定义,global handlerException-------1");
}
public static CommonResult handlerException2(BlockException exception){
return new CommonResult(444,"按客户自定义,global handlerException-------2");
}
}
配置限流规则
四、Sentinel服务熔断Ribbon环境
服务提供者
1.新建子项目(cloudalibaba-provider-payment9003)
2.引入依赖
java
<dependencies>
<!--SpringCloud ailibaba nacos -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!-- SpringBoot整合Web组件 -->
<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>
<!--引入自己定义的api通用包-->
<dependency>
<groupId>com.my.springcloud</groupId>
<artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
<version>${project.version}</version>
</dependency>
<!--日常通用jar包配置-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
<scope>runtime</scope>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
<artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>
</dependencies>
3.配置文件application.yml
java
server:
port: 9003
spring:
application:
name: nacos-payment-provider
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848 #配置nacos地址
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'
4.主启动类
java
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class PaymentMain9003 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PaymentMain9003.class,args);
}
}
5.新建业务类PaymentController
java
@RestController
public class PaymentController {
@Value("${server.port}")
private String serverPort;
public static HashMap<Long, Payment> hashMap = new HashMap<>();
static {
hashMap.put(1L,new Payment(1L,"从入门到放弃"));
hashMap.put(2L,new Payment(2L,"从删库到跑路"));
hashMap.put(3L,new Payment(3L,"从进门到坐牢"));
}
@GetMapping("/paymentSQL/{id}")
public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id) {
Payment payment = hashMap.get(id);
CommonResult<Payment> result = new CommonResult(200,"from mysql,serverPort: "+serverPort,payment);
return result;
}
}
服务消费者
1.新建子项目(cloudalibaba-consumer-nacos-order84)
2.引入依赖
java
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
<artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
<version>${project.version}</version>
</dependency>
<!--SpringCloud ailibaba nacos -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!-- SpringBoot整合Web组件 -->
<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>
<!--SpringCloud ailibaba sentinel -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</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>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>
3.application.yml配置文件
java
server:
port: 84
spring:
application:
name: nacos-order-consumer
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8080
port: 8719
service-url:
nacos-user-service: http://nacos-payment-provider
4.创建主启动类OrderNacosMain84
java
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class OrderNacosMain84 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(OrderNacosMain84.class,args);
}
}
5.负载均衡配置类ApplicationContextConfig
java
@Configuration
public class ApplicationContextConfig {
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate getRestTemplate() {
return new RestTemplate();
}
}
6.创建业务类CircleBreakerController
java@RestController
public class CircleBreakerController {
public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";
@Resource
private RestTemplate restTemplate;
@RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
@SentinelResource(value = "fallback")
public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id){
CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL+"/paymentSQL/"+id,CommonResult.class,id);
if(id==4) {
throw new IllegalArgumentException("非法参数,异常");
}else if(result.getData()==null) {
throw new NullPointerException("该ID没有对应的记录,空指针异常");
}
return result;
}
}
Sentinel服务熔断配置fallback
在子项目84上业务类CircleBreakerController加上兜底方法
java
@RestController
public class CircleBreakerController {
public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";
@Resource
private RestTemplate restTemplate;
@RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handerFallback")
public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id){
CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL+"/paymentSQL/"+id,CommonResult.class,id);
if(id==4) {
throw new IllegalArgumentException("非法参数,异常");
}else if(result.getData()==null) {
throw new NullPointerException("该ID没有对应的记录,空指针异常");
}
return result;
}
public CommonResult handlerFallback(@PathVariable Long id,Throwable e) {
Payment payment = new Payment(id, null);
return new CommonResult<>(444,"兜底异常,异常内容:"+e.getMessage(),payment);
}
}
fallback只负责业务异常。
Sentinel服务熔断配置blockhandler
修改子项目84上业务类CircleBreakerController
java
@RestController
public class CircleBreakerController {
public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";
@Resource
private RestTemplate restTemplate;
@RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
//@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handerFallback") //fallback只处理业务出现异常
@SentinelResource(value = "fallback",blockHandler = "blockHandler") //blockHandler只负责sentinel控制台配置违规
public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id){
CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL+"/paymentSQL/"+id,CommonResult.class,id);
if(id==4) {
throw new IllegalArgumentException("非法参数,异常");
}else if(result.getData()==null) {
throw new NullPointerException("该ID没有对应的记录,空指针异常");
}
return result;
}
/*public CommonResult handlerFallback(@PathVariable Long id,Throwable e) {
Payment payment = new Payment(id, null);
return new CommonResult<>(444,"兜底异常,异常内容:"+e.getMessage(),payment);
}*/
public CommonResult handlerFallback(@PathVariable Long id, BlockException blockException) {
Payment payment = new Payment(id, null);
return new CommonResult<>(445, "blockHandler-sentinel限流,无此流水:" + blockException.getMessage(), payment);
}
}
添加降级规则
blockHandler只负责sentinel控制台配置违规
Sentinel服务熔断配置fallback和blockhandler#
若blockHandler和fallback都进行了配置,则被限流降级而抛出BlockException时只会进入blockHandler处理逻辑。
Sentinel服务熔断exceptionsTolgnore
修改子项目84上业务类CircleBreakerController
java
@RestController
public class CircleBreakerController {
public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";
@Resource
private RestTemplate restTemplate;
@RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
//@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handerFallback") //fallback只处理业务出现异常
//@SentinelResource(value = "fallback",blockHandler = "blockHandler") //blockHandler只负责sentinel控制台配置违规
//@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handerFallback",blockHandler = "blockHandler")
@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handerFallback",blockHandler = "blockHandler",
exceptionsToIgnore = {IllegalArgumentException.class})
public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id){
CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL+"/paymentSQL/"+id,CommonResult.class,id);
if(id==4) {
throw new IllegalArgumentException("非法参数,异常");
}else if(result.getData()==null) {
throw new NullPointerException("该ID没有对应的记录,空指针异常");
}
return result;
}
public CommonResult handlerFallback(@PathVariable Long id,Throwable e) {
Payment payment = new Payment(id, null);
return new CommonResult<>(444,"兜底异常,异常内容:"+e.getMessage(),payment);
}
public CommonResult handlerFallback(@PathVariable Long id, BlockException blockException) {
Payment payment = new Payment(id, null);
return new CommonResult<>(445, "blockHandler-sentinel限流,无此流水:" + blockException.getMessage(), payment);
}
}
运行
假如4报异常,不再有fallback方法兜底,没有降级效果了。
五、 Sentinel服务熔断OpenFeign
修改子项目(84)
pom.xml
java
<!--SpringCloud openfeign -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
修改application.yml
java
# 激活Sentinel对Feign的支持
feign:
sentinel:
enabled: true
在主启动类上面加上注解,开启Feign
@EnableFeignClients
创建service接口
java
@FeignClient(value = "nacos-payment-provider",fallback = PaymentFallbackService.class)
public interface PaymentService {
@GetMapping(value = "/paymentSQL/{id}")
public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id);
}
创建接口实现类PaymentFallbackService
java
@Component
public class PaymentFallbackService implements PaymentService {
@Override
public CommonResult<Payment> paymentSQL(Long id) {
return new CommonResult<>(444,"服务降级返回,----PaymentFallbackService",new Payment(id,"errorService"));
}
}
在业务类CirleBreakerController添加
java
@Resource
private PaymentService paymentService;
@GetMapping(value = "/paymentSQL/{id}")
public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id){
return paymentService.paymentSQL(id);
}
运行
当9003停止运行后,84会
六、Sentinel持久化规则#
一旦我们重启应用,sentinel规则将会消失,生产环境需要将配置规则进行持久化。
将限流配置规则持久化进Nacos保存,只要刷新8401某个rest地址,sentinel控制台的流控规则就能看到,只要Nacos里面的配置不删除,针对8401上的sentinel上的流控规则持续有效。
修改子项目(8401)
application.yml
java
server:
port: 8401
spring:
application:
name: cloudalibaba-sentinel-service
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard地址
port: 8719 #默认8719端口,如果被占用会自动从8719开始依次+1,直到找到未被占用的端口
#8719端口是应用和Sentinel控制台交互的端口
datasource:
ds1:
nacos:
server-addr: localhost:8848
dataId: cloudalibaba-sentinel-service
groupId: DEFAULT_GROUP
data-type: json
rule-type: flow
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'
在nacos里面新建配置
resource:资源名称;
limitApp:来源应用;
grade:阈值类型,0表示线程数、1表示QPS;
count:单机阈值;
strategy:流控模式,0表示直接,1表示关联,2表示链路;
controlBehavior:流控效果,0表示快速失败,1表示Warm up,2表示排队等待;
clusterMode:是否集群;
启动8401后刷新sentinel发现业务规则有了