Sentinel应用笔记

概念

当A、B、G、H掉线，其他服务就没法通信了

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。

特性：

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。

主要用途：围绕资源的实时状态设定规则，所有规则都可以进行动态实时调整。如服务降级熔断、系统流量控制、系统自适应过载保护等。

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)。

熔断、降级、限流

熔断

服务熔断 的作用类似于我们家用的保险丝，当某服务出现不可用或响应超时的情况时，为了防止整个系统出现雪崩，暂时停止 对该服务的调用。
停止是说，当前服务一旦对下游服务进行熔断，当请求到达时，当前服务不再对下游服务进行调用，而是使用设定好的策略(如构建默认值)直接返回。
暂时是说，熔断后，并不会一直不再调用下游服务，而是以一定的策略(如每分钟调用 10 次，若均返回成功，则增大调用量)试探调用下游服务，当下游服务恢复可用时，自动停止熔断。

降级

降级是指当自身服务压力增大时，采取一些手段，增强自身服务的处理能力，以保障服务的持续可用。比如，下线非核心服务以保证核心服务的稳定、降低实时性、降低数据一致性。

为了预防某些功能出现负荷过载或者响应慢的情况，在其内部暂时舍弃一些非核心接口和数据的请求（如评论、积分），而直接返回一个提前准备好的 fallback(退路) 错误处理信息。释放CPU和内存资源，以保证整个系统的稳定性和可用性。

所谓熔断降级就是为了解决微服务之间调用后产生的异常问题，如A调用了B，而B是微信支付或其他第三方的接口，由于当时的网络原因导致B的响应时长增加，从而造成调用方A的线程池被占用，极端情况下，A的线程池被耗尽，整个服务雪崩。

QPS是对请求的数量进行控制，而无法对于进入服务内的请求是否异常进行控制，熔断降级就是对进入服务之中的请求是否异常来进行控制，从而保护我们的服务。

所以当某个资源的响应时间的线程超过设定线程的阈值时，对于其可以进行熔断降级处理，暂时得关闭访问，熔断器open，当熔断时长到达之后，熔断器进入half-open状态，允许一个请求进入，无论该请求是否正常都会返回，然后如果这个请求正常则熔断器close，如果这个请求异常则熔断器继续open，继续熔断，反复上述步骤。

限流

限流是指上游服务对本服务请求 QPS 超过阙值时，通过一定的策略(如延迟处理、拒绝处理)对上游服务的请求量进行限制，以保证本服务不被压垮，从而持续提供稳定服务。常见的限流算法有滑动窗口、令牌桶、漏桶等。

docker安装Sentinel

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docker pull bladex/sentinel-dashboard:1.8.0

docker run --name sentinel --restart=always -d  -p 8858:8858  bladex/sentinel-dashboard:1.8.0

账号/密码都是 sentinel

项目中应用

注册到sentinel（服务监控）

java 复制代码

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    <version>2021.1</version>
</dependency>

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spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        client-ip: 192.168.56.1
        dashboard: 192.168.56.10:8858    //sentinel  仪表盘地址
        port: 8719    //默认 sentinel api 端口

实时监控

感觉不需要有这个也可以实时监控啊

java 复制代码

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

Actuator默认情况下，只有/info和/heath端点是启用的。因为Actuator本身没有保护，所以大多数端点默认是禁用的，需要我们来选择对外暴露哪些端点。通过这2个属性management.endpoints.web.exposure.include和management.endpoints.web.exposure.exclude（排除哪些）。通过management.endpoints.web.exposure.include属性，可以指定哪些端点想要暴露出来。

我理解的端点指的是需要监控的API接口

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

限流

流控规则

流控规则主要分为QPS 和线程数两大控制方向，而其后的处理方式有：直接，关联，链路三种方式，处理效果又分为：快速失败，Warm Up（冷启动），匀速排队。

QPS （Query per second）：即每秒的请求数量
线程数：即服务中的并发量，值得注意的是，线程数就是并发量，而QPS不一定是并发量，如QPS为1000，而由于服务的耗时操作少，线程执行后归还到线程池的速度快，可能只需要10个线程即可完成，所以要明确QPS与线程数的区别
直接：顾名思义，即是直接进行接下来的操作，是对被保护的服务进行操作
关联：在关联资源触碰到阈值时对被保护资源进行操作
链路：在多个调用中，针对某一条调用链路进行操作，如果触碰到阈值，则该条链路无法访问请求的资源
快速失败：直接拒绝请求
Warm Up：冷启动，如果启动需要耗时操作时可以如此设置，防止在刚开始进行耗时操作时过多的访问压垮服务，而给与一定的时间进行预热，之后达到处理峰值

匀速排队：是为了针对访问在不同的时间内，访问量不同，因此设置一个时间长度，来匀速的处理请求，实现削峰填谷，让程序平稳的进行，使用到了漏桶算法，值得注意的是该处理方式不支持QPS> 1000 的场景

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访问某个资源超过阈值时，该资源被保护不让访问

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  我理解warm up 作用预防在于再短时间内一下子过多qps导致压垮服务
  在服务启动时，对该资源直接进行流控操作，在某段预热时长（单位秒）内，慢慢达到设定的阈值，期间超出的部分直接拒绝，如此达到保护目标资源的目的，Warm Up 的起始值为设定阈值的 1/3（如设定300，则起始阈值为100）

java 复制代码

在访问目标资源时，由于访问在不同时间段内的访问量不同，设置此操作
在设定的时间段内（单位：毫秒），处理 阈值 个数的请求 ， 每一个请求的处理时间为： 设置的超时时间 / 阈值

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如果关联资源的QPS超过阈值，则被保护资源拒绝访问
注意点： 关联资源之间不一定就是调用关系，可能并没有关系，而设置之后是控制关联资源的QPS阈值来限制目标资源的访问权限

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也是对关联资源在超过设定的QPS阈值时，对目标资源进行冷启动处理，初始阈值依然是设定阈值的 1/3
而后在预热时长内达到设定阈值，预热时间内超出阈值的请求直接快速失败

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关联资源在超过设定阈值时，对于目标资源进行匀速排队的操作

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machine-root
   /       \
  /         \
Entrance1     Entrance2
 /             \
/               \
DefaultNode(nodeA)   DefaultNode(nodeA)

针对同一个资源有两个入口，Entrance1 和Entrance2 ，他们都调用了同一个资源nodeA，那么这样就形成了一个链路，对此，我们可以设置入口资源为Entrance1 或 Entrance2 中的一个，表示在某一个入口的QPS值达到阈值之后，切断这条链路，使该入口无法被访问

复制代码

```java
上述介绍的冷启动和匀速排队的策略相同，只是针对的是链路中的某一个入口达到QPS阈值之后的操作

线程数超过阈值的操作一致

降级规则

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最大 RT （Response Time） ： 响应时间，就是在规定什么叫做 "慢" ， 单个请求的响应时长大于我们设定的最大RT，那么这个请求就叫做 "慢请求"

比例阈值： 响应时间大于设定RT的线程占总请求数的比例，取值0.0~1.0之间

熔断时长： 达到阈值之后服务请求拒绝的时长（单位：秒）

最小请求数： 1秒钟内发出的最少需要的请求的总数量

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解读： 如果一秒钟内发送了5个请求，而其中 比例阈值 * 最小请求数 的个数的请求超过了最大RT 的时间，那么目标资源就会被熔断降级，熔断时长单位为秒。

断路器的工作流程：
1、达到熔断的阈值之后，断路器的状态为open
2、熔断时长内所有的请求都被拒绝，无法进入
3、熔断时长之后，断路器的状态变为half-open，此时允许一个请求进来
4、若该请求没有异常，则断路器的状态为close，之后回归正常
5、若该请求依然异常，则断路器再次变为open状态，所有请求无法进入，等待下一次熔断时长之后

热点规则

授权规则

熔断降级fegin托底

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@FeignClient(value = "mall-member", fallback = MemberFeginServiceFallBack.class)
@Component
public interface MemberFeginService {


    @PostMapping("/mallmember/member/register")
    public R register(@RequestBody UserRegisterVO userRegisterVO);

    @PostMapping("/mallmember/member/login")
    public R login(@RequestBody LoginVO loginVO);
}

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/**
 * @author guanglin.ma
 * @date 2024-01-26 13:32
 */
@Component
@Slf4j
public class MemberFeginServiceFallBack implements MemberFeginService {

    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MemberFeginServiceFallBack.class);

    @Override
    public R register(UserRegisterVO userRegisterVO) {
        logger.error("注册失败哦");
        return R.error(BizCodeEnume.UNKNOW_EXCEPTION.getCode(),
                BizCodeEnume.UNKNOW_EXCEPTION.getMsg());
    }

    @Override
    public R login(LoginVO loginVO) {
        logger.error("登录失败哦");
        return R.error(BizCodeEnume.UNKNOW_EXCEPTION.getCode(),
                BizCodeEnume.UNKNOW_EXCEPTION.getMsg());
    }
}

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feign:
  sentinel:
    enabled: true

限流

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public class SentinelUrlBlockHandler implements BlockExceptionHandler {
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest httpServletRequest, HttpServletResponse httpServletResponse, BlockException e) throws Exception {
        R r = R.error(500,"访问太快，稍后再试!");
        httpServletResponse.setContentType("application/json;charset=UTF-8");
        httpServletResponse.getWriter().write(JSON.toJSONString(r));
    }
}

自定义资源（不前测试没有成功）

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// 1.5.0 版本开始可以利用 try-with-resources 特性（使用有限制）
// 资源名可使用任意有业务语义的字符串，比如方法名、接口名或其它可唯一标识的字符串。
try (Entry entry = SphU.entry("resourceName")) {
  // 被保护的业务逻辑
  // do something here...
} catch (BlockException ex) {
  // 资源访问阻止，被限流或被降级
  // 在此处进行相应的处理操作
}

java 复制代码

// 资源名可使用任意有业务语义的字符串
if (SphO.entry("自定义资源名")) {
    // 务必保证finally会被执行
    try {
        /**
        * 被保护的业务逻辑
        */
    } finally {
        SphO.exit();
    }
} else {
    // 资源访问阻止，被限流或被降级
    // 进行相应的处理操作
}

java 复制代码

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-annotation-aspectj</artifactId>
    <version>1.8.0</version>
</dependency>

@SentinelResource(value = "test1Resource",blockHandler = "test1BlockHandler")
@Override
public String test1() {
    // 1.5.0 版本开始可以利用 try-with-resources 特性（使用有限制）
// 资源名可使用任意有业务语义的字符串，比如方法名、接口名或其它可唯一标识的字符串。
//        try (Entry entry = SphU.entry("test1Resource")) {
        // 被保护的业务逻辑
        // do something here...
        logger.error("正常访问");
        return "正常访问";
//        } catch (BlockException ex) {
//            // 资源访问阻止，被限流或被降级
//            // 在此处进行相应的处理操作
//            logger.error("限流中");
//            return "限流中";
//
//        }

}

public void test1BlockHandler(BlockException blockException){
    logger.error("限流中");
}

网关流控

java 复制代码

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway</artifactId>
    <version>2021.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    <version>2021.1</version>
</dependency>

java 复制代码

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 192.168.56.10:8858
        port: 8719
      eager: true

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

控制仪表可能不显示网关的控制列表，我只这么解决的

持久化

java 复制代码

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    <version>1.8.0</version>
</dependency>

java 复制代码

spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 192.168.56.10:8848 #nacos地址
      config:
        server-addr: 192.168.56.10:8848 #nacos地址 配置中心
        auto-refresh: true # 是否自动刷新，默认为 false
    sentinel:
      transport:
        client-ip: 192.168.56.1
        dashboard: 192.168.56.10:8858
        port: 8719
      eager: true
      # Sentinel 规则持久化
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: 192.168.56.10:8848
            dataId: test11
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
#            流控
            rule-type: flow
        degrade:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            dataId: ${spring.application.name}-degrade-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
  #            降级
            rule-type: degrade
        system:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            dataId: ${spring.application.name}-system-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
  #            系统
            rule-type: system
        authority:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            dataId: ${spring.application.name}-authority-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
  #            授权
            rule-type: authority
        param-flow:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            dataId: ${spring.application.name}-param-flow-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
  #            热点
            rule-type: param-flow

java 复制代码

[
  {
    // 资源名
    "resource": "/test",
    // 针对来源，若为 default 则不区分调用来源
    "limitApp": "default",
    // 限流阈值类型(1:QPS;0:并发线程数）
    "grade": 1,
    // 阈值
    "count": 1,
    // 是否是集群模式
    "clusterMode": false,
    // 流控效果(0:快速失败;1:Warm Up(预热模式);2:排队等待)
    "controlBehavior": 0,
    // 流控模式(0:直接；1:关联;2:链路)
    "strategy": 0,
    // 预热时间（秒，预热模式需要此参数）
    "warmUpPeriodSec": 10,
    // 超时时间（排队等待模式需要此参数）
    "maxQueueingTimeMs": 500,
    // 关联资源、入口资源(关联、链路模式)
    "refResource": "rrr"
  }
]

java 复制代码

[
  {
      // 资源名
    "resource": "/test1",
    "limitApp": "default",
    // 熔断策略（0:慢调用比例，1:异常比率，2:异常计数）
    "grade": 0,
    // 最大RT、比例阈值、异常数
    "count": 200,
    // 慢调用比例阈值，仅慢调用比例模式有效（1.8.0 引入）
    "slowRatioThreshold": 0.2,
    // 最小请求数
    "minRequestAmount": 5,
    // 当单位统计时长(类中默认1000)
    "statIntervalMs": 1000,
    // 熔断时长
    "timeWindow": 10
  }
]

java 复制代码

[
  {
      // 资源名
    "resource": "/test1",
    // 限流模式（QPS 模式，不可更改）
    "grade": 1,
    // 参数索引
    "paramIdx": 0,
    // 单机阈值
    "count": 13,
    // 统计窗口时长
    "durationInSec": 6,
    // 是否集群 默认false
    "clusterMode": 默认false,
    // 
    "burstCount": 0,
    // 集群模式配置
    "clusterConfig": {
      // 
      "fallbackToLocalWhenFail": true,
         // 
      "flowId": 2,
      // 
      "sampleCount": 10,
      // 
      "thresholdType": 0,
      // 
      "windowIntervalMs": 1000
    },
    // 流控效果（支持快速失败和匀速排队模式）
    "controlBehavior": 0,
    // 
    "limitApp": "default",
    // 
    "maxQueueingTimeMs": 0,
    // 高级选项
    "paramFlowItemList": [
      {
          // 参数类型
        "classType": "int",
          // 限流阈值
        "count": 222,
          // 参数值
        "object": "2"
      }
    ]
  }
]

java 复制代码

[
  {
      // RT
    "avgRt": 1,
    // CPU 使用率
    "highestCpuUsage": -1,
    // LOAD
    "highestSystemLoad": -1,
    // 线程数
    "maxThread": -1,
    // 入口 QPS
    "qps": -1
  }
]

java 复制代码

[
  {
    // 资源名
    "resource": "sentinel_spring_web_context",
      // 流控应用
    "limitApp": "/test",
    // 授权类型(0代表白名单；1代表黑名单。)
    "strategy": 0
  }
]