Sentinel详解

参考博客：

SpringCloud Sentinel集成到微服务项目中（保姆级教程）

什么是Sentinel

Sentinel 是面向分布式服务架构的轻量级流量控制产品，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。

优点

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、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 扩展点。您可以通过实现扩展点，快速的定制逻辑。例如定制规则管理、适配数据源等。

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Github链接
 官方文档，中文的推荐看这个学习

SpringCloud 整合 Sentinel

配置

引入依赖

xml 复制代码

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

配置yaml文件

yaml 复制代码

spring:
	cloud:
		sentinel:
			transport:
				port: 9999	# 控制台交流的端口，所以指定一个未使用的端口
				dashboard: localhost:8080 # 指定服务地址

流控规则

为了演示效果，把单机阈值设置为3。新增完成之后，再次访问http://localhost:8080/sentinel2接口，当QPS超过3时，就可以看到限流的效果

并发线程数规则：当请求达到设置的最大线程数时候，在这些线程处理响应结束之前，如果此时还有线程到达，那么这个线程就会被流控。

直接流控模式

直接流控模式：直接对添加流控的资源进行流量限制，默认就是采用这种限流模式

关联流控模式

关联流控模式：两个资源之间存在关联关系，假设A资源和B资源存在关联关系，对A资源进行流控规则，关联了B资源，那么此时如果A资源满足流控规则后，就会限流B资源，这就是关联流控模式。

链路流控模式

链路流控模式：根据接口的调用链路来实现流量控制，假设：A资源被B、C两个资源调用，也就是存在两个链路：B-->A、C-->A；那么就可以采用链路流控模式，对【B-->A】调用链路进行流控限制。

比如两个Controller 调用同一个Services 中的方法查询数据库，此时我们可以在这个Services 方法上添加注解（SentinelResource），加入到链路流控中去。
配置 :Sentinel 默认情况下会给进入SpringMVc的所有请求设置同一个root资源，会导致链路模式失效，我们需要关闭这种资源聚合。

添加配置:

yaml 复制代码

spring:
	cloud:
		sentinel:
			web-context-unify: false

流控效果

快速失败（流控效果）

快速失败：当发生流控的时候，直接快速返回失败信息。

Warm Up（流控效果）

"Warm Up"机制在流控中主要用于平滑请求的处理，避免系统在高并发情况下的突发压力。通过先处理少量请求，系统可以逐步适应负载，降低错误率。

具体来说，Sentinel 的冷加载因子为 3，意味着它会根据设定的阈值（threshold）除以 3 来确定初始处理能力。在预热阶段，系统从处理 3 个请求开始，随着时间的推移，逐步增加处理请求的数量，例如 3、6、10，直到达到预设的阈值。这种逐步增加的方式可以有效防止系统过载，提升系统的稳定性和响应能力。

排队等待（流控效果）

排队等待：请求在达到设定的阈值时候，多余的请求会在指定的时间里面排队等待被处理，如果在指定时间里面，还没有被执行，那就直接失败。

熔断降级

慢调用比列

慢调用比例：请求的响应时长超过给定的RT，并且满足【最小请求数】中满调用的占比达到阈值，则触发熔断规则。

最大RT（ResponseTime）相当于响应时间，说明该请求属于慢调用。

比例阈值：当慢调用请求数 / 总请求数 > 比例阈值的时候会触发这个熔断规则

熔断时长：触发熔断的时候，在熔断时长之内，不会接受请求。

最小请求数：要触发熔断机制的前提是，已经处理了最小请求书这么多的请求。

异常比例

异常比例：在指定的请求数量里面，出现异常的请求达到指定比例，则触发熔断规则。

异常数

异常数：在最小请求数里面，出现异常的次数满足阈值，则发生熔断。

热点规则

何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的TopK数据，并对其访问进行限制。比如：

商品ID为参数，统计一段时间内最常购买的商品ID并进行限制
用户ID为参数，针对一段时间内频繁访问的用户ID进行限制
热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，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做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。

注意：热点参数规则，必须是使用 @SentinelResource 注解定义的资源。

系统规则

Sentinel 系统自适应限流从整体维度对应用入口流量进行控制，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 load1 作为启发指标，进行自适应系统保护。当系统 load1 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）。系统容量由系统的 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

当单台机器上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

当单台机器上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。

授权规则

Sentinel 的授权规则（Authority Rule）是用于实现访问控制的机制，允许开发者根据请求来源（origin）来限制资源的访问。这一功能特别适用于需要保护 API 或服务的场景。以下是关于 Sentinel 授权规则的几个关键点：

主要概念

资源（resource）：指需要进行访问控制的目标，通常是 API、服务或其他关键操作。
请求来源（limitApp）：定义可以访问资源的来源，支持白名单和黑名单的配置。
策略（strategy）：确定访问控制的模式，可以是白名单模式或黑名单模式。

配置项

resource：指定要受限的资源名称。
limitApp：定义可以访问或被禁止访问的应用来源，用逗号分隔。
strategy：限制模式：
a. AUTHORITY_WHITE：白名单模式，只有 limitApp 列出的应用能够访问。
b. AUTHORITY_BLACK：黑名单模式，limitApp 列出的应用将被拒绝访问，其他应用可以访问。

使用场景

API 保护：防止未经授权的应用访问敏感 API。
多租户系统：为不同租户设置访问权限，确保数据安全。
流量管理：根据来源控制流量，避免恶意请求影响系统稳定性。

Sentinel自定义异常

自定义bean实现替换，实现BlockExceptionHandler 接口重写handler方法

SentinelResource注解的使用

博客推荐

@SentinelResource 注解是 Spring Cloud Alibaba Sentinel 的一部分，用于实现流量控制和熔断降级。这个注解可以用在方法上，主要用于标记要进行熔断和流量控制的资源。以下是一些主要特性和使用方法：

主要特性

流量控制：通过设置阈值来限制请求数量，防止服务过载。
熔断降级：在服务出现异常时，能够快速切换到降级逻辑，保证系统的稳定性。
自定义回调：可以指定当请求被熔断时的回调方法。

使用示例

java 复制代码

import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class MyController {

    @GetMapping("/myResource")
    @SentinelResource(value = "myResource", fallback = "fallbackMethod", blockHandler = "blockHandlerMethod")
    public String myResource() {
        // 业务逻辑
        return "Hello, Sentinel!";
    }

    public String fallbackMethod(Throwable ex) {
        return "Fallback response due to: " + ex.getMessage();
    }

    public String blockHandlerMethod(BlockException ex) {
        return "Blocked request: " + ex.getMessage();
    }
}

参数说明

value：资源名称，通常是方法名称。
fallback：指定降级逻辑的方法。
blockHandler：当流量控制策略生效（如限流）时，指定的处理方法将被调用，用于返回一个自定义的响应