SpringCloud篇（服务保护 - Sentinel）

|---------|-----------------------------------|------------------------------|
| | 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 |
| 常见框架的适配 | Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等 | Servlet、Spring Cloud Netflix |

三、Sentinel介绍与安装

1. 初识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：https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html

2. Sentinel 优势

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：它与 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。

3. Sentinel 安装

3.1. 下载

sentinel官方提供了UI控制台，方便我们对系统做限流设置，我们可以在GitHub下载。

资料也提供了下载好的jar包：

3.2. 运行

将jar包放到任意非中文目录，执行命令：

java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

如果要修改Sentinel的默认端口、账户、密码，可以通过下列配置：

|----------------------------------|----------|--------|
| 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 |

例如，修改端口：

java -Dserver.port=8090 -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

3.3. 访问

访问 http://localhost:8080 页面，就可以看到sentinel的控制台了：

需要输入账号和密码，默认都是：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。

4. 微服务整合Sentinel

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

4.1. 引入sentinel依赖

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

4.2. 配置控制台

修改application.yaml文件，添加下面内容：

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

4.3. 访问order-service的任意端点

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：

四、流量控制

雪崩问题虽然有四种方案，但是限流是避免服务因突发的流量而发生故障，是对微服务雪崩问题的预防。

所以我们先学习这种模式。

1. 簇点链路

当请求进入微服务时，首先会访问DispatcherServlet，然后进入Controller、Service、Mapper，

这样的一个调用链就叫做簇点链路。

簇点链路中被监控的每一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，也就是controller中的方法），

因此SpringMVC的每一个端点（Endpoint）就是调用链路中的一个资源。

例如，我们刚才访问的order-service中的OrderController中的端点：/order/{orderId}

2. 设置规则

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：

流控：流量控制
降级：降级熔断
热点：热点参数限流，是限流的一种
授权：请求的权限控制

3. 快速入门

3.1. 示例

点击资源/order/{orderId}后面的流控按钮，就可以弹出表单。

表单中可以填写限流规则，如下：

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。

3.2. 练习

需求：给 /order/{orderId}这个资源设置流控规则，QPS不能超过 5，然后测试。

首先在sentinel控制台添加限流规则1

利用jmeter测试

如果没有用过jmeter，可以参考课前资料提供的文档《Jmeter快速入门.md》

资料提供了编写好的Jmeter测试样例：sentinel测试.jmx

打开jmeter，导入课前资料提供的测试样例：

选择：

20个用户，2秒内运行完，QPS是10，超过了5.

选中流控入门，QPS<5右键运行：

注意，不要点击菜单中的执行按钮来运行。

结果：

可以看到，成功的请求每次只有5个

4. 流控模式：三种

在添加限流规则时，点击高级选项，可以选择三种流控模式：

① 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

② 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

③ 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

4.1. 直接模式

入门演示测试的就是直接模式。

4.2. 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

配置规则

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。

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。

需求说明

在OrderController新建两个端点：/order/query和/order/update，无需实现业务
配置流控规则，当/order/ update资源被访问的QPS超过5时，对/order/query请求限流

需求实现

步骤一：定义/order/query端点，模拟订单查询

@GetMapping("/query")
public String queryOrder() {
    return "查询订单成功";
}

步骤二：定义/order/update端点，模拟订单更新

@GetMapping("/update")
public String updateOrder() {
    return "更新订单成功";
}

步骤三：重启服务，查看sentinel控制台的簇点链路：

配置流控规则

对哪个端点限流，就点击哪个端点后面的按钮。我们是对订单查询/order/query限流，因此点击它后面的按钮：

在表单中填写流控规则：

Jmeter测试

选择《流控模式-关联》：

可以看到1000个用户，100秒，因此QPS为10，超过了我们设定的阈值：5

查看http请求：

请求的目标是/order/update，这样这个断点就会触发阈值。

但限流的目标是/order/query，我们在浏览器访问，可以发现：

确实被限流了。

知识小结

4.3. 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。

配置示例

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：

需求说明

需求：有查询订单和创建订单业务，两者都需要查询商品。

针对从查询订单进入到查询商品的请求统计，并设置限流。

实现步骤：

在OrderService中添加一个queryGoods方法，不用实现业务
在OrderController中，改造/order/query端点，调用OrderService中的queryGoods方法
在OrderController中添加一个/order/save的端点，调用OrderService的queryGoods方法
给queryGoods设置限流规则，从/order/query进入queryGoods的方法限制QPS必须小于2

实现步骤

步骤一：添加查询商品方法

在order-service服务中，给OrderService类添加一个queryGoods方法：

public void queryGoods(){
    System.err.println("查询商品");
}

步骤二：查询订单时，查询商品

在order-service的OrderController中，修改/order/query端点的业务逻辑：

@GetMapping("/query")
public String queryOrder() {
    // 查询商品
    orderService.queryGoods();
    // 查询订单
    System.out.println("查询订单");
    return "查询订单成功";
}

步骤三：新增订单，查询商品

在order-service的OrderController中，修改/order/save端点，模拟新增订单：

@GetMapping("/save")
public String saveOrder() {
    // 查询商品
    orderService.queryGoods();
    // 查询订单
    System.err.println("新增订单");
    return "新增订单成功";
}

步骤四：给查询商品添加资源标记

默认情况下，OrderService中的方法是不被Sentinel监控的，需要我们自己通过注解来标记要监控的方法。

给OrderService的queryGoods方法添加@SentinelResource注解：

@SentinelResource("goods")
public void queryGoods(){
    System.err.println("查询商品");
}

链路模式中，是对不同来源的两个链路做监控。

但是sentinel默认会给进入SpringMVC的所有请求设置同一个root资源，会导致链路模式失效。

我们需要关闭这种对SpringMVC的资源聚合，修改order-service服务的application.yml文件：

spring:
  cloud:
    sentinel:
      web-context-unify: false # 关闭context整合

重启服务，访问/order/query和/order/save，可以查看到sentinel的簇点链路规则中，出现了新的资源：

步骤五：添加流控规则

点击goods资源后面的流控按钮，在弹出的表单中填写下面信息：

只统计从/order/query进入/goods的资源，QPS阈值为2，超出则被限流。

步骤六：Jmeter测试

选择《流控模式-链路》：

可以看到这里200个用户，50秒内发完，QPS为4，超过了我们设定的阈值2

一个http请求是访问/order/save：

运行的结果：

完全不受影响。

另一个是访问/order/query：

运行结果：

每次只有2个通过。

知识小结

流控模式有哪些？

直接：对当前资源限流
关联：高优先级资源触发阈值，对低优先级资源限流。
链路：阈值统计时，只统计从指定资源进入当前资源的请求，是对请求来源的限流

5. 流控效果

在流控的高级选项中，还有一个流控效果选项：

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

5.1. 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。

5.2. warm up

阈值一般是一个微服务能承担的最大QPS，但是一个服务刚刚启动时，一切资源尚未初始化（冷启动），

如果直接将QPS跑到最大值，可能导致服务瞬间宕机。

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.

需求案例

需求：给/order/{orderId}这个资源设置限流，最大QPS为10，利用warm up效果，预热时长为5秒

配置流控规则

Jmeter测试

选择《流控效果，warm up》：

QPS为10.

刚刚启动时，大部分请求失败，成功的只有3个，说明QPS被限定在3：

随着时间推移，成功比例越来越高：

到Sentinel控制台查看实时监控：

一段时间后：

5.3. 排队等待

简介

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。

工作原理

例如：

QPS = 10，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。

那什么叫做预期等待时长呢？

比如，现在一下子来了12 个请求，因为每200ms执行一个请求，那么：

第6个请求的预期等待时长 = 200 * (6 - 1) = 1000ms
第12个请求的预期等待时长 = 200 * (12-1) = 2200ms

现在，第1秒同时接收到10个请求，但第2秒只有1个请求，此时QPS的曲线这样的：

如果使用队列模式做流控，所有进入的请求都要排队，以固定的200ms的间隔执行，QPS会变的很平滑：

平滑的QPS曲线，对于服务器来说是更友好的。

需求案例

需求：给/order/{orderId}这个资源设置限流，最大QPS为10，利用排队的流控效果，超时时长设置为5s

添加流控规则

Jmeter测试

选择《流控效果，队列》：

QPS为15，已经超过了我们设定的10。

如果是之前的快速失败、warmup模式，超出的请求应该会直接报错。

但是我们看看队列模式的运行结果：

全部都通过了。

再去sentinel查看实时监控的QPS曲线：

QPS非常平滑，一致保持在10，但是超出的请求没有被拒绝，而是放入队列。

因此响应时间（等待时间）会越来越长。

当队列满了以后，才会有部分请求失败：

知识小结

流控效果有哪些？

快速失败：QPS超过阈值时，拒绝新的请求
warm up： QPS超过阈值时，拒绝新的请求；QPS阈值是逐渐提升的，可以避免冷启动时高并发导致服务宕机。
排队等待：请求会进入队列，按照阈值允许的时间间隔依次执行请求；如果请求预期等待时长大于超时时间，直接拒绝

6. 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。

6.1. 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

6.2. 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

6.3. 需求案例

需求案例：给/order/{orderId}这个资源添加热点参数限流，规则如下：

默认的热点参数规则是每1秒请求量不超过2
给102这个参数设置例外：每1秒请求量不超过4
给103这个参数设置例外：每1秒请求量不超过10

注意事项：热点参数限流对默认的SpringMVC资源无效，需要利用@SentinelResource注解标记资源

标记资源

给order-service中的OrderController中的/order/{orderId}资源添加注解：

热点参数限流规则

访问该接口，可以看到我们标记的hot资源出现了：

这里不要点击hot后面的按钮，页面有BUG

点击左侧菜单中热点规则菜单：

点击新增，填写表单：

Jmeter测试

选择《热点参数限流 QPS1》：

这里发起请求的QPS为5.

包含3个http请求：

普通参数，QPS阈值为2

运行结果：

例外项，QPS阈值为4

运行结果：

例外项，QPS阈值为10

运行结果：

五、隔离和降级

限流是一种预防措施，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而故障。

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。

线程隔离之前讲到过：调用者在调用服务提供者时，给每个调用的请求分配独立线程池，出现故障时，最多消耗这

个线程池内资源，避免把调用者的所有资源耗尽。

熔断降级：是在调用方这边加入断路器，统计对服务提供者的调用，

如果调用的失败比例过高，则熔断该业务，不允许访问该服务的提供者了。

可以看到，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。

需要在调用方 发起远程调用时做线程隔离、或者服务熔断。

而我们的微服务远程调用都是基于Feign来完成的，因此我们需要将Feign与Sentinel整合，在Feign里面实现线程隔离和服务熔断。

1. FeignClient整合Sentinel

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

1.1. 修改配置，开启sentinel功能

修改OrderService的application.yml文件，开启Feign的Sentinel功能：

feign:
  sentinel:
    enabled: true # 开启feign对sentinel的支持

1.2. 编写失败降级逻辑

业务失败后，不能直接报错，而应该返回用户一个友好提示或者默认结果，这个就是失败降级逻辑。

给FeignClient编写失败后的降级逻辑

①方式一：FallbackClass，无法对远程调用的异常做处理

②方式二：FallbackFactory，可以对远程调用的异常做处理，我们选择这种

这里我们演示方式二的失败降级处理。

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

代码：

package com.cloud.feign.clients.fallback;

import com.cloud.feign.clients.UserClient;
import com.cloud.feign.pojo.User;
import feign.hystrix.FallbackFactory;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

@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feing-api项目中的DefaultFeignConfiguration类中将UserClientFallbackFactory注册为一个Bean：

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

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

import com.cloud.feign.clients.fallback.UserClientFallbackFactory;
import com.cloud.feign.pojo.User;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

@FeignClient(value = "userservice", fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class)
public interface UserClient {

    @GetMapping("/user/{id}")
    User findById(@PathVariable("id") Long id);
}

重启后，访问一次订单查询业务，然后查看sentinel控制台，可以看到新的簇点链路：

1.3. 知识小结

Sentinel支持的雪崩解决方案：

线程隔离（仓壁模式）
降级熔断

Feign整合Sentinel的步骤：

在application.yml中配置：feign.sentienl.enable=true
给FeignClient编写FallbackFactory并注册为Bean
将FallbackFactory配置到FeignClient

2. 线程隔离（舱壁模式）

2.1. 线程隔离的实现方式

线程隔离有两种方式实现：

线程池隔离
信号量隔离（Sentinel默认采用）

如图：

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。

两者的优缺点：

2.2. sentinel的线程隔离

用法说明：

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）。

2.3. 需求案例

需求案例：给 order-service服务中的UserClient的查询用户接口设置流控规则，线程数不能超过 2。

然后利用jemeter测试。

配置隔离规则

选择feign接口后面的流控按钮：

填写表单：

Jmeter测试

选择《阈值类型-线程数<2》：

一次发生10个请求，有较大概率并发线程数超过2，而超出的请求会走之前定义的失败降级逻辑。

查看运行结果：

发现虽然结果都是通过了，不过部分请求得到的响应是降级返回的null信息。

2.4. 知识小结

线程隔离的两种手段是？

信号量隔离
线程池隔离

信号量隔离的特点是？

基于计数器模式，简单，开销小

线程池隔离的特点是？

基于线程池模式，有额外开销，但隔离控制更强

3. 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。

断路器控制熔断和放行是通过状态机来完成的：

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

3.1. 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。

需求案例

需求：给 UserClient的查询用户接口设置降级规则，慢调用的RT阈值为50ms，统计时间为1秒，

最小请求数量为5，失败阈值比例为0.4，熔断时长为5

设置慢调用

修改user-service中的/user/{id}这个接口的业务。通过休眠模拟一个延迟时间：

此时，orderId=101的订单，关联的是id为1的用户，调用时长为60ms：

orderId=102的订单，关联的是id为2的用户，调用时长为非常短；

设置熔断规则

下面，给feign接口设置降级规则：

规则：

超过50ms的请求都会被认为是慢请求

测试

在浏览器访问：http://localhost:8088/order/101

，快速刷新5次，可以发现：

触发了熔断，请求时长缩短至5ms，快速失败了，并且走降级逻辑，返回的null

在浏览器访问：http://localhost:8088/order/102

，竟然也被熔断了：

3.2. 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。

需求案例

需求：给 UserClient的查询用户接口设置降级规则，统计时间为1秒，最小请求数量为5，失败阈值比例为0.4，

熔断时长为5s

设置异常请求

首先，修改user-service中的/user/{id}这个接口的业务。手动抛出异常，以触发异常比例的熔断：

也就是说，id 为 2时，就会触发异常

设置熔断规则

下面，给feign接口设置降级规则：

规则：

在5次请求中，只要异常比例超过0.4，也就是有2次以上的异常，就会触发熔断。

测试

在浏览器快速访问：http://localhost:8088/order/102

，快速刷新5次，触发熔断：

此时，我们去访问本来应该正常的103：

六、授权规则

授权规则可以对请求方来源做判断和控制。

1. 授权规则

1.1. 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）。

1.2. 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。

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：

package com.cloud.order.sentinel;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.RequestOriginParser;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

@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。

1.3. 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：

spring:
  cloud:
    gateway:
      default-filters:
        - AddRequestHeader=origin,gateway
      routes:
       # ...略

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。

1.4. 配置授权规则

接下来，我们添加一个授权规则，放行origin值为gateway的请求。

配置如下：

现在，我们直接跳过网关，访问order-service服务：

通过网关访问：

2. 自定义异常结果

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。

2.1. 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：

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 |

2.2. 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：

package com.cloud.order.sentinel;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.BlockExceptionHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowException;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

@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 + "}");
    }
}

重启测试，在不同场景下，会返回不同的异常消息.

限流：

授权拦截时：

七、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。

1. 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。

2. 实现push模式

2.1. 修改order-service服务

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

具体步骤如下：

引入依赖

在order-service中引入sentinel监听nacos的依赖：

<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：

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

2.2. 修改sentinel-dashboard源码

SentinelDashboard默认不支持nacos的持久化，需要修改源码。

解压

解压课前资料中的sentinel源码包：

然后并用IDEA打开这个项目，结构如下：

修改nacos依赖

在sentinel-dashboard源码的pom文件中，nacos的依赖默认的scope是test，

只能在测试时使用，这里要去除：

将sentinel-datasource-nacos依赖的scope去掉：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>

    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>

</dependency>

添加nacos支持

在sentinel-dashboard的test包下，已经编写了对nacos的支持，我们需要将其拷贝到main下。

修改nacos地址

然后，还需要修改测试代码中的NacosConfig类：

修改其中的nacos地址，让其读取application.properties中的配置：

在sentinel-dashboard的application.properties中添加nacos地址配置：

nacos.addr=localhost:8848

配置nacos数据源

另外，还需要修改com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.controller.v2包下的FlowControllerV2类：

让我们添加的Nacos数据源生效：

修改前端页面

接下来，还要修改前端页面，添加一个支持nacos的菜单。

修改src/main/webapp/resources/app/scripts/directives/sidebar/目录下的sidebar.html文件：

将其中的这部分注释打开：

修改其中的文本：

重新编译、打包项目

运行IDEA中的maven插件，编译和打包修改好的Sentinel-Dashboard：

启动

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