Sentinel核心源码分析（上）

文章目录

• 前言
• [一、客户端与Spring Boot整合](#一、客户端与Spring Boot整合)
• 二、SphU.entry
• • 2.1、构建责任链
  • 2.2、调用责任链
  • • 2.2.1、NodeSelectorSlot
    • 2.2.2、ClusterBuilderSlot
    • 2.2.3、LogSlot
    • 2.2.4、StatisticSlot
    • 2.2.5、AuthoritySlot
    • 2.2.6、SystemSlot
    • 2.2.7、FlowSlot
    • • 2.2.7.1、selectNodeByRequesterAndStrategy
      • 2.2.7.2、canPass
    • 2.2.8、DegradeSlot
• 总结

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前言

  Sentinel作为Spring cloud alibaba中流控的组件，在微服务架构中也有广泛的应用。其核心源码主要体现在客户端。客户端在启动时，和Nacos类似，也会将自己的信息注册到服务端。而服务端的页面上配置各种规则时，实际上也是将信息发送到了客户端。

  我们最常使用的@SentinelResource注解：

  底层也是基于AOP + 责任链模式实现的。**Sentinel的难点不在于处理流程，而在于限流的算法。**本篇仅介绍Sentinel责任链的核心流程。

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一、客户端与Spring Boot整合

  在Spring Boot项目中，如果需要引入Sentinel，通常需要在pom文件中加入：

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

  该组件也是利用了Spring Boot的自动配置：

  其中的SentinelAutoConfiguration是核心：

  在SentinelAutoConfiguration中，会注册SentinelResourceAspect Bean：

  SentinelResourceAspect实际上是一个切面，匹配了所有加入了@SentinelResource注解的方法：

  invokeResourceWithSentinel是一个环绕通知。 。在执行目标方法之前，首先会得到目标方法对象，以及处理注解中的一些信息，然后调用SphU.entry方法。该方法是Sentinel流程的核心。

  点击进去，会调用到entry方法：

  Env在实例化之前，会触发static中的逻辑：

  在doInit方法中，又会通过SPI机制，加载InitFunc中的类：

  其中的HeartbeatSenderInitFunc是定期向服务端发送心跳的：

  CommandCenterInitFunc，是将客户端各种接收规则的接口信息，暴露给服务端：

  上面的逻辑，包括后续构建，执行责任链，是在切面中，并非是在应用启动时执行的，而是在执行加入了@SentinelResource注解的方法时才会去执行！

二、SphU.entry

  SphU.entry方法内部主要做了两件事：

• 构建责任链。
• 按照顺序依次调用责任链。

2.1、构建责任链

  在进入lookProcessChain方法后，首先通过双检锁模式，判断当前加入了@SentinelResource注解的方法，是否已经为其构建过责任链，如果没有，才会执行newSlotChain方法。也就是说，是每一个加入了注解的方法，都有一个对应的责任链，并且只在应用启动后该方法第一次被调用时初始化。

  最终调用的是DefaultSlotChainBuilder的build方法：

  在该方法中，主要做了两件事：

  通过SPI机制，加载ProcessorSlots文件中的类（责任链中的具体组成类）。

  真正地去构建责任链：在执行ProcessorSlotChain chain = new DefaultProcessorSlotChain();这一段代码时，实际上是构造了：

  构造出的是下图的数据结构，end是指向first的引用：

  在构造完成后，就会利用chain.addLast((AbstractLinkedProcessorSlot<?>) slot);方法，向上图的数据结构中插入具体的责任链类了：

  首先将end的next指针指向NodeSelectorSlot，因为end是指向指向first的引用，实际上first的next指针也指向了NodeSelectorSlot：

  然后将end指向NodeSelectorSlot：

  以此类推，最终构建出的责任链是：

图片来源：图灵学院

2.2、调用责任链

  这里我们重点关注FlowSlot和DegradeSlot，它们是sentinel核心功能-限流熔断降级的体现。

2.2.1、NodeSelectorSlot

  首先调用的是NodeSelectorSlot，它的作用是构建资源调用的统计节点，用于记录调用链路信息，并且将资源关联到相应的 DefaultNode。

  fireEntry就是在满足条件的情况下，继续调用后续的责任链。

2.2.2、ClusterBuilderSlot

  ClusterBuilderSlot和NodeSelectorSlot是类似的，它的作用是构建统计节点的聚合关系。但是NodeSelectorSlot 是按调用链统计，ClusterBuilderSlot 是按资源维度统计。

2.2.3、LogSlot

  LogSlot的作用，是在后续的责任链调用过程中出现异常时，进行日志的记录，体现在它的try...catch中：

2.2.4、StatisticSlot

  StatisticSlot是先将请求放行到后续的责任链，在后续的责任链调用完成后，再去进行统计资源的调用情况的操作。例如记录 QPS（每秒请求数）、RT（响应时间）、线程数、异常数等。

  包括抛出了各种异常之后的记录，这些记录都是执行降级、限流等控制的基础数据来源。

2.2.5、AuthoritySlot

  AuthoritySlot是进行授权规则的检查，例如黑白名单：

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  简单回顾一下黑白名单的使用，首先需要在sentinel控制台的授权规则选项卡进行配置：

  这里的资源名，是http请求的路径，而流控应用，可以是特定的ip，也可以是请求路径：

@Component
public class IPLimiter implements RequestOriginParser {

	/**
	*	获取当前服务实例的ip
	*/
    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
        return httpServletRequest.getRemoteAddr();
    }
}

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  在checkBlackWhiteAuthority方法中，首先会获取所有设置的规则，然后根据当前的资源名，获取该资源对应的所有规则

  然后进行检查：

  这里的黑白名单体现在RuleConstant这个常量类中：

  判断逻辑有点绕：

• 如果规则中的IP或路径，和请求中的匹配，contain会为true，反之为false。
• 在黑名单的判定中，如果contain为true，则返回false，代表请求不通过。因为黑名单就是要对能和规则匹配上的请求进行拦截。
• 在白名单的判断中，如果contain为false，则返回false，代表请求不通过。因为contain为false，代表请求和规则匹配不上，也就是不在白名单中。

2.2.6、SystemSlot

  SystemSlot是对系统规则进行控制，包括系统整体的 QPS，平均响应时间（RT），当前系统的并发线程数等。

2.2.7、FlowSlot

  FlowSlot是 Sentinel 的核心功能之一，用于流量控制（限流）规则判断。

  同样会获取到控制台设置的所有规则，然后逐个进行匹配：

  最终调用到的是passLocalCheck，其中也有两个关键方法：

2.2.7.1、selectNodeByRequesterAndStrategy

  selectNodeByRequesterAndStrategy用于在执行限流时 选择哪个节点（Node）来做统计和判断。不同的来源（origin）和限流策略（strategy）决定了限流数据统计的维度。首先会获取到流控模式，也就是控制台设置的：

• 匹配指定 origin 的限流
  • 如果是直接模式，就利用context.getOriginNode(); 调用方自己的统计节点限流。
  • 如果是其他策略，利用selectReferenceNode再次匹配：

• 如果来源是default：
  • 直接限流时，使用当前资源的全局统计节点
  • 非直接限流，使用关联资源的统计节点。
• 如果来源是other：
  • 直接限流时，使用当前资源的全局统计节点
  • 非直接限流，使用关联资源的统计节点。

2.2.7.2、canPass

  在拿到上一步推断出的节点后，会调用canPass方法，这里的canPass也有不同的实现：

  对应控制台中的：

  这里涉及到滑动窗口，令牌桶，漏桶算法，会在后续进行说明。 Sentinel的难点不在于流程，而是算法。

2.2.8、DegradeSlot

  DegradeSlot的作用是熔断降级控制。也是 Sentinel 的核心功能之一：

  在tryPass方法中，会对逐条规则进行校验，如果此时的断路器处于打开状态，

  并且超过了熔断时间，会修改状态为半开。

  熔断降级中有一个重要的概念，也就是断路器。在Sentinel 1.8 版本之后，断路器有三种状态，都记录在CircuitBreaker的内部State枚举类中：

  在这里简单的说一下三种状态的转换：

1. 正常情况下，断路器处于关闭状态，所有请求正常通过。
2. 当请求触发了降级条件（如异常比例过高、RT过大） 后，断路器会进入打开状态，在接下来的熔断时长内（如 10 秒），所有请求都被拒绝（降级）。
3. 当熔断时长结束后，下一个请求到达时，断路器进入半开状态：
   • 如果该请求再次触发降级条件，断路器重新回到打开状态。
   • 如果该请求通过且正常，断路器会恢复为关闭状态。

Closed → 触发降级条件 → Open → 熔断时长结束，下一请求 → Half-Open

↑ ↓

└────── 探测失败 ←──── 探测成功 ←──────────────┘

总结

  本篇介绍了Sentinel 实现控制台功能，在服务端的实现原理：通过AOP + 责任链模式实现。并且在调用目标方法时，为每一个请求都创建一份责任链，放入缓存，依次调用。

  后面几个责任链的实现，在规则校验不通过时，都会抛出异常 ，而真正处理的逻辑，在StatisticSlot的catch中，以及SentinelResourceAspect#invokeResourceWithSentinel的entry.exit中，包括处理断路器的状态。

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