Day3-微服务-Sentinel-具体使用

引入依赖sentinel：

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

在需要限流的实习类的方法上加入注解：

java 复制代码

  @SentinelResource(value = "doConfirm", blockHandler = "doConfirm")
    public void doConfirm(ConfirmOrderMQDto dto)

要先初始化规则，由于我们设置了RocketMQ消息队列，所以要将限流规则放在确认订单前：

java 复制代码

 @SentinelResource(value = "confirmOrderDo", blockHandler = "doConfirmBlock")
    @PostMapping("/do")
    public Result<Object> doConfirm(@Valid @RequestBody ConfirmOrderDoReq req)

规定一个被限流后该走哪一步，否则会报错，参数和返回值要和规则的一致。

java 复制代码

    public Result<Object> doConfirmBlock(ConfirmOrderDoReq req, BlockException e) {
        LOG.info("ConfirmOrderController购票请求被限流：{}", req);
        // throw new BusinessException(BusinessExceptionEnum.CONFIRM_ORDER_FLOW_EXCEPTION);
        Result<Object> commonResp = new Result<>();
        commonResp.setSuccess(false);
        commonResp.setMessage(BusinessExceptionEnum.CONFIRM_ORDER_FLOW_EXCEPTION.getDesc());
        return commonResp;

    }

控制台：

XML 复制代码

#sentinel控制台
spring.cloud.sentinel.transport.port=8719
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:18719

laocalhost要跟控制台打开的端口保持一致

在idea中打开下载好的sentinel的jar包，点击运行启动类。

账户和密码都是sentinel。

打开实时监控并重新发送线程，可以看到响应时间：

将阈值修改后，每秒只能一个请求变为10个请求都通过。

通过控制台改变规则

可以在控制台或者IDE上配置流控规则，控制台不保存规则，重启就没有了。直接推送到客户端。

可以通过触点链路增加规则。

现在把doConfirm的value改成接口名，在控制台增加规则：

java 复制代码

@SentinelResource(value = "/confirm-order/do", blockHandler = "doConfirmBlock")
    @PostMapping("/do")
    public Result<Object> doConfirm(@Valid @RequestBody ConfirmOrderDoReq req)

对接口有两种拦截，一种是进去了，一种是没进去。

复制代码

接口的资源名称不要和接口路径一致，会导致限流后走不到降级方法中，不加资源返回的就是一堆字符串。

成功走到降价方法中。

限流规则的持久化：

html 复制代码

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

在nacos控制台中点击train命名空间，增加一个配置：

选择json：

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[
    {
        "resources":"doConfirm",
        "limitApp":"default",
        "grade":1,
        "count":100,  #阈值
        "strategy":0,  #流控模式
        "controlBehavior":0, #流控效果
        "clusterMode":false #是否集群
    },{
        "resources":"confirmOrderDo",
        "limitApp":"default",
        "grade":1,
        "count":100,
        "strategy":4,
        "controlBehavior":0,
        "clusterMode":false
    }
]

降级方法：

流控模式：

warm up：适合有大量请求的情况。

排队等待：

对目标的限流是有条件的，需要关联的资源限流时，目标才会限流。

，且两个接口是实时的

关联&链路：

熔断策略：

慢调用比例，异常比例，异常数

比例阈值0.3，最大RT，熔断时长，在统计时长内，10个有超过三个的请求超过最大RT就会熔断。在超过熔断时长后就又会重新

最大RT

有降级在熔断后就可以继续往下处理，17章倒数第二个视频