Spring Cloud Alibaba 之 Sentinel
与Hystrix的一些对比：
Sentinel能做些什么：
下载与运行
运行jar包即可，然后访问http://localhost:8080/#/login ，默认账户密码均为sentinel，登录成功后：
初始化演示工程
先启动nacos和sentinel，然后创建8401项目，先在pom添加：
<!--SpringCloud ailibaba nacos --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId> </dependency> <!--SpringCloud ailibaba sentinel-datasource-nacos 后续做持久化用到--> <dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId> </dependency> <!--SpringCloud ailibaba sentinel --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency> <!--openfeign--> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId> </dependency>
编写yml：
server: port: 8401 spring: application: name: cloudalibaba-sentinel-service cloud: nacos: discovery: server-addr: localhost:8848 #Nacos服务注册中心地址 sentinel: transport: dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard地址 port: 8719 #指定应用与Sentinel控制台交互的端口，应用本地会起一个该端口占用的HttpServer datasource: ds1: nacos: server-addr: localhost:8848 dataId: cloudalibaba-sentinel-service groupId: DEFAULT_GROUP data-type: json rule-type: flow management: endpoints: web: exposure: include: '*' feign: sentinel: enabled: true # 激活Sentinel对Feign的支持
接下来写几个接口进行测试。
在启动项目时又报错了，然后使用原本能行的9001项目启动一下，还是不行，看来nacos又抽风了，搞这玩意已经报了不知道多少错了，这次的解决方法参考：https://blog.csdn.net/qq_39540631/article/details/111105497
方法就是删除nacos目录下的data文件夹，值得注意的是，每次启动前都要去删除一下，否则每次都报错。
在启动后，因为sentinel是懒加载的，需要去请求下接口控制台这边才能更新，请求之后：
接下来开始逐个讲解相关功能。
流控规则
下面进行接口testA的流控，QPS类型表示1秒内最多处理2次请求，超过的直接报错；线程数类型表示执行请求的线程数量，意思就是请求都能进来，但是处理的线程就设置的阈值那么多，如果处理不过来就直接报错。
访问testA接口进行测试，快速刷新几次就可以发现接口异常了：
接下来讲讲关联模式，关联模式就是，当关联资源/testB接口访问超过阈值限制时，限制/testA接口，举个例子：当支付接口（/testB）访问流量过大时，限制下订单的接口（/testA），这样就能使支付接口（testB）压力减小。
流控效果的Warm Up适合用于秒杀系统类场景，排队等待就是设置一个超时时间，超过则失败，否则就能被处理。
降级规则
1 RT，即平均响应时间 (DEGRADE_GRADE_RT)：当资源的平均响应时间超过阈值（DegradeRule 中的 count，以 ms 为单位）之后，资源进入准降级状态。接下来如果持续进入 5 个请求，它们的 RT 都持续超过这个阈值，那么在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回（抛出 DegradeException）。在下一个时间窗口到来时, 会接着再放入5个请求, 再重复上面的判断.
2 异常比例 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO)：当资源的每秒请求大于等于5时，当资源的每秒异常总数占通过量的比值超过阈值（DegradeRule 中的 count）之后，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口（DegradeRule中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。
3 异常数 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT)：当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断。
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 Top K 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。
@GetMapping("/testHotKey") @SentinelResource(value = "testHotKey",blockHandler = "deal_testHotKey") public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1",required = false) String p1, @RequestParam(value = "p2",required = false) String p2) { //int age = 10/0; return "------testHotKey"; } public String deal_testHotKey (String p1, String p2, BlockException exception) { return "------deal_testHotKey,o(╥﹏╥)o"; //sentinel系统默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting) }
说得简单一点就是根据传入的参数去判断是否需要限制，需要注意的是blockHandler必须配置，否则是报500而不是Blocked by Sentinel (flow limiting)。
接下来看看高级选项：
上面配置的意思就是如果刚刚配置的那个参数等于666，则限流阈值改为6，意思就是一秒能处理6个请求。访问 http://localhost:8401/testHotKey?p1=666 时就能一秒内刷6次都不会报错。
@SentinelResource
这个注解前面也用到了一次，在规则配置里的资源名如果有斜杠就代表是url匹配（如/byResource匹配@GetMapping("/byResource")），否则就是匹配资源名（需要配置@SentinelResource(value = “byResource”），它还有个参数blockHandler，这是兜底方法，用于处理当触发到配置的各种规则时执行的方法（不处理业务内的异常，异常用fallback，和这个基本差不多，用到就会），上边也用到过了，但是又出现了代码耦合问题，如果每个方法都单独配置，那就非常臃肿了，所以需要单独写个类进行统一处理：
public class CustomerBlockHandler { public static CommonResult handlerException(BlockException exception) { return new CommonResult(4444,"按客戶自定义,global handlerException----1"); } public static CommonResult handlerException2(BlockException exception) { return new CommonResult(4444,"按客戶自定义,global handlerException----2"); } }
然后在配置一下注解：
@GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler") @SentinelResource(value = "customerBlockHandler", blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class, blockHandler = "handlerException2") public CommonResult customerBlockHandler() { return new CommonResult(200,"按客戶自定义",new Payment(2020L,"serial003")); }
用哪个类的哪个方法进行处理，相信一看就懂了。
持久化配置
在上面项目测试中，发现每次项目重启后，配置的规则都被清空了，所以需要进行持久化配置，相关依赖在一开始也导入了，上边有注释，下面直接开干：首先yml文件，主要是持久化那段配置：
server: port: 8401 spring: application: name: cloudalibaba-sentinel-service cloud: nacos: discovery: server-addr: localhost:8848 #Nacos服务注册中心地址 sentinel: transport: dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard地址 port: 8719 #指定应用与Sentinel控制台交互的端口，应用本地会起一个该端口占用的HttpServer #持久化配置，让nacos存储规则实现持久化 datasource: ds1: nacos: server-addr: localhost:8848 dataId: cloudalibaba-sentinel-service #当前微服务名称（在nacos那边新建配置一定也要一样） groupId: DEFAULT_GROUP data-type: json rule-type: flow management: endpoints: web: exposure: include: '*' feign: sentinel: enabled: true # 激活Sentinel对Feign的支持
然后在nacos页面新建配置，Data ID为上面的微服务名，配置内容：
[ { "resource": "/rateLimit/byUrl", "limitApp": "default", "grade": 1, "count": 1, "strategy": 0, "controlBehavior": 0, "clusterMode": false } ]
resource:资源名称；
limitApp:来源应用；
grade:阈值类型，0表示线程数，1表示QPS;
count:单机阈值；
strategy:流控模式，0表示直接，1表示关联，2表示链路；
controlBehavior:流控效果，0表示快速失败，1表示Warm Up,2表示排队等待；
clusterMode:是否集群。
根据上面的解释可以看出其实和在sentinel的页面配置内容一样的，只是换成了手写代码，以上配置意思就是那个接口的qps不能超过1次。
在配置完后，启动项目，然后访问下接口，看看sentinel会不会有规则出现，我这里出现了nacos配置刷新后都消失了的情况（甚至一直看不到注册的服务，虽然确实注册进去了，因为能用），退出后重新新建就好了，服务列表啥的也能看到了。
持久化就是把配置规则给nacos管理，nacos又是存在数据库的（第三条就是失败的那个，不知道是不是冒号后没接空格导致失败的，反正第四条是添了空格才配置好的）：
到这里大概就会了sentinel的基本使用，更多的操作实战时再深入研究吧。😀(_)
