15.4.3 流控效果
1.直接->快速失败(默认的流控处理)
直接失败，抛出异常: Blocked by Sentinel (flow limiting)
源码:com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.DefaultController
2.预热
公式：阈值除以coldFactor(默认值为3),经过预热时长后才会达到阈值
官网:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6
默认coldFactor为3，即请求 QPS 从 threshold / 3 开始，经预热时长逐渐升至设定的 QPS 阈值。
限流 冷启动: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E9%99%90%E6%B5%81—%E5%86%B7%E5%90%AF%E5%8A%A8
源码
com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.WarmUpController
WarmUp配置
默认 coldFactor(系统初始化的阀值) 为 3，即请求QPS从(threshold / 3) 开始，经多少预热时长才逐渐升至设定的 QPS 阈值。
案例，阀值为10,预热时长设置5秒。
系统初始化的阀值为10 / 3 约等于3,即阀值刚开始为3；然后过了5秒后阀值才慢慢升高恢复到10
测试
访问：多次点击http://localhost:8401/testB, 刚开始不行，后续慢慢OK
应用场景
如：秒杀系统在开启的瞬间，会有很多流量上来，很有可能把系统打死，预热方式就是把为了保护系统，可慢慢的把流量放进来，慢慢的把阀值增长到设置的阀值。
3.排队等待
匀速排队，让请求以均匀的速度通过，阀值类型必须设成QPS，否则无效。
设置含义：/testA每秒1次请求，超过的话就排队等待，等待的超时时间为20000毫秒
- 官网:
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6
- 源码
com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.RateLimiterController
- 测试
在后台打印日志,可以看到1s请求被执行一次.
15.5 降级规则
15.5.1 官网
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%86%94%E6%96%AD%E9%99%8D%E7%BA%A7
15.5.2 基本介绍
RT（平均响应时间，秒级）
平均响应时间 超出阈值 且 在时间窗口内通过的请求>=5，两个条件同时满足后触发降级
窗口期过后关闭断路器
RT最大4900（更大的需要通过-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=XXXX才能生效）
异常比列（秒级）
QPS >= 5 且异常比例（秒级统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级
异常数（分钟级）
异常数（分钟统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级
进一步说明
Sentinel 熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高），对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联错误。
当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都自动熔断（默认行为是抛出 DegradeException）。
Sentinel的断路器是没有半开状态的
半开的状态系统自动去检测是否请求有异常，没有异常就关闭断路器恢复使用，有异常则继续打开断路器不可用。具体可以参考Hystrix
15.5.3 降级策略实战
1.RT
- 是什么?
- 测试
Controller代码添加
@GetMapping("/testD") public String testD() { //暂停几秒钟线程 try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } log.info("testD 测试RT"); return "------testD"; }
配置
jmeter压测
访问testD
结论:
按照上述配置，永远一秒钟打进来10个线程（大于5个了）调用testD，我们希望200毫秒处理完本次任务，
如果超过200毫秒还没处理完，在未来1秒钟的时间窗口内，断路器打开(保险丝跳闸)微服务不可用，保险丝跳闸断电了. 后续我停止jmeter，没有这么大的访问量了，断路器关闭(保险丝恢复)，微服务恢复OK
2.异常比例
是什么
- 测试
代码修改:
@GetMapping("/testD") public String testD() { log.info("testD 测试RT"); int age = 10/0; return "------testD"; }
配置
jmeter
结论:
按照上述配置，单独访问一次，必然来一次报错一次(int age = 10/0)，调一次错一次；
开启jmeter后，直接高并发发送请求，多次调用达到我们的配置条件了。断路器开启(保险丝跳闸)，微服务不可用了，不再报错error而是进行服务降级了。
3.异常数
是什么
时间窗口一定要大于等于60秒。
- 测试
代码:
@GetMapping("/testE") public String testE() { log.info("testE 测试异常比例"); int age = 10/0; return "------testE 测试异常比例"; }
配置:
结论:
访问: http://localhost:8401/testE，第一次访问绝对报错，因为除数不能为零，
我们看到error窗口，但是达到5次报错后，进入熔断后降级。
15.6 热点key限流
15.6.1 基本介绍
何为热点
热点即经常访问的数据，很多时候我们希望统计或者限制某个热点数据中访问频次最高的TopN数据，并对其访问进行限流或者其它操作
15.6.2 官网
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%83%AD%E7%82%B9%E5%8F%82%E6%95%B0%E9%99%90%E6%B5%81
15.6.3 承上启下复习start
兜底方法分为系统默认和客户自定义两种
之前的case，限流出问题后，都是用sentinel系统默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting)
我们能不能自定?类似hystrix，某个方法出问题了，就找对应的兜底降级方法？
结论: 从HystrixCommand 到@SentinelResource
15.6.4 修改Controller
@GetMapping("/testHotKey") @SentinelResource(value = "testHotKey",blockHandler = "dealHandler_testHotKey") public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1",required = false) String p1, @RequestParam(value = "p2",required = false) String p2){ return "------testHotKey"; } public String dealHandler_testHotKey(String p1,String p2,BlockException exception) { return "-----dealHandler_testHotKey"; }
sentinel系统默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting).
底层源码:com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException
15.6.5 配置
限流模式只支持QPS模式，固定写死了。（这才叫热点）
@SentinelResource注解的方法参数索引，0代表第一个参数，1代表第二个参数，以此类推
单机阀值以及统计窗口时长表示在此窗口时间超过阀值就限流。
上面的抓图就是第一个参数有值的话，1秒的QPS为1，超过就限流，限流后调用dealHandler_testHotKey支持方法。
使用blockHandler前后对比:
@SentinelResource(value = “testHotKey”): 异常打到了前台用户界面看到，不友好
@SentinelResource(value = “testHotKey”,blockHandler = “dealHandler_testHotKey”),方法testHotKey里面第一个参数只要QPS超过每秒1次，马上降级处理.而且用了我们自己定义的,更加灵活.
15.6.6 测试
以下访问都是不停的进行访问
访问http://localhost:8401/testHotKey?p1=abc ===> error ×
访问http://localhost:8401/testHotKey?p1=abc&p2=33 ===> error ×
访问 http://localhost:8401/testHotKey?p2=abc ===> right √
结论:第一个参数p1，当QPS超过1秒1次点击后马上被限流.
15.6.7 参数例外项
1.上述案例演示了第一个参数p1，当QPS超过1秒1次点击后马上被限流
2.特例情况
普通 超过1秒钟一个后，达到阈值1后马上被限流
我们期望p1参数当它是某个特殊值时，它的限流值和平时不一样
假如当p1的值等于5时，它的阈值可以达到200
3.配置
点击添加按钮
4.测试
访问:http://localhost:8401/testHotKey?p1=5 ,无论方式是否超过1s一次,系统都未报错
访问:http://localhost:8401/testHotKey?p1=3 ,当方式超过1s一次,进行报错…
原因:当p1等于5的时候，阈值变为200.当p1不等于5的时候，阈值就是平常的1
5.前提条件
热点参数的注意点，参数必须是基本类型或者String
15.6.8 其他—添加异常看看(后面详细介绍)
@SentinelResource
处理的是Sentinel控制台配置的违规情况，有blockHandler方法配置的兜底处理；
RuntimeException
int age = 10/0,这个是java运行时报出的运行时异常RunTimeException，@SentinelResource不管
总结
@SentinelResource主管配置出错，运行出错该走异常走异常
15.7 系统规则
因为全局配置是对系统所有的请求生效的,所以本章使用的场景较少.
15.7.1 是什么
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。
15.7.2 各项配置参数说明
15.7.3 配置全局QPS
…略
15.8 @SentinelResource
15.8.1 按资源名称限流+后续处理
1.修改Module—cloudalibaba-sentinel-service8401
- POM
<dependency><!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity --> <groupId>com.rg.springcloud</groupId> <artifactId>cloud-api-commons</artifactId> <version>${project.version}</version> </dependency>
业务类RateLimitController
@RestController public class RateLimitController { @GetMapping("/byResource") @SentinelResource(value = "byResource",blockHandler = "handleException") public CommonResult byResource(){ return new CommonResult(200, "按资源名称限流测试OK", new Payment(2020L, "serial001")); } public CommonResult handleException(BlockException exception){ return new CommonResult(444, exception.getClass().getCanonicalName() + "\t服务不可用"); }
2.配置流控规则
- 配置步骤
- 图形配置和代码关系
表示1秒钟内查询次数大于1，就跑到我们自定义的方法，进行限流
3.测试
1秒钟点击1下，OK
超过上述，疯狂点击，返回了自己定义的限流处理信息，限流发生
4.额外问题
此时关闭问服务8401看看,Sentinel控制台，流控规则消失了===> 说明 在sentinel上的配置是临时的
