【分布式流控组件 Sentinel 快速入门】——图文详解操作流程(下)

简介: 【分布式流控组件 Sentinel 快速入门】——图文详解操作流程(下)

【分布式流控组件 Sentinel 快速入门】——图文详解操作流程(中):https://developer.aliyun.com/article/1390159?spm=a2c6h.13148508.setting.18.54b14f0eHMAggH

8. Sentinel系统规则

💧系统规则是Sentinel的全局配置,可以对整个系统的资源进行限制,例如线程数、CPU使用率等。

系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制,从单台机器的 load、CPU使用率、平均RT、入口QPS和并发线程数等几个维度监控应用指标,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。

系统保护规则是应用整体维度的,而不是资源维度的,并且仅对入口流量生效。入口流量指的是进入应用的流量( EntryType.IN ),比如 Web服务或Dubbo服务端接收的请求,都属于入口流量。系统规则支持以下的模式:

  • Load自适应(仅对Linux/Unix-like机器生效):系统的 load1作为启发指标。进行自适应系统
    保护。当系统load1超过设定的启发值,且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护(BBR阶段)。系统容量由系统的maxOps * minRt估算得出。设定参考值一般是cpu cores * 2.5。
  • CPU usage (1.5.0+版本)︰当系统CPU使用率超过阈值即触发系统保护(取值范围0.0-1.0) ,比较灵敏。
  • 平均RT:当单台机器上所有入口流量的平均RT达到阈值即触发系统保护,单位是毫秒。
  • 并发线程数:当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。
  • 入口QPS:当单台机器上所有入口流量的QPS达到阈值即触发系统保护。

💧测试限流,添加 RateLimitController 和 公共类

@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");
    }
    @GetMapping("/rateLimit/byUrl")
    @SentinelResource(value = "byUrl")
    public CommonResult byUrl() {
        return new CommonResult(200, "按url限流测试OK", new Payment(2020L, "serial002"));
    }
    @GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler")
    @SentinelResource(value = "customerBlockHandler",
            blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class,//<-------- 自定义限流处理类
            blockHandler = "handlerException2")//<-----------
    public CommonResult customerBlockHandler() {
        return new CommonResult(200, "按客戶自定义", new Payment(2020L, "serial003"));
    }
}
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class CommonResult<T>{
    private Integer code;
    private String message;
    private T data;
    public CommonResult(Integer code, String message){
        this(code, message, null);
    }
}
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Payment implements Serializable {
    private Long id;
    private String serial;
}

访问http://localhost:8401/byResource

💧新增流控规则

💧连续快速访问,限流,走兜底方法

💧如果我们关闭服务,限流规则也随之消失(体现出临时性)

💧测试一下,没有兜底方法的

💧添加限流规则

💧如果没有写兜底方法blockHandler,则依然走系统默认兜底

💧创建CustomerBlockHandler类,自定义限流处理逻辑

/**
 * @Author: LiangXinRui
 * @Date: 2023/08/4/17:51
 * @Description:
 */
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.atguigu.springcloud.entities.CommonResult;
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");
    }
}

💧测试这个方法

💧访问:http://localhost:8401/rateLimit/customerBlockHandler

💧新增流控规则

💧一秒访问两次:

9. 总结

希望本篇博客能够带你一步一步完成Sentinel的入门,从而在微服务架构中有效地保护系统的稳定性和可用性。

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