SpringCloud Alibaba微服务-- Sentinel的使用（保姆级）

一、Sentinel简介

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

1、sentinel的特征

• 丰富的应用场景： Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等
• 完备的实时监控： Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况
• 广泛的开源生态： Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel
  -完善的 SPI 扩展点： Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等

2、sentinel的主要特性

sentinel的开源生态

sentinel 的架构图

3、sentinel的主要优势和特性

• 轻量级，核心库无多余依赖，性能损耗小
• 方便接入，开源生态广泛
• 丰富的流量控制场景
• 易用的控制台，提供实时监控、机器发现、规则管理等能力
• 完善的扩展性设计，提供多样化的 SPI 接口，方便用户根据需求给 Sentinel 添加自定义的逻辑

4、sentinel与spring cloud Hystrix 对比

5、sentinel分为两个部分

• 核心库（Java 客户端）： 不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持
• 控制台（Dashboard）： 基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器

二、Sentinel安装与使用

1、Sentinel控制台的下载

下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases/tag/1.8.3

我们选择1.8.3版本，直接下载jar包

放到指定文件夹中

2、Sentinel控制台的启动

cmd 启动jar包

java -jar sentinel-dashboard-1.8.3.jar

2、访问

浏览器输入：localhost:8080

账号密码 默认都是 sentinel

3、为服务打开sentinel的监控

引入sentinel依赖

<dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
            <version>${spring-cloud-alibaba.version}</version>
        </dependency>

专栏的上一篇文章已经为项目引入了sentinel的依赖，以及介绍了feign的使用 感兴趣的可以跳转

手把手教你搭建springcloud alibaba微服务–openfeign

yml文件添加sentinel相关配置

server:
  port: 9090
spring:
  application:
    name: mdx-shop-user
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
        namespace: mdx
        group: mdx
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard地址
feign:
  sentinel:
    enabled: true

启动user服务并访问user服务的测试接口

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;
    @GetMapping("getOrderNo")
    public String getOrderNo(String userId,String tenantId,HttpServletRequest request){
        return userService.getOrderNo(userId,tenantId,request);
    }
}

浏览器访问

http://localhost:9090/user/getOrderNo?userId=mdx123456&tenantId=123

然后查看sentinel控制台

发现已经监控到了我们服务的接口

三、Sentinel的控制规则

1、流控规则

1.1、流控规则的各个属性

• 资源名： 唯一名称，默认请求路径，表示对该资源进行流控
• 针对来源： Sentinel可以针对调用者进行限流，填写微服务名，默认default（不区分来源）
• 阈值类型/单击阈值：
  QPS：（每秒钟的请求数量）：当调用该api的QPS达到阈值时，进行限流
  线程数：当调用该线程数达到阈值的时候，进行限流
• 是否集群：不需要集群
• 流控模式：
  直接： api达到限流条件时，直接限流
  关联： 当关联的资源达到阈值时，就限流自己
  链路： 只记录指定链路上的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流）【api级别的针对来源】
• 流控效果：
  快速失败： 直接失败，抛异常
  Warm Up： 根据codeFactor（冷加载因子，默认3）的值，从阈值/codeFctor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值
  排队等待： 匀速排队，让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置为QPS，否则无效

1.2、新增流控规则

资源名称就是我们的接口访问路径

然后我们一秒一次访问一下接口（正常）

http://localhost:9090/user/getOrderNo?userId=mdx123456&tenantId=123

可以看到正常返回数据

接下来我们快速请求接口，一秒钟点击多次

发现已经被限流了

1.3、流控规则–关联流控模式

我们模拟一下流控模式中的关联模式

关联： 当关联的资源达到阈值时，就限流自己，也就是说关联的资源（接口），QPS为1时，一秒内被多次请求的时候，自己的接口就会被限流。

我们在user服务中创建一个关联接口 /user/sentinelB

@GetMapping("sentinelB")
    public String sentinelB(){
        return "我是关联接口";
    }

然后修改一下流控规则

我们用jmeter模拟一下请求sentinelB接口

一秒3个请求并循环

在这期间我们访问/user/getOrderNo接口

发现被限流了

2、@SentinelResource注解的使用

2.1、@SentinelResource的属性

• value：作用指定资源名称，必填
• entryType：entry类型，标记流量的方向，指明是出口流量，还是入口流量；取值 IN/OUT ,默认是OUT。非必填
• blockHandler：处理BlockException的函数名称，函数要求为
  必须是public
  返回类型与原方法一致
  参数类型需要和原方法相匹配，并在最后加上BlockException类型的参数
  默认需和原方法在同一个类中，如果希望使用其他类的函数，可配置blockHandlerClass,并指定blockHandlerClass里面的方法
• blockHandlerClass：存放blockHandler的类。对应的处理函数必须static修饰，否则无法解析。函数要求为：
  必须是public
  返回类型与原方法一致
  参数类型需要和原方法相匹配，并在最后加上BlockException类型的参数
• fallback：用于在抛出异常的时候提供fallback处理逻辑。fallback函数可以针对所有类型的异常（除了execptionsToIgnore 里面排除掉的异常类型）进行处理，函数要求为：
  返回类型与原方法一致
  参数类型需要和原方法相匹配，Sentinel 1.6版本之后，也可在方法最后加上Throwable类型的参数
  默认需和原方法在同一个类中，若希望使用其他类的函数，可配置fallbackClass，并指定fallbackClass里面的方法
• fallbackClass：存放fallback的类。对应的处理函数必须static修饰，否则无法解析，其他要求：同fallback。
• defaultFallback：用于通用的 fallback 逻辑。默认fallback函数可以针对所有类型的异常（除了 exceptionsToIgnore 里面排除掉的异常类型）进行处理。若同时配置了 fallback 和 defaultFallback，以fallback为准。函数要求：
  返回类型与原方法一致
  方法参数列表为空，或者有一个Throwable类型的参数
  默认需要和原方法在同一个类中，若希望使用其他类的函数，可配置fallbackclass，并指定fallbackClass里面的方法。
• exceptionsToIgnore：指定排除掉哪些异常。排除的异常不会计入异常统计，也不会进入fallback逻辑，而是原样抛出
• exceptionsToTrace：需要trace的异常

2.2、按照资源名称的方式限流，并对限流流进行友好处理

我们修改一下/user/getOrderNo接口的代码，增加@SentinelResource注解，并做后续处理

演示代码：

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;
    @GetMapping("getOrderNo")
    @SentinelResource(value = "getOrderNoResource",blockHandler = "getOrderNoBlockHandler",blockHandlerClass = UserController.class)
    public String getOrderNo(String userId, String tenantId, HttpServletRequest request){
        return userService.getOrderNo(userId,tenantId,request);
    }
    /**
     * 限流后续操作方法
     * @param e
     * @return
     */
    public static String getOrderNoBlockHandler(String userId, String tenantId, HttpServletRequest request,BlockException e){
        String msg = "不好意思，前方拥挤，请您稍后再试";
        return msg;
    }
}

其中 getOrderNoResource 为资源名称，getOrderNoBlockHandler 为兜底方法的方法名称，blockHandlerClass = UserController.class 这个是兜底方法所在的类， 与资源方法在同一个类中 这属性可以省去，这里只是演示

注意：返回类型与原方法一致，参数类型需要和原方法相匹配，并在最后加上BlockException类型的参数

然后再修改一下流控规则，把资源名称换成我们注解中的 getOrderNoResource

快速访问我们的接口，http://localhost:9090/user/getOrderNo?userId=mdx123456&tenantId=123

发现返回的信息已经变成我们兜底方法自定义的返回提示了

3、熔断规则

3.1、熔断规则的几种策略

• 慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)：选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用 RT（即最大的响应时间），请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且慢调用的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断，若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断
• 异常比例 (ERROR_RATIO)：当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且异常的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%
• 异常数 (ERROR_COUNT)：当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断

3.2、新建一个熔断规则

我们先写一个新的接口并且睡眠一秒，使用注解资源名称的形式，并创建自定义兜底方法

方法接口地址 /user/sentinelA

@GetMapping("/sentinelA")
    @SentinelResource(value = "sentinelAResource" , fallback = "sentinelAResource", fallbackClass = UserSentinelResourceHandler.class)
    public String sentinelA(){
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("我是sentinelA");
        return "我是sentinelA";
    }

创建单独的handler类来处理兜底方法

@Component
public class UserSentinelResourceHandler {
    public static String sentinelAResource(Throwable throwable){
      System.out.println("触发熔断，服务不可用");
        return "触发熔断，服务不可用";
    }
}

接着我们在控制台新建一个熔断规则（使用慢调用比例的策略）

我们对以上添加的熔断规则解释一下：

在 2 秒的统计时间（统计时长）内，对资源接口的请求数大于 5 （最小请求数），请求响应时间（最大 RT）大于200毫秒的请求占比超过比例阈值 0.1 ，则下一个请求开始触发熔断，熔断时长是 5 秒，也就是 5 秒内，熔断器是打开状态，这期间的请求都会触发熔断，5秒过后熔断器关闭，此时熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断，若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。

RT（平均响应时间）： 当1s内持续进入5个请求，且对应请求的平均响应时间（秒级）均超过阈值，那么在接下来的时间窗口期内，对该方法的调用都会自动的熔断。注意Sentinel默认统计的RT上限是4900ms，超出此阈值的都会算作4900ms，若需要更改上限可以通过启动配置项-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx来配置

然后我们测试一下

模拟下并发，一秒十个请求循环调用

我们发现触发阈值之后 已经触发了熔断机制，如下

3、热点规则

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数据，并对其访问进行限制，比如对某个商品id进行限制，或者对某个用户id进行限制

3.1、热点规则属性

参数索引：方法中参数的索引第几个参数

单机阈值：每秒达到单机阈值的数量就会触发兜底方法

4.1、新建一个热点规则

我们先创建一个测试方法，使用注解资源名称的形式，并创建自定义兜底方法

/**
     * 测试centinel热点规则限流
     * @param userId
     * @param shopId
     * @return
     */
    @GetMapping("/hotspot")
    @SentinelResource(value = "hotspotResource" , blockHandler = "hotspotResource", blockHandlerClass = UserSentinelResourceHandler.class)
    public String hotspot(@RequestParam(value = "userId" ,required = false) String userId,
                          @RequestParam(value = "shopId" ,required = false) String shopId){
        System.out.println("我是hotspot");
        return "我是hotspot";
    }

兜底方法

public static String hotspotResource(String userId, String shopId,BlockException blockException){
        System.out.println("您被认为恶意访问，触发热点限流");
        return "您被认为恶意访问，触发热点限流";
    }

然后我们在控制台新建热点规则

其中参数索引 0 代表的就是userId这个参数

我们访问一下接口

先访问带shopId的（一秒内多次访问） http://localhost:9090/user/hotspot?shopId=4

正常返回

再访问下带userId参数的（一秒内多次访问） http://localhost:9090/user/hotspot?userId=4

返回降级函数的内容

4、系统规则

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

如果配置了系统规则，所有的接口都会被限流

这里系统规则就不演示了，关于sentinel还有很多规则，策略和属性，大家有兴趣可以自行研究下。

关于sentinel的使用篇就到这里了。

创作不易，点个赞吧👍

最后的最后送大家一句话

白驹过隙，沧海桑田

与君共勉

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