上一篇：如何动态请求参数网关？ | 带你读《Spring Cloud Alibaba（2019）》之十二
下一篇：Sentinel如何保证规则的持久化？ | 带你读《Spring Cloud Alibaba（2019）》之十四
本文来自于《精通Spring Cloud Alibaba》课程的整理，讲师为余胜军，点击查看视频内容。
本文系志愿者整理，供配合学习中心课程使用，不做商业用途。
服务保护的基本概念
服务接口保护有哪些方案？
黑名单和白名单、对IP实现限流/熔断机制、服务降级、服务隔离机制
服务限流/熔断
服务限流目的是为了更好的保护我们的服务，在高并发的情况下，如果客户端请求的数量达到一定极限（后台可以配置阈值），请求的数量超出了设置的阈值，开启自我的保护，直接调用我们的服务降级的方法，不会执行业务逻辑操作，直接走本地falback的方法，返回一个友好的提示。
服务降级
在高并发的情况下， 防止用户一直等待，采用限流/熔断方法，使用服务降级的方式返回一个友好的提示给客户端，不会执行业务逻辑请求，直接走本地的fallback的方法。返回一个友好的提示给到客户端。
提示语：当前排队人数过多，稍后重试~
服务的雪崩效应
默认的情况下，Tomcat或者是Jetty服务器只有一个线程池去处理客户端的请求，
这样的话就是在高并发的情况下，如果客户端所有的请求都堆积到同一个服务接口上，
那么就会产生tomcat服务器所有的线程都在处理该接口，可能会导致其他的接口无法访问，短暂没有线程处理。
假设我们的tomcat线程最大的线程数量是为20，这时候客户端如果同时发送100个请求会导致有80个请求暂时无法访问，就会转圈。
如何去证明我们的tomcat服务器只有一个线程池处理我们所有接口的请求。
打印线程名称 线程名称组合：线程池名称+线程id名称。
服务雪崩解决方案：服务隔离机制。
服务的隔离的机制
服务的隔离机制分为信号量和线程池隔离模式
服务的线程池隔离机制：每个服务接口都有自己独立的线程池，互不影响，缺点就是占用cpu资源非常大。
服务的信号量隔离机制：最多只有一定的阈值线程数处理我们的请求，超过该阈值会拒绝请求。
Sentinel 与hytrix区别
前哨以流量为切入点，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。
前哨具有以下特征：
1.丰富的应用场景：前哨兵承接了阿里巴巴近10年的双十一大促流的核心场景，例如秒杀（即突然流量控制在系统容量可以承受的范围），消息削峰填谷，传递流量控制，实时熔断下游不可用应用等。
2.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收应用的单台机器秒级数据，甚至500台以下规模的整合的汇总运行情况。
广泛的开源生态：Sentinel提供开箱即用的与其他开源框架/库的集成模块，例如与Spring Cloud，Dubbo，gRPC的整合。您只需要另外的依赖并进行简单的配置即可快速地接入Sentinel。
3.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，适应动态数据源等。
Sentinel中文文档介绍：
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D
Sentinel 实现对Api动态限流
限流配置有两种方案：
1、手动使用代码配置 纯代码/注解的形式
2、Sentinel控制台形式配置
3、默认情况下Sentinel不对数据持久化，需要自己独立持久化。
SpringBoot项目整合Sentinel
实现步骤：
创建流控规则/限流规则，然后再被映射地址去引用
Maven依赖的配置
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel</artifactId>
<version>0.2.2.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
手动配置管理Api限流接口
private static final String GETORDER_KEY = "getOrder";
@RequestMapping("/initFlowQpsRule")
public String initFlowQpsRule() {
List<FlowRule> rules = new ArrayList<FlowRule>();
FlowRule rule1 = new FlowRule();
rule1.setResource(GETORDER_KEY);
// QPS控制在1以内
rule1.setCount(1);
// QPS限流
rule1.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule1.setLimitApp("default");
rules.add(rule1);
FlowRuleManager.loadRules(rules);
return "....限流配置初始化成功..";
}
@RequestMapping("/getOrder")
public String getOrders() {
Entry entry = null;
try {
entry = SphU.entry(GETORDER_KEY);
// 执行我们服务需要保护的业务逻辑
return "getOrder接口";
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return "该服务接口已经达到上线!";
} finally {
// SphU.entry(xxx) 需要与 entry.exit() 成对出现,否则会导致调用链记录异常
if (entry != null) {
entry.exit();
}
}
}
手动放入到项目启动自动加载
当SpringBoot项目启动成功之后，加载限流规则。
@Component
@Slf4j
public class SentinelApplicationRunner implements ApplicationRunner {
private static final String GETORDER_KEY = "getOrder";
@Override
public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
List<FlowRule> rules = new ArrayList<FlowRule>();
FlowRule rule1 = new FlowRule();
rule1.setResource(GETORDER_KEY);
// QPS控制在1以内
rule1.setCount(1);
// QPS限流
rule1.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule1.setLimitApp("default");
rules.add(rule1);
FlowRuleManager.loadRules(rules);
log.info(">>>限流服务接口配置加载成功>>>");
}
}
注解形式配置管理Api限流
@SentinelResource value参数：流量规则资源名称、
blockHandler 限流/熔断出现异常执行的方法
Fallback 服务的降级执行的方法
@SentinelResource(value = GETORDER_KEY, blockHandler = "getOrderQpsException")
@RequestMapping("/getOrderAnnotation")
public String getOrderAnnotation() {
return "getOrder接口";
}
/**
* 被限流后返回的提示
*
* @param e
* @return
*/
public String getOrderQpsException(BlockException e) {
e.printStackTrace();
return "该接口已经被限流啦!";
}
控制台形式管理限流接口
Sentinel dashboard 控制台选择创建流量规则，设置资源名称（服务接口地址）、设置QPS 为1 表示每s最多能够访问1次接口。
Sentinel 环境快速搭建
下载对应Sentinel-Dashboard
https://github.com/alibaba/Sentinel/releases/tag/1.7.1 运行即可。
运行执行命令
java -Dserver.port=8718 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8718 -Dproject.name=sentinel-dashboard -Dcsp.sentinel.api.port=8719 -jar
8718属于 界面端口号 8719 属于api通讯的端口号
登录进入：
* 被限流后返回的提示
*
* @param e
* @return
*/
public String getOrderQpsException(BlockException e) {
e.printStackTrace();
return "该接口已经被限流啦!";
}
@SentinelResource(value = "getOrderDashboard", blockHandler = "getOrderQpsException")
@RequestMapping("/getOrderDashboard")
public String getOrderDashboard() {
return "getOrderDashboard";
}
SpringBoot整合Sentinel仪表盘 配置
application:
###服务的名称
name: meitemayikt-order
cloud:
nacos:
discovery:
###nacos注册地址
server-addr: 127.0.0.1:8848
sentinel:
transport:
dashboard: 127.0.0.1:8718
eager: true
此时控制台多了一个应用
基于并发数量处理限流
每次最多只会有一个线程处理该业务逻辑，超出该阈值的情况下，直接拒绝访问。
@SentinelResource(value = "getOrderThrad", blockHandler = "getOrderQpsException")
@RequestMapping("/getOrderThrad")
public String getOrderThrad() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (Exception e) {
}
return "getOrderThrad";
}
注意：如果没有使用@SentinelResource注解的情况下，默认的资源名称为接口路径地址。
Sentinel限流的规则默认情况下是没有持久化的，如果需要持久化，则采用zk、nacos、携程阿波罗等。
在 流控规则 的 阈值类型 有2种，分别表达
QPS:接口每秒达到阈值的情况下，自动实现限流。
线程数：接口最多允许多少线程进行处理，如果超出线程数进行限流。
降级规则
当耗时时间超过了设定的RT值时，则发生熔断机制，降级时间间隔可由时间窗口设定，发生熔断之后，在时间窗口时间内，不能访问该接口。
例子：
此时首先访问是正常的，但是接口耗时0.3s
此时紧接着再次执行：
而一旦出现熔断情况，在2秒内是无法访问此接口的，一直显示服务降级。
