10--SpringCloud Alibaba：Sentinel周阳老师
2021：10--SpringCloud Alibaba：Sentinel
https://www.cnblogs.com/coderD/p/14350076.html SpringCloud
https://www.cnblogs.com/coderD/p/14350073.html SpringCloud 和 Eureka
https://www.cnblogs.com/coderD/p/14350082.html SpringCloud 和 Zookeeper
https://www.cnblogs.com/coderD/p/14350086.html SpringCloud-Ribbon/OpenFeign
https://www.cnblogs.com/coderD/p/14350091.html SpringCloud：Hystrix 断路器
https://www.cnblogs.com/coderD/p/14350097.html SpringCloud：服务网关 gateway
https://www.cnblogs.com/coderD/p/14350099.html SpringCloud：Config/Bus
https://www.cnblogs.com/coderD/p/14350103.html SpringCloud：Stream/Sleuth
https://www.cnblogs.com/coderD/p/14350110.html SpringCloud Alibaba：Nacos
https://www.cnblogs.com/coderD/p/14350114.html SpringCloud Alibaba：Sentinel
https://www.cnblogs.com/coderD/p/14350119.html SpringCloud Alibaba：Seata
代码：https://gitee.com/xue--dong/spring-cloud
阳哥脑图：https://gitee.com/xue--dong/spring-cloud
SpringCloud Alibaba Sentinel 实现熔断与限流
一个轻量级的面向云原生微服务的流量控制，熔断降级组件。
监控保护微服务。
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Sentinel：分布式系统的流量防卫兵。Hystrix的阿里版。
看一下我们以前学习的Hystrxi所具有的缺陷：
1. 需要我们自己搭建监控平台微服务。
2. 没有一套web界面可以给我们进行更细粒化话的配置
流量监控，速率控制，服务熔断，服务降级......
细化的监控要求越多，Hystrix的配置越多，各种@HystrixCommand的注解标签...
Sentinel：现在做成一个网站，我们在网站上进行配置即可。
Sentinel：
单独一个组件，可以独立出来，不需要搭建相应的监控微服务。
支持界面化的细粒度统一配置。
约定 > 配置 > 编码：
这些配置我们都可以写在代码里，但是现在的趋势是：约定 > 配置 > 编码。所以我们本次
还是大规模的学习使用配置和注解，尽量少些代码。
主要特征：
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一句话：就是我们之前讲的Hystrix
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Sentinel 的下载安装
怎么用
主要应对以下场景：
服务雪崩
服务降级
服务熔断
服务限流
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Sentibel 分为两个部分
核心库：Java客户端，不依赖任何框架，能够运行所有Java运行时环境，同时对Dubbo/SpringCloud等框架
也有较好的支持。
控制台：Dashboard基于SpringBoot开发，打包后可以直接运行，不需要额外的Tomcat等应用容器。
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Sentinel 安装
1. 下载到本地：sentinel-dashboard-1.7.2.jar
2. 运行命令：
1.前提： JDK1.8，8080端口不能被占用。
命令：java -jar sentinel-dashboard-1.7.2.jar
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可能会卡住：刷出这些信息就启动好了。
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后台启动成功。
2. 访问Sentinel管理界面
http://localhost:8080
账号/密码：sentinel/sentinel
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SpringCloud Alibaba Sentinel 初始化演示工程
1. 启动 Nacos8848 成功：startup.cmd
2. 新建一个 Module
1. cloudalibaba-sentinel-service8401
2. POM
以后基本上：nacos+sentinel一起配。
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<!--SpringCloud alibaba Sentinel-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
<!--spring cloud alibaba nacos-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
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完整POM
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<!--SpringCloud alibaba sentinel-datasource-nacos：后续做持久化用到-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>
<!--SpringCloud alibaba 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>
<!--spring cloud alibaba nacos-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!--web/actuator这两个一般一起使用，写在一起-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!--监控-->
<dependency>
<groupId>
org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<!--热部署-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
<scope>runtime</scope>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
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3. yml
spring.cloud.sentinel.transport.port 端口配置会在应用对应的机器上启动一个 Http Server，
该 Server 会与 Sentinel 控制台做交互。
比如 Sentinel 控制台添加了1个限流规则，会把规则数据 push 给这个 Http Server 接收，
Http Server 再将规则注册到 Sentinel 中。
spring.cloud.sentinel.transport.port：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
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server:
port: 8401
spring:
application:
name: cloudalibaba-sentinel-service
cloud:
nacos:
discovery:
# Nacos服务注册中心地址
server-addr: localhost:8848
sentinel:
transport:
# 配置Sentinel dashboard地址
dashboard: localhost:8080
# 默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始一次+1扫描，直至找到被占用的端口。
port: 8719
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: "*"
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4. 主启动类
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@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class SentinelMainApp8401 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SentinelMainApp8401.class, args);
}
}
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5. 业务类
流控controller：FlowLimitController
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@RestController
public class FlowLimitController {
@GetMapping("/testA")
public String testA(){
return "-------testA";
}
@GetMapping("/testB")
public String testB(){
return "--------testB";
}
}
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3. 启动 Sentinel8080
要敲一下回车
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4. 启动 8401 微服务后查看 sentinel 控制台
空空如也，啥都没有。
原因：Sentinel采用的是懒加载机制
执行一次访问即可：
http://localhost:8401/testA
http://localhost:8401/testB
效果：8401 cloudalibaba-sentinel-service 被监控到
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8401微服务已经成功纳入Sentinal：8080，被实时监控。
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Sentinel 流控规则
1. 基本介绍
流控规则分为：流控模式和流控效果。
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选项含义：全的限流属性
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2. 流控模式
看一下在流控效果：快速失败下的三个流控模式。
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2.1 QPS 直接失败
QPS：每秒钟的请求数量，当调用该api的QPS达到阈值的时候，进行限流。
1. 直接（默认）失败
新增一个流控规则：
对/testA的访问超过 1/s 直接页面报错
没有修改高级选项：采用系统默认的快速失败。
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2. 测试一下：
1s以内多次发送请求：http://localhost:8401/testA
被限流：被Sentinel直接限流了。
Blocked by Sentinel (flow limiting)
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还能继续请求，只要是不超过1/s
3. 小结
表示1秒钟内查询一次就是OK，若超过次数1，就直接-快速失败，报默认错误。
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4. 思考：
如果超过了流控规则，页面会报如下错误：
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直接调用默认的报错信息，技术方面OK。但是是否应该有我们自己的后续处理呢？
应该有类似Hystrix的服务奖fallback的兜底方法。
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2.2 线程数直接失败
线程数：当调用该api的线程数达到阈值的时候，进行限流。
线程数1：一次只能处理一个该api：/testA请求
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演示效果：
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被Sentinel限流了：
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2.3. 流控模式：关联
关联： 当关联的资源达到阈值时，就限流自己。
比如当与A关联的资源B达到阈值后，就限流A自己。
比如支付接口达到阈值后，就限流下单订的接口。
1. 设置流控规则：
A关联资源B，当B访问量超过1/s，限流A
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2. 测试一下效果
postman模拟并发密集访问/testB
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3. 效果
20个线程轮流每0.3s访问一下/testB，在此期间显然超过了给A设定得到 流控模式：关联。
被Sentinel限流。
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大批量线程高并发访问B，导致A失效了。
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2.4. 流控模式：链路
多个请求调用同一个微服务。
1. 达到指定的QPS n/s 就会被限流。
2. 调用该API的线程数，达到指定的阈值时，进行限流。
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3. 流控效果：
快速失败在上面的流控模式我们演示过了，它是默认的流控效果。
直接失败，抛出异常：Blocked by Sentinel(flow limiting)
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3.1 流控效果：预热 Warm up
公式：阈值除以coldFactor（默认是3），经过预热时长后才会达到阈值。
Warm up：预热，冷加载
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QPS设定的是10，预热时长5，这里采用Warm up的流控效果：
实际上阈值是，即一次性过来10的并发量会被我限流，最开始只能接受10/3的并发量，
这是为了保护系统遭受突然性的高并发。
然后阈值开始慢慢上升，最后达到了设定的10，给系统一个适应的过程。
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测试：
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狂点请求：
最开始阈值是3/s，会报错限流。
5s后能抗的住10/s，不会报错了。
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应用场景：
秒杀系统在开启的瞬间，会有很多流量上来，很可能会把系统杀死，预热方式就是为了保护系统。
可以慢慢把流量放进来，慢慢的把阈值增长到设置的阈值。
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3.2 流控效果：排队等待
匀速排队，阈值只能是QPS不能是线程数。
这种方式主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列。
想象一下这样的场景：
在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的
空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求。
理解：
当阈值超出时，不要直接拒绝，让其排队。
大量的请求到来时，一点一点匀速处理。
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测试：
Postman模拟请求：20个线程每1s访问一个。
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结果：
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Sentinel 降级规则
Circuit-Breaking：熔断降级
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1. 降级策略：
1. 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设定的时间内，且通过的请求>=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49000，更大的需要通过 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=XXXX才能生效。
注意： 虽然叫做平均响应时间，但是含义是1秒内发过来的所有请求，处理花费的时间。
所以应该是：处理1s内所有请求话费的时间。
1.1 例如：设置平均响应时间200ms，时间窗口1s
含义： 每秒请求数超过5个，并且请求的响应时间超过0.2s秒时，则下一个请求1s内不可用。
当时间窗口结束则关闭降级。
5是一个固定值。
如果1S内发送过来6个请求，但是我在200ms内处理完了不触发。
时间窗口就是不可用时间。
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2. 异常比例（秒级）：
OPS >= 5且异常比例（秒级统计）超过阈值时，触发降级；
时间窗口内服务降级，时间窗口结束，关闭降级。
3. 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。
4. 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，避免影响到其他的资源而导致的联机错误。
当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口内，对该资源的调用都将自动熔断
（默认抛出DegradeException）
5. Sentinel的断路器是没有半开状态的：
要么断，要么开。
半开的状态：系统会自动去检测请求可以抗住了。可以抗住就打开，不行就继续半开。
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2. Sentinel 降级：RT
1. 测试接口：
为了让平均响应时间增大，在代码中加入sleep休眠。
这样每一个请求的响应时间就会增大，让其平均响应时间大于前面配置的RT，200ms。
实际上RT策略就是模拟服务器可能线程忙，CPU处理不过来，处理的慢的情况。
平时正常时不会降级，当该服务状态差时，就需要减少请求，让其从忙的状态恢复出来，也就是时间
窗口内开启熔断降级让服务器恢复到正常状态。
RT：是为了让服务器从突然变忙的状态回去过来而设置的。
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@GetMapping("/testD")
public String testD(){
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return "------testD";
}
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2. 新增降级规则：RT的配置
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3. 测试：
Jmeter压测：
并发数10，每次并发时间间隔1s，一直循环。
一秒10个，一秒10个....
设置的降级规则：RT的配置
允许的平均响应时间：200ms
熔断降级后：有1s时间恢复。
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压测开启前：正常
虽然平均响应时间超过200ms，但是并发量只是1，没有超过5，所以没有触发熔断降级。
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开启压测：
10个线程1秒内，同时访问/testD。
显然会触发熔断降级：
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4. 开启压测后：
永远一秒钟打进来10个线程（大于5个）调用/testD，我们希望200ms处理完本次任务，
如果200ms还没处理完，在之后1s时间窗口内，断路器打开，微服务不可用。
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3. Sentinel 降级：异常比例
异常比例：
当资源的每秒请求量 >=5，并且每秒异常总数占通过量的比值超过阈值之后，资源进入降级状态。
每秒异常占比超过10%时，且每秒的请求超过5次，打开熔断降级：
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模拟异常：
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思考这样的情况：
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我们只访问一次，就报错。
我们会疑惑：只发送了一次请求，虽然错了，但是没有满足一秒超过5次请求。
为什么弹出这个页面。
要注意这个页面不是熔断降级，是一个正常的异常抛出。
根本没有进入熔断，走的时候RuntimeException。
因为我们的服务再接下来的1秒内还能正常请求。
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4. Sentinel 降级：异常数
异常数：
当资源近1分钟的异常数目超过阈值后会进行熔断。
注意时间窗口一定要大于60s，如果小于60s，则熔断结束后仍可能在进入熔断状态。
所以时间窗口必须大于60s。
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测试：
一次请求：
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发送5次请求后，
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Sentinel 热点 Key 限流。
1. 基本介绍
1. 热点参数限流
何为热点？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做高的数据（Top K），并对其进行访问限制。
例如：
商品ID为参数，统计一段时间内最长购买的商品ID并进行限购。
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。
热点参数限制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
调用进行限制。
热电参数限流可以看作是一种特殊的流量控制，仅对包含热电参数的资源调用生效。
Sentinel利用LRU策略统计最近最常访问的热电参数，及任何人令牌桶算法来进行参数级别的流控。
热电参数限流支持集群模式。
2. 承上启下复习：
兜底方法：分为系统默认和客户自定义两种
系统默认：
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)
我们能不能自定义？类似Hystrix，某个方法出问题了，就找对应的兜底降级方法？
可以：
从@HystrixCommand到@SentinelResource
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2. 案例：
1. 测试方法
@SentinelResource(value = "testHotKeyabc001", blockHandler = "del_testHotKey")
分析：
其中value = "testHotKeyabc001"是一个标识，标识testHotKey方法
blockHandler = "del_testHotKey"：如果违背了Sentinel中配置的流控规则，就会调用我们
兜底的方法del_testHotKey()
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@GetMapping("/testHotKey") //这个代表rest请求地址
@SentinelResource(value = "testHotKeyabc001", blockHandler = "del_testHotKey")
public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1", required = false) String p1,
@RequestParam(value = "p1", required = false) String p2){
return "------testHotKey";
}
public String del_testHotKey(String p1, String p2, BlockException e){
return "这次不用默认的兜底提示Blocked by Sentinel(flow limiting)，自定义提示：del_testHotKeyo(╥﹏╥)o...";
}
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2. 配置热点参数限流规则。
绑定testHotKey()方法和它的第一个参数p1。
为其设定一个热点限流规则，当该资源的访问超过1/s时，放生限流执行自定的兜底方法，
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3. 测试：http://localhost:8401/testHotKey?p1=a&p2=b
1次/s：正常显示
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迅速点击两次：触发热点参数限流，执行自定义的兜底方法。
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测试：http://localhost:8401/testHotKey?p2=b
1次/s：正常显示
n/s：仍然正常显示：
因为是为第0个参数绑定的热单参数限流规则，所以该请求不是参数p1的相关资源，不会触发热点参数限流。
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同理：http://localhost:8401/testHotKey
也不会触发热点参数限流。
4. 修改测试方法
没有兜底方法
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触发热点参数限流会怎么办：
报一个不友好的页面，所以要配置blockHandler：
@SentinelResource(value = "testHotKeyabc001", blockHandler = "del_testHotKey")
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3. 参数例外项
上一个案例演示了第一个参数p1，为其绑定了一个热点参数限流规则。当其相关的资源QPS超过
1/s时，触发热点参数限流规则，马上限流。
特例情况：
我们期望p1参数当它是某个特例时，它的限流值和平时不一样。
特例：假如当p1的值等于5时，它的阈值可以达到200...
1. 配置规则
当参数p1的值为5时，阈值是200/s
当参数p1的值不为5，阈值是1/s
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2. 测试：狂点http://localhost:8401/testHotKey?p1=5
没有触发限流。
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3. 参数类型
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4. 测试方法添加一个异常：
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测试：直接报错
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要注意：
Sentinel它只管你有没有触发它的限流规则，也可以说只管这个web交互页面（控制台）里面的东西。
配置类的东西Sentinel可以管，java异常的错误我不管。
5. 小结：
@SentinelResource主管配置出错，运行出错该走异常就走异常。
Hystrix中可以通过fallback配置这种情况。
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Sentinel 系统规则
类似全局配置：总控的功能。
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Sentinel系统自适应限流从整体维度对应用入口流量进行控制。
对整个系统进行的规则配置，触发后整个系统限流，类似全局配置。
配置参数：
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Sentinel ： @SentinelResource
1. 按资源名称限流 + 后续处理
1. 启动nacos+sentinel
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2. 修改module
cloudalibaba-sentinel-service8401
3. POM
添加依赖：
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<!--引入我们自定义的公共api jar包-->
<dependency>
<groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
<artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
<version>${project.version}</version>
</dependency>
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4. 业务类RateLimitController
新建一个业务类：
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@RestController
@Slf4j
public class RateLimitController {
@GetMapping("/byResource")
@SentinelResource(value = "byResourceQWER", blockHandler = "handlerException")
public CommonResult byResource(){
return new CommonResult(200, "按资源名称限流测试OK", new Payment(2020L, "serial001"));
}
public CommonResult handlerException(BlockException e){
return new CommonResult(404, e.getClass().getCanonicalName()+"\t 服务不可用");
}
}
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5. 按资源名称添加限流规则
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6. 测试：
自测成功
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请求超过：1/s：触发限流
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7. 问题1：此时关闭服务8401看看：
刷新：发现刚才为8401中的byResourceQWER资源添加的流控规则消失了
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显然这种添加的规则是临时的。
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2. 按照 URL 地址限流 + 后续处理
1. 测试controller
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@GetMapping("/rateLimit/byUrl")
@SentinelResource(value = "byUrl")
public CommonResult byUrl(){
return new CommonResult(200, "按照URL限流测试OK", new Payment(2020L, "serial002"));
}
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2. 自测成功：
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3. 按照URL配置限流规则
既可以用URL也可以用Resource来指定限流规则：
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这个没有自定义的兜底的方法，他会用系统默认的。
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3. 我们面临的问题：
每个方法/API接口我们都要添加一个对应的限流规则吗？---代码膨胀
如果我们要为接口添加自定义的兜底方法，这个处理方法又要和业务代码耦合在一起，一多就很臃肿
但是用系统自带的又没有体现我们的业务要求。
没有一个全局统一的处理方法。
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4. 客户自定义限流处理类
要和业务代码解耦
1. 创建CustomerBlockHandler类用于自定义限流处理逻辑
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//创建CustomerBlockHandler类用于自定义限流处理逻辑： 提示一个4444异常
public class CustomerBlockHandler {
public static CommonResult handlerException(BlockException e){
return new CommonResult(4444, "全局GLOBAL的客户自定义处理---1");
}
public static CommonResult handlerException2(BlockException e){
return new CommonResult(4444, "全局GLOBAL的客户自定义处理----2");
}
}
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2. 指定自定义限流处理类和其中的方法作为兜底的方法
自定义限流处理类：blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class
自定义限流处理方法：blockHandler = "handlerException2"
@SentinelResource(value = "CustomerBlockHandler",
blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class, blockHandler = "handlerException2")
3. 测试接口
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/**
* 测试全局的自定义限流处理方法：指定自定义限流处理类和其中的方法作为兜底的方法
* @return
*/
@GetMapping("/rateLimit/CustomerBlockHandler")
@SentinelResource(value = "CustomerBlockHandler",
blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class, blockHandler = "handlerException2")
public CommonResult CustomerBlockHandler(){
return new CommonResult(200, "全局的客户自定义处理", new Payment(2020L, "serial003"));
}
复制代码
4. 自测
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5. 添加限流规则
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6. 测试：
触发限流规则进入到我们自定义的全局限流处理方法中
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7. 结构图
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5. 更多注解属性说明
@SentinelResource注解：
注意：注解方式埋点不支持private方法。
虽然可以用代码做上面这些配置，但是一般我们不会去用，增加代码耦合。
了解一下3个相关的核心API：
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Sentinel ： 服务熔断
主要内容：
1. sentinel整合ribbon+openFeign+fallback
2. Ribbon系列
3. Feign系列
4. 熔断框架比较
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1. Ribbon 系列
1.1 提供者微服务
1. 新建module
cloudalibaba-consumer-nacos-order84
cloudalibaba-provider-payment9003
cloudalibaba-provider-payment9004
2. 9904/9903 POM
复制代码
<dependencies>
<!--spring cloud alibaba nacos-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!--web/actuator这两个一般一起使用，写在一起-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!--监控-->
<dependency>
<groupId>
org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<!--热部署-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
<scope>runtime</scope>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
复制代码
3. 9003/9004 yml
除了端口其他一样。
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server:
port: 9003
spring:
application:
name: nacos-payment-provider
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848 # 配置nacos地址
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: "*"
复制代码
4. 主启动类
复制代码
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class PaymentMain9003 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PaymentMain9004.class, args);
}
}
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class PaymentMain9004 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PaymentMain9004.class, args);
}
}
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5. 业务类
我们知道nacos天生就支持负载均衡，因为它自带着ribbon。
Ribbo：支持负载均衡，自带RestTemplate
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@RestController
public class PaymentController {
@Value("${server.port}")
private String serverPort;
public static HashMap<Long, Payment> hashMap = new HashMap<>();
//模拟一个表
static{
hashMap.put(1L, new Payment(1L, "qwertyuiop"));
hashMap.put(2L, new Payment(2L, "asdfghjkl;"));
hashMap.put(3L, new Payment(3L, "zxcvbnm,."));
}
//模拟查表
@GetMapping(value = "/paymentSQL/{id}")
public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id){
Payment payment = hashMap.get(id);
CommonResult<Payment> result = new CommonResult<>(200,
"from mysql, serverPORT: "+serverPort, payment);
return result;
}
}
复制代码
1.2 消费者微服务
1. cloudalibaba-consumer-nacos-order84
2. POM
复制代码
<dependencies>
<!--spring cloud alibaba nacos-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!--引入我们自定义的公共api jar包-->
<dependency>
<groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
<artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
<version>${project.version}</version>
</dependency>
<!--SpringCloud alibaba sentinel-datasource-nacos：后续做持久化用到-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>
<!--SpringCloud alibaba 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>
<!--web/actuator这两个一般一起使用，写在一起-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!--监控-->
<dependency>
<groupId>
org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<!--热部署-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
<scope>runtime</scope>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
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3. yml
# 消费者将要去访问的微服务名册：方便controller的@value获取
server-url:
nacos-user-service: http://nacos-payment-provider
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server:
port: 84
spring:
application:
name: nacos-order-consumer
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8080 # 配置Sentinel dashboard地址
port: 8719 #sentinel后台端口
# 消费者将要去访问的微服务名册：方便controller的@value获取
server-url:
nacos-user-service: http://nacos-payment-provider
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4. 主启动类
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@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class OrderNacosMain84 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(OrderNacosMain84.class,args);
}
}
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5. 业务类
因为用的Ribbon，所以使用其提供的RestTemplate
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package com.atguigu.springcloud.alibaba.config;
@Configuration
public class ApplicationContextConfig {
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate getRestTemplate(){
return new RestTemplate();
}
}
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@RestController
@Slf4j
public class CircuitBreakerController {
@Value("${server-url.nacos-user-service}")
private String SERVER_URL;
//public static final String SERVER_URL = "http://nacos-payment-provider";
@Resource
private RestTemplate restTemplate;
@RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
@SentinelResource(value = "fallback")
public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id){
CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVER_URL + "/paymentSQL/"+id, CommonResult.class, id);
if(id==4){
throw new IllegalArgumentException("IllegalArgumentException，非法参数异常....");
}else if(result.getData() == null) {
throw new NullPointerException("NullPointerException，该ID没有对应记录，空指针异常");
}
return result;
}
}
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6. 目的
加深@SentinelResource(value = "fallback")注解理解：
1. fallback管运行异常
2. blockHandler管配置违规
7. 测试地址：
http://localhost:84/consumer/fallback/1
满足负载均衡：轮询调用9003/9004
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此时没有配置限流规则也没有自定义的处理方法：所以直接返回一个error Page不友好
http://localhost:84/consumer/fallback/4
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http://localhost:84/consumer/fallback/5
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8. 配置限流规则：只配置fallback
类似于Hystrix的服务降级fallback
出现异常，找falback指定的方法。
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兜底处理异常方法：
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//handlerFallback：兜底处理异常方法
public CommonResult handlerFallback(Long id, Throwable e){
Payment payment = new Payment(id, "null");
return new CommonResult<>(444, "兜底异常handlerFallback，exception内容 "+e.getMessage(), payment);
}
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业务类：
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@RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
@SentinelResource(value = "fallback", fallback = "handlerFallback")
public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id){
CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVER_URL + "/paymentSQL/"+id, CommonResult.class, id);
if(id==4){
throw new IllegalArgumentException("IllegalArgumentException，非法参数异常....");
}else if(result.getData() == null) {
throw new NullPointerException("NullPointerException，该ID没有对应记录，空指针异常");
}
return result;
}
//handlerFallback：兜底处理异常方法
public CommonResult handlerFallback(Long id, Throwable e){
Payment payment = new Payment(id, "null");
//可以把异常带过来
return new CommonResult<>(444, "兜底异常handlerFallback，exception内容 "+e.getMessage(), payment);
}
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测试：出现异常fallback来管
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9. 配置限流规则：只配置blockHandler
blockHandler = "blockHandler"
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@RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
@SentinelResource(value = "fallback", blockHandler = "blockHandler") //fallback = "handlerFallback"
public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id){
CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVER_URL + "/paymentSQL/"+id, CommonResult.class, id);
if(id==4){
throw new IllegalArgumentException("IllegalArgumentException，非法参数异常....");
}else if(result.getData() == null) {
throw new NullPointerException("NullPointerException，该ID没有对应记录，空指针异常");
}
return result;
}
//blockHandler:只负责sentinel控制台的违规配置
public CommonResult blockHandler(@PathVariable Long id, BlockException e){
Payment payment = new Payment(id, "null");
return new CommonResult<>(445, "blockHandler-sentinel限流，无此流水：blockException " + e.getMessage());
}
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配置一个降级规则：
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当资源近1分钟的异常数目超过阈值后会进行熔断，时间窗口60s。
测试：http://localhost:84/consumer/fallback/4
一分钟内报了2次错，触发服务降级熔断。
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所以：blockHandler只负责sentinel控制台的违规配置
10. 配置限流规则：配置fallback和blockHandler
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配置了一个异常兜底方法：handlerFallback
配置一个流控
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限流其效果：
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没有配置限流时，我们迅速发出异常会被异常兜底方法处理，
那么配置限流时，我们再迅速发出多次异常请求，会出现什么效果呢？
触发限流。
也即： 同时配置fallback：处理异常和blockHandler：自定义限流处理方法
在不违规限流规则时，走的是fallback指定的异常处理方法，违反限流规则时，走
blockHandler指定的自定义限流处理方法
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11. 异常忽略属性：exceptionToIgnore
我们想要某些异常正常的显示出来，好排错。不让我们自定义的异常处理方法处理。
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2. Sentinel 熔断：openFeign 系列
1. 修改84消费者模块：Feign组件一般是消费侧
2. POM
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<!--openFeign-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
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3. yml
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server:
port: 84
spring:
application:
name: nacos-order-consumer
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8080 # 配置Sentinel dashboard地址
port: 8719 #sentinel后台端口
# 消费者将要去访问的微服务名册：方便controller的@value获取
server-url:
nacos-user-service: http://nacos-payment-provider
# 激活Sentinel对Feign的支持
feign:
sentinel:
enabled: true
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4. 主启动类
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5. 主业务类
后续我们的controller不找restTemplate，不是restTemplate去调用payment微服务中的接口
调用service：调用paymentServcie，service再去调用payment微服务中的接口。
带着@FeignClient注解的业务接口：
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1.
package com.atguigu.springcloud.alibaba.service;
public interface PaymentService {
@Component
@FeignClient(value = "nacos-payment-provider",fallback = PaymentFallbackService.class)
//我们要到nacos中找nacos-payment-consumer这个微服务，并且指明了接口出错时的兜底方法
public interface PaymentService {
@GetMapping(value = "/paymentSQL/{id}") //去找nacos-payment-consumer服务中的相应接口
public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id);
}
}
2.
package com.atguigu.springcloud.alibaba.service;
public class PaymentFallbackService implements PaymentService {
@Component
public class PaymentFallbackService implements PaymentService {
//如果nacos-payment-consumer服务中的相应接口出事了，我来兜底
@Override
public CommonResult<Payment> paymentSQL(Long id) {
return new CommonResult<>(4444444,"服务降级返回---PaymentFallbackService", new Payment(id, "errorSerial...."));
}
}
}
3.
package com.atguigu.springcloud.alibaba.controller;
public class CircuitBreakerController {
//===========openFeign
@Resource
private PaymentService paymentService;
@GetMapping(value = "/consumer/paymentSQL/{id}")
public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id){
return paymentService.paymentSQL(id);
}
}
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6. 自测：成功
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7. 关掉9003和9004
不会报404错误，因为我们指明了接口出错时的兜底方法
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Sentinel ： 规则持久化
前面我们微服务新增的限流规则后，微服务关闭后就会丢失，当时配置都限流规则都是临时的。
将限流配置规则持久化进Nacos保存，只要刷新8401某个rest地址，sentinel控制台的流控规则
就能看到。只要nacos里面的配置不删除，针对8401上的sentinel上的流控规则就持续存在。
（也可以持久化到文件，redis，数据库等）
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步骤
针对8401：cloudalibaba-sentinel-service8401
1. POM
添加一个持久化限流规则依赖
复制代码
<!--SpringCloud alibaba sentinel-datasource-nacos：后续做持久化用到-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>
复制代码
2. yml
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server:
port: 8401
spring:
application:
name: cloudalibaba-sentinel-service
cloud:
nacos:
discovery:
# Nacos服务注册中心地址
server-addr: localhost:8848
sentinel:
transport:
# 配置Sentinel dashboard地址
dashboard: localhost:8080
# 默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始一次+1扫描，直至找到被占用的端口。
port: 8719
# 添加Nacos数据源配置
datasource:
ds1: # 数据源1
nacos:
server-addr: localhost:8848
dataId: ${spring.application.name}
groupId: DEFAULT_GROUP
data-type: json
rule-type: flow # 流控规则
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: "*"
feign:
sentinel:
enabled: true # 激活Sentinel对Feign的支持
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3. 限流规则配置：在nacos写进来一个限流规则配置文件
注意他不是yaml，不同于学nacos时配置yaml文件。
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[
{
"resource": "/rateLimit/byUrl",
"limitApp": "default",
"grade": 1,
"count": 1,
"strategy": 0,
"controlBehavior": 0,
"clusterMode": false
}
]
复制代码
也就是：
为8401微服务中的/rateLimit/byUrl资源配置了一个限流规则。
"grade": 1,
"count": 1,
合起来表示：阈值类型是QPS，且1/s
4. 启动8401，访问一下接口，刷新一下Sentinel
持久化了我们的规则配置文件。
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5. 关掉8401
停机后流控规则没有了
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6. 再次重启
发送几次/rateLimit/byUrl请求后，流控规则又出现了。
7. 查看一下数据库
持久化到数据库中了。
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