SpringCloud Alibaba微服务之Sentinel

SpringCloud Alibaba微服务之Sentinel

1. Sentinel简介

官网：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/介绍

Sentinel 的使用可以分为两个部分:

  • 核心库（Java 客户端）：不依赖任何框架/库，能够运行于 Java 8 及以上的版本的运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持（见 主流框架适配）。
  • 控制台（Dashboard）：控制台主要负责管理推送规则、监控、集群限流分配管理、机器发现等。

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。

Sentinel 具有以下特征:

  • 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、Apache Dubbo、gRPC、Quarkus 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。同时 Sentinel 提供 Java/Go/C++ 等多语言的原生实现。
  • 完善的 SPI 扩展机制：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。

Sentinel-features-overview

2.安装sentinel

  1. 下载地址 : https://github.com/alibaba/Sentinel/tags

  2. 根据需要下载对应的版本号的sentinel的jar包

    image-20220510091100048

  3. 使用命令java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar运行下载的sentinel,注意sentinel的默认端口是8080不能被占用

    image-20220510091519357

  4. 输入http://localhost:8080访问sentinel，默认的用户名和密码都是sentinel

    image-20220510092044845

3. Sentinel监控搭建

目的： 创建一个微服务注册到nacos服务注册中心，并且使用sentinel来监控该服务

  1. 添加依赖

    <!--discovery-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!--sentinel-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

  2. 添加配置文件application.yml

    server:
  port: 8401

spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        #Naocs配置中心地址
        server-addr: localhost:8848
        enabled: true
    sentinel:
      transport:
        #配置sentinel dashboard地址
        dashboard: localhost:8080
        #应用与Sentinel控制台交互的端口，默认8719端口，如果被占用会自动从8719开始依次+1扫描，直到直到未被占用的端口
        port: 8719
  application:
    name: alibaba-sentinel-client
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

​ 关于sentinel更多配置详见： https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/wiki/Sentinel#配置控制台信息

配置项 含义 默认值
spring.application.name or project.name Sentinel项目名
spring.cloud.sentinel.enabled Sentinel自动化配置是否生效 true
spring.cloud.sentinel.eager 是否提前触发 Sentinel 初始化 false
spring.cloud.sentinel.transport.port 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 8719
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard Sentinel 控制台地址
spring.cloud.sentinel.transport.heartbeat-interval-ms 应用与Sentinel控制台的心跳间隔时间
spring.cloud.sentinel.transport.client-ip 此配置的客户端IP将被注册到 Sentinel Server 端

  1. 创建controller

    @RestController
public class FlowLimitController {

    @GetMapping("/testA")
    public String testA()
    {
        return "----testA";
    }
    @GetMapping("/testB")
    public String testB()
    {
        return "----testB";
    }
}

  2. 测试验证

    分别启动运行sentinel、nacos，然后运行该服务，sentinel是懒加载，三个都启动好查看sentinel上什么监控信息也没有，此时需要访问一下服务的接口http://localhost:8041/testA,然后再访问sentinel dashborad就可以看到该服务的监控信息了

    image-20220510103557471

4.Sentinel监控规则

1.流控规则

1.名词解释

image-20220511142238846

  • 资源名：唯一名称，默认请求路径

  • 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

    • 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
    • 线程数：当调用该API的线程数达到阈值时，进行限流

  • 是否集群：不需要集群则不勾选

  • 流控模式：

    • 直接：API达到限流条件时，直接限流
    • 关联：当与A关联的资源B达到阈值后，就限流A自己；B惹事，A挂了。 场景：支付接口到底阈值，下单接口被限流
    • 链路：只针对从指定链路访问到本资源的请求做统计，判断是否超过阈值。有查询订单和创建订单业务，两者都需要查询商品。针对从查询订单进入到查询商品的请求统计，并设置限流。

  • 流控效果：

    • 快速失败：默认的流控处理，直接失败，抛出异常，Blocked by Sentinel (flow limiting)

    • Warm up:

      ​ - 预热/冷启动方式，当系统长期处于低水位的情况下，当流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过冷启动，让系统的流量缓慢增加，在一定时间内逐步增加到阈值上限，给系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。

      ​ - 根据codeFactor(冷加载因子，默认3)的值，从阈值/codeFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值

      ​ - 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

    • 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。

2.演示效果

  • QPS-->直接-->快速失败

    image-20220511143830477

    当访问接口/tesA时，如果每秒一次则能正常访问，如果快速连续点击访问则限流

​ image-20220511144108003

  • QPS-->关联-->快速失败

    创建2个流控规则，/testA用关联快速失败规则，testB使用直接快速失败规则；当testB达到阈值则testA被限流

    image-20220511150503141

    使用Jmeter模拟并发测试testB,1s发100次请求，再访问testA发现被限流了

    image-20220511152228380

    image-20220511152308540

  • QPS-->链路-->快速失败

    https://hashnode.blog.csdn.net/article/details/124472120

2.降级规则

image-20220513142322953

降级策略：

  • 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
    QPS >= 5 且异常比例超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级

  • 异常数

​ 异常数超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级

3.热点key限流

4.系统规则

posted @ 2022-05-25 14:44  肖恩雷  阅读(214)  评论(0)  编辑  收藏  举报