Sentinel（三）工作原理

Sentinel工作原理和源码解析

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1 架构图解析

​ Sentinel的核心骨架是ProcessorSlotChain，其将不同的Slot按照顺序串在一起（责任链模式），从而将不同的功能组合在一起，系统会为每个受保护的资源都创建一套SlotChain。

​ 整个架构分为两部分，一部分的Slot用于数据统计，另一部分Slot则使用统计的数据做具体的流控

2 SPI机制

​ Sentinel槽链中的各Slot的执行顺序是固定好的，但并不是绝对不能够改变的，Sentinel将ProcessorSlot作为SPI接口进行扩展，使得SlotChain具备了扩展能力，用户可以自定义Slot并编排Slot之间的顺序。

3 Slot简介

​ 在 Sentinel 里面，所有的资源都对应一个资源名称（resourceName），每次资源调用都会创建一个 Entry 对象。Entry 可以通过对主流框架的适配自动创建，也可以通过注解的方式或调用 SphU API 显式创建。Entry 创建的时候，同时也会创建一系列功能插槽（slot chain），这些插槽有不同的职责，例如:

​ 用于数据统计的Slot：

• NodeSelectorSlot 负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径，以树状结构存储起来，用于根据调用路径来限流降级；
• ClusterBuilderSlot 则用于存储资源的统计信息以及调用者信息，例如该资源的 RT, QPS, thread count 等等，这些信息将用作为多维度限流，降级的依据；
• StatisticSlot 则用于记录、统计不同纬度的 runtime实时指标监控信息；

​ 使用统计的数据进行具体流控的Slot：

• ParamFlowSlot：对应的是热点参数限流部分，
• FlowSlot 则用于根据预设的限流规则以及前面 slot 统计的状态，来进行流量控制；对应流控规则部分
• AuthoritySlot 则根据配置的黑白名单和调用来源信息，来做黑白名单控制，对应的是授权规则部分；
• DegradeSlot 则通过统计信息以及预设的规则，来做熔断降级，对应降级规则部分
• SystemSlot 则通过系统的状态，例如 load1 等，来控制总的入口流量，对应系统规则部分；

3.1 Sentinel Context

• Context是对资源操作的上下文，每个资源操作必须属于一个Context，如果代码中没有指定Context，则系统会创建一个name为sentinel_default_context的默认Context
• 一个context的生命周期可以包含多个资源操作，Context的生命周期的最后一个资源在exit的时候会清理Context，也意味着该Context的生命周期结束了

  ContextUtil.enter("entrance1", "appA");
  Entry nodeA = SphU.entry("nodeA");
  if (nodeA != null) {
    nodeA.exit();
  }
  ContextUtil.exit();
 
  ContextUtil.enter("entrance2", "appA");
  nodeA = SphU.entry("nodeA");
  if (nodeA != null) {
    nodeA.exit();
  }
  ContextUtil.exit();

以上代码将在内存中生成以下结构：

                machine-root
                /         \
               /           \
       EntranceNode1   EntranceNode2
             /               \
            /                 \
    DefaultNode(nodeA)   DefaultNode(nodeA)
 

​ Context 代表调用链路上下文，贯穿一次调用链路中的所有 Entry。Context 维持着入口节点（entranceNode）、本次调用链路的 curNode、调用来源（origin）等信息。Context 名称即为调用链路入口名称。

​ Context 维持的方式：通过 ThreadLocal 传递，只有在入口 enter 的时候生效。由于 Context 是通过 ThreadLocal 传递的，因此对于异步调用链路，线程切换的时候会丢掉 Context，因此需要手动通过 ContextUtil.runOnContext(context, f) 来变换 context。

​ 下面有一段代码举例说明Context对资源操作：

    public void m() {
        // 创建一个来自appA的访问、名为"enterOne"的Context
        ContextUtil.enter("enterOne", "appA");
 
        // Entry的本质是一个资源操作对象
        Entry nodeA = null;
        Entry nodeB = null;
        try {
            // 一个Context对多个资源的操作
 
            // 使用context（本质是ThreadLocal）获取对"resource1"的资源操作
            nodeA = SphU.entry("resource1");
            // 走到这里说明获取成功，对资源的请求通过了流控
            // 执行对resource1的相关业务
 
            // 使用context（本质是ThreadLocal）获取对"resource2"的资源操作
            nodeB = SphU.entry("resource2");
            // 走到这里说明获取成功，对资源的请求通过了流控
            // 执行对resource2的相关业务
        } catch (BlockException e) {
            e.printStackTrace();
            // 到这里说明获取操作资源失败，被流量控制了
            // 会去执行降级处理
        } finally {
            if(nodeA != null) {
                nodeA.exit();
            }
            if(nodeB != null) {
                nodeB.exit();
            }
        }
 
        // 释放Context
        ContextUtil.exit();
    }

3.2 Node类别及之间的关系

• Node：用于完成数据统计的接口
• StatisticNode：统计节点，是Node接口的实现类，用于完成数据统计
• EntranceNode：入口节点，每一个Context都会有一个入口节点，用于统计当前Context的总体流量数据
• DefaultNode：默认节点，用于统计一个资源在当前Context的流量数据
• ClusterNode：集群节点，用于统计一个资源在所有Context中的总体资源流量

3.3 源码分析入口

​ 分析思路如下，

3.4 entryWithPriority方法解析

3.5 Context的创建解析

3.6 FlowSlot流控槽解析

3.7 Degrade Slot熔断降级Slot解析

4 滑动时间窗口算法

5 Sentinel的数据统计解析