SpringCloudAlibaba集成Sentinel——限流

摘要：

Sentinel对应SpringCloud一代组件的就是Hystrix熔断器，不过它比熔断器更加的强大，其主要目的是流量控制和服务熔断，流量控制就是限流，限制服务器请求的并发数量，阻止高并发的流量冲垮服务器，熔断就是类似于Hystrix了，主要是为了保护整个微服务不被某一节点故障而拖垮

一：下载Sentinel客户端

在jar包下新建一个bat命令，输入指令：java -jar -Dserver.port=1111 sentinel-dashboard-1.8.2.jar启动jar包

二：访问控制面板：localhost:1111/#/login，账号密码都是sentinel

三：先集成Nacos客户端，再集成Sentinel客户端，引入客户端依赖【要对哪个微服务限流就集成在哪个服务中】

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

四：修改配置文件application.yml，将本服务注册进Sentinel【有远程的修改远程，没有修改本地】

server:
    port:1010 #user服务端口号

spring:
    application:
        name: user-server #应用名称
    cloud:
        nacos:
            discovery:
                server-addr: localhost:8848 #指定nacos注册中心地址
        sentinel:
            transport:
                dashboard: localhost:1111 #指定sentinel服务端地址

五：启动服务，访问服务的接口后我们就可以在Sentinel的控制面板中的簇点链路查看到当前的接口了，我们可以在此处为此接口设置限流熔断等策略

六：服务降级——本类降级【当服务限流后返回托底数据】

为什么要返回托底数据？因为如果我们设置了限流策略，当限流被激活的时候，Sentinel默认为我们返回一个Blocked Sentinel(flow limiting)的提示，这样对于用户不是很友好，我们应当在触发限流后像类似于Hystrix一样为用户返回托底数据，所以服务降级就是为了返回托底数据

步骤：

在需要降级的方法接口上加上注解：

@SentinelResource(value="user-server-getById",blockHandler="degradationMethod")

在本类中编写服务降级方法：degradationMethod

/*
     * @Description: 服务降级方法
     * @param e: 服务降级方法必须接收的异常参数
     **/
    public User degradationMethod(@PathVariable("id") Long id, BlockException e){
        e.printStackTrace();
        return new User(-1L, "服务降级触发！", "当前服务流量过大，请稍后重试！");
    }

这样我们配置了限流后，当疯狂刷新触发了限流后，就会返回我们设定的托底数据

七：其他类降级方法

步骤：

创建降级类

package cn.ybl.downgrade;

import cn.ybl.domain.User;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

/**
  * @Description: 服务降级类
  */
public class DowngradeUtil {

    /*
	 * @Description: 服务降级方法
     * @param e: 服务降级方法必须接收的异常参数
     **/
    public static User degradationMethod(@PathVariable("id") Long id, BlockException e){
        e.printStackTrace();
        return new User(-1L, "服务降级触发！", "当前服务流量过大，请稍后重试！你太快了");
    }
}

在需要降级的接口上打上注解：

@SentinelResource(value="user-server-getById", blockHandler = "degradationMethod", blockHandlerClass = DowngradeUtil.class)

这样我们配置了限流后，当疯狂刷新触发了限流后，就会返回我们设定的托底数据

八：流控规则持久化

我们的Sentinel控制中心的流控配置是存储在内存中的，所以当我们配置了限流策略后，如果重启服务，策略就会丢失，所以需要设置持久化，Sentinel支持5种持久化方案：file、redis、nacos、zk和apollo，这里是采用Nacos的方式

1.引入依赖【需要对哪个服务的接口限流就在哪个服务引入】

<!--Sentinel使用Nacos持久化限流规则依赖包-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    <version>1.5.2</version>
</dependency>

2.在Nacos中的配置中心public下新增流控规则的JSON文件

[
    {
        "resource": "user-server-getById",
        "limitApp": "default",
        "grade": 1,
        "count": 10,
        "strategy": 0,
        "controlBehavior": 0,
        "clusterMode": false
    }
]

resource：对user-server服务的getById接口进行限流 limitApp：流控的调用者，default代表不区分调用者 grade：限流方式，0为并发数量限流，1为QPS限流 count：限流阈值，达到阈值则限流 strategy：基于调用链的流控策略，0为直接，1为关联，2为链路 controlBehavior：流控效果，0为直接拒绝，1为Warm Up渐进式，2为匀速排队 clusterMode：是否集群

3.修改服务的配置文件，优先修改云端的，因为服务会优先读取云端的配置文件application.yml，主要就是增加了datasource

server:
    port: 1010 # user服务端口号

spring:
    application:
        name: user-server # 应用名称
    cloud:
        nacos:
            discovery:
                server-addr: localhost:8848 # 指定nacos注册中心地址
        sentinel:
            transport:
                dashboard: localhost:1111 # 指定sentinel服务端地址
            datasource:
                flow:
                    nacos: #限流持久配置
                        server-addr: localhost:8848 #使用nacos的持久
                        dataId: application-user-limit #获取限流配置文件的数据源的dataId
                        groupId: DEFAULT_GROUP
                        rule-type: flow #类型：限流