sentinel--初级使用篇

1、官方资料

github官网地址：https://github.com/alibaba/Sentinel

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

2、基本使用方式

2.1 Sentinel的初体验

引入依赖

<dependency>
  <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
  <artifactId>sentinel‐core</artifactId>
  <version>1.7.1</version>
</dependency>

初始化降级规则

List<DegradeRule> rules = new ArrayList<>();
DegradeRule rule = new DegradeRule(KEY)
    .setGrade(CircuitBreakerStrategy.ERROR_RATIO.getType())
    // Set ratio threshold to 50%.
    .setCount(0.5d)
    .setStatIntervalMs(30000)
    .setMinRequestAmount(50)
    // Retry timeout (in second)
    .setTimeWindow(10);
rules.add(rule);
DegradeRuleManager.loadRules(rules);

使用降级

Entry entry = null;
try {
    entry = SphU.entry(KEY);

    throw new RuntimeException("oops");
}catch (Throwable t) {
    bizException.incrementAndGet();
    // It\'s required to record exception here manually.
    Tracer.traceEntry(t, entry);
} finally {
    total.addAndGet(1);
    if (entry != null) {
        entry.exit();
    }
}

2.2AOP进阶版

引入注解依赖

<dependency>
 <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
 <artifactId>sentinel‐annotation‐aspectj</artifactId>
 <version>1.7.1</version>
</dependency>

还是规则初始化

Entry entry = null;
try {
    entry = SphU.entry(KEY);

    throw new RuntimeException("oops");
}catch (Throwable t) {
    bizException.incrementAndGet();
    // It\'s required to record exception here manually.
    Tracer.traceEntry(t, entry);
} finally {
    total.addAndGet(1);
    if (entry != null) {
        entry.exit();
    }
}

在对应的方法上加入对应的注解

@Override
@SentinelResource(value = "hello", fallback = "helloFallback")
public String hello(long s) {
    if (s <= 0) {
        throw new IllegalArgumentException("invalid arg");
    }
    return String.format("Hello at %d", s);
}

public String helloFallback(long s, Throwable ex) {
    // Do some log here.
    ex.printStackTrace();
    return "Oops, error occurred at " + s;
}

2.3 spring boot 簇点链路版

引入新的jar

<dependency>
 <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
 <artifactId>spring‐cloud‐starter‐alibaba‐sentinel</artifactId>
</dependency>

在application.yml中引入dashboard对应的地址

spring:
  cloud:
   sentinel:
   transport:
   dashboard: 127.0.0.1:8080

启动dashboard

dashboard有个确定在没有请求的时候是没有任何数据的，这里需要触发一次请求，就看到如下图的效果

使用起来非常简便，只需要加入dashboard地址即可

3、从dashboard 看sentinel所具备的功能

3.1流控设置

簇点链路选择具体的访问的url地址然后点击流控按钮

资源名称:为我们接口的url /selectOrderInfoById/1

针对来源:这里是默认的default(标示不针对来源),还有一种情况就是假设微服务A需要调用这个资源，微服务B也需要调用这个资源,那么我们就可以单独的为微服务A和微服务B进行设置阈值。

阈值类型: 分为QPS和线程数假设阈值为2

QPS类型:只得是每秒钟访问接口的次数>2就进行限流

线程数:为接受请求该资源分配的线程数>2就进行限流.

流控模式:

①:直接:这种很好理解，就是达到设置的阈值后直接被流控抛出异常疯狂的请求这个路径

②:关联业务场景我们现在有二个api，第一个是保存订单，第二个是查询订单,假设我们希望优先操作是"保存订单" 。例如写接口保存订单接口达到阀值就会对查询接口进行限流。相当于是对写接口的一种保护。

③:链路（用法说明,本地实验没成功）大家自己研究

流控效果:

①:快速失败(直接抛出异常) 每秒的QPS 操过1 就直接抛出异常

②:预热(warmUp)

我们常常会希望系统从空闲状态到繁忙状态的切换的时间长一些。即如果系统在此之前长期处于空闲的状态，我们希望处理请求的数量是缓步的增多，经过预期的时间以后，到达系统处理请求个数的最大值。Warm Up（冷启动，预热）模式就是为了实现这个目的的。

据图的请求监控如下

③:排队等待

这种方式适合用于请求以突刺状来到，这个时候我们不希望一下子把所有的请求都通过，这样可能会把系统压垮；同时我们也期待系统以稳定的速度，逐步处理这些请求，以起到“削峰填谷”的效果，而不是拒绝所有请求。

单机阈值:10表示每秒通过的请求个数是10,那么每隔100ms通过一次请求. 每次请求的最大等待时间为20000=20s，超过20S就丢弃请求。

3.2降级

①rt（平局响应时间）

平均响应时间 (DEGRADE_GRADE_RT)：当 1s 内持续进入 5 个请求，对应时刻的平均响应时间（秒级）均超过阈值（count，以 ms 为单位），那么在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地熔断（抛出 DegradeException）。注意 Sentinel 默认统计的 RT 上限是 4900 ms，超出此阈值的都会算作 4900 ms，若需要变更此上限可以通过启动配置项 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 来配置

②异常比例 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO)：

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（DegradeRule 中的 count）之后，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。

③异常数 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT) ：

当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断。注意由于统计时间窗口是分钟级别的，若 timeWindow 小于 60s，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。

3.3 热点参数:

秒杀业务，比如商城做促销秒杀，针对苹果12（商品id=5）进行9.9秒杀活动，那么这个时候，我们去请求订单接口(商品id=5)的请求流量十分大，我们就可以通过热点参数规则来控制商品id=5的请求的并发量。而其他正常商品的请求不会收到限制。那么这种热点参数规则很使用。

4、dashboard与应用程序的简单交互

4.1原始模式

如果不做任何修改，Dashboard 的推送规则方式是通过 API 将规则推送至客户端并直接更新到内存中：

4.2Pull模式

pull 模式的数据源（如本地文件、RDBMS 等）一般是可写入的。使用时需要在客户端注册数据源：将对应的读数据源注册至对应的 RuleManager，将写数据源注册至 transport 的 WritableDataSourceRegistry 中。以本地文件数据源为例：

public class FileDataSourceInit implements InitFunc {

    @Override
    public void init() throws Exception {
        String flowRulePath = "xxx";

        ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> ds = new FileRefreshableDataSource<>(
            flowRulePath, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {})
        );
        // 将可读数据源注册至 FlowRuleManager.
        FlowRuleManager.register2Property(ds.getProperty());

        WritableDataSource<List<FlowRule>> wds = new FileWritableDataSource<>(flowRulePath, this::encodeJson);
        // 将可写数据源注册至 transport 模块的 WritableDataSourceRegistry 中.
        // 这样收到控制台推送的规则时，Sentinel 会先更新到内存，然后将规则写入到文件中.
        WritableDataSourceRegistry.registerFlowDataSource(wds);
    }

    private <T> String encodeJson(T t) {
        return JSON.toJSONString(t);
    }
}

本地文件数据源会定时轮询文件的变更，读取规则。这样我们既可以在应用本地直接修改文件来更新规则，也可以通过 Sentinel 控制台推送规则。以本地文件数据源为例，推送过程如下图所示：

首先 Sentinel 控制台通过 API 将规则推送至客户端并更新到内存中，接着注册的写数据源会将新的规则保存到本地的文件中。使用 pull 模式的数据源时一般不需要对 Sentinel 控制台进行改造。

这种实现方法好处是简单，不引入新的依赖，坏处是无法保证监控数据的一致性。

4.3push模式

生产环境下一般更常用的是 push 模式的数据源。对于 push 模式的数据源,如远程配置中心（ZooKeeper, Nacos, Apollo等等），推送的操作不应由 Sentinel 客户端进行，而应该经控制台统一进行管理，直接进行推送，数据源仅负责获取配置中心推送的配置并更新到本地。因此推送规则正确做法应该是配置中心控制台/Sentinel 控制台 → 配置中心 → Sentinel 数据源 → Sentinel，而不是经 Sentinel 数据源推送至配置中心。这样的流程就非常清晰了：

我们提供了 ZooKeeper, Apollo, Nacos 等的动态数据源实现。以 ZooKeeper 为例子，如果要使用第三方的配置中心作为配置管理，您需要做下面的几件事情:

实现一个公共的 ZooKeeper 客户端用于推送规则，在 Sentinel 控制台配置项中需要指定 ZooKeeper 的地址，启动时即创建 ZooKeeper Client。
我们需要针对每个应用（appName），每种规则设置不同的 path（可随时修改）；或者约定大于配置（如 path 的模式统一为 /sentinel_rules/{appName}/{ruleType}，e.g. sentinel_rules/appA/flowRule）。
规则配置页需要进行相应的改造，直接针对应用维度进行规则配置；修改同个应用多个资源的规则时可以批量进行推送，也可以分别推送。Sentinel 控制台将规则缓存在内存中（如 InMemFlowRuleStore），可以对其进行改造使其支持应用维度的规则缓存（key 为 appName），每次添加/修改/删除规则都先更新内存中的规则缓存，然后需要推送的时候从规则缓存中获取全量规则，然后通过上面实现的 Client 将规则推送到 ZooKeeper 即可。
应用客户端需要注册对应的读数据源以监听变更，可以参考相关文档。

从 Sentinel 1.4.0 开始，Sentinel 控制台提供 DynamicRulePublisher 和 DynamicRuleProvider 接口用于实现应用维度的规则推送和拉取，并提供了相关的示例。Sentinel 提供应用维度规则推送的示例页面（/v2/flow），用户改造控制台对接配置中心后可直接通过 v2 页面推送规则至配置中心。改造详情可参考应用维度规则推送示例。

部署多个控制台实例时，通常需要将规则存至 DB 中，规则变更后同步向配置中心推送规则。

posted @ 2020-11-27 21:31 于林富阅读(512) 评论(0) 编辑收藏举报

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于林富

十年磨一剑，在沉淀中爆发，戒骄戒躁