SpringCloud实践系列（五）：Sentinel流控

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2023年06月21日 21:04 · 阅读数 17

SpringCloud实践系列（一）：Nacos注册中心

Nacos: 注册中心，解决服务注册与发现

SpringCloud实践系列（二）：Ribbon负载均衡

Ribbon: 客户端的负载均衡器，解决服务集群的负载均衡

SpringCloud实践系列（三）：OpenFeign服务调用

OpenFeign：声明式的HTTP客户端，服务远程调用

SpringCloud实践系列（四）：Nacos配置中心

Nacos：配置中心，中心化管理配置文件

SpringCloud实践系列（五）：Sentinel流控

Sentinel：微服务流量卫兵，以流量为入口，保护微服务，防止出现服务雪崩

SpringCloud实践系列（六）：Gateway网关(待更新)

Gateway: 微服务网关，服务集群的入口，路由转发以及负载均衡（结合Sentinel）

SpringCloud实践系列（七）：Sleuth链路追踪(待更新)

Sleuth: 链路追踪，链路快速梳理、故障定位等

SpringCloud实践系列（八）：Seata分布式事务(待更新)

Seata: 分布式事务解决方案

一、概述

1.1、高并发带来的问题

在微服务架构中，我们将业务拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用，但是由于网络原因或者自身的原因，服务并不能保证服务的100%可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会出现网络延迟，此时若有大量的网络涌入，会形成任务堆积，最终导致服务瘫痪。

1.2、服务雪崩

1.2.1、服务雪崩现象

【现象】

一个服务不可用导致一些列的服务不可用

1.3、常见容错方案

要防止雪崩的扩散，我们就要做好服务的容错，容错说白了就是保护自己不被猪队友拖垮的一些措施。

常见的容错思路有隔离、超时、限流、熔断、降级这几种。

1.3.1、隔离机制

比如服务A内总共有100个线程, 现在服务A可能会调用服务B,服务C,服务D.我们在服务A进行远程调用的时候,给不同的服务分配固定的线程,不会把所有线程都分配给某个微服务. 比如调用服务B分配30个线程,调用服务C分配30个线程，调用服务D分配40个线程. 这样进行资源的隔离，保证即使下游某个服务挂了，也不至于把服务A的线程消耗完。比如服务B挂了，这时候最多只会占用服务A的30个线程,服务A还有70个线程可以调用服务C和服务D。

SpringCloud实践系列（五）：Sentinel流控

1.3.2、超时机制

在上游服务调用下游服务的时候，设置一个最大响应时间，如果超过这个时间，下游未作出反应，就断开请求，释放掉线程。

SpringCloud实践系列（五）：Sentinel流控

1.3.3、限流机制

限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统的目的。为了保证系统的稳固运行,一旦达到的需要限制的阈值,就需要限制流量并采取少量措施以完成限制流量的目的。

SpringCloud实践系列（五）：Sentinel流控

1.3.4、熔断机制

在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。

服务熔断一般有三种状态：

熔断关闭状态（Closed）：服务没有故障时，熔断器所处的状态，对调用方的调用不做任何限制。
熔断开启状态（Open）：后续对该服务接口的调用不再经过网络，直接执行本地的fallback方法。
半熔断状态（Half-Open）：尝试恢复服务调用，允许有限的流量调用该服务，并监控调用成功率。如果成功率达到预期，则说明服务已恢复，进入熔断关闭状态；如果成功率仍旧很低，则重新进入熔断关闭状态。

SpringCloud实践系列（五）：Sentinel流控

1.3.5、降级机制

降级其实就是为服务提供一个兜底方案，一旦服务无法正常调用，就使用兜底方案。

SpringCloud实践系列（五）：Sentinel流控

1.4、常见容错组件

Hystrix	Resilience4J	Sentinel
Hystrix是由Netflflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库，防止级联失败，从而提升系统的可用性与容错性。	Resilicence4J一款非常轻量、简单，并且文档非常清晰、丰富的熔断工具，这也是Hystrix官方推荐的替代产品。不仅如此，Resilicence4j还原生支持Spring Boot 1.x/2.x，而且监控也支持和prometheus等多款主流产品进行整合。	Sentinel 是阿里巴巴开源的一款断路器实现，本身在阿里内部已经被大规模采用，非常稳定。

SpringCloud实践系列（五）：Sentinel流控

1.5、Sentinel

1.5.1、什么是Sentinel

Sentinel (分布式系统的流量防卫兵) 是阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案。它以流量为切入点, 从流量控、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。

1.5.2、Sentinel特点

SpringCloud实践系列（五）：Sentinel流控

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 提供了实时的监控功能。通过控制台可以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 SpringCloud、Dubbo、gRPC 的整合。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。
完善的SPI扩展点：Sentinel提供了简单易用、完善的SPI扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速的定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

1.5.3、Sentinel组成部分

Sentinel分为两部分：

核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库,能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo /Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
控制台（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。

1.5.4、Sentinel架构

SpringCloud实践系列（五）：Sentinel流控

【API调用】常见api

# 接口概览
http://localhost:8720/api
# 获取资源的metrics信息
http://localhost:8720/cnode?id=接口路径
# 获取流控规则接口
http://localhost:8720/getRules?type=flow
# 设置规则接口
http://localhost:8720/setRules

二、安装部署Dashboard

下载jar包

github.com/alibaba/Sen…

启动控制台

# 直接到jar包目录下，使用jar命令启动项目(控制台本身是一个SpringBoot项目) 
java -Dserver.port=8088 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8088 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar

页面访问

# http://localhost:8088/#/login
# 默认用户名密码是 sentinel/sentinel

SpringCloud实践系列（五）：Sentinel流控

三、快速开始

添加依赖

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

配置文件

spring:
  application:
    name: cloud-order # 服务名
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 # 指定nacos-server的地址
        username: nacos
        password: nacos
        namespace: dev
    sentinel:
      transport:
        port: 8719 # 默认8719(当前服务，对sentinel提供的，调用端口号，用于监控服务访问数据)
        dashboard: localhost:8888 # dashboard地址
      eager: true # 启动项目是自动注入到sentinel中
server:
  port: 9003

启动项目，访问http://localhost:8088即可看到，已经注册进去了

四、Sentinel规则操作

【流控】：当满足被流控规则，控制流量 --- api层

【熔断降级】：当满足规则，走备用方案 --- api层

【热点】：细化到接口的参数，当携带指定参数时，对其做QPS限制 --- api的参数层

【系统规则】：对整个服务做流控--- 整个服务层

【授权】：配置当前服务，那些服务能调用（白名单）、哪些服务不能调用（黑名单）。

SpringCloud实践系列（五）：Sentinel流控

4.1、流控

【流控】：当满足被流控规则，控制流量 --- api层

4.1.1、针对来源

针对某个服务做流控

default代表对所有服务的调用做流控

4.1.2、流控规则

QPS

每秒请求数
线程数

同时请求的线程数量

4.1.3、流控模式

直接(默认)

接口达到限流条件时，开启限流
关联

当关联的资源达到限流条件时，开启限流 [适合做应用让步]
链路

当从某个接口，进入当前资源达到限流条件时，开启限流

4.1.4、流控效果

快速失败（默认）

直接失败，抛出异常，不做任何额外的处理，是最简单的效果
Warm Up

它从开始阈值到最大QPS阈值会有一个缓冲阶段，一开始的阈值是最大QPS阈值的1/3，然后慢慢增长，直到最大阈值，适用于将突然增大的流量转换为缓步增长的场景。

eg：预热时长填10，QPS填900，那么如果一下进来900，会立即完成300，剩下的在10s内完成
排队等待

让请求以均匀的速度通过，单机阈值为每秒通过数量，其余的排队等待；它还会让设置一个超时时间，当请求超过超时间时间还未处理，则会被丢弃。

4.2、熔断降级

【熔断降级】：当满足规则，走备用方案 --- api层

4.2.1、慢调用比例

上面配置表示

在【统计时长】内，请求数超过【最小请求数】，并且请求中响应时间大于【最大RT】的比例超过【比例阈值】，就会触发熔断，在【熔断时长内】直接走降级方法。

4.2.2、异常比例

上面配置表示

在【统计时长】内，请求数超过【最小请求数】，并且异常比例超过【比例阈值】，就会触发熔断，在【熔断时长内】直接走降级方法。

4.2.3、异常数

上面配置表示

在【统计时长】内，请求数超过【最小请求数】，并且异常数超过【异常数】，就会触发熔断，在【熔断时长内】直接走降级方法。

4.3、热点

【热点】：细化到接口的参数，当携带指定参数时，对其做QPS限制 --- api的参数层

上面配置表示

请求该资源时，携带了第【参数索引】个参数，且在【统计窗口时长】内，QPS达到【单机阈值】则被流控

📢：资源需要使用注解@SentinelResource自定义才能生效

并且，由于使用了该注解，抛出的异常ParamFlowException，需要自己捕获

4.4、系统规则

【系统规则】：对整个服务做流控--- 整个服务层

系统规则支持以下的模式：

Load 自适应（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：系统的 load1 作为启发指标，进行自适应系统保护。当系统 load1 超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护（BBR 阶段）。系统容量由系统的 maxQps * minRt 估算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5。
CPU usage（1.5.0+ 版本）：当系统 CPU 使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围 0.0-1.0），比较灵敏。
平均 RT：当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。
并发线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。
入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。

4.5、授权

【授权】：配置当前服务，那些服务能调用（白名单）、哪些服务不能调用（黑名单）。

上面配置表示

/auth/login接口，不允许cloud-order和cloud-jifen这两个服务调用

五、@SentinelResource及异常捕获

5.1、@SentinelResource使用

5.1、使用规则

【作用】

1、用在方法上，用于自定义资源名

2、在设置热点时，必须使用该注解自定义的资源名，不然不生效

@SentinelResource 用于定义资源，并提供可选的异常处理和 fallback 配置项。

属性	作用
value	资源名称，必需项（不能为空）
entryType	entry 类型，可选项（默认为 `EntryType.OUT`）
blockHandler`/`blockHandlerClass	`blockHandler` 对应处理 `BlockException` 的函数名称，可选项。blockHandler 函数访问范围需要是 `public`，返回类型需要与原方法相匹配，参数类型需要和原方法相匹配并且最后加一个额外的参数，类型为 `BlockException`。blockHandler 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定 `blockHandlerClass` 为对应的类的 `Class` 对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。
fallback`/`fallbackClass	fallback 函数名称，可选项，用于在抛出异常的时候提供 fallback 处理逻辑。fallback 函数可以针对所有类型的异常（除了 `exceptionsToIgnore` 里面排除掉的异常类型）进行处理。fallback 函数签名和位置要求： 1. 返回值类型必须与原函数返回值类型一致； 2.方法参数列表需要和原函数一致，或者可以额外多一个 `Throwable` 类型的参数用于接收对应的异常。 3.fallback 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定 `fallbackClass` 为对应的类的 `Class` 对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。
`defaultFallback`	默认的 fallback 函数名称，可选项，通常用于通用的 fallback 逻辑（即可以用于很多服务或方法）。默认 fallback 函数可以针对所有类型的异常（除了 `exceptionsToIgnore` 里面排除掉的异常类型）进行处理。若同时配置了 fallback 和 defaultFallback，则只有 fallback 会生效。defaultFallback 函数签名要求： 1. 返回值类型必须与原函数返回值类型一致； 2. 方法参数列表需要为空，或者可以额外多一个 `Throwable` 类型的参数用于接收对应的异常。 3. defaultFallback 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定 `fallbackClass` 为对应的类的 `Class` 对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。
`exceptionsToIgnore`	用于指定哪些异常被排除掉，不会计入异常统计中，也不会进入 fallback 逻辑中，而是会原样抛出。

5.2、使用示例

使用@SentinelResource对流控、降级做自定义处理

方式一：写在同一个类里

@RestController
@Slf4j
public class AnnoController {
    
    @RequestMapping("/anno1")
    /**
     * 当访问资源出现【流控】，会进入 blockHandler 指定的方法去进行处理
     * 当访问资源出现 异常/【熔断降级】，会进入到 fallback 去进行处理
     */
    @SentinelResource(value = "anno1",
            					blockHandler="anno1BlockHandler",
            					fallback = "anno1Fallback")
    public String anno1(String name){
        if("wolfcode".equals(name)){
            throw new RuntimeException();
        }
        return "anno1";
    }
  
  	/**
     * 限流备用方法
     */
    public String anno1BlockHandler(String name, BlockException ex){
        log.error("{}", ex);
        return "接口被限流了";
    }
  
    
  	/**
     * 异常或降级备用方法
     */
    public String anno1Fallback(String name, Throwable throwable) {
        log.error("{}", throwable);
      	// 区分熔断降级和其他异常
      	if (throwable instanceof DegradeException) {
          return "熔断降级";
        }
        return "非sentinel异常";
    }
}

写到别的类中

@RestController
@Slf4j
public class AnnoController {
    
    @RequestMapping("/anno1")
    /**
     * 当访问资源出现【限流】，会进入 BlockExceptionHandler类的anno1BlockHandler方法
     */
    @SentinelResource(value = "anno1",
            					blockHandler="anno1BlockHandler",
            					blockHandlerClass="BlockExceptionHandler",
                      fallback = "anno1Fallback",
                      fallbackClass = "DegradeExceptionHandler"
    )
    public String anno1(String name){
        if("wolfcode".equals(name)){
            throw new RuntimeException();
        }
        return "anno1";
    }
}

限流备用方法

public class BlockExceptionHandler {
  	/**
     * 静态方法
  	*/
  	public static String anno1BlockHandler(String name, BlockException ex){
        log.error("{}", ex);
        return "接口被限流了";
    }
  
   public static String anno1Fallback(String name, Throwable throwable) {
        log.error("{}", throwable);
      	// 区分熔断降级和其他异常
      	if (throwable instanceof DegradeException) {
          return "熔断降级";
        }
        return "非sentinel异常";
    }
}

异常/降级备用方法

public class DegradeExceptionHandler {
  	/**
     * 静态方法
  	*/
   public static String anno1Fallback(String name, Throwable throwable) {
        log.error("{}", throwable);
      	// 区分熔断降级和其他异常
      	if (throwable instanceof DegradeException) {
          return "熔断降级";
        }
        return "非sentinel异常";
    }
}

5.2、全局异常捕获

给每个方法都写一个对应的兜底方法，效率太低了

可以使用全局异常捕获对所有方法做兜底

5.2.1、Sentinel异常

SpringCloud实践系列（五）：Sentinel流控

5.2.2、全局异常处理

@Slf4j
@ControllerAdvice
public class MyResponseBodyAdvice implements ResponseBodyAdvice<Object> {
    /**
     * 流控处理
  	*/
    @ExceptionHandler(FlowException.class)
    @ResponseStatus(HttpStatus.OK)
    @ResponseBody // 该注解用于把对象转为json
    public OperationInfo handlerFlowException(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Exception ex) {
        log.info("{}, 流控, {}", request.getRequestURI(), LogUtil.getStack(ex));
        return OperationInfo.failure("流控");
    }
  
  
  	/**
     * 熔断降级处理
  	*/
    @ExceptionHandler(DegradeException.class)
    @ResponseStatus(HttpStatus.OK)
    @ResponseBody
    public OperationInfo handlerDegradeException(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Exception ex) {
        log.info("{}, 熔断降级, {}", request.getRequestURI(), LogUtil.getStack(ex));
        return OperationInfo.failure("熔断降级");
    }
  
  	// 其他略。。。。。。
}

六、规则持久化

SpringCloud实践系列（五）：Sentinel流控

6.1、默认模式

【规则】：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

【好处】：简单、无依赖

【坏处】：应用重启规则会消失，仅用于测试，不能用于生产环境

6.2、Pull模式

【规则】

FileRefreshableDataSource定时从指定文件中读取规则JSON文件【本地文件】，如果发现文件发生变化，就更新规则缓存

FileRefreshableDataSource接收控制台规则推送，并根据配置，修改规则JSON【本地文件】

【优点】

能持久化配置的规则

【缺点】

服务部署在多台服务器上，无法共享本地文件

6.3、Push模式

【规则】

将规则持久化在配置中心中，Sentinel把规则发送到配置中心，各个服务从配置中心中拿对应的规则

6.3.1、Sentinel Dashboard代码改造

Sentinel Dashboard默认是往Sentinel客户端发送，需要修改为往配置中心发送

修改源码之后，重新打成jar包使用

6.3.2、微服务端

在要做Sentinel控制的服务里面配置

添加依赖

<!-- sentinel -->
<dependency>
	<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
<!--sentinel的nacos持久化-->
<dependency>
	<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
  <artifactId>spring-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

添加配置

spring:
  cloud:
    nacos:
      config:
        server-addr: localhost:8848
        namespace: dev
        group: DEFAULT_GROUP
        prefix: cloud-order
        file-extension: yml
        username: nacos
        password: nacos
    sentinel:
      transport:
        port: 8730 # 默认8719(当前服务对sentinel提供访问的端口号)
        dashboard: localhost:8088 # dashboard地址
      eager: true # 启动项目是自动注入到sentinel中
      web-content-unify: false
      datasource:
        flow:
          nacos:
            server-addr: {nacos.server-addr}
            username: {nacos.username}
        		password: {nacos.password}
        		namespace: {nacos.namespace}
        		groupId: DEFAULT_GROUP
            dataId: ${spring.application.name}-flow-rules
            data‐type: json
            rule‐type: flow
        degrade:
        	nacos:
            server-addr: {nacos.server-addr}
            username: {nacos.username}
        		password: {nacos.password}
        		namespace: {nacos.namespace}
        		groupId: DEFAULT_GROUP
            dataId: ${spring.application.name}-degrade-rules
            data‐type: json
            rule‐type: degrade
        param-flow:
          nacos:
            server-addr: {nacos.server-addr}
            username: {nacos.username}
        		password: {nacos.password}
        		namespace: {nacos.namespace}
        		groupId: DEFAULT_GROUP
            dataId: ${spring.application.name}-param-flow-rules
            data‐type: json
            rule‐type: param-flow
        system:
        	nacos:
            server-addr: {nacos.server-addr}
            username: {nacos.username}
        		password: {nacos.password}
        		namespace: {nacos.namespace}
        		groupId: DEFAULT_GROUP
            dataId: ${spring.application.name}-system-rules
            data‐type: json
            rule‐type: system
        authority:
          nacos:
            server-addr: {nacos.server-addr}
            username: {nacos.username}
        		password: {nacos.password}
        		namespace: {nacos.namespace}
        		groupId: DEFAULT_GROUP
            dataId: ${spring.application.name}-authority-rules
            data‐type: json
            rule‐type: authority
nacos:
	server-addr: localhost:8848
	username: nacos
	password: nacos
	namespace: sentinel