SpringCloudAlibaba之sentinel 流量卫兵(流控，熔断降级) ——详细讲解

目录

一、什么是sentinel

 二、sentinel使用

 1. sentinel dashboard的安装

 2.启动

 3.访问web界面

​编辑 4.登录

 三、sentinel 实时监控服务

1.创建项目引入依赖

2.配置

 3.启动服务

4.访问dashboard界面查看服务监控

5.开发服务

 6.启动进行调用

7.查看监控界面

四、sentinel 流量控制

1. QPS限流

1.配置QPS流量控制

 2.测试

 2.线程数限流

 1.配置线程数限流

 2.访问测试

 3.流控模式

 4.流控效果

五、熔断降级

 1.降级策略

六、SentinelResource注解

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一、什么是sentinel

    As microservices become popular, the stability of service calls is becoming increasingly important. Sentinel takes "flow" as the breakthrough point, and works on multiple fields including flow control, circuit breaking and load protection to protect service reliability. ---[摘自官网]

 说明
 https://spring-cloud-alibaba-group.github.io/github-pages/hoxton/en-us/index.html#_how_to_use_sentinel
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki
翻译:随着微服务的普及，服务调用的稳定性变得越来越重要。Sentinel以“流量”为突破口，在流量控制、断路、负载保护等多个领域进行工作，保障服务可靠性。
通俗:用来在微服务系统中保护微服务对的作用 如何 服务雪崩 服务熔断  服务降级 就是用来替换hystrix

1.特性
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、Dubbo、gRPC 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。

 

 二、sentinel使用

sentinel提供了两个服务组件：
    一个是 sentinel 用来实现微服务系统中服务熔断、降级等功能。    这点和hystrix 类似
    一个是 sentinel dashboard 用来监控微服务系统中流量调用等情况 流控  熔断  降级 配置。 这点和hystrix  dashboard类似

 1. sentinel dashboard的安装

1.下载
- https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

 

 2.启动

仪表盘是个jar包可以直接通过java命令启动 如: java -jar 方式运行 默认端口为 8080
 java -Dserver.port=9191 -jar  sentinel-dashboard-1.7.2.jar

 3.访问web界面

 http://localhost:9191/#/login

 4.登录

 用户名&密码: sentinel

 三、sentinel 实时监控服务

1.创建项目引入依赖

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

2.配置

server.port=8789
spring.application.name=nacosclient
spring.cloud.nacos.server-addr=localhost:8848
spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=${spring.cloud.nacos.server-addr}spring.cloud.sentinel.enabled=true											 # 开启sentinel 默认开启
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:9191 # 连接dashboard
spring.cloud.sentinel.transport.port=8719								 # 与dashboard通信的端口

 3.启动服务

4.访问dashboard界面查看服务监控

发现界面什么都没有? 
默认情况下sentiel为延迟加载,不会在启动之后立即创建服务监控,需要对服务进行调用时才会初始化

5.开发服务

@RestController
@Slf4j
public class SentinelController {@GetMapping("/sentinel/test")public String test(){log.info("sentinel test");return "sentinel test ";}@GetMapping("/sentinel/test1")public String test1(){log.info("sentinel test1");return "sentinel test1 ";}
}

 6.启动进行调用

7.查看监控界面

四、sentinel 流量控制

说明
流量控制（flow control），其原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。

 同一个资源可以创建多条限流规则。FlowSlot 会对该资源的所有限流规则依次遍历，直到有规则触发限流或者所有规则遍历完毕。

一条限流规则主要由下面几个因素组成，我们可以组合这些元素来实现不同的限流效果：
    resource：资源名，即限流规则的作用对象
    count: 限流阈值
    grade: 限流阈值类型（QPS 或并发线程数）
    limitApp: 流控针对的调用来源，若为 default 则不区分调用来源
    
    strategy: 调用关系限流策略 ( 直接   关联  链路 )
    
    controlBehavior: 流量控制效果（直接拒绝、Warm Up、匀速排队）

流量控制主要有两种统计类型，一种是统计并发线程数，另外一种则是统计 QPS
更多细节参见官网:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6

1. QPS限流

1.配置QPS流量控制

 2.测试

每秒只能最大接收1个请求,超过1个报错

 2.线程数限流

 1.配置线程数限流

 2.访问测试

 3.流控模式

1.说明
直接:标识流量控制规则到达阈值直接触发流量控制

关联: 当两个资源之间具有资源争抢或者依赖关系的时候，这两个资源便具有了关联。比如对数据库同一个字段的读操作和写操作存在争抢，读的速度过高会影响写得速度，写的速度过高会影响读的速度。如果放任读写操作争抢资源，则争抢本身带来的开销会降低整体的吞吐量。可使用关联限流来避免具有关联关系的资源之间过度的争抢，举例来说，read_db 和 write_db 这两个资源分别代表数据库读写，我们可以给 read_db 设置限流规则来达到写优先的目的：设置 strategy 为 RuleConstant.STRATEGY_RELATE 同时设置 refResource 为 write_db。这样当写库操作过于频繁时，读数据的请求会被限流。

 

 4.流控效果

直接拒绝:（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT）方式是默认的流量控制方式，当QPS超过任意规则的阈值后，新的请求就会被立即拒绝，拒绝方式为抛出FlowException。

Warm Up:（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP）方式，即预热/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"，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。
    更多:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E9%99%90%E6%B5%81---%E5%86%B7%E5%90%AF%E5%8A%A8
    

匀速排队:(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER）方式会严格控制请求通过的间隔时间，也即是让请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法。 只能对请求进行排队等待
    更多:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6-%E5%8C%80%E9%80%9F%E6%8E%92%E9%98%9F%E6%A8%A1%E5%BC%8F

五、熔断降级

说明
 https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%86%94%E6%96%AD%E9%99%8D%E7%BA%A7
 除了流量控制以外，对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一。由于调用关系的复杂性，如果调用链路中的某个资源不稳定，最终会导致请求发生堆积。Sentinel **熔断降级**会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高），对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联错误。当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都自动熔断（默认行为是抛出 `DegradeException`）。

 1.降级策略

• 平均响应时间 (DEGRADE_GRADE_RT)：当 1s 内持续进入 N 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。

• 

• 异常比例 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO)：当资源的每秒请求量 >= N（可配置），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%。

 

• 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。

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六、SentinelResource注解

说明
 https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B3%A8%E8%A7%A3%E6%94%AF%E6%8C%81

 

 

 @GetMapping("/sentinel/test1")@SentinelResource(value = "aa",blockHandler = "fallBack",fallback = "fall")public String test1(int id){log.info("sentinel test1");if(id<0)		throw new RuntimeException("非法参数!!!");}return "sentinel test1 :"+id;}//降级异常处理public String fallBack(int id,BlockException e){if(e instanceof FlowException){return "当前服务已被流控! "+e.getClass().getCanonicalName();}return "当前服务已被降级处理! "+e.getClass().getCanonicalName();}//异常处理public String fall(int id){return "当前服务已不可用!";}