SpringCloud Alibaba五大组件之——Sentinel

前言

前文，我们已经介绍了SpringCloud Alibaba五大组件中的两个：dubbo和nacos，文章连接：太细了有手就行，SpringCloud Alibaba+Nacos+Dubbo整合，有需要的可以去查阅。
ps：本文用到的项目demo也是基于这篇文章去扩展的，包括模块结构和版本依赖等等。

一、什么是Sentinel

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、流量路由、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度保护服务的稳定性。

Sentinel 具有以下特征:

• 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、Apache Dubbo、gRPC、Quarkus 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。同时 Sentinel 提供 Java/Go/C++ 等多语言的原生实现。

• 完善的 SPI 扩展机制：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

Sentinel 的主要特性：

上面内容都是引用于官网

二、Sentinel控制台

官方提供两种方式跑控制台，我建议没有特殊需求下，通通用第一种就行

1.下载jar包

打来Sentinel的官网：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases，找到自己需要的版本下载，本文编写时最高版本是1.8.8，本文用的是1.8.6版本

版本问题作者这里再啰嗦一句，一定要选对，因为我这一系列文章，SpringCloud alibaba定的是2021.0.6.0，所以一切版本如下图来选，直接毕业版本。

2.自己打包

下载整个工程，用mvn clean package打成jar包

3.启动控制台

打开cmd，进入jar包的目录，执行一下代码：

java -Dserver.port=8180 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8180 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar

其中 -Dserver.port=8180 用于指定 Sentinel 控制台端口为 8180，默认8080
dashboard.server：网页的端口，客户端必须按指定的访问，也可以省略，默认是127.0.0.1:8080

4.浏览器访问

访问：http://localhost:8180，默认账户和密码都是sentinel

登录，显示这个界面则成功

三、项目中引入Sentinel

1.在api-service模块的pom文件引入依赖：

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

2.application.yml

修改配置文件，新加如下配置：

spring:cloud:sentinel:transport:port: 8719dashboard: localhost:8180

此处的port，默认是8179，主要就是项目启动后，会自行启动一个HTTP server，通过这个端口和sentinel客户端进行交互，来传输数据。
dashboard: localhost:8180，这个要和上一步启动sentinel控制台时候的ip端口一致。

3.补充：jvm启动参数

只要你前面配置和项目都正确，这一步可以省略，但是如果你项目启动，sentinel控制台服务注册不上，你就jvm加入下面参数：

-Dcsp.sentinel.dashboard.server=127.0.0.1:8180

4.编写简单的测试程序

controller：

@RestController
@RequestMapping("/testSentinel")
public class SentinelController {@ResourceUserInfoService userInfoService;@RequestMapping("/one")public void testThree() {userInfoService.testSentinel();}
}

service：

@Service
public class UserInfoServiceImpl{@Override@SentinelResource(value = "testSentinel", blockHandler = "testBlockHandler", fallback = "testFallback")public void testSentinel() {System.out.println("testSentinel");//这行代码是为了测试报错熔断，如果只是流控测试，此行代码可以屏蔽//int a = 1/0;}public void testBlockHandler(BlockException ex) {System.out.println("进入testBlockHandler");}public void testFallback(Throwable e) {System.out.println("进入testFallback");e.printStackTrace();}
}

浏览器访问一下接口
查看控制台，这里可以看到我们的测试接口，项目已经集成好了sentinel

PS：1.因为sentinel是懒加载，这里一定要浏览器随便访问一个接口，不然服务注册不上，也可以添加配置：spring.cloud.sentinel.eager:true实现服务器启动了自动心跳注册。
2.访问了要等个几秒钟，有延迟，刷新一下就能看到了。

5.@SentinelResource注解

常用的几个注解参数：

• value：定义资源名
• blockHandler：会在原方法被限流/降级/系统保护的时候调用，记得方法定义在同一个类中。
• fallback： 会针对所有类型的异常，出现时调用
• defaultFallback：全局默认出异常时候调用，定义了fallback，则此参数不生效

6.其他方式

当然除了注解之外，还提供了其他编码方式去控制一段代码或者一个方法的访问，比如最常见的SphU.entry，大家也可以去官网上查阅根据需求选择

try {// 资源名可使用任意有业务语义的字符串，注意数目不能太多（超过 1K），超出几千请作为参数传入而不要直接作为资源名// EntryType 代表流量类型（inbound/outbound），其中系统规则只对 IN 类型的埋点生效entry = SphU.entry("自定义资源名");// 被保护的业务逻辑// do something...
} catch (BlockException ex) {// 资源访问阻止，被限流或被降级// 进行相应的处理操作
} catch (Exception ex) {// 若需要配置降级规则，需要通过这种方式记录业务异常Tracer.traceEntry(ex, entry);
} finally {// 务必保证 exit，务必保证每个 entry 与 exit 配对if (entry != null) {entry.exit();}
}

四、规则讲解

这里会讲几个常用的配置，其余的配置大家可以去官方查看：sentinel官网，配置规则主要有两种方式，第一种是代码中硬编码，第二种是通过控制台配置的形式

1.代码中硬编码

先介绍下，java代码中的几个规则对象：

• DegradeRule：熔断降级，主要是当一个接口不可访问后，进行的一系列操作，避免所有请求堵塞
• AuthorityRule： 授权规则（来源访问），判断来源请求是否放行，常用的场景是黑白名单
• FlowRule： 流量控制规则，监控QPS，避免系统被瞬时的流量高峰冲垮
• ParamFlowRule： 热点参数限流，可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效
• SystemRule：系统保护规则，当系统负载高于某个阈值，就禁止或者减少流量的进入；当 load 开始好转，则恢复流量的进入

当然还有网关控制和集群流量控制，这两者在代码中无法实现，只有通过控制台配置。
我们就拿熔断规则来举例，在service中，增加如下规则初始化方法：

    @PostConstructpublic void initRule() {//熔断规则： 5s内调用接口出现异常次数超过5的时候, 进行熔断List<DegradeRule> degradeRules = new ArrayList<>();DegradeRule rule = new DegradeRule();rule.setResource("testSentinel");rule.setCount(5);//统计时长rule.setStatIntervalMs(5000);rule.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT);//熔断规则//熔断时长rule.setTimeWindow(10);degradeRules.add(rule);DegradeRuleManager.loadRules(degradeRules);}

大家可以在文末获取代码自行去测试。

2.控制台配置（生产环境中不推荐）

控制台中我们有两种方式去添加流控规则
第一种方式：

（1）左侧菜单栏添加

注意这里的资源名，和我们代码中的资源名要匹配，不然配置不会生效。

（2）簇点链路中添加

在链路中添加，可以保证我们的资源名是一定存在的，两种添加方式，你自己选择喜欢的。

3.为何不推荐控制台中添加

因为控制台中添加规则，会推送到项目的内存中，重启就没了，不能持久化，所以在生产环境中不推荐，总不能你每次重启项目都要单独配置一次。

五、生产环境下，规则集成Nacos

生产环境下，都用的Nacos统一管理规则，就是常说的push规则，通过Nacos推送到sentinel控制台，然后再更新到项目中。这样即使项目重启，只要Nacos还在，配置就是接近持久化的状态。

1.引入依赖

由于spring-cloud-starter-alibaba-sentinel 的Maven依赖并没有引入Nacos相关的，所以我们要单独引入依赖：

  <dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId></dependency>

2.Nacos中新增config

新增一个流量控制的config

选取json格式：

[{"resource": "testSentinel","limitApp": "default","grade": 1,"count": 2,"strategy": 0,"controlBehavior": 0,"clusterMode": false}
]

• resource：资源名，即限流规则的作用对象
• limitApp：流控针对的调用来源，若为 default 则不区分调用来源
• grade：限流阈值类型（QPS 或并发线程数）；0代表根据并发数量来限流，1代表根据QPS来进行流量控制
• count：限流阈值
• strategy：调用关系限流策略
• controlBehavior：流量控制效果（直接拒绝、Warm Up、匀速排队）
• clusterMode：是否为集群模式

3.application.yml文件修改

在前面的基础上，新增datasource的配置：
注意，这里的nacos一定要和上一步新增的对应，

spring:cloud:sentinel:transport:port: 8719dashboard: localhost:8180datasource:ds:nacos:server-addr: 172.16.72.132:8848data-id: sentinel-rulenamespace: 76dae550-4133-44d8-b591-dc82f5f97b6egroup-id: SENTINEL_PROVIDER_GROUPusername: nacospassword: nacosdata-type: jsonrule-type: flow

由于spring.cloud.sentinel.datasource属性对应的是一个Map，所以它的需要自定义指定Map的KEY，下面的配置中ds就作为KEY，然后后面就可以配置不同的数据源

4.重启

重启后，查看sentinel控制台，可以看到我们在nacos定义的规则
测试一下新加的流控规则，我们是定义的qps不超过2，超过的请求全部拒绝（默认），这里补充一下拒绝策略。

• 快速失败：超过设置阈值的请求全部拒绝，请求失败
• Warm Up ：
• 排队等待：

可以看到，标记1和标记2都能正常打印，当第三个请求来了的时候，“进入testFallback”就不打印了，转而进入了blockHandler方法，说明流控是生效了的。

六、结语

到这里，SpringCloud alibaba五大组件之一的流控熔断降级sentinel就讲解完了，欢迎大家评论区指点，后面还剩两个组件：分布式队列RocketMQ和分布式事务Seata，RocketMQ可能会找个时间再写一篇文章，但是Seata的话，如果项目比较庞大，加上事务会顶不住，qps明显降低很多，我一个阿里工作的朋友给我谈过，他们项目组的微服务，都是裸奔的没有用事务，所以这文章我再考虑出不出，其实本文项目中的一个分支seata，我是已经实现了整合的，但是感觉生产环境中又不试用，就没有发出来，后面看情况吧
附上项目GitHub链接：https://github.com/wangqing-github/DubboAndNacos/tree/sentinel，选取sentinel分支。