微服务-- Sentinel的使用

目录

Sentinel：微服务的哨兵

生态系统景观

sentinel与spring cloud Hystrix 对比

Sentinel 主要分为两部分

Sentinel安装与使用

Sentinel的控制规则

流控规则

流控规则的属性说明

新增流控规则

关联流控模式

@SentinelResource注解的使用 

@SentinelResource 的主要属性

代码示例

熔断规则

慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)

异常比例 (ERROR_RATIO)

异常数 (ERROR_COUNT)

代码示例

热点规则

热点参数限流规则的属性

代码示例

系统规则

系统规则的几种策略

代码示例

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Sentinel：微服务的哨兵

随着分布式系统的普及，服务间的可靠性变得比以往更加重要。Sentinel 以“流”为切入点，从流量控制、流量整形、 并发限制、熔断、系统自适应过载保护等多个方面进行研究，为微服务提供可靠性和弹性保障。

Sentinel 具有以下功能：

• 丰富的应用场景：Sentinel 在阿里巴巴内部被广泛应用，几乎覆盖了近 10 年双十一的所有核心场景，比如需要限制突发流量以达到系统容量要求的秒杀、消息削峰填谷、针对下游不可靠服务的熔断、集群流控等。
• 实时监控：Sentinel 也提供了实时监控能力，可以实时看到单台机器的运行时信息，以及 500 个节点以下集群的聚合运行时信息。
• 广泛的开源生态系统：Sentinel 提供与常用框架和库（如 Spring Cloud、gRPC、Apache Dubbo 和 Quarkus）的开箱即用集成。您只需将适配器依赖项添加到您的服务中即可轻松使用 Sentinel。
• 多语言支持：Sentinel 为 Java、 Go、C++和Rust提供了原生支持。
• 多种SPI扩展：Sentinel提供了简单易用的SPI扩展接口，可以让你快速定制自己的逻辑，例如自定义规则管理，适配数据源等等。

功能概述：

生态系统景观

Sentinel 的应用场景

• 秒杀场景：限流防止瞬时流量冲击。
• 服务熔断与降级：当服务不可用时，快速失败，避免级联故障。
• 系统保护：预防由于高负载引发的系统崩溃。

sentinel与spring cloud Hystrix 对比

Sentinel 和 Spring Cloud Hystrix 都是用于微服务架构中的服务容错、熔断降级、流量控制等功能的库。

特性	Sentinel	Hystrix
隔离策略	信号量隔离（Semaphore）	线程池隔离（Thread Pool）和信号量隔离（Semaphore）
熔断降级策略	基于响应时间或失败比率	基于失败比率
实时指标实现	滑动窗口，基于时间维度监控	滑动窗口（基于 RxJava），但更多依赖于事件流
规则配置	支持多种动态数据源，如文件、Nacos、Apollo 等	支持多种数据源，但集成较少
扩展性	多个扩展点，便于用户定制	插件形式的扩展，灵活性较低
基于注解的支持	支持，如 @SentinelResource	支持，如 @HystrixCommand
限流	基于 QPS，支持基于调用链路的限流	基础的限流支持
流量整形	支持慢启动、匀速器模式	不支持
系统负载保护	支持，能根据系统负载（如 CPU 使用率）动态调整策略	不支持
控制台	开箱即用，提供规则配置、秒级监控、机器发现等功能	控制台不完善，只提供简单的监控和查看
常见框架的适配	适配多种框架，如 Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC	适配 Spring Cloud Netflix 和基础框架

Sentinel 主要分为两部分

核心库（Java 客户端）：

• Sentinel 的核心库是一种轻量级的流量控制、熔断降级、系统保护解决方案，设计目标是不依赖任何特定的框架或库。因此，Sentinel 的核心库可以在所有 Java 运行时环境中独立运行，并且不需要特定的容器或基础设施。
• 主要功能：
  • 限流：基于 QPS 的限流机制，可以保护服务免受突发流量的影响。
  • 熔断降级：根据响应时间、失败比率等触发熔断，防止故障扩展。
  • 系统保护：根据系统的负载（如 CPU 使用率）动态调整限流或熔断策略。
  • 集成支持：核心库可以轻松与各种微服务框架进行集成，如 Dubbo、Spring Cloud，也能与现有的服务架构无缝适配。

控制台（Dashboard）：

• Sentinel 控制台是基于 Spring Boot 开发的一个独立应用，用于可视化的监控和管理。
• 运行方式：它打包成一个可以直接运行的可执行 JAR 包，不需要额外的 Tomcat 或其他应用容器支持，使用非常便捷。
• 主要功能：
  • 实时监控：可以查看每个微服务的实时请求、QPS、响应时间等指标，并展示在控制台中。
  • 规则管理：支持限流、熔断降级、系统保护等规则的动态添加、修改和删除。
  • 机器发现：自动发现并展示 Sentinel 监控的所有服务节点。

Sentinel安装与使用

Sentinel控制台的下载
下载地址：Releases · alibaba/Sentinel · GitHub

我们选择1.8.8版本，直接下载jar包

Sentinel控制台的启动

 cmd 启动jar包

java -jar sentinel-dashboard-1.8.3.jar(jar包地址)

 

访问

浏览器输入：localhost:8080
账号密码 默认都是 sentinel

注意：构建或运行仪表板需要 Java 8。

为服务打开sentinel的监控

在每个子服务的 pom.xml 文件中，添加 Sentinel 相关的依赖：

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba.cloud/spring-cloud-starter-alibaba-sentinel --><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId><version>2023.0.1.0</version></dependency>

配置 application.properties 以启用 Sentinel

# 服务端口
server.port=8081# 启用 Sentinel，并连接 Sentinel Dashboard
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=127.0.0.1:8080
spring.cloud.sentinel.transport.port=8719  # 本地 Sentinel 客户端的监控端口
# 启用 Sentinel
spring.cloud.sentinel.enabled=true

Sentinel的控制规则

为了后续学习，写个随机生成订单号的订单接口

package cloud.service1.service;public interface UserService {String generateOrder(String userId, String tenantId);
}

package cloud.service1.service.impl;import cloud.service1.service.UserService;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.UUID;@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {@Overridepublic String generateOrder(String userId, String tenantId) {// 使用UUID生成随机订单号String orderNo = generateRandomOrderNo();return "生成订单号: " + orderNo + ", 用户ID: " + userId + ", 租户ID: " + tenantId;}// 生成随机订单号的方法private String generateRandomOrderNo() {// 使用UUID随机生成订单号return "ORD-" + UUID.randomUUID().toString().replace("-", "").substring(0, 12).toUpperCase();}
}

package cloud.service1.controller;import cloud.service1.service.UserService;
import jakarta.servlet.http.HttpServletRequest;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {@Autowiredprivate UserService userService;// 随机生成订单号接口@GetMapping("generateOrder")public String generateOrder(String userId, String tenantId, HttpServletRequest request) {return userService.generateOrder(userId, tenantId);}
}

测试接口：

可以通过以下 URL 调用接口生成随机订单号：

http://localhost:8081/user/generateOrder?userId=12345&tenantId=67890

流控规则

流控规则的属性说明

资源名：资源名是需要限流的唯一标识，可以是方法名、API请求路径等。通过资源名，Sentinel能够对流量进行管理与控制。

针对来源：可以针对特定的调用方进行限流。例如，服务A调用服务B时，可以针对服务A的调用进行限流。默认为 default，表示不区分调用来源。

阈值类型/单机阈值：

• QPS（每秒请求数）：如果某个资源的每秒请求数超过设定的阈值，则会触发限流。
• 线程数：当访问该资源的并发线程数达到设定的阈值时，触发限流。

是否集群：

• 如果不需要集群模式限流，默认选择“不需要集群”。否则，可以开启集群限流。

流控模式：

• 直接限流：一旦达到阈值，直接限流当前的请求。
• 关联限流：当关联的其他资源达到限流条件时，限流当前的资源。例如：当/resourceA达到阈值时，/resourceB也被限流。
• 链路限流：对入口资源进行链路限流，限制从指定入口进入的资源访问。当链路上的访问量达到阈值时，限制链路上的流量。常用于链路保护。

流控效果：

• 快速失败：当达到限流条件时，直接抛出异常，返回失败结果。
• Warm Up（预热）：在一段时间内，逐步增加允许通过的流量，直至达到设定的 QPS 阈值。适合应用在高峰期流量突增的场景。
• 排队等待：请求不会立即失败，而是进入排队状态，匀速通过。适用于平滑处理请求的场景，类似于“漏斗效应”。阈值类型必须为 QPS，否则无效。

新增流控规则

资源名称就是我们的接口访问路径
然后我们一秒一次访问一下接口（正常）

接下来我们快速请求接口后，发现已经被限流了

关联流控模式

关联流控 适用于多个接口之间的关联，当一个接口的流量达到限流条件时，关联的其他接口也会被限流。适合有相关依赖关系的接口。

创建接口：/user/sentinel（关联接口）

@GetMapping("sentinel")
public String sentinel() {return "我是关联接口";
}

在 Sentinel 控制台中，设置 /user/getOrderNo 的限流模式为 关联模式，关联资源设置为 /user/sentinel。

使用压力测试工具（如 JMeter），发送大量请求至 /user/sentinel，使其达到限流条件。

在关联流控触发时，访问 /user/getOrderNo，即使该接口本身没有超出 QPS 阈值，也会被限流。

@SentinelResource注解的使用 

@SentinelResource 注解在 Spring Cloud Alibaba 中用于定义资源的限流、熔断、降级策略，它提供了多种属性来处理不同的异常和限流场景。

@SentinelResource 的主要属性

value：资源名称，必填。定义需要进行保护的资源标识，比如接口名或方法名。

entryType：流量类型，默认是 OUT，可选 IN 和 OUT。IN 用于标记入口流量，OUT 用于标记出口流量。通常情况下，不需要显式指定，默认为 OUT。

blockHandler：处理限流或降级时的逻辑，方法名必须是 public，返回类型与原方法一致，且参数类型需要与原方法匹配，方法最后要加上 BlockException 参数。可以处理流控、熔断等情况触发的 BlockException。可以指定与原方法同类或通过 blockHandlerClass 在其他类中定义处理逻辑。

blockHandlerClass：指定限流处理方法所在的类，方法必须是 static，否则无法解析。

fallback：用于处理程序运行时发生的异常。fallback 方法处理除 exceptionsToIgnore 排除的异常外的所有异常。

• 方法要求返回类型与原方法一致，参数与原方法匹配，或者可以在最后加上 Throwable 参数（捕获异常信息）。
• 可以和原方法在同一个类，或通过 fallbackClass 指定其他类中的方法。

fallbackClass：指定 fallback 方法所在的类，方法必须是 static。

defaultFallback：全局通用的 fallback 方法。当未指定具体的 fallback 方法时触发，处理所有未排除的异常。

方法必须与原方法返回类型一致，并且没有参数或只有一个 Throwable 参数。

exceptionsToIgnore：指定不走 fallback 逻辑的异常，这些异常不会计入统计，直接抛出。

exceptionsToTrace：指定需要追踪的异常类型。

代码示例

要按照资源名称的方式对接口进行限流，并对限流后的请求进行友好处理，可以使用 Sentinel 中的 @SentinelResource 注解来实现。

在 generateOrder 接口上添加 @SentinelResource 注解，并提供限流后的友好处理方法 handleBlock.

package cloud.service1.controller;import cloud.service1.service.UserService;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import jakarta.servlet.http.HttpServletRequest;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {@Autowiredprivate UserService userService;// 随机生成订单号接口，限流资源名为 "generateOrder"@GetMapping("generateOrder")@SentinelResource(value = "generateOrder", blockHandler = "handleBlock")public String generateOrder(String userId, String tenantId, HttpServletRequest request) {return userService.generateOrder(userId, tenantId);}// 处理限流的逻辑public String handleBlock(String userId, String tenantId, HttpServletRequest request, BlockException ex) {// 当接口被限流时返回友好的提示信息return "订单生成服务繁忙，请稍后再试。";}
}

在 Sentinel 控制台设置如下规则：

• 资源名: generateOrder
• 流控模式: 直接
• 阈值类型: QPS
• 单机阈值: 比如 1（表示每秒最多允许 1 次请求）
• 流控效果: 快速失败（即限流时直接失败）

在配置了限流规则后，调用 generateOrder 接口。如果请求超出限流阈值（比如每秒超过 1 次请求），则会触发限流，并返回友好提示 "订单生成服务繁忙，请稍后再试"。

熔断规则

Sentinel 的熔断规则主要分为三种策略，分别是 慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)、异常比例 (ERROR_RATIO) 和 异常数 (ERROR_COUNT)。这些策略用于保护服务免于过载或连续的失败。

慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)

该策略会根据请求响应的时间来判断是否进行熔断，适合用于防止因某些请求响应过慢而拖垮整个系统。

• RT（Response Time）：表示系统中允许的最大响应时间，如果一个请求的响应时间超过这个设定值，就会被判定为“慢调用”。
• 最小请求数目：在统计周期内，只有请求数超过设定的最小请求数，才会触发熔断逻辑。
• 熔断条件：当单位时间内（statIntervalMs）内的慢调用比例超过设定的阈值时，触发熔断，进入熔断状态。
• 恢复机制：在熔断时长过后，进入半开状态，如果后续请求正常则关闭熔断器，如果再发生慢调用则继续熔断。

异常比例 (ERROR_RATIO)

该策略会根据异常的比例来判断是否进行熔断，适合用于当请求的失败率突然增加时，自动进行保护。

• 最小请求数目：同样需要单位时间内的请求数达到设定的最小值，才会计算异常比例。
• 熔断条件：当单位时间内（statIntervalMs）内的异常比例大于设定的阈值时，触发熔断，进入熔断状态。
• 恢复机制：在熔断时长过后，进入半开状态，如果后续请求成功，则关闭熔断器，否则继续熔断。

异常数 (ERROR_COUNT)

该策略根据单位时间内的异常数量来判断是否熔断，适合用于系统中发生大量异常时的保护机制。

• 熔断条件：当单位时间内（statIntervalMs）异常的数量超过设定的阈值后，自动熔断。
• 恢复机制：与异常比例策略相同，熔断时长过后进入半开状态，后续请求成功关闭熔断器，失败则继续熔断。

代码示例

package cloud.service1.controller;import cloud.service1.service.UserService;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {@Autowiredprivate UserService userService;// 使用Sentinel进行熔断和限流的接口@GetMapping("/generateOrder")@SentinelResource(value = "generateOrder", blockHandler = "handleBlock", fallback = "handleFallback")public String generateOrder(String userId, String tenantId) {// 调用服务生成订单号return userService.generateOrder(userId, tenantId);}// 限流或者熔断时的处理方法public String handleBlock(String userId, String tenantId, BlockException ex) {System.out.println("系统繁忙，请稍后再试。");return "系统繁忙，请稍后再试。";}// 出现异常时的处理方法public String handleFallback(String userId, String tenantId, Throwable throwable) {System.out.println("订单生成失败，服务暂不可用，请稍后重试。");return "订单生成失败，服务暂不可用，请稍后重试。";}
}

package cloud.service1.service.impl;import cloud.service1.service.UserService;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.UUID;@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {@Overridepublic String generateOrder(String userId, String tenantId) {// 模拟可能出现的业务异常if (Math.random() < 0.3) {throw new RuntimeException("模拟的异常");}// 使用UUID生成随机订单号String orderNo = generateRandomOrderNo();return "订单生成成功: " + orderNo + ", 用户ID: " + userId + ", 租户ID: " + tenantId;}// 生成随机订单号private String generateRandomOrderNo() {return "ORD-" + UUID.randomUUID().toString().replace("-", "").substring(0, 12).toUpperCase();}
}

• 正常情况下，调用 /user/generateOrder 接口将会生成随机订单号并返回。
• 当请求过多时（超过QPS设置的阈值），接口会限流并返回 "系统繁忙，请稍后再试"。
• 当服务抛出异常时（如模拟的业务异常），接口会执行降级并返回 "订单生成失败，服务暂不可用，请稍后重试"。

热点规则

热点规则（Hotspot Rule）是 Sentinel 中的一种限流机制，用于应对一些高频访问的资源。它根据传入参数的值来做限流，比如同一个接口如果频繁使用某个参数，导致资源过载，可以为此参数单独设置限流规则。

热点参数限流规则的属性

资源名：需要保护的接口或方法名，即 Sentinel 保护的资源。

参数索引位置：用于限流的热点参数的索引。对于多参数方法，通常指定参数的位置，从 0 开始。

阈值类型：

• QPS（每秒请求数）：当特定参数的请求数达到设定的 QPS 阈值时，进行限流。
• 线程数：当调用线程数达到设定阈值时，进行限流。

限流模式：

• 直接限流：直接对热点参数的请求进行限流。
• 关联限流：如果某个关联的资源达到了限流条件，则对当前资源进行限流。

流控效果：

• 快速失败：达到限流条件时，立即失败，抛出异常。
• 排队等待：请求以匀速方式进行处理，超过的请求将排队等待。
• Warm Up：随着时间逐渐增加限流阈值，适用于系统刚启动时的保护机制。

代码示例

package cloud.service1.service;public interface UserService {// 生成订单号String generateOrder(String userId, String tenantId);
}

package cloud.service1.service.impl;import cloud.service1.service.UserService;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.UUID;@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {@Overridepublic String generateOrder(String userId, String tenantId) {// 生成随机订单号String orderNo = generateRandomOrderNo();return "订单号: " + orderNo + ", 用户ID: " + userId + ", 租户ID: " + tenantId;}// 生成随机订单号的方法private String generateRandomOrderNo() {return "ORD-" + UUID.randomUUID().toString().replace("-", "").substring(0, 12).toUpperCase();}
}

package cloud.service1.controller;import cloud.service1.service.UserService;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {@Autowiredprivate UserService userService;// 获取订单号的接口@GetMapping("generateOrder")@SentinelResource(value = "generateOrder", blockHandler = "handleGetOrderNoBlock")public String generateOrder(@RequestParam String userId, @RequestParam String tenantId) {return userService.generateOrder(userId, tenantId);}// 当触发限流规则时的处理方法public String handleGetOrderNoBlock(String userId, String tenantId, com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException ex) {System.out.println("触发热点限流，用户ID: " + userId + " 的请求被限流");return "触发热点限流，用户ID: " + userId + " 的请求被限流";}
}

 

系统规则

在 Sentinel 中，系统规则 是一种特殊的流量控制规则，用于保护整体系统的稳定性。它主要从系统负载角度来防止流量过载，避免系统崩溃。通过对系统入口流量、系统平均响应时间等维度进行监控和限制，保障系统资源的合理使用。

系统规则的几种策略

1.LOAD (系统负载)

• 作用：仅适用于 Linux/Unix-like 操作系统。用于限制系统的负载，防止系统超载。
• 阈值：可以根据系统的 CPU 核心数设置，当系统的负载（即系统正在运行和等待的任务数量）超过指定阈值时，触发限流。
• 典型设置：一般设置为 CPU 核心数的 0.7 ~ 0.9 倍。
• 示例：如果机器是 4 核，负载阈值可以设为 3.0。

2.RT (平均响应时间)

• 作用：限制请求的平均响应时间。适用于对响应时间敏感的场景。
• 阈值：当单位时间（默认为 1 秒）内，系统请求的平均响应时间（Response Time, RT）超过某个阈值时，触发限流。
• 示例：当平均响应时间超过 500 毫秒时，触发限流。

3. 线程数

• 作用：控制系统的最大并发线程数。适用于保护系统免于过多线程被占用，避免资源耗尽。
• 阈值：当入口的并发线程数达到阈值时，触发限流。
• 示例：设置最大并发线程数为 200，当超过该线程数时，触发限流。

4. 入口 QPS (每秒请求数)

• 作用：限制系统入口流量的最大 QPS（每秒查询数）。适用于限制外部流量，保障系统不被超负荷的流量攻击。
• 阈值：当系统入口的 QPS 超过设定值时，触发限流。
• 示例：当 QPS 超过 100 时，触发限流。

5. CPU 使用率

• 作用：限制 CPU 使用率，防止 CPU 过载导致系统无法处理请求。
• 阈值：当 CPU 使用率超过某个阈值时，触发限流。
• 注意：Sentinel 本身不直接通过配置项支持 CPU 使用率限流，但可以通过系统监控和自定义的方式配合 Sentinel 实现。

注意：如果配置了系统规则，所有的接口都会被限流

代码示例

package cloud.service1.controller;import cloud.service1.service.UserService;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {@Autowiredprivate UserService userService;// 获取订单号的接口，受系统规则保护@GetMapping("/generateOrder")@SentinelResource(value = "generateOrder", blockHandler = "handleGenerateOrderBlock")public String generateOrder(@RequestParam String userId, @RequestParam String tenantId) {return userService.generateOrder(userId, tenantId);}// 当系统规则触发时的限流处理逻辑public String handleGenerateOrderBlock(String userId, String tenantId, BlockException exception) {// 处理被系统规则限流的情况，返回友好提示信息System.out.println("系统过载，请稍后再试！");return "系统过载，请稍后再试！";}
}