SpringCloudAlibaba系列微服务搭建笔记三_Sentinel

6.1 Sentinel 简介

Sentinel是阿里开源的流量控制框架&＃xff0c;从限流、降级、熔断、三个维度保护服务&＃xff1b;
基于上游服务和下游服务这一情景&＃xff0c;再去了解这三个限流维度&＃xff08;维度&＃xff1a;限流 <降级 <熔断&＃xff09;&＃xff1b;每个服务都是通过接口对外提供服务&＃xff0c;客户端请求服务和服务之间的相互调用&＃xff0c;当服务的访问流量QPS到达指定量级就会触发相应的流控规则。

• 限流&＃xff1a;对服务资源的访问流量实行限制措施&＃xff0c;单位时间内只允许一定量的访问通过&＃xff0c;一般是让溢出的访问排队等候。
• 降级&＃xff1a;当服务出现故障或者出现其他不能提供服务的情况下&＃xff0c;返回预设的静态数据或页面&＃xff0c;给予友好提示。即使心已经碎了&＃xff0c;也要面露微笑。
• 熔断&＃xff1a;直接拒绝访问。

6.2 下载运行Sentinel控制台

下载地址&＃xff1a;https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
这里下载了1.7.1版本的jar包&＃xff0c;下载完直接运行就好&＃xff0c;账号密码都是sentinel。
默认端口是8080&＃xff0c;可以用-Dserver.port&＃61;xxxx指定端口。

访问仪表盘可以看到目前是没有数据的状态&＃xff0c;因为还没有任何服务和它交互。

6.3 搭建一个Sentinel测试项目

链接&＃xff1a;搭建一个Sentinel测试项目

6.4 添加对应配置

直接在Nacos上添加配置

custom:info: sentinel-sample provider


custom:info: sentinel-sample consumer


6.5 访问消费者测试接口

http://localhost:8041/test
http://localhost:8041/getConfig
可以看到Sentinel仪表盘监控到了访问。组件测试没问题。

6.6 使用Sentinel常用规则

6.6.1 流控规则

链接&＃xff1a;流控规则

6.6.2 降级规则

Sentinel降级主要有三个策略&＃xff1a;RT、异常比例、异常数。
链接&＃xff1a;降级规则

6.6.3 系统规则

前面的流控规则和降级规则都是针对单个资源而言
系统规则则是针对整个应用服务的流量控制规则

它有四种阈值类型&＃xff1a;

• LOAD&＃xff1a;负载&＃xff0c;当系统负载超过阈值&＃xff0c;就会触发保护机制&＃xff08;LOAD规则只能在Linux、Unix-like系统上生效&＃xff09;
• RT&＃xff1a;当整个应用所有资源的平均响应时间达到阈值&＃xff0c;触发保护机制。
• 线程数&＃xff1a;当整个应用的并行请求数达到设定阈值&＃xff0c;触发保护机制。
• 入口QPS&＃xff1a;当整个应用的请求数达到阈值&＃xff0c;触发保护机制。

6.6.4 授权规则

链接&＃xff1a;授权规则

6.7 使用&＃64;SentinelResource注解

前面的Sentinel常用规则主要是用Sentinel控制面板上的一些规则、参数去配置限流保护
还有一种能够实现定制化保护&＃xff0c;实现更细粒度的规则保护&＃xff0c;那就是在代码层面用&＃64;SentinelResource定制自己的流控规则。

说人话&＃xff0c;&＃64;SentinelResource可以贴在接口上面&＃xff0c;指定接口限流时做的操作&＃xff08;比如自定义返回的提示内容&＃xff09;&＃xff0c;这样就做到了每个接口都能够有自己的限流提示信息。而不是返回Sentinel默认的Block By Sentinel(flow limiting)。

6.7.1 blockHandler 属性-指定限制响应方法

链接&＃xff1a;blockHandler属性

6.7.2 热点规则

链接&＃xff1a;热点规则

6.7.3 fallback 属性-指定业务异常响应方法

fallback属性和上面的blockHandler 属性都是用来指定处理方法的&＃xff0c;它指定的是业务代出现异常后的处理方法&＃xff0c;当业务报出异常就会进入指定的方法响应请求。

&＃64;RequestMapping("/fallBackTest")&＃64;SentinelResource(value &＃61; "fallBackTest", fallback &＃61; "fallBackHandler")public String fallBackTest(String param) {int i &＃61; 1 / 0;return "return from fallBackTest";}


异常响应方法

public String fallBackHandler(String param, BlockException blockException) {return "return from customfallBackHandler" &＃43; RandomUtils.nextInt();}


因为有int i &＃61; 1 / 0&＃xff0c;所以接口必报算术异常&＃xff0c;进入fallBackHandler()方法响应请求。

如果没有生效有可能是版本问题&＃xff0c;1.6.0之前的版本不能针对业务异常进行处理。

blockHandler和fallback属性是可以一起用的&＃xff0c;当达到阈值时直接进入blockHandler指定的限制响应方法&＃xff1b;当没有达到阈值&业务出现异常时&＃xff0c;直接执行fallback指定的异常响应方法。

如果有想要忽略的异常不想交由blockHandler指定的限制响应方法处理&＃xff0c;可以用exceptionsToIgnore属性指定。
如&＃xff1a;&＃64;SentinelResource(value &＃61; "fallBackTest", fallback &＃61; "fallBackHandler",exceptionsToIgnore &＃61; {RuntimeException.class})&＃xff0c;表示忽略RuntimeException.class类型的异常。

6.7.4 代码优化

在上面对于blockHandler和fallback属性的使用&＃xff0c;其指定的方法都放在了Controller中&＃xff0c;这样会显得非常凌乱
这时候可以使用另外两个对应的属性fallbackClass和blockHandlerClass来优化代码结构。
首先定义fallbackClass指定的异常响应类&＃xff1a;

public class FallBackHandler {public static String fallBackHandler(String param, BlockException blockException) {return "return from customfallBackHandler" &＃43; RandomUtils.nextInt();}
}


注意&＃xff1a;方法必须用static修饰。

同理定义限制响应类

public class CustomBlockHandler {public static String customBlockHandler(String param, BlockException blockException) {return "return from customBlockHandler" &＃43; RandomUtils.nextInt();}
}


绑定资源&＃xff0c;指定响应类&＃xff0c;指定响应方法名

&＃64;RequestMapping("/test")&＃64;SentinelResource(value &＃61; "fallBackTest", blockHandlerClass &＃61; {CustomBlockHandler.class},blockHandler &＃61; "customBlockHandler",fallbackClass &＃61; {FallBackHandler.class},fallback &＃61; "fallBackHandler")public String fallBackTest(String param) {int i &＃61; 1 / 0;return "return from fallBackTest";}


6.8 Sentinel持久化

Sentinel支持多种持久化方案&＃xff1a;

• 存储到文件
• 使用Redis存储
• 使用Nacos存储
• 使用Zookeeper存储
• 使用Apollo存储

因为Nacos与Sentinel同属于SpringCloudAlibaba&＃xff0c;因此我选择用nacos。

配置nacos数据源:
加入nacos数据源依赖

<dependency><groupId>com.alibaba.cspgroupId><artifactId>sentinel-datasource-nacosartifactId>dependency>


6.8.1 持久化流控规则

1. 增加数据源配置
   修改bootstrap.yml配置文件&＃xff08;一下只是修改部分的配置&＃xff09;

spring:application:name: sentinel-consumer # 应用名cloud:sentinel:transport:port: 8719 # 启动一个端口为8719的 Http Server 与仪表盘进行交互&＃xff0c;dashboard: 127.0.0.1:8051 # 仪表盘datasource: # 新增datasource1: # 新增 自定义数据源名字nacos: # 新增 数据源类型server-addr: 124.221.89.200:8848 # 新增 nacos 服务地址dataId: sentinel-consumer-datasource1 # 新增 对应nacos上配置的IDgroupId: DEFAULT_GROUP # 新增 对应nacos上配置所在的组data-tupe: json # 新增 对应nacos上配置的类型rule-type: flow # 新增 flow 表示流控规则


2. 在nacos上添加配置
   

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


说明&＃xff1a;
resource&＃xff1a;资源名称
limitApp&＃xff1a;限制来源
grade&＃xff1a;阈值类型&＃xff08;0-线程数、1-QPS&＃xff09;
count&＃xff1a;阈值
strategy&＃xff1a;流控模式&＃xff08;直接、关联、链路&＃xff09;
controlBehavior&＃xff1a;流控效果&＃xff08;快速失败、Warm Up、排队等待&＃xff09;
clusterMode&＃xff1a;是否集群

对应的Bean类为com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule

public class FlowRule extends AbstractRule {private int grade &＃61; 1;private double count;private int strategy &＃61; 0;private String refResource;private int controlBehavior &＃61; 0;private int warmUpPeriodSec &＃61; 10;private int maxQueueingTimeMs &＃61; 500;private boolean clusterMode;private ClusterFlowConfig clusterConfig;private TrafficShapingController controller;...
}


这样子无论是重启Sentinel控制台还是重启应用服务都不会丢失流控设置。

6.8.2 持久化降级规则

上面配置了一个流控规则的持久化库
现在配置一个降级规则的持久化库&＃xff0c;因为已经导入依赖了&＃xff0c;直接加配一个数据源即可

1. 修改bootstrap.yml配置文件&＃xff08;一下只是修改部分&＃xff09;

spring:application:name: sentinel-consumer # 应用名cloud:sentinel:transport:port: 8719 # 启动一个端口为8719的 Http Server 与仪表盘进行交互&＃xff0c;dashboard: 127.0.0.1:8051 # 仪表盘datasource:datasource1:nacos:server-addr: 124.221.89.200:8848dataId: sentinel-consumer-datasource1groupId: DEFAULT_GROUPdata-tupe: jsonrule-type: flowdatasource2: # 新增nacos: # 新增server-addr: 124.221.89.200:8848 # 新增dataId: sentinel-consumer-datasource2 # 新增groupId: DEFAULT_GROUP # 新增data-tupe: json # 新增rule-type: degrade # 新增 degrade 表示降级规则


2. 在nacos上添加配置
   

[{"resource":"/test","limitApp":"default","grade":2,"count":1,"timeWindow":3}
]


timeWindow&＃xff1a;时间窗口

这样降级数据源也配置好了

对应的Bean类为com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRule

public class DegradeRule extends AbstractRule {private int grade &＃61; 0;private double count;private int timeWindow;private int minRequestAmount &＃61; 5;private double slowRatioThreshold &＃61; 1.0D;private int statIntervalMs &＃61; 1000;...
}


6.8.2 持久化系统规则

一样的&＃xff0c;也是在bootstrap.yml配置文件中新配置一个数据源

spring:application:name: sentinel-consumer # 应用名cloud:sentinel:transport:port: 8719 # 启动一个端口为8719的 Http Server 与仪表盘进行交互&＃xff0c;dashboard: 127.0.0.1:8051 # 仪表盘datasource:datasource1:nacos:server-addr: 124.221.89.200:8848dataId: sentinel-consumer-datasource1groupId: DEFAULT_GROUPdata-tupe: jsonrule-type: flowdatasource2:nacos:server-addr: 124.221.89.200:8848dataId: sentinel-consumer-datasource2groupId: DEFAULT_GROUPdata-tupe: jsonrule-type: degradedatasource3: # 新增nacos: # 新增server-addr: 124.221.89.200:8848 # 新增dataId: sentinel-consumer-datasource3 # 新增groupId: DEFAULT_GROUP # 新增data-tupe: json # 新增 rule-type: system # 新增 system 表示系统规则


nacos创建对应配置

系统规则属性&＃xff1a;
avgRt&＃xff1a;系统平均响应时间
highestCpuUsage&＃xff1a;CPU使用率
highestSystemLoad&＃xff1a;负载
maxThread&＃xff1a;最大业务线程数
qps&＃xff1a;每秒处理请求数

对应的Bean为com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRule

public class SystemRule extends AbstractRule {private double highestSystemLoad &＃61; -1.0D;private double highestCpuUsage &＃61; -1.0D;private double qps &＃61; -1.0D;private long avgRt &＃61; -1L;private long maxThread &＃61; -1L;...
}


持久化注意事项&＃xff1a;

1. Sentinel的持久化相当于直接从数据源拉取配置创建规则&＃xff0c;所以更改Nacos上的配置Sentinel规则会即时生效&＃xff0c;重启也不会丢失。
2. 修改Sentinel上的配置而没有修改Nacos数据源上的配置&＃xff0c;重启会丢失&＃xff0c;因为修改并不会自动同步到Nacos上。

承上&＃xff1a;SpringCloudAlibaba系列微服务搭建笔记二_RestTemplate&＃43;Ribbon
启下&＃xff1a;待续