[Java知识库]Sentinel使用

Sentinel简介

可以直接参考官网

Sentinel 是什么？

Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵
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、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

Sentinel 组成

• 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。

Sentinel 与 Hystrix 的对比

使用Sentinel

添加依赖

因为Sentinel版不是最新的springBoot版本开发，所以springBoot版本需要使用比较老的版本。我这里使用的2.2.10.RELEASE。

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
</dependency>

 <!--单机调试引入核心包-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-core</artifactId>
    <version>1.8.2</version>
</dependency>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>2.2.1.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

限流测试

package com.alibaba.test.sentinel;

import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.circuitbreaker.CircuitBreakerStrategy;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * 限流测试
 */
public class SentinelTest {
    public static void main(String[] args) {
        initFlowRules();
        for (int i = 0 ; i<100;i++){
            Entry entry = null;
            try {
                Thread.sleep(100);
                entry = SphU.entry("HelloWorld");
                /*您的业务逻辑 - 开始*/
                System.out.println("hello world");
                /*您的业务逻辑 - 结束*/
            } catch (BlockException | InterruptedException e1) {
                /*流控逻辑处理 - 开始*/
                System.out.println("block!");
                /*流控逻辑处理 - 结束*/
            } finally {
                if (entry != null) {
                    entry.exit();
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 初始限流规则
     */
    private static void initFlowRules(){
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        // 限流节点
        rule.setResource("HelloWorld");
        //限流规则 qps
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        // Set limit QPS to 20.
        //设置 每秒限流数量
        rule.setCount(5);
        rules.add(rule);
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }

    private static void initDegradeRule() {
        List<DegradeRule> rules = new ArrayList<>();
        DegradeRule rule = new DegradeRule("HelloWorld2")
                .setGrade(CircuitBreakerStrategy.SLOW_REQUEST_RATIO.getType())
                // Max allowed response time
                .setCount(50)
                // Retry timeout (in second)
                .setTimeWindow(10)
                // Circuit breaker opens when slow request ratio > 60%
                .setSlowRatioThreshold(0.6)
                .setMinRequestAmount(100)
                .setStatIntervalMs(20000);
        rules.add(rule);

        DegradeRuleManager.loadRules(rules);
        System.out.println("Degrade rule loaded: " + rules);
    }
}

使用方式

直接的在Controller或者Service使用 @SentinelResource标记的节点资源名，也可以添加熔断业务。

  @SentinelResource(value = "sentinelTest2",blockHandler = "test2Fail")
    @RequestMapping("test2")
    public String test2(){

        try {
            Thread.sleep(200);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "Ok="+"sentinelTest2";
    }

    public String test2Fail(BlockException e){
        System.out.println("sentinelTest2 阻塞业务");
        return "test2Fail";
    }

Sentinel Dashboard

概述

Sentinel 提供一个轻量级的开源控制台，它提供机器发现以及健康情况管理、监控（单机和集群），规则管理和推送的功能。另外，鉴权在生产环境中也必不可少。这里，我们将会详细讲述如何通过简单的步骤就可以使用这些功能。

接下来，我们将会逐一介绍如何整合 Sentinel 核心库和 Dashboard，让它发挥最大的作用。同时我们也在阿里云上提供企业级的控制台：AHAS Sentinel 控制台，您只需要几个简单的步骤，就能最直观地看到控制台如何实现这些功能。

Sentinel 控制台包含如下功能:

• 查看机器列表以及健康情况：收集 Sentinel 客户端发送的心跳包，用于判断机器是否在线。
• 监控 (单机和集群聚合)：通过 Sentinel 客户端暴露的监控 API，定期拉取并且聚合应用监控信息，最终可以实现秒级的实时监控。
• 规则管理和推送：统一管理推送规则。
• 鉴权：生产环境中鉴权非常重要。这里每个开发者需要根据自己的实际情况进行定制。

Dashboard下载

下载地址

运行

java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

使用

访问地址的地址：http://127.0.0.1:8080/#/dashboard/home
初始用户和密码都是 sentinel

Dashboard使用

设置资源的限流、降级、热点、授权。

限流

可以参考官网对限流描述。

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。

匀速排队

这个均速排队的设计思想我自己开发功能的时候也可以借鉴使用，为了保证的一秒内的请求的数量不超过限制，将一秒拆分成两个0.5秒，保证相邻的两个0.5秒相加请求树都不超过限流量。

熔断

可参考官网。

熔断策略

Sentinel 提供以下几种熔断策略：

• 慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)：选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用
  RT（即最大的响应时间），请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且慢调用的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断，若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。
• 异常比例
  (ERROR_RATIO)：当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且异常的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% -100%。
• 异常数
  (ERROR_COUNT)：当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。

热点

可以查看官网介绍。
这对接口或者service标记方法中的某个参数访问次数进行限制，就像商品秒杀有数量限制这个商品抢购完了就没法买了。

授权

可以参考官网。
就是对访问服务的人进行控制，添加黑白名单。

集群流控

参考官网.
我限流是针对单个实例，不能使用整体进行限流。如果要进行整体限流，就需要引入token 的方式，有专门有服务进行流量认证。

集群流控中共有两种身份

• Token Client：集群流控客户端，用于向所属 Token Server 通信请求 token。集群限流服务端会返回给客户端结果，决定是否限流。
• Token Server：即集群流控服务端，处理来自 Token Client 的请求，根据配置的集群规则判断是否应该发放token（是否允许通过）。

项目中Sentinel的使用

nacos配置限流策略

实际项目中就是的配合nacos使用限流，不然每次重启dashboard或使用dashboard就不很方便。
项目添加依赖

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

配置文件

#nacos 配置数据
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.server-addr=localhost:8848
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.dataId=sentinel-test
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.groupId=DEFAULT_GROUP
#
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.ruleType=flow

nacos服务上配置策略

[
    {
        "resource": "/test1",
        "limitApp": "default",
        "grade": 1,
        "count": 7,
        "strategy": 0,
        "controlBehavior": 0,
        "clusterMode": false
    }
]

代码中直接创建

package com.alibaba.test.sentinel;

import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@SpringBootApplication
public class SentinelApplication {

    public static void main(String[] args) {
        //初始化限流
      //  initFlowRules();
        SpringApplication.run(SentinelApplication.class, args);
    }

    //限流规则
    private static void initFlowRules(){
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        // 限流节点
        rule.setResource("sentinelTest");
        //限流规则 qps
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        // Set limit QPS to 20.
        //设置 每秒限流数量
        rule.setCount(5);
        rules.add(rule);
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }

}

通过配置文件配置

代码地址

https://gitee.com/zhang798/spring-cloud-alibaba

git clone https://gitee.com/zhang798/spring-cloud-alibaba