<!--SpringCloud ailibaba nacos -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!--SpringCloud ailibaba sentinel-datasource-nacos 后续做持久化用到-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>
<!--SpringCloud ailibaba sentinel -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

application.yml

server:
  port: 8401

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #Nacos服务注册中心地址
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard地址
        port: 8719 #默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描，直至找到未被占用的端口
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            dataId: cloudalibaba-sentinel-service
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

feign:
  sentinel:
    enabled: true # 激活Sentinel对Feign的支持

sentinel的功能

流控规则

1.资源名：唯一名称，默认请求路径。

2.针对来源：Sentinel可以针对调用者进行限流，填写微服务名，默认default（不区分来源）。

3.阈值类型/单机阈值：

? ? QPS（每秒钟的请求数量）：当调用该api的QPS达到阈值的时候，进行限流。

? ? 线程数：当调用该api的线程数达到阈值的时候，进行限流。

4.是否集群：不需要集群。

5.流控模式：

? ? 直接：api达到限流条件时，直接限流。

? ? 关联：当关联的资源达到阈值时，就限流自己。（当与A关联的资源B达到阈值后，就限流A自己）

? ? 链路：只记录指定链路上的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流）【api级别的针对来源】

6.流控效果：

? ? 快速失败：直接失败，抛出异常。

? ? Warm?Up（预热）：根据codeFactor（冷加载因子，默认3）的值，从阈值/codeFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值。

? ? 排队等待：匀速等待，让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置为QPS，否则无效。

直接-快速失败

以下配置表示：1秒钟内只可以查询一次，若超过次数1，就直接-快速失败，报默认错误。

?默认错误

sentinel有自带默认的错误

源码：com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.DefaultController

直接：快速失败（默认的流控处理）。

?关联-快速失败

以下配置表示：当关联资源/testB的qps阈值超过1时，就限流/testA的Rest访问地址，当关联资源到阈值后限制配置好的资源名。

预热-Warm Up

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。

通常冷启动的过程系统允许通过的QPS曲线如下图所示：

?Warm Up配置

默认coldFactor为3，即请求QPS从（threshold /?3）开始，经多少预热时长才逐渐升至设定的QPS阈值。

案例：阈值为10+预热时长设置5秒。

系统初始化的阈值为10 / 3约等于3，即阈值刚开始为3；然后过了5秒后阈值才慢慢升高恢复到10。

?排队等待

匀速排队，让请求以均匀的速度通过，阈值类型必须设成QPS，否则无效。

设置含义：/testA每秒1次请求，超过的话就排队等待，等待的超时时间为20000毫秒。

?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。

该方式的作用如下图所示：

?这种方式主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列。想象一下这样的场景，在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求。

降级规则

RT（平均响应时间，秒级）：

? ? 平均响应时间?超出阈值?且?在时间窗口内通过的请求>=5，两个条件同时满足后触发降级。

? ? 窗口期过后关闭断路器。

? ? RT最大4900（更大的需要通过-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxxx才能生效）

异常比例（秒级）：

? ? QPS>=5且异常比例（秒级统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级。

异常数（分钟级）：

? ? 异常数（分钟统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级。

?? ?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）。

?? ?Sentinel是没有半开状态的！半开状态系统自动去检测是否请求有异常，没有异常就关闭断路器恢复使用，有异常则继续打开断路器不可用。具体可以参考Hystrix。

RT（平均响应时间）

?按照上述配置，永远一秒钟打进来10个线程（大于5个了）调用testD，我们希望200毫秒处理完本次任务，如果超过200毫秒还没处理完，在未来1秒钟的时间窗口内，断路器打开（保险丝跳闸）微服务不可用，保险丝跳闸断电了。

后续我们停止jmeter，没有这么大的访问量了，断路器关闭（保险丝恢复），微服务继续使用。

异常比例

异常比例（DEGRADA_GRADE_EXCEPTION_RATIO）：当资源的每秒请求量>=5，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，即在接下来的时间窗口（DeradeRule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%。

?按照上述配置，单独访问一次，必然会报错一次（int age = 10/0），调用一次报错一次。

开启jmeter后，直接高并发发送请求，后台持续报错，断路器开启，微服务不可用了。

异常数

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。

时间窗口一定要大于等于60秒。

?http://localhost:8080/testE，第一次访问报错，我们看到error窗口，但是达到5次报错后，进入熔断后降级。

热点规则-热点key限流

源码：com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException

?自定义异常信息

?热点规则

?方法testHotKey里面的第一个参数（参数索引设置为0）主要QPS超过每秒1次，马上降级处理，会调用deal_testHotKey。

也就是说：

访问http://localhost:8080/testHotKey?p1=abc? 热点规则生效

访问http://localhost:8080/testHotKey?p1=abc&p2=123? 热点规则生效

访问http://localhost:8080/testHotKey?p2=abc? 热点规则不生效

参数例外项

场景：

1.普通场景：超过1秒钟一个后，达到阈值1后马上限流。

2.特例：我们希望p1参数当它是某个特殊值时，它的限流值和平时不一样（加入当p1的值等于5时，它的阈值可以达到200）。

方法中报错，该报异常报异常，它只处理自己的异常：

?@SentinelResource处理的是Sentinel控制台配置的违规情况，有blockHandler方法配置的兜底处理。

RuntimeException：int age = 10/0，这个是java运行时报出的运行时异常，@SentinelResource不管。

总结：@SentinelResource主管配置出错，运行出错走正常的异常处理逻辑。

系统规则（总控-所有的uri的控制）

?系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台及其的load、CPU使用率、平均RT、入口QPS和并发线程数等几个维度监控应用指标，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。

系统保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且仅对入口流量生效。入口流量指的是进入应用的流量（EntryType.IN），比如Web服务或Dubbo服务端接收的请求，都属于入口流量。

系统规则支持以下的模式：

· Load自适应（仅对Linux/Unix-like机器生效）：系统的load1作为启发指标，进行自适应系统保护。当系统load1超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护（BBR阶段）。系统容量由系统的maxQps * minRt估算得出。设定参考值一般是CPU cores * 2.5。

· CPU usage（1.5.0+版本）：当系统CPU使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围0.0 - 1.0），比较灵敏。

· 平均RT：当单台机器上所有入口流量的平均RT达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。

· 并发线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。

· 入口QPS：当单台机器上所有入口流量的QPS达到阈值即触发系统保护。

自定义兜底方法（错误信息）

@GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler")
@SentinelResource(value = "customerBlockHandler",
        blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class,
        blockHandler = "handlerException2")
public CommonResult customerBlockHandler()
{
    return new CommonResult(200,"按客戶自定义",new Payment(2020L,"serial003"));
}


public class CustomerBlockHandler
{
    public static CommonResult handlerException(BlockException exception)
    {
        return new CommonResult(4444,"按客戶自定义,global handlerException----1");
    }
    public static CommonResult handlerException2(BlockException exception)
    {
        return new CommonResult(4444,"按客戶自定义,global handlerException----2");
    }
}

?@SentinelResource注解

注意：注解方式埋点不支持private方法。

?@SentinelResource用于定义资源，并提供可选的异常处理和fallback配置项。?@SentinelResource注解包含以下属性：

· value：资源名称、必需项（不能为空）。

· entryType：entry类型，可选项（默认为EntryType.OUT）。

· blockHandler / blockHandlerClass：blockHandler对应处理BlockException的函数名称，可选项。blockHandler函数访问范围需要是public，返回类型需要与原方法相匹配，参数类型需要和原方法相匹配并且最后加一个额外的参数，类型为BlockException。blockHandler函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定blockHandlerClass为对应的类的Class对象，注意对应的函数必需为static函数，否则无法解析。

· fallback：fallback函数名称，可选项，用于在抛出异常的时候提供fallback处理逻辑。fallback函数可以针对所有类型的异常（除了exceptionToIgnore里面排除掉的异常类型）进行处理。fallback函数签名和位置要求：

① 返回值类型必须与原函数返回值类型一致。

② 方法参数列表需要和原函数一致，或者可以额外多一个Throwable类型的参数用于接收对应的异常。

③ 方法参数列表需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定fallbackClass为对应的类的Class对象，注意对应的函数必需为static函数，否则无法解析。

· defaultFallback（since1.6.0）：默认的fallback函数名称，可选项，通常用于通用的fallback逻辑（即可以用于很多服务或方法）。默认fallback函数可以针对所有类型的异常（除了exceptionsToIgnore里面排除掉的异常类型）进行处理。若同时配置了fallback和defaultFallback，则只有fallback会生效。defaultFallback函数签名要求：

① 返回值类型必须与原函数返回值类型一致。

② 方法参数列表需要为空，或者可以额外多一个Throwable类型的参数用于接收对应的异常。

ribbon、nacos、sentinel一起使用

@RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
//@SentinelResource(value = "fallback") //没有配置
//@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback") //fallback只负责业务异常
//@SentinelResource(value = "fallback",blockHandler = "blockHandler") //blockHandler只负责sentinel控制台配置违规
//若blockHandler和fallback都进行了配置，则被限流降级而抛出BlockException时只会进入blockHandler处理逻辑。
@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback",blockHandler = "blockHandler",
        exceptionsToIgnore = {IllegalArgumentException.class})
public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id)
{
    CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL + "/paymentSQL/"+id,CommonResult.class,id);


    if (id == 4) {
        throw new IllegalArgumentException ("IllegalArgumentException,非法参数异常....");
    }else if (result.getData() == null) {
        throw new NullPointerException ("NullPointerException,该ID没有对应记录,空指针异常");
    }


    return result;
}
//本例是fallback
public CommonResult handlerFallback(@PathVariable  Long id,Throwable e) {
    Payment payment = new Payment(id,"null");
    return new CommonResult<>(444,"兜底异常handlerFallback,exception内容  "+e.getMessage(),payment);
}
//本例是blockHandler
public CommonResult blockHandler(@PathVariable  Long id,BlockException blockException) {
    Payment payment = new Payment(id,"null");
    return new CommonResult<>(445,"blockHandler-sentinel限流,无此流水: blockException  "+blockException.getMessage(),payment);
}

异常忽略

?feign

@FeignClient(value = "nacos-payment-provider",fallback = PaymentFallbackService.class)
public interface PaymentService
{
    @GetMapping(value = "/paymentSQL/{id}")
    public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id);
}



@Component
public class PaymentFallbackService implements PaymentService
{
    @Override
    public CommonResult<Payment> paymentSQL(Long id)
    {
        return new CommonResult<>(44444,"服务降级返回,---PaymentFallbackService",new Payment(id,"errorSerial"));
    }
}


@GetMapping(value = "/consumer/paymentSQL/{id}")
public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id)
{
    return paymentService.paymentSQL(id);
}

# 激活Sentinel对Feign的支持
feign:
  sentinel:
    enabled: true

sentinel、Hystrix、resilience4j的对比

	sentinel	Hystrix	resilience4j
隔离策略	信号量隔离（并发线程数限流）	线程池隔离/信号量隔离	信号量隔离
熔断降级策略	基于响应时间、异常比率、异常数	基于异常比率	基于异常比率、响应时间
实时统计实现	滑动窗口（LeapArray）	滑动窗口（基于RxJava）	Ring Bit Buffer
动态规则配置	支持多种数据源	支持多种数据源	有限支持
扩展性	多个扩展点	插件的形式	接口的形式
基于注解的支持	支持	支持	支持
限流	基于QPS，支持基于调用关系的限流	有限的支持	Rate Limiter

持久化

服务重启后，sentinel在管理端的配置就会重置，所以需要持久化。

使用nacos做sentinel的持久化

<!--SpringCloud ailibaba sentinel-datasource-nacos 后续做持久化用到-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #Nacos服务注册中心地址
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard地址
        port: 8719
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            dataId: cloudalibaba-sentinel-service
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow