在微服务架构中，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。
1、Sentinel
Sentinel 是阿里巴巴开源的分布式系统的流量防卫组件。Sentinel 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
Sentinel基本概念（摘自官网）：
- 资源：是 Java 应用程序中的任何内容，例如，由应用程序提供的服务，或由应用程序调用的其它应用提供的服务，甚至可以是一段代码；只要通过 Sentinel API 定义的代码，就是资源，能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下，可以使用方法签名，URL，甚至服务名称作为资源名来标示资源。
- 规则：围绕资源的实时状态设定的规则，可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整；
Sentinel主要功能（摘自官网）：
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流量控制：流量控制在网络传输中是一个常用的概念，它用于调整网络包的发送数据。然而，从系统稳定性角度考虑，在处理请求的速度上，也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器，可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状；
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熔断降级：当调用链路中某个资源出现不稳定，例如，表现为 timeout，异常比例升高的时候，则对这个资源的调用进行限制，并让请求快速失败，避免影响到其它的资源，最终产生雪崩的效果；
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系统负载保护：Sentinel 同时提供系统维度的自适应保护能力；让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，保证系统在能力范围之内处理最多的请求；
2、springcloud+sentinel实例
Sentinel的使用分为两种方式：
- 核心库：java客户端，不依赖任何框架/库，能够运行于java 8及以上版本的运行时环境，同时对Dubbo/Spring Cloud等框架也有较好的支持；
- 控制台：Dashboard，主要负责管理推送规则，监控，管理机器等；
下面在Spring Cloud应用中使用Sentinel starter实现限流管理。
①下载、安装、启动
下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/tags
此处下载1.8.0版本，通过如下命令启动：
java -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar
默认情况下sentinel-dashboard以8080端口启动，所以可以通过访问localhost:8080来验证是否已经成功启动。
默认的登录账号为：用户名:sentinel，密码:sentinel。
②springcloud整合sentinel
a.添加pom依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
此处依赖的alibaba版本为2021.1，对应的sentinel版本为1.8.0。
b.配置yml
# 限流
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8080
c.启动服务，访问接口，因为访问接口以后才会注册到sentinel中。
此时就可以看到order服务实例了。
d.实时监控，可以查看接口访问情况，如下：
e.在簇点链路中，对指定接口配置限流规则，如下：
其中，阈值类型选择QPS，单机阈值为2，则该限流规则为每秒最多允许2个请求进入。若每秒超过2次时被流控，如下：
自定义流控返回：
@GetMapping("/hello2")
@SentinelResource(value = "hello2",blockHandler = "handleException")
public String hello2() {
return "hello, this is order service";
}
public String handleException(BlockException e) {
return "你已被流控" + e;
}
value将该方法定义为sentinel的资源，blockHandler是流控时调用的方法，如下：
注：方法返回类型必须和兜底方法返回类型一致；不要将blockHandler打错，打成了blockedHandler；不要将BlockException打错，打成了BlockException；流控规则里的资源名必须和@SentinelResource注解声明的资源一致；
自定义全局流控返回：
@Slf4j
@Component
public class GlobalExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
@Override
public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException ex) throws Exception {
log.info("===>流控自定义返回");
response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
response.setStatus(200);
response.getWriter().write("你已被流控");
}
}
请求返回如下：
f.熔断降级
RT指平均响应时间超出阈值且通过的请求>=5，阈值为0.1时触发降级。
慢调用，假设在 1秒内（统计时长=1000ms） 有10个请求过来（满足了最小请求数5），
这10个请求 中有4个请求的响应时间超过了300ms（最大RT300），属于慢调用。
10个请求乘以比例阈值0.1 = 1。 4个慢请求 > 1 （阈值比例）。 所以触发熔断，熔断时长10秒。
使用jmeter调用接口，如下
通过浏览器再次访问，如下
也可以自定义返回，同流控。
g.OpenFeign整合Sentinel
添加配置
# 开启openFeign对sentinel的整合
feign:
sentinel:
enabled: true
openFeign调用接口
@FeignClient(value = "mall-product", contextId = "product", fallback = ProductFeignFallbackClient.class)
public interface ProductFeignClient {
/**
* 远程调用product微服务的hello接口
* @return
*/
@GetMapping("/product/hello")
String getHello();
}
添加fallback对应的失败时回调的实现类
@Slf4j
@Component
public class ProductFeignFallbackClient implements ProductFeignClient {
@Override
public String getHello() {
log.error("feign远程调用服务异常后的降级方法");
return "feign远程调用服务异常后的降级方法";
}
}
当接口请求失败时便会调用失败类里的方法，这里不启动远程服务调用的product服务，访问结果如下：
后续还需在工程化应用时不断深入理解原理和场景，加油吧，少年。