??各位小伙伴们大家好，欢迎来到这个小扎扎的spring cloud专栏，在这个系列专栏中我对B站尚硅谷阳哥的spring cloud教程进行一个总结，鉴于 看到就是学到、学到就是赚到 精神，这波依然是血赚 ┗|｀O′|┛
🍹 Sentinel
🍸 什么是Sentinel
??官网上如是介绍到：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以流星为切入点，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。说白了Sentinel就是hystrix(豪猪哥)的阿里翻版，他能实现和豪猪哥一样的功能，但是比之前者它还提供了图形化的操作界面，操作起来更加的方便快捷
??Sentinel应用场景十分重要且丰富: 它承接了阿里巴巴近年的双十—大促流量的核心场景，例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围)、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等
🍸 Sentinel下载安装配置
??第一步： 下载Sentinel监控页面jar：https://github.com/alibaba/Sentinel/tags
??第二步： 使用命令运行jar，访问管理界面(用户名密码默认为sentinel)，此时要保证8080端口没有被占用，否则就会产生端口冲突
java -jar
🍹 Sentinel项目实战
初始化监控服务
??该项目中会创建一个新的子模块，然后通过配置文件将其注册进nacos注册中心，且通过sentinel进行实时监控
??第一步： 创建一个子模块，并引入相关依赖
<!--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sentinel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>
??第二步： 配置文件
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
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'
??第三步： 主程序类
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class CloudAlibabaSentinelService8401 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(CloudAlibabaSentinelService8401.class, args);
System.out.println("启动成功");
}
}
??第四步： controller接口，访问浏览器显示相应字符串而已，没有任何联动，主要是为了后面的
@RestController
public class FlowLimitController {
@GetMapping("/testA")
public String testA() {
return "------testA";
}
@GetMapping("/testB")
public String testB() {
return "------testB";
}
}
先启动nacos，然后启动sentinel的监控jar包，最后启动主程序类
此时sentinel测监控页面并不会有任何的服务，因为sentinel使用的是懒加载机制，只有被监控服务有被访问时图形界面才会显示相应的监控图表信息，该服务一段时间没有被访问的话之前的图表数据也会消失
🍸 流控规则配置
??流控配置就是对微服务里接口的流量控制配置，该配置精准到微服务的具体接口，如果该接口的访问超出了手动配置的阈值，就会执行相应的结果(这里阈值和结果都是自己在页面上配置的)
上面弹窗里所有配置项的意思都在下面进行解释，当需要对一个接口的访问进行限流时，即可参照规则进行流控配置
??使用QPS进行阈值设置的请求，会在一秒内达到阈值之后的所有请求选择流控效果默认都直接失败，页面返回失败信息，这些失败的请求甚至没有到请求业务就直接失败了
?? 而使用线程数进行阈值设置的请求，在请求线程数达到阈值之后的所有请求无法选择流控效果，这些请求会打进业务但是无法执行就页面返回失败信息
流控模式： 关联
?? 通过关联配置，关联的接口资源出现问题被限流，对应的接口资源也会被限流，比如说/testA在流控配置的时候关联了/testB，那么一旦/testB被限流/testA也同样会被限流
流控效果： Warm Up
?? 预热，sentinel默认选择该流控效果后需要填写预热时长(只有QPS阈值才可选)，配置之后，预热时长范围内阈值都是QPS对3取模，经过预热时长后阈值才恢复预定阈值
比如说使用QPS阈值，单机阈值为13，选择Warm Up效果，预热时长为5，那就意味着前5S(预热时长)，接口每秒内最多可接受4次请求(13%3=4)，等到过了预热时间5S之后，该接口每秒内最多可接受13(QPS)次请求
流控效果： 排队等待
??匀速排队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。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—秒直接拒绝多余的请求。
🍸 熔断规则配置
??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。Sentinel和hystrix的熔断降级是非常像的，但是Sentinel并没有像hystrix一样的半开状态（也就是缓冲状态一段时间正常之后就结束熔断）
降级策略： RT
??统计时长(1000ms)内，请求数超过最小请求数(5)并且在最大RT时间(200ms)内没有处理完本次任务的话，就会在未来的熔断时长(1s)内对该服务进行熔断，断路器打开微服务不可用
降级策略： 异常比例
??当资源的每秒请求量大于最小请求数(5)，并且每秒异常总数占通过量的比值超过比例阈值(0.2)之后，资源进入降级状态，即在接下的统计时长(1000ms)内，对该服务进行熔断，断路器打开微服务不可用，对这个方法的调用都会自动地返回。
降级策略： 异常数
??当统计时间(1000ms)内的请求数量超过最小请求数(5)，并且这1s中的异常数目超过异常数(10)之后会进行熔断，即在接下的统计时长(1000ms)内，对该服务进行熔断，断路器打开微服务不可用，对这个方法的调用都会自动地返回。
🍸 热点key配置
??每统计窗口时长(1s)内，如果该接口接收到的请求中 参数列表包含索引为0的参数(也就是参数列表中的第一个参数)，且数量超过单机阈值(1)的话就会对该服务进行熔断降级，对这个方法的调用都会自动地返回。
??根据上面的描述，接口有两个参数p1、p2，如果请求为http://localhost:8401/testHotKey?p1=a或者http://localhost:8401/testHotKey?p1=a&p2=b不符合热点规则，将会触发熔断降级，但是http://localhost:8401/testHotKey?p2=b将不会触发降级
高级选项
??想要使用热点规则的高级选项的话，必须从热点规则处新增，不能通过簇点链路新增。通过下面的配置，就可以实现p1有热点key限制阈值为1，但是如果p1旳值为abc的话阈值就是200、值为qaz的话阈值就是23.
🍸 系统规则配置
??上面涉及到的配置都是具体到接口级的，对单个接口的流控、熔断、热点key监控配置，但是Sentinel系统规则配置是针对整个系统而言的监控配置
入口QPS
??入口QPS就是对整个系统的请求数进行限制，并不指定接口请求，只要系统内所有请求的请求数到达阈值就会降级
Load自适应
??该设置仅对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使用率
??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。