sentinel的原理以及基本使用

约定不等于承诺〃 2024-04-08 12:50 63阅读 0赞

#### sentinel的原理以及基本使用 ####

*  一，Sentinel引入原因
 *   *  1，分布式系统遇到的问题
     *  2，解决服务雪崩问题
     *   *  2.1，超时机制
         *  2.2，服务限流
         *  2.3，服务熔断
         *  2.4，服务降级
 *  二，Sentinel工作原理
 *   *  1，什么是Sentinel
     *  2，sentinel控制台安装
     *  3，客户端连接这个sentinel控制台
     *  4，sentinel工作流程
     *   *  4.1，资源
         *  4.2，规则
         *  4.3，插槽
         *  4.4，工作流程
     *  5，规则
     *   *  5.1，流控规则
         *   *  5.1.1，流控模式
             *  5.1.2，流控效果
         *  5.2，熔断规则
         *   *  5.2.1，熔断策略
         *  5.3，热点规则
         *  5.4，系统规则
         *  5.5，授权规则
         *  5.6，集群规则

## 一，Sentinel引入原因 ##

### 1，分布式系统遇到的问题 ###

通常情况下，一个业务逻辑往往会依赖多个服务，如一个商品展示服务会依赖商品服务，价格服务，商品评论服务等。在用户发起请求之后，在一个商品详情服务，会通过一个创建线程池，比如说里面创建100个线程，用来加载商品服务，价格服务，商品评论服务。  
![在这里插入图片描述][7a4e3d3cc6a54c7fbc1cc27e7698a4a2.png]  
当用户去大量评论的时候，那么线程全部会在这个商品评论服务上面，那么会导致其他服务不可用，那么就会造成一个服务雪崩状态。

**造成服务雪崩的原因**  
1，大流量请求：如在秒杀的时候，准备不充分，瞬间大量请求进来，导致服务提供者不可用  
2，硬件故障：服务器出现宕机情况  
3，出现缓存击穿：热点数据同一时间失效

### 2，解决服务雪崩问题 ###

#### 2.1，超时机制 ####

加入一个超时机制，当一个服务在一定时间内没有得到响应，就会释放资源，从而抑制资源耗尽的问题。

#### 2.2，服务限流 ####

限制请求核心服务提供者的流量，使大流量拦截在核心服务之外。可以通过线程池加队列的方式实现，队列可以是一个阻塞队列。

#### 2.3，服务熔断 ####

和现实中的断路器一样，用于监控电路情况，如果发现电路电流异常，就会跳闸，从而防止这个电路被烧毁。

断路器的基本原理：就是说在一段时间内，如果发现失败的次数或者失败率达到一个阈值的一个情况，那么就会出现一个跳闸的情况，这个断路器就会打开，请求就会直接return返回；跳闸一段时间之后，断路器就会进入一个半开的状态，就是一个瞬时态，允许发起一次请求，如果成功，则断路器关闭，走原来的正常流程，如果不成功，那么这个断路器又会打开 ，一段时间之后又会进入一个半开的状态，如此循环下去。  
![在这里插入图片描述][c60ddcb7965d47349eb015d2d17cfe08.png]

#### 2.4，服务降级 ####

有熔断就一定会有降级。就是当某个服务熔断之后，服务将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback（回退）回调，返回一个缺省值。或者流量前面的流量太大，后面的服务处理能力不足，会对前面的服务进行一个降级操作

## 二，Sentinel工作原理 ##

### 1，什么是Sentinel ###

Sentinel 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。只要通过Sentinel API 定义的代码，就是资源，能够被 Sentinel保护起来

### 2，sentinel控制台安装 ###

1，下载这个jar包，在本地跑即可。

\[ [Releases · alibaba/Sentinel · GitHub][Releases _ alibaba_Sentinel _ GitHub] \]( [Releases · alibaba/Sentinel · GitHub][Releases _ alibaba_Sentinel _ GitHub] )  
![在这里插入图片描述][63648ab3b78242118707497be95c7515.png]  
2，启动jar包

java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.5.jar

3，默认端口为8080，输入localhost:8080，然后登录， 默认用户名和密码都是 `sentinel`  
![在这里插入图片描述][6dc27360797a40008a62f016baeab1cb.png]

4，登陆完成之后，可以看到这个sentinel的主界面。可以发现里面有大量的规则，比如说流控规则，熔断规则，热点规则，授权规则等。  
![在这里插入图片描述][32dfdb4483574f40a8863193dc403b7d.png]

### 3，客户端连接这个sentinel控制台 ###

1，需要的依赖

<dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
        <version>2021.1</version>
    </dependency>

2，yml配置文件

spring:
      cloud:
        sentinel:
          transport:
    		#注册的地点
            dashboard: 127.0.0.1:8080
          filter:
            enabled: false

### 4，sentinel工作流程 ###

#### 4.1，资源 ####

由应用程序提供的服务，比如说是一个接口，甚至是一段代码等。就是说只要被这个sentinel API定义了的代码，就是一个资源，就可以被这个sentinel保护起来。所有的资源都对应一个资源名称（resourceName），每次资源在调用时都会创建一个 Entry 对象

#### 4.2，规则 ####

就是最绕这个资源所设定的一些规则，如一些限流规则，降级规则，熔断规则等。并且所有的规则可以动态调整。

#### 4.3，插槽 ####

因此在这个资源创建的时候Entry 创建的时候，同时也会创建一系列功能插槽（slot chain），这个插槽有不同的职责。  
**FlowSlot**：限流  
**DegradeSlot**：熔断  
**AuthoritySlot**：授权

#### 4.4，工作流程 ####

模拟一个工作流程，对一个接口进行一个限流操作，大致流程如下，首先会定义一个资源，其次会对这个资源定义一个规则，最后会去检测这个规则是否生效。

**1，传统api的方式**

private static final String RESOURCE_NAME = "getUserMessage";
    #这个接口就是一个限流的一个对象
    @RequestMapping(value = "/getUserMessage")
    public String getPrice(){
        
        Entry entry = null;
        try{
        
            //资源名可使用任意有业务语义的字符串，比如方法名、接口名或其它可唯一标识的字符串。
            //会将这个资源封装成一个Entry的一个对象
            entry = SphU.entry(RESOURCE_NAME);
        }catch (BlockException e1) {
        
            //限流异常，如果达到一个阈值，就会进入这个异常
        	return "被流控了！";
        }catch (Exception ex) {
        
            //正常的业务逻辑的异常捕获
            Tracer.traceEntry(ex, entry);
        } finally {
        
            //关闭资源
            if (entry != null) {
        
                entry.exit();
            }
        }
        return null;
    }

规则可以在容器初始化的时候就可以进行一个制定，通过这个\*\*@PostConstruct\*\*注解提前对这个规则进行一个初始化。

@PostConstruct
    private static void initFlowRules(){
        
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        //设置受保护的资源
        rule.setResource(RESOURCE_NAME);
        // 设置流控规则 QPS，每秒的请求数
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        // 设置受保护的资源阈值，每秒只能访问一次
        rule.setCount(1);
        rules.add(rule);
        // 加载配置好的规则
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }

这样的话就简单的实现了一个限流的一个应用。同时也可以再控制台上面看到  
![在这里插入图片描述][9f7a08e7ddc34576b33e060982e537e6.png]

**2，注解的方式**

通过这个**SentinelResource**注解的的方式实现，如下，就简单实现了一个限流的一个方式。

@RequestMapping("/info/{id}")
    @SentinelResource(value = "userinfo",
            blockHandlerClass = DefaultSentinelHandler.class, //用于流控的配置类
            blockHandler = "handleException2", //流控类里面的配置方法
            fallbackClass = DefaultFallback.class, //回调方法
            fallback = "fallback" //回调类
    )
    public R info(@PathVariable("id") Integer id){
        
        User user = userService.getById(id);
    
        if(id==4){
        
            throw new IllegalArgumentException("异常参数");
        }
    
        return R.ok().put("user", user);
    }
    //流控类里面的配置方法
    public R handleException2(@PathVariable("id") Integer id, BlockException exception){
        
        return R.error(-1,"===被限流降级啦===");
    }
    //回调类里面的方法
    public R fallback(@PathVariable("id") Integer id,Throwable e){
        
        return R.error(-1,"===被熔断降级啦==="+e.getMessage());
    }

也可以使用使用一个统一管理的配置类，将几种规则统一管理

@Slf4j
    @Component
    public class MyBlockExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
        
        @Override
        public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
        
            log.info("BlockExceptionHandler BlockException================"+e.getRule());
            R r = null;
    
            if (e instanceof FlowException) {
        
                r = R.error(100,"接口限流了");
    
            } else if (e instanceof DegradeException) {
        
                r = R.error(101,"服务降级了");
    
            } else if (e instanceof ParamFlowException) {
        
                r = R.error(102,"热点参数限流了");
    
            } else if (e instanceof SystemBlockException) {
        
                r = R.error(103,"触发系统保护规则了");
    
            } else if (e instanceof AuthorityException) {
        
                r = R.error(104,"授权规则不通过");
            }
    
            //返回json数据
            response.setStatus(500);
            response.setCharacterEncoding("utf-8");
            response.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE);
            new ObjectMapper().writeValue(response.getWriter(), r);
    
        }
    }

### 5，规则 ###

#### 5.1，流控规则 ####

![在这里插入图片描述][4cca7938717e4f86b8d9da59dc63e9dc.png]

主要是通过这个应用流量的**qps**或者**并发线程**两个指标，当达到阈值的时候对这个流量进行一个控制，避免大流量的冲击，从而保证这种应用的高可用

##### 5.1.1，流控模式 #####

流控模式主要有直接模式，关联模式和这个链路模式。

**直接模式**  
正常来讲都是使用这个直接模式，就是说当这个资源调用达到设置的阈值后，则会直接被流控抛出异常。

**关联模式**  
当两个资源之间具有资源争抢或者依赖关系的时候，这两个资源便具有了关联。比如对数据库同一个字段的读操作和写操作存在争抢。关联的话可以设置这个关联的资源，如关联一个接口。  
![在这里插入图片描述][e4196bb27599433b8ced13f5c6648bc7.png]

**链路模式**  
根据这个调用链路进行一个限流操作

##### 5.1.2，流控效果 #####

就是当这个qps超过某个阈值的时候，对这个流量控制采取的一系列措施。主要有快速失败，预热，匀速排队等具体实现。

**快速失败**  
默认方式就是这种。就是说当这个qps达到这个阈值之后，其他新进来的请求就会立马拒绝策略，通过一个抛异常的方式实现。适用于一些压测后，了解系统水平能力的场景

**预热**  
给一个缓冲时间，让流量缓慢增加，在一定时间内组件增加到这个阈值的上限，相当于给系统一个预热时间，避免系统直接被大流量压垮。

**匀速排队**  
严格控制请求通过的时间，就是让这个请求匀速的通过，对应的是漏桶算法。

#### 5.2，熔断规则 ####

主要是针对链路中一些不稳定的资源进行一个熔断降级，就是暂时切断一些不稳定的调用，避免因为局部不稳定的因素导致整体服务的雪崩。  
![在这里插入图片描述][448e4c5e2dd14474b115e4af49b6ea2f.png]

##### 5.2.1，熔断策略 #####

主要有慢调用比例，异常比例，异常数等

**慢调用比例**

就是说会给这个服务的响应设置一个时间，如果外面的服务来请求的时候，该服务的响应时间大于设置的时间，则统计为一个慢调用。如果单位时间内，请求个数大于这个最小请求数，并且这个慢调用的个数或者比例超过这个阈值的时候，那么该服务就会进入到一个熔断的状态，相当于一个全开状态；一段时间后，会发起一个很小的请求，相当于一个半开状态，会去判断这个响应的时间，如果还是超过最大时间，那么又会进入全开状态，否则执行正常业务流程

**异常比例**  
就是在单位时间内，请求个数大于这个最小请求数，并且这个异常的比例大于这个设置的阈值，那么就会触发这个熔断机制。

**异常数**  
就是在单位时间内，请求个数大于这个最小请求数，并且这个异常个数大于这个设置的阈值，那么就会触发这个熔断机制。

#### 5.3，热点规则 ####

热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流  
![在这里插入图片描述][4e8d6b1789b5424eb24e12ed0178dbd5.png]  
这个参数值只支持这个基本数据类型，并且只能通过这个@SentinelResource这个注解生效。

#### 5.4，系统规则 ####

会从整体维度对应用入口流量进行控制，结合应用的 Load、CPU 使用率、总体平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度的监控指标，通过自适应的流控策略，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，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  
![在这里插入图片描述][6e837d05778c4b7b95d54f6dd0058a44.png]

#### 5.5，授权规则 ####

主要是用于这个授权，增加这个黑白名单。会根据调用来源来判断该次请求是否允许放行，白名单会进行一个放行操作，黑名单不放行。  
![在这里插入图片描述][2ba35f0495e14217bfde657c3897456d.png]

#### 5.6，集群规则 ####

集群流控可以精确地控制整个集群的调用总量，结合单机限流兜底，可以更好地发挥流量控制的效果。  
适应的流控策略，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，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  
![\[外链图片转存中...(img-bpd1LpvL-1661579051770)\]][..._img-bpd1LpvL-1661579051770]

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