Sentinel快速了解

阳光穿透心脏的1/2处 2021-09-07 15:12 399阅读 0赞

[**完整目录清单页面（必看）**][Link 1]

#### 1.1 Sentinel介绍 ####

Sentinel是阿里开源的项目，提供了流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保障服务之间的稳定性。  
官网：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki

#### **1.2 Sentinel 的历史** ####

*  2012 年，Sentinel 诞生，主要功能为入口流量控制。
 *  2013-2017 年，Sentinel 在阿里巴巴集团内部迅速发展，成为基础技术模块，覆盖了所有的核心场景。Sentinel 也因此积累了大量的流量归整场景以及生产实践。
 *  2018 年，Sentinel 开源，并持续演进。
 *  2019 年，Sentinel 朝着多语言扩展的方向不断探索，推出 [C++ 原生版本][C_]，同时针对 Service Mesh 场景也推出了 [Envoy 集群流量控制支持][Envoy]，以解决 Service Mesh 架构下多语言限流的问题。
 *  2020 年，推出 [Sentinel Go 版本][Sentinel Go]，继续朝着云原生方向演进。

#### **1.3 Sentinel 具有以下特征** ####

*  **丰富的应用场景**：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一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。
 *  **完备的实时监控**：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
 *  **广泛的开源生态**：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。
 *  **完善的 SPI 扩展点**：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

#### **1.4 Sentinel 的主要特性** ####

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#### **1.5 Sentinel 的开源生态** ####

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#### \**1.6 Sentinel 分为两个部分* ####

*  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。

#### **1.7 Sentinel 基本概念** ####

**资源**

资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 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。在接下来的文档中，我们都会用资源来描述代码块。

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。

#### **1.8 Sentinel 功能和设计理念** ####

**流量控制**

**什么是流量控制**

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，如下图所示：

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**流量控制设计理念**

流量控制有以下几个角度:

*  资源的调用关系，例如资源的调用链路，资源和资源之间的关系；
 *  运行指标，例如 QPS、线程池、系统负载等；
 *  控制的效果，例如直接限流、冷启动、排队等。

Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度，并进行灵活组合，从而达到想要的效果。

**熔断降级**

**什么是熔断降级**

除了流量控制以外，及时对调用链路中的不稳定因素进行熔断也是 Sentinel 的使命之一。由于调用关系的复杂性，如果调用链路中的某个资源出现了不稳定，可能会导致请求发生堆积，进而导致级联错误。

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Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的: 当检测到调用链路中某个资源出现不稳定的表现，例如请求响应时间长或异常比例升高的时候，则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故障。

**熔断降级设计理念**

在限制的手段上，Sentinel 和 Hystrix 采取了完全不一样的方法。

Hystrix 通过 [线程池隔离][Link 2] 的方式，来对依赖（在 Sentinel 的概念中对应 *资源*）进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成本（过多的线程池导致线程数目过多），还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。

Sentinel 对这个问题采取了两种手段:

*  通过并发线程数进行限制

和资源池隔离的方法不同，Sentinel 通过限制资源并发线程的数量，来减少不稳定资源对其它资源的影响。这样不但没有线程切换的损耗，也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下，例如响应时间变长，对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后，对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。

*  通过响应时间对资源进行降级

除了对并发线程数进行控制以外，Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后，所有对该资源的访问都会被直接拒绝，直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。

**系统自适应保护**

Sentinel 同时提供系统维度的自适应保护能力。防止雪崩，是系统防护中重要的一环。当系统负载较高的时候，如果还持续让请求进入，可能会导致系统崩溃，无法响应。在集群环境下，网络负载均衡会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候，这个增加的流量就会导致这台机器也崩溃，最后导致整个集群不可用。

针对这个情况，Sentinel 提供了对应的保护机制，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。

#### 1.9 Sentinel 是如何工作的 ####

Sentinel 的主要工作机制如下：

*  对主流框架提供适配或者显示的 API，来定义需要保护的资源，并提供设施对资源进行实时统计和调用链路分析。
 *  根据预设的规则，结合对资源的实时统计信息，对流量进行控制。同时，Sentinel 提供开放的接口，方便您定义及改变规则。
 *  Sentinel 提供实时的监控系统，方便您快速了解目前系统的状态。

> 关于锋哥，java大佬界里的渣渣辉，微信：java3459

[Link 1]: https://blog.csdn.net/caoli201314/article/details/116422933
[C_]: https://github.com/alibaba/sentinel-cpp
[Envoy]: https://github.com/alibaba/Sentinel/tree/master/sentinel-cluster/sentinel-cluster-server-envoy-rls
[Sentinel Go]: https://github.com/alibaba/sentinel-golang
[img-crWSO3qk-1620185987724_50505538-2c484880-0aaf-11e9-9ffc-cbaaef20be2b.png]: /images/20210716/77b51956d3584af48b4e1ee6709e3e9f.png
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[Link 2]: https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-it-Works#benefits-of-thread-pools