Sentinel流量降级监控

电玩女神 2022-02-24 06:42 294阅读 0赞

# Sentinel流量降级监控 #

## 背景 ##

最近我们项目打算上 Sentinel流量降级监控功能，由于没有和测试，运维沟通好，导致大家对这个分布式链路追踪不太了解，隔三差五有人过来问一遍。于是决定写下来科普，给大家学习学习。本文主要参考[Sentinel Github官网][Sentinel Github]，把一下主要需要了解的信息筛选了下记录下来。

## 什么是Sentinel ##

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。

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。  
    Sentinel 的主要特性：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE1Mjg4MDIz_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
    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。

## Sentinel原理 ##

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

### Sentinel工作主流程 ###

在 Sentinel 里面，所有的资源都对应一个资源名称以及一个 Entry。Entry 可以通过对主流框架的适配自动创建，也可以通过注解的方式或调用 API 显式创建；每一个 Entry 创建的时候，同时也会创建一系列功能插槽（slot chain）。这些插槽有不同的职责，例如:

*  NodeSelectorSlot 负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径，以树状结构存储起来，用于根据调用路径来限流降级；
 *  ClusterBuilderSlot 则用于存储资源的统计信息以及调用者信息，例如该资源的 RT, QPS, thread count 等等，这些信息将用作为多维度限流，降级的依据；
 *  StatisticSlot 则用于记录、统计不同纬度的 runtime 指标监控信息；
 *  FlowSlot 则用于根据预设的限流规则以及前面 slot 统计的状态，来进行流量控制；
 *  AuthoritySlot 则根据配置的黑白名单和调用来源信息，来做黑白名单控制；
 *  DegradeSlot 则通过统计信息以及预设的规则，来做熔断降级；
 *  SystemSlot 则通过系统的状态，例如 load1 等，来控制总的入口流量；  
    总体的框架如下:  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE1Mjg4MDIz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
    Sentinel 将 SlotChainBuilder 作为 SPI 接口进行扩展，使得 Slot Chain 具备了扩展的能力。您可以自行加入自定义的 slot 并编排 slot 间的顺序，从而可以给 Sentinel 添加自定义的功能。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE1Mjg4MDIz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

### 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。

#### 规则 ####

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。

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。

### 限流 ###

#### 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：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE1Mjg4MDIz_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

#### 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。

#### 流量控制 ####

流量控制（flow control），其原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。

FlowSlot 会根据预设的规则，结合前面 NodeSelectorSlot、ClusterNodeBuilderSlot、StatisticSlot 统计出来的实时信息进行流量控制。

限流的直接表现是在执行 Entry nodeA = SphU.entry(resourceName) 的时候抛出 FlowException 异常。FlowException 是 BlockException 的子类，您可以捕捉 BlockException 来自定义被限流之后的处理逻辑。

同一个资源可以创建多条限流规则。FlowSlot 会对该资源的所有限流规则依次遍历，直到有规则触发限流或者所有规则遍历完毕。

一条限流规则主要由下面几个因素组成，我们可以组合这些元素来实现不同的限流效果：

*  resource：资源名，即限流规则的作用对象
 *  count: 限流阈值
 *  grade: 限流阈值类型（QPS 或并发线程数）
 *  limitApp: 流控针对的调用来源，若为 default 则不区分调用来源
 *  strategy: 调用关系限流策略
 *  controlBehavior: 流量控制效果（直接拒绝、Warm Up、匀速排队）  
    详见 [https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/流量控制][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki]

### 熔断 ###

#### 什么是熔断降级 ####

除了流量控制以外，降低调用链路中的不稳定资源也是 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，最终会导致请求发生堆积。这个问题和 Hystrix 里面描述的问题是一样的。

Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的: 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。

#### 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 通过线程池的方式，来对依赖(在我们的概念中对应资源)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，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。  
详见 [https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/熔断降级][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki 1]

### 控制台 ###

详见 [https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/控制台][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki 2]

### 日志 ###

详见 [https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/日志][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki 3]

[Sentinel Github]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D
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[https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6
[https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki 1]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%86%94%E6%96%AD%E9%99%8D%E7%BA%A7
[https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki 2]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%8F%B0
[https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki 3]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%97%A5%E5%BF%97