💧 分布式流控组件 S e n t i n e l 快速入门 \color{#FF1493}{分布式流控组件 Sentinel 快速入门} 分布式流控组件Sentinel快速入门💧
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🐳Sentinel快速入门：图文讲解操作流程
1. Sentinel简介
Sentinel是阿里巴巴开源的分布式系统的流量控制组件，旨在保护分布式系统在高并发和故障情况下的稳定性。它提供了实时的流量控制、熔断降级、系统负载保护等功能，是微服务架构中不可或缺的一环。
2. 安装Sentinel控制台
💧Sentinel控制台是Sentinel的管理工具，可以帮助您监控和管理Sentinel的各种规则和限制。安装步骤如下：
- 下载Sentinel控制台的jar包
- 运行命令：
java -jar sentinel-dashboard-xxx.jar
- 启动nacos作为服务注册中心
3. @SentinelResource注解
💧注解@SentinelResource用于标记受Sentinel保护的资源，可以定义资源的限流和降级策略。
@SentinelResource(value = "protectedResource", blockHandler = "handleBlock", fallback = "handleFallback")
public void protectedResource() {
// 处理受保护的资源逻辑
}
public void handleBlock(BlockException ex) {
// 处理流控逻辑
}
public void handleFallback(Throwable ex) {
// 处理降级逻辑
}
4. Sentinel的使用配置
💧在使用Sentinel之前，我们需要在应用程序中进行配置。例如，在Spring Cloud项目中，添加Sentinel的依赖，并配置相关参数。通常需要结合nacos一起使用：
<!--SpringCloud ailibaba nacos -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!--SpringCloud ailibaba sentinel -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
💧然后，在application.yml中配置Sentinel相关参数，这样，nacos8080 将会监控 8401服务
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
datasource: #<---------------------------关注点，添加Nacos数据源配置
ds1:
nacos:
server-addr: localhost:8848
dataId: cloudalibaba-sentinel-service
groupId: DEFAULT_GROUP
data-type: json
rule-type: flow
💧添加几个方法用于测试
@RestController
@Slf4j
public class FlowLimitController {
@GetMapping("/testA")
public String testA() {
/* try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(800);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}*/
return "------testA";
}
@GetMapping("/testB")
public String testB() {
log.info(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "...testB");
return "------testB";
}
@GetMapping("/testD")
public String testD() {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
log.info("testD 测试RT");
return "------testD";
}
@GetMapping("/testE")
public String testE() {
log.info("testE 测试异常数");
int age = 10 / 0;
return "------testE 测试异常数";
}
@GetMapping("/testHotKey")
@SentinelResource(value = "testHotKey", blockHandler/*兜底方法*/ = "deal_testHotKey")
public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1", required = false) String p1,
@RequestParam(value = "p2", required = false) String p2) {
//int age = 10/0;
return "------testHotKey";
}
/*兜底方法*/
public String deal_testHotKey(String p1, String p2, BlockException exception) {
return "------deal_testHotKey,o(╥﹏╥)o"; //sentinel系统默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting)
}
}
💧运行主启动类
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class MainApp8401 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MainApp8401.class, args);
}
}
💧访问控制台：http://localhost:8080 ，默认账号密码均为： sentinel
💧由于Sentinel采用了懒加载机制，我们不访问URL的话是不会出现监控服务的
💧访问 http://localhost:8401/testA 多刷几次看看效果
💧刷新sentinel,观察结果
💧簇点链路部分可以看到我们访问过的URL对应的方法
5. Sentinel流控规则
💧流控规则用于限制资源的访问速率，防止系统被过多请求拖垮。例如，我们可以设置一个API在一分钟内最多只能处理100个请求：
- 资源名:唯一名称。默认请求路径
- 针对来源: Sentinel可以针对调用者进行限流，填写微服务名，默认default(不区分来源)
- 阈值类型/单机阔值:
- QPS(每秒钟的请求数量):当调用该api的QPS达到阔值的时候，进行限流。
- 线钱程数:当调用该api伯9美程数认到阈值的时候。进行限流
- 是否集群:不需要集群
- 流控模式:
- 直接: api达到限流尔件时，直接限流
- 关联:当关联的资源达到阔值时。就限流自己
- 链路:只记录指定链路上的流量(指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流)【api级别的针对来源】
- 流控效果:
- 快速失败:直接失败,抛异常
- Warm up:根据codeFactor (冷加载因子，默认3)的值，从阈值/codeFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值。
💧添加流控规则
- 方法1
- 方法2
💧新增流控规则
💧再次访问 http://localhost:8401/testA 每秒点两次，直接限流
💧修改规则
💧修改代码
💧开两个线程，分别狂点
💧再次限流
💧当关联资源/testB的qps阀值超过1时，就限流/testA的Rest访问地址
💧使用postman 模拟连续密集访问testB
💧新建collection
💧点击Run 配置发送规则
💧此时访问testA，发现已经挂了，产生了连坐效应
💧预热冷启动，效果：刚开始点太快不行，等预热时间到了就可以正常访问
💧排队等待，一秒一个
6. Sentinel服务降级
💧服务降级是应对系统高并发时的一种保护措施。当资源的异常比例超过阈值时，系统将自动对该资源进行降级，避免系统崩溃。
💧测试代码：
💧新增降级规则
💧打开JMeter
💧添加线程组
💧点击运行
💧此时访问：http://localhost:8401/testE，服务已降级
💧停掉JMeter后，再次访问，不会降级，展示不友好的ERROR页面
💧异常数，时间要大于60s
💧快速请求五次testE，服务降级
7. Sentinel热点key限流
💧热点key限流用于对一些热点资源进行限制，防止因某个热点资源过于频繁访问而导致系统故障。
何为热点?热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的TopK数据，并对其访问进行限制。比如:
- 商品ID为参数，统计—段时间内最常购买的商品ID并进行限制
- 用户ID为参数，针对—段时间内频繁访问的用户ID进行限制
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。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。
Sentinel利用LRU策略统计最近最常访问的热点参数，结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。热点参数限流支持集群模式。
💧自定义兜底降级方法，@SentinelResource
💧访问一下：http://localhost:8401/testHotKey
💧添加限流规则
💧连续点击两次：http://localhost:8401/testHotKey?p1=a，限流，走兜底方法
💧如果我们配置了限流规则，但不添加兜底方案，那么被触发限流机制后就会直接报500
💧添加“参数例外项”，即使我们触发了上面的限流，但如果这个参数值是我们特殊指定的，则会走特殊通道
💧我们疯狂访问：http://localhost:8401/testHotKey?p1=5，没有任何问题。
💧而把5改为3，则依然限流，走兜底方法
8. Sentinel系统规则
💧系统规则是Sentinel的全局配置，可以对整个系统的资源进行限制，例如线程数、CPU使用率等。
系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台机器的 load、CPU使用率、平均RT、入口QPS和并发线程数等几个维度监控应用指标，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。
系统保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且仅对入口流量生效。入口流量指的是进入应用的流量（ EntryType.IN )，比如 Web服务或Dubbo服务端接收的请求，都属于入口流量。系统规则支持以下的模式:
- Load自适应(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maxOps * minRt估算得出。设定参考值一般是cpu cores * 2.5。 - CPU usage (1.5.0+版本)︰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。
- 入口QPS:当单台机器上所有入口流量的QPS达到阈值即触发系统保护。
💧测试限流，添加 RateLimitController 和 公共类
@RestController
public class RateLimitController {
@GetMapping("/byResource")
@SentinelResource(value = "byResource", blockHandler = "handleException")
public CommonResult byResource() {
return new CommonResult(200, "按资源名称限流测试OK", new Payment(2020L, "serial001"));
}
public CommonResult handleException(BlockException exception) {
return new CommonResult(444, exception.getClass().getCanonicalName() + "\t 服务不可用");
}
@GetMapping("/rateLimit/byUrl")
@SentinelResource(value = "byUrl")
public CommonResult byUrl() {
return new CommonResult(200, "按url限流测试OK", new Payment(2020L, "serial002"));
}
@GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler")
@SentinelResource(value = "customerBlockHandler",
blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class,//<-------- 自定义限流处理类
blockHandler = "handlerException2")//<-----------
public CommonResult customerBlockHandler() {
return new CommonResult(200, "按客戶自定义", new Payment(2020L, "serial003"));
}
}
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class CommonResult<T>{
private Integer code;
private String message;
private T data;
public CommonResult(Integer code, String message){
this(code, message, null);
}
}
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Payment implements Serializable {
private Long id;
private String serial;
}
访问http://localhost:8401/byResource
💧新增流控规则
💧连续快速访问，限流，走兜底方法
💧如果我们关闭服务，限流规则也随之消失（体现出临时性）
💧测试一下，没有兜底方法的
💧添加限流规则
💧如果没有写兜底方法blockHandler，则依然走系统默认兜底
💧创建CustomerBlockHandler类，自定义限流处理逻辑
/**
* @Author: LiangXinRui
* @Date: 2023/08/4/17:51
* @Description:
*/
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.atguigu.springcloud.entities.CommonResult;
public class CustomerBlockHandler {
public static CommonResult handlerException(BlockException exception) {
return new CommonResult(4444,"按客戶自定义,global handlerException----1");
}
public static CommonResult handlerException2(BlockException exception) {
return new CommonResult(4444,"按客戶自定义,global handlerException----2");
}
}
💧测试这个方法
💧访问：http://localhost:8401/rateLimit/customerBlockHandler
💧新增流控规则
💧一秒访问两次：
9. 总结
希望本篇博客能够带你一步一步完成Sentinel的入门，从而在微服务架构中有效地保护系统的稳定性和可用性。
🐳结语
🐬初学一门技术时，总有些许的疑惑，别怕，它们是我们学习路上的点点繁星，帮助我们不断成长。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-631369.html
🐟积少成多，滴水成河。文章粗浅，希望对大家有帮助！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-631369.html
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