sentinel的资源数据指标是如何采集

资源数据采集

之前的NodeSelectorSlot和ClusterBuilderSlot已经完成了对资源调用树的构建, 现在则是要对资源进行收集, 核心点就是这些资源数据是如何统计

LogSlot

作用: 记录异常请求日志, 用于故障排查

public class LogSlot extends AbstractLinkedProcessorSlot<DefaultNode> {
    @Override
    public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode obj, int count, boolean prioritized, Object... args)
        throws Throwable {
        try {
            // 啥也没干, 直接调用下一个Slot
            fireEntry(context, resourceWrapper, obj, count, prioritized, args);
        } catch (BlockException e) {
            // 被流控或者熔断降级后直接打印log
            EagleEyeLogUtil.log(resourceWrapper.getName(), e.getClass().getSimpleName(), e.getRuleLimitApp(),
                                context.getOrigin(), e.getRule().getId(), count);
            throw e;
        } catch (Throwable e) {
            RecordLog.warn("Unexpected entry exception", e);
        }

    }

    @Override
    public void exit(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, int count, Object... args) {
        try {
            // 啥也没干，直接调用下一个 Slot
            fireExit(context, resourceWrapper, count, args);
        } catch (Throwable e) {
            RecordLog.warn("Unexpected entry exit exception", e);
        }
    }
}

LogSlot只做了一件事, 当出现BlockException 异常时, 记录log日志(EagleEyeLogUtil.log 会将日志写到 sentinel-block.log 文件中)

StatisticSlot

初始StatisticSlot

如果要设计一个 StatisticSlot，首先需要明确其需要实现的功能，即收集各种指标数据，如请求总数、请求成功数、请求失败数、响应时间等。

目前先把核心结构先列出来, 后续填充其他功能

public class StatisticSlot extends AbstractLinkedProcessorSlot<DefaultNode> {
    @Override
    public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,
                      boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
        try {
            // 调用责任链下一个 Slot
            fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
        } catch (Throwable e) {
            throw e;
        }
    }

    @Override
    public void exit(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, int count, Object... args) {
        DefaultNode node = (DefaultNode)context.getCurNode();
        // 调用责任链下一个 Slot
        fireExit(context, resourceWrapper, count);
    }
}

错误信息和异常数统计

fireEntry()调用的是真正验证用于的Slot, 比如FlowSlot, DegradeSlot等, 如果后续验证不通过的话, 那么会抛出BlockException, 那么此时就可以使用try-catch捕获, 捕获后记录异常错误信息以及异常数

@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,
                  boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
    try {
        // 调用下一个Slot, 如果验证不通过, 那就捕获异常
        fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
    } catch (BlockException e) {
        // 捕获 BlockException
        throw e;
    } catch (Throwable e) {
        // .....
        throw e;
    }
}

QPS和线程数统计

QPS和线程数的统计应该在什么时候统计?

可以fireEntry()之后进行统计, 调用fireEntry()

• 如果没有报BlockException, 则表示没有被流控或熔断降级
  • 将当前资源占用的线程数 + 1以及当前请求QPS + 1
• 如果报了BlockException, 则表示被拦截了, 即请求失败
  • 将请求拒绝的QPS + 1

对于总的QPS则可以通过公式计算 总QPS = 成功QPS + 失败QPS

@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,
                  boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
    try {
        // 规则验证
        fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);

        // 如果能走到这里，则将当前资源占用的线程数 + 1 以及当前资源请求成功的 QPS 数 + 1
        node.increaseThreadNum();
        node.addPassRequest();
    } catch (BlockException e) { // 捕获 BlockException
        // 如果规则验证失败，则将 BlockQps + 1
        node.increaseBlockQps();
        throw e;
    } catch (Throwable e) {
        // .....
        throw e;
    }
}

响应时间统计

entry()是入口方法，相当于 AOP的before() 方法，那我们肯定会对应一个after() 方法，exit()是出口方法, 也就说可以在exit()中记录响应时间

@Override
public void exit(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, int count, Object... args) {
    Node node = context.getCurNode();
    if (context.getCurEntry().getBlockError() == null) {
        // 获取系统当前时间
        long completeStatTime = TimeUtil.currentTimeMillis();
        context.getCurEntry().setCompleteTimestamp(completeStatTime);
        // 得到响应时间，这个时间是哪里来的呢？是我们最初最开始为资源创建Entry对象时记录的。
        long rt = completeStatTime - context.getCurEntry().getCreateTimestamp();

        // 记录响应时间等信息
        recordCompleteFor(node, count, rt, error);

    }

    fireExit(context, resourceWrapper, count, args);
}

结束时间是在 StatisticsSlot 里的exit方法记录的，那开始时间是在哪记录的呢？在entry方法里记录可以吗？显然不妥，因为StatisticsSlot不是第一个Slot，不能作为请求的起始时间，起始时间应该放到初始化Entry资源管理对象，也就是只要资源诞生就意味着此次请求开始了，而且我们在设计 Entry 类的时候也将开始时间和结束时间两个字段设计进去了，因此我们开始时间我们可以直接通过 context.getCurEntry().getCreateTimestamp() 获取
流程图如下

DefaltNode, EntranceNode和ClusterNode的指标如何统计

• DefaltNode：用于统计某个 Context 下某个资源的指标信息，维度是 Context + 资源
• EntranceNode：用于统计某个 Context 下全部资源的指标信息，维度是 Context
• ClusterNode：用于统计某个资源在全部 Context 下的指标信息，维度是资源，与 Context 无关

收集指标信息也就是每次请求就记录一下, 问题就是在哪里出发记录的动作?

即下述三个问题

• 如何统计某个资源在某个Context下的指标？
• 如何统计某个Context下所有资源的指标？
• 如何统计某个资源在全部Context中的指标？

如何统计某个资源在某个Context下的指标？

public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,
                  boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
    try {
        fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);

        // 数据统计
        node.increaseThreadNum();
        node.addPassRequest(count);
    }
}

可以发现 increaseThreadNum() 和 addPassRequest() 方法都是node调用的，那node是什么呢？

node是DefaultNode类型的方法参数，我们还知道 entry() 方法是通过上一个责任链：ClusterSlot调用的，也就是说node这个参数是前面Slot传过来的，其实，我们回溯回去，会发现这个node就是DefaultNode本身，并不是它的子类EntranceNode。因此，我们得出一个结论：StatisticSlot直接调用DefaultNode里的方法进行指标收集，我们又知道DefaultNode的维度是Context + 资源

public class DefaultNode extends StatisticNode {
    // 和资源绑定
    private ResourceWrapper id;

    private ClusterNode clusterNode;

    // 增加线程数
    @Override
    public void increaseThreadNum() {
        super.increaseThreadNum();
        this.clusterNode.increaseThreadNum();
    }

    // 增加请求成功数
    @Override
    public void addPassRequest(int count) {
        super.addPassRequest(count);
        this.clusterNode.addPassRequest(count);
    }
}

DefaultNode核心源码

public class DefaultNode extends StatisticNode {
    // 和资源绑定
    private ResourceWrapper id;

    private ClusterNode clusterNode;
    
    // 增加线程数
    @Override
    public void increaseThreadNum() {
        super.increaseThreadNum();
        this.clusterNode.increaseThreadNum();
    }

    // 增加请求成功数
    @Override
    public void addPassRequest(int count) {
        super.addPassRequest(count);
        this.clusterNode.addPassRequest(count);
    }
}

DefaultNode 的维度是 Context + 资源，DefaultNode源码里只看到了资源 ResourceWrapper，没有看到Context呢？在NodeSelectorSlot的entry()方法里我们会初始化DefaultNode 且与Context进行绑定(Key-Value形式)，核心代码

public class NodeSelectorSlot extends AbstractLinkedProcessorSlot<Object> {
    // Context#name与DefaultNode 进行绑定
    private volatile Map<String, DefaultNode> map = new HashMap<String, DefaultNode>(10);

    public void entry(...) {
        DefaultNode node = new DefaultNode(resourceWrapper, null);
        map.put(context.getName(), node);
    }
}

要想获取某个资源在某 Context 下的指标时

1. 从map中获取DefaultNode
2. 从DefaultNode获取资源Id

流程图如下

如何统计某个Context下所有资源的指标？

也就是不细分资源，直接统计Context

如何找到当前Context下的全部资源呢?

1. 一个资源肯定对应一个DefaultNode
2. EntranceNode相当于树干，它有很多树枝 DefaultNode 挂到其下面

public class EntranceNode extends DefaultNode {
    // 树枝
    private volatile Set<Node> childList = new HashSet<>();
}

有了这个 childList 事情就变得简单了，直接 for 循环遍历即可，获取到的是每个 DefaultNode，然后调用每个 DefaultNode 的统计方法进行求和即可，如下所示：

public class EntranceNode extends DefaultNode {
    @Override
    public int curThreadNum() {
        int r = 0;
        // 遍历 DefaultNode 子集
        for (Node node : getChildList()) {
            // += 操作求和
            r += node.curThreadNum();
        }
        return r;
    }

    @Override
    public double passQps() {
        double r = 0;
        for (Node node : getChildList()) {
            r += node.passQps();
        }
        return r;
    }
}

如何统计某个资源在全部Context中的指标？

我们知道 ClusterNode 是在 DefaultNode 下的，一个资源至少对应一个 DefaultNode 以及会对应唯一一个 ClusterNode （因为 ClusterNode 的维度是资源，所以不管资源在哪几个 Context 下，都只会对应唯一一个 ClusterNode）

上边的DefaultNode 的时候不管是 increaseThreadNum() 还是 addPassRequest() 都会调用一个方法叫：this.clusterNode.increaseXxx()，其实这就是用于统计某个资源在所有 Context 下的指标信息的

public void increaseThreadNum() {
    super.increaseThreadNum();
    // clusterNode.xxx
    this.clusterNode.increaseThreadNum();
}
public void addPassRequest(int count) {
    super.addPassRequest(count);
    // clusterNode.xxx
    this.clusterNode.addPassRequest(count);
}

总结

StatisticSlot只负责指标统计, 调用相关的统计方法进行实现, Sentinel底层采用滑动窗口, 令牌桶, 漏桶三个算法

参考资料

通关 Sentinel 流量治理框架 - 编程界的小學生文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-831923.html

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