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Sentinel的官方标题是#xff1a;分布式系统的流量防卫兵。从名字上来看#xff0c;很容易就能猜到它是用来作服务稳定性保障的。对于服务稳定性保障组件#xff0c;如果熟悉Spring Cloud的用户#xff0c;第一反应应该就是Hystrix。但是比较可惜的是Netflix…sentinel介绍
Sentinel的官方标题是分布式系统的流量防卫兵。从名字上来看很容易就能猜到它是用来作服务稳定性保障的。对于服务稳定性保障组件如果熟悉Spring Cloud的用户第一反应应该就是Hystrix。但是比较可惜的是Netflix已经宣布对Hystrix停止更新。那么在未来我们还有什么更好的选择呢除了Spring Cloud官方推荐的resilience4j之外目前Spring Cloud Alibaba下整合的Sentinel也是用户可以重点考察和选型的目标。
如果某一个服务不可用或者宕机了就会出现线程池里所有线程都因等待响应而被阻塞, 从而造成服务雪崩。解决雪崩问题的常见方式也是微服务常见的治理策略
服务超时设定超时时间请求超过一定的时间没有响应就返回错误信息不会无休止等待。资源隔离将系统按照一定的规则划分为若干个服务模块各个模块之间相对独立无强依赖。常见的隔离方式有线程池隔离和信号量隔离。流量控制限制业务访问的QPS,避免服务因流量的突增而故障。服务熔断有断路器统计业务执行的异常比例如果超出阈值则会熔断业务拦截访问该业务的一切请求直到该业务错误率降到阈值以下。服务降级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。例如在商品详情页一般都会展示商品的介绍信息一旦商品详情页系统出现故障无法调用时会直接获取缓存中的商品介绍信息返回给前端页面。
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。
流量控制 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。
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。 熔断降级 通过并发线程数进行限制 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。
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。
Sentiner与hystrix的区别
安装并整合sentinel客户端
Sentinel的使用分为两部分
sentinel-dashboard与hystrix-dashboard类似但是它更为强大一些。除了与hystrix-dashboard一样提供实时监控之外还提供了流控规则、熔断规则的在线维护等功能。客户端整合每个微服务客户端都需要整合sentinel的客户端封装与配置才能将监控信息上报给dashboard展示以及实时的更改限流或熔断规则等。
1启动sentinel-dashboard
下载地址sentinel-dashboard-1.6.0.jar 其他版本Sentinel/releases
通过命令启动
java -jar sentinel-dashboard-1.6.0.jar默认情况下sentinel-dashboard以8080端口启动。由于sentinel-dashboard是一个标准的spring boot应用所以如果要自定义端口号等内容的话可以通过在启动命令中增加参数来调整比如
java -jar sentinel-dashboard-1.6.0.jar --server.port8888所以可以通过访问localhost:8888 来验证是否已经启动成功如果一切顺利的话可以看到登录页面默认用户名和密码都是sentinel。
2整合Sentinel
依赖 dependencygroupIdorg.springframework.cloud/groupIdartifactIdspring-cloud-starter-alibaba-sentinel/artifactId/dependency配置
spring.application.namealibaba-sentinel-rate-limiting
server.port8002# sentinel dashboard
spring.cloud.sentinel.transport.dashboardlocalhost:8888主类
package com.example.demospringboot;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;SpringBootApplication
Slf4j
public class DemospringbootApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(DemospringbootApplication.class, args);}Slf4jRestControllerstatic class TestController {GetMapping(/hello)public String hello() {return Hello World;}}
}启动应用并执行curl命令 此时在上面启动的Sentinel Dashboard中就可以当前我们启动的alibaba-sentinel-rate-limiting这个服务以及接口调用的实时监控了。具体如下图所示
流控限流
配置接口限流规则
在完成了上面的两节之后我们在alibaba-sentinel-rate-limiting服务下点击簇点链路菜单可以看到如下界面 通过点击流控按钮来为该接口设置限流规则比如 流控模式
直接统计当前资源的请求触发阈值时对当前资源直接限流也是默认模式。关联统计与当前相关的另一个资源触发阈值时对当前资源限流。链路统计从指定链路访问到本资源的请求触发阈值时对指定链路限流即只限流从指定接口进来的
流控效果 快速失效达到阈值后新的请求会被立即拒绝并抛出FlowException异常。是默认的处理方式。 warm up预热模式对超出阈值的请求同样是拒绝并抛出异常。但这种模式阈值会动态变化从一个较小的值逐渐增加到最大值。请求阈值初始值是 threshold/coldFactor默认值是3持续指定时长后逐渐提高到threshould值。例如我设置QPS的threshold的为10预热时间为5秒那么初始阈值就是10/3也就是3然后在5秒后逐渐增长到10. 排队等待让所有请求按照先后次序进入一个队列中排队执行两个请求的间隔不能小于指定时长。例如QPS 5意味着每200ms处理一个队列中的请求timeout 2000,意味着预期等待超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常。
参考案例
点击新增按钮之后可以看到如下界面
其实就是左侧菜单中流控规则的界面这里可以看到当前设置的所有限流策略。在完成了上面所有内容之后我们可以尝试一下快速的调用这个接口看看是否会触发限流控制比如 可以看到快速的调用/hello接口之后调用被限流了。 在 sentinel-dashboard界面也可以看到对应统计
Sentinel使用Nacos存储规则
Dashboard中设置的限流规则在应用重启之后就丢失了。Sentinel自身就支持了多种不同的数据源来持久化规则配置目前包括以下几种方式
文件配置Nacos配置ZooKeeper配置Apollo配置
本文我们使用Spring Cloud Alibaba的中整合的配置中心Nacos存储限流规则。前置条件启动Nacos详见 Spring Cloud Alibaba实践 --Nacos
默认配置下启动后它们的访问地址为
Nacoshttp://localhost:8848/nacosSentinel Dashboardhttp://localhost:8080/
1在Spring Cloud应用的pom.xml中引入Spring Cloud Alibaba的Sentinel模块和Nacos存储扩展 dependencygroupIdcom.alibaba.csp/groupIdartifactIdsentinel-datasource-nacos/artifactIdversion1.5.2/version/dependency2在Spring Cloud应用中添加配置信息
spring.application.namealibaba-sentinel-rate-limiting
server.port8002
# sentinel dashboard
spring.cloud.sentinel.transport.dashboardlocalhost:8888# ds-sentinel-nacos-datasource
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.server-addrlocalhost:8848
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.dataId${spring.application.name}-sentinel
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.groupIdDEFAULT_GROUP
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.rule-typeflow3Nacos中创建限流规则的配置 注Data ID、Group就是上面第二步中配置的内容。配置格式选择JSON并在配置内容中填入下面的内容
[{resource: /hello,limitApp: default,grade: 1,count: 5,strategy: 0,controlBehavior: 0,clusterMode: false}
]配置规则是一个数组类型数组中的每个对象是针对每一个保护资源的配置对象每个对象中的属性解释如下
resource资源名即限流规则的作用对象limitApp流控针对的调用来源若为 default 则不区分调用来源grade限流阈值类型QPS 或并发线程数0代表根据并发数量来限流1代表根据QPS来进行流量控制count限流阈值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clusterMode是否为集群模式
4启动应用curl localhost:8002/hello测试
如果一些顺利可以看到类似下面的日志代表已经成功从Nacos加载了一条限流规则
2023-12-09 19:00:04.887 INFO 13800 --- [ main] o.s.c.a.s.c.SentinelDataSourceHandler : [Sentinel Starter] DataSource ds-sentinel-nacos-datasource load 1 FlowRule在Sentinel Dashboard中就可以看到当前我们启动的alibaba-sentinel-rate-limiting 服务。点击左侧菜单中的流控规则可以看到已经存在一条记录了具体如下 注在完成了上面的整合之后对于接口流控规则的修改就存在两个地方了Sentinel控制台、Nacos控制台。
这个时候需要注意当前版本的Sentinel控制台不具备同步修改Nacos配置的能力而Nacos由于可以通过在客户端中使用Listener来实现自动更新。所以在整合了Nacos做规则存储之后需要知道在下面两个地方修改存在不同的效果
Sentinel控制台中修改规则仅存在于服务的内存中不会修改Nacos中的配置值重启后恢复原来的值。Nacos控制台中修改规则服务的内存中规则会更新Nacos中持久化规则也会更新重启后依然保持。
SentinelResource对某个方法资源调用限流
在实际应用过程中我们可能需要限流的层面不仅限于接口而是对于某个方法的调用限流对于某个外部资源的调用限流等都希望做到控制。这个时候我们就不得不手工定义需要限流的资源点并配置相关的限流策略等内容了。使用SentinelResource注解可以灵活的定义控制资源以及如何配置控制策略。
主启动类 在应用主类中增加注解支持的配置Bean
package com.example.demospringboot;import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.aspectj.SentinelResourceAspect;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;SpringBootApplication
Slf4j
public class DemospringbootApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(DemospringbootApplication.class, args);}// 注解支持的配置BeanBeanpublic SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() {return new SentinelResourceAspect();}}Service 在需要通过Sentinel来控制流量的地方使用SentinelResource注解自定义资源点; 并通过SentinelResource注解的blockHandler属性实现限流的异常处理
package com.example.demospringboot;import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;Slf4j
Service
public class TestService {SentinelResource(value doSomeThing, blockHandler exceptionHandler)public void doSomeThing(String str) {log.info(str);}// 限流与阻塞处理public void exceptionHandler(String str, BlockException ex) {log.error( blockHandler- str, ex);}
}Controller: 在Web层调用这个被保护的方法
package com.example.demospringboot;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.Date;RestController
public class TestController {Autowiredprivate TestService testService;GetMapping(/hello)public String hello() {testService.doSomeThing(hello new Date());return Hello World;}
}启动测试应用启动Sentinel-Dashboard。 curl localhost:8002/hello发一个请求到/hello接口上使得Sentinel-Dashboard上可以看到如下图所示的几个控制点 可以看到多了一个doSomeThing资源点。可以通过界面为这个资源点设置限流规则比如将其QPS设置为2。由于/hello资源不设置限流规则所以只要请求/hello接口就可以直接模拟调用doSomeThing资源来观察限流规则是否生效。只要QPS超过2那么就会出现如下的错误返回代表限流策略生效了。
2023-12-09 12:45:58.015 INFO 11368 --- [nio-8002-exec-7] com.example.demospringboot.TestService : hello Sat Dec 09 12:45:58 CST 2023
2023-12-09 12:45:58.378 TRACE 11368 --- [nio-8002-exec-8] s.w.s.m.m.a.RequestMappingHandlerMapping : Mapped to com.example.demospringboot.TestController#hello()
2023-12-09 12:45:58.401 ERROR 11368 --- [nio-8002-exec-8] com.example.demospringboot.TestService : blockHandler- hello Sat Dec 09 12:45:58 CST 2023com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowException: null熔断降级
SentinelResource注解除了可以用来做限流控制之外还能实现与Hystrix类似的熔断降级策略。
这里只需对TestService类改造让doSomeThing方法持续抛出异常触发fallback属性指定的具体方法名进行降级处理。
package com.example.demospringboot;import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;Slf4j
Service
public class TestService {SentinelResource(value doSomeThing, fallback fallbackHandler)public void doSomeThing(String str) {log.info(str);throw new RuntimeException(发生异常);}public void fallbackHandler(String str) {log.error(fallbackHandler- str);}
}在Sentinel-Dashboard名为doSomeThing的资源点上点击”降级“按钮为该资源设置降级规则。这里使用异常比例策略比例设置为0.1即10%的异常率时间窗口设置为2秒 验证熔断降级根据上面的降级策略配置当doSomeThing方法的调用QPS 5时如果异常率超过10%那么后续2秒内的调用将直接触发熔断降级
2023-12-09 13:30:21.332 TRACE 4248 --- [io-8002-exec-10] s.w.s.m.m.a.RequestMappingHandlerMapping : Mapped to com.example.demospringboot.TestController#hello()
2023-12-09 13:30:21.333 ERROR 4248 --- [io-8002-exec-10] com.example.demospringboot.TestService : fallbackHandler- hello Sat Dec 09 13:30:21 CST 2023
2023-12-09 13:30:21.678 TRACE 4248 --- [nio-8002-exec-2] s.w.s.m.m.a.RequestMappingHandlerMapping : Mapped to com.example.demospringboot.TestController#hello()
2023-12-09 13:30:21.678 ERROR 4248 --- [nio-8002-exec-2] com.example.demospringboot.TestService : fallbackHandler- hello Sat Dec 09 13:30:21 CST 2023参考 https://www.didispace.com/spring-cloud/spring-cloud-alibaba-sentinel-2-5.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/565074363?utm_id0
