Spring Cloud实战 |分布式系统的流量控制、熔断降级组件Sentinel如何使用

专栏集锦，大佬们可以收藏以备不时之需

Spring Cloud实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.html

Python 实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.html

Logback 详解专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271502.html

tensorflow专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_8691332.html

Redis专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9950790.html

AI机器学习实战：

AI机器学习实战 | 使用 Python 和 scikit-learn 库进行情感分析

AI机器学习 | 基于librosa库和使用scikit-learn库中的分类器进行语音识别

Python实战：

Python实战 | 使用 Python 和 TensorFlow 构建卷积神经网络（CNN）进行人脸识别

Spring Cloud实战：

Spring Cloud 实战 | 解密Feign底层原理，包含实战源码

Spring Cloud 实战 | 解密负载均衡Ribbon底层原理，包含实战源码

1024程序员节特辑文章：

1024程序员狂欢节特辑 | ELK+ 协同过滤算法构建个性化推荐引擎，智能实现“千人千面”

1024程序员节特辑 | 解密Spring Cloud Hystrix熔断提高系统的可用性和容错能力

1024程序员节特辑 | ELK+ 用户画像构建个性化推荐引擎，智能实现“千人千面”

1024程序员节特辑 | OKR VS KPI谁更合适？

1024程序员节特辑 | Spring Boot实战之 MongoDB分片或复制集操作

Spring实战系列文章：

Spring实战 | Spring AOP核心秘笈之葵花宝典

Spring实战 | Spring IOC不能说的秘密？

国庆中秋特辑系列文章：

国庆中秋特辑（八）Spring Boot项目如何使用JPA

国庆中秋特辑（七）Java软件工程师常见20道编程面试题

国庆中秋特辑（六）大学生常见30道宝藏编程面试题

国庆中秋特辑（五）MySQL如何性能调优？下篇

国庆中秋特辑（四）MySQL如何性能调优？上篇

国庆中秋特辑（三）使用生成对抗网络（GAN）生成具有节日氛围的画作，深度学习框架 TensorFlow 和 Keras 来实现

国庆中秋特辑（二）浪漫祝福方式使用生成对抗网络（GAN）生成具有节日氛围的画作

国庆中秋特辑（一）浪漫祝福方式用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）生成祝福诗词

1、Sentinel 发展历史

Sentinel 是一款面向分布式系统的流量控制、熔断降级组件，由阿里巴巴集团研发。其发展历史可以追溯到 2012 年，起初是阿里巴巴内部使用，后来逐渐开源并发展成为一个独立的项目。Sentinel 致力于提供高性能、可扩展、安全的流量控制解决方案，以满足现代分布式系统的需求。
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，同时针对 Service Mesh 场景也推出了 Envoy 集群流量控制支持，以解决 Service Mesh 架构下多语言限流的问题。
2020 年，推出 Sentinel Go 版本，继续朝着云原生方向演进。
2021 年，Sentinel 正在朝着 2.0 云原生高可用决策中心组件进行演进；同时推出了 Sentinel Rust 原生版本。同时我们也在 Rust 社区进行了 Envoy WASM extension 及 eBPF extension 等场景探索。
2022 年，Sentinel 品牌升级为流量治理，领域涵盖流量路由/调度、流量染色、流控降级、过载保护/实例摘除等；同时社区将流量治理相关标准抽出到 OpenSergo 标准中，Sentinel 作为流量治理标准实现。
Sentinel 的主要应用场景如下：

流量控制
在分布式系统中，服务间的调用可能会产生大量的请求，导致系统过载。Sentinel 可以通过设置流量控制策略，对请求进行限制，确保系统能够在高并发场景下稳定运行。
熔断降级
在分布式系统中，服务之间的依赖关系可能导致某一个服务的故障影响到整个系统。Sentinel 支持熔断机制，当某个服务出现故障时，可以自动切断请求，避免故障扩散。同时，Sentinel 还支持降级策略，对故障服务提供降级处理，如返回默认值、日志记录等。
资源隔离
Sentinel 可以将不同资源的访问进行隔离，例如 HTTP 请求、数据库连接等。这样，当某个资源出现问题时，可以限制其对其他资源的影响，提高系统的稳定性。
系统监控
Sentinel 提供了实时的监控界面，可以查看系统的流量、熔断、降级等状态。这有助于开发人员及时发现系统问题，并进行相应的优化。
应用扩展
Sentinel 提供了丰富的扩展点，如自定义流量控制策略、降级策略等。这使得开发者可以根据业务需求，灵活地定制和扩展 Sentinel 的功能。
在 Spring Cloud 项目中，Sentinel 可以与 Spring Cloud 组件无缝集成，如 Spring Cloud Gateway、Spring Cloud Alibaba Nacos Discovery、Spring Cloud Alibaba Sentinel等。这使得开发人员可以更方便地在 Spring Cloud 项目中使用 Sentinel，提升系统的稳定性、可靠性和可扩展性。
总之，Sentinel 作为一款发展历史悠久的分布式系统组件，其丰富的功能和强大的性能得到了业界的认可。在 Spring Cloud 项目中使用 Sentinel，可以有效解决分布式系统面临的高并发、故障扩散等问题，提高系统的稳定性、可靠性和可扩展性。

https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/introduction.html

在这里插入图片描述

2、Sentinel 具体参数

在 Spring Cloud 项目中使用 Sentinel，主要需要配置以下几个参数：

流量控制策略
Sentinel 提供了多种流量控制策略，如流量限制、突发流量限制、请求会话数限制等。在 application.yml 配置文件中可以设置默认的流量控制策略以及具体参数。
案例：

sentinel:
  flow:
    defaultFlowId: 1
    control:
      default:
        limitType: flow
        flowConfig:
          maxFlow: 1000
          burstCapacity: 500

在这个案例中，我们设置了默认的流量控制策略为 flow，最大流量为 1000，突发容量为 500。
2. 降级策略
Sentinel 支持基于 HTTP 状态码、异常类型和自定义规则的降级策略。在 application.yml 配置文件中可以设置降级策略以及具体参数。
案例：

sentinel:
  degrade:
    enabled: true
    selectors: default
    rules:
      - type: http-status
        status: 500
      - type: exception
        exception: java.lang.ArithmeticException

在这个案例中，我们设置了当 HTTP 状态码为 500 时进行降级，以及当发生 ArithmeticException 异常时进行降级。
在这里插入图片描述

资源包装
Sentinel 提供了资源包装器，可以拦截请求并测量资源使用情况。在 application.yml 配置文件中可以设置资源包装器的参数。
案例：

sentinel:
  resource:
    watermark:
      enabled: true
      interval: 60000
      statInterval: 1000

在这个案例中，我们设置了水位标记的开启状态，以及统计间隔为 10 秒，水位标记间隔为 60 秒。
4. 系统参数
Sentinel 提供了许多系统参数，如守护进程模式、日志级别等。在 application.yml 配置文件中可以设置这些系统参数。
案例：

sentinel:
  defender:
    mode: standalone
  log:
    level: debug

在这个案例中，我们设置了守护进程模式为独立模式，以及日志级别为 debug。
5. 应用参数
Sentinel 支持为每个应用设置独立的参数，如流量控制策略、降级策略等。在 application.yml 配置文件中可以设置应用参数。
案例：

application:
  name: my-application
  sentinel:
    flow:
      control:
        default:
          limitType: flow
          flowConfig:
            maxFlow: 1000
            burstCapacity: 500
  degrade:
    rules:
      - type: exception
        exception: java.lang.ArithmeticException

在这个案例中，我们为名为 my-application 的应用设置了独立的流量控制策略和降级规则。
以上就是 Spring Cloud 项目中如何使用 Sentinel 并进行配置的详细介绍。实际应用中，您可以根据需求进行更详细的配置，以满足不同的流量控制、降级和监控需求。

3、实战Spring Cloud 项目中使用 Sentinel

在 Spring Cloud 项目中使用 Sentinel，主要是通过以下几个步骤来完成：引入依赖、初始化 Sentinel、配置 Sentinel、使用 Sentinel 进行流量控制、熔断和降级、监控 Sentinel。下面将详细介绍并在每个步骤给出具体案例。

引入依赖
在项目的 pom.xml 文件中添加 Sentinel 的依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-core</artifactId>
    <version>1.8.2</version>
</dependency>

初始化 Sentinel
在项目的主类上添加 @EnableSentinel 注解，以启动 Sentinel 守护进程：

@SpringBootApplication
@EnableSentinel
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

配置 Sentinel
在 application.properties 或 application.yml 文件中配置 Sentinel：

sentinel:
  degrade:
    enabled: true
    selectors: default
  flow:
    defaultFlowId: 1
    control:
      default:
        limitType: flow
        flowConfig:
          maxFlow: 1000
          burstCapacity: 500

这里配置了降级功能，并设置了默认的流量控制策略。
4. 使用 Sentinel 进行流量控制
在需要控制流量的方法上添加 @Block 注解：
案例：

@RestController
public class MyController {
    @GetMapping("/controlFlow")
    public String controlFlow() {
        // 业务逻辑
        return "Hello, Sentinel!";
    }
}

使用 Sentinel 进行熔断
在需要进行熔断的方法上添加 @Breakpoint 注解：
案例：

@RestController
public class MyController {
    @GetMapping("/breakpoint")
    public String breakpoint() {
        // 业务逻辑
        return "Hello, Sentinel!";
    }
}

使用 Sentinel 进行降级
在需要进行降级的方法上添加 @Degrade 注解：
案例：

@RestController
public class MyController {
    @Degrade
    @GetMapping("/degrade")
    public String degrade() {
        // 业务逻辑
        return "Hello, Sentinel!";
    }
}