sentinel

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提取码：ut3g

一.初识Sentinel

1.1雪崩问题及其解决方案

1.2认识Sentinel

1.3安装Sentinel控制台

1.4微服务整合sentinel

二.限流规则

2.1簇点链路

2.2流控规则

2.3流控效果

2.4热点参数限流

三.隔离和降级

3.1隔离和降级

3.2Sentinel整合Feign

3.3线程隔离

四.熔断降级

4.1慢调用

4.2异常比例或异常数

五.授权规则

六.自定义异常结果

七.规则持久化

一.初识Sentinel

1.1雪崩问题及其解决方案

雪崩问题：微服务调用链路中的某个服务故障，引起整个链路中的所有微服务都不可用，这就是雪崩。

解决雪崩问题的常见方式有四种：

超时处理：设定超时时间，请求超过一定时间没有响应就返回错误信息，不会无休止等待

舱壁模式：限定每个业务能使用的线程数，避免耗尽整个tomcat的资源，因此也叫线程隔离。

熔断降级：由断路器统计业务执行的异常比例，如果超出阈值则会熔断该业务，拦截访问该业务的一切请求。

流量控制：限制业务访问的QPS（每秒的请求数），避免服务因流量的突增而故障。

1.2认识Sentinel

Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。

官网地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html

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

1.3安装Sentinel控制台

方式一：可去官网下载

方式二：文章顶部有下载链接

将下载的jar包放到一个没有中文的路径目录下

运行sentinel

java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

默认端口8080

浏览器访问 http://localhost:8080，默认用户密码都为sentinel

1.4微服务整合sentinel

依然是接着前面的文章项目

在order-service中整合Sentinel，并且连接Sentinel的控制台，步骤如下：

①引入sentinel的依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

②配置yaml文件

server:
  port: 8084
spring:
  application:
    name: orderservice
  cloud:
    nacos:
      server-addr: localhost:8848 #nacos服务地址
      discovery:
        cluster-name: HZ
        ephemeral: false #是否是临时实例
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080
      web-context-unify: false #关闭sentinel的context整合，现在配不配都行，后面用
feign:
  sentinel:
    enabled: true #开启feign对sentinel的支持

③访问微服务的任意端点，触发sentinel监控

二.限流规则

2.1簇点链路

簇点链路：就是项目内的调用链路，链路中被监控的每个接口就是一个资源。默认情况下sentinel会监控SpringMVC的每一个端点（Endpoint），因此SpringMVC的每一个端点（Endpoint）就是调用链路中的一个资源。

流控、熔断等都是针对簇点链路中的资源来设置的，因此我们可以点击对应资源后面的按钮来设置规则：

2.2流控规则

点击资源/order/{orderId}后面的流控按钮，就可以弹出表单。表单中可以添加流控规则，如下图所示：

其含义是限制 /order/{orderId}这个资源的单机QPS为1，即每秒只允许1次请求，超出的请求会被拦截并报错。

在添加限流规则时，点击高级选项，可以选择三种流控模式：
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，也是默认的模式
关联：统计与当前资源相关的另一个资源，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

关联：

意思是当访问 /user/{userId} 超过阈值时，对 /order/{orderId} 进行限流

链路：

假如有两条链路

/test1 -> /common

/test2 -> /common

如果只希望流控从/test2进入到/common的请求，则可这样设置

利用java代码实现链路的案例：有查询订单和创建订单业务，两者都需要查询商品。针对从查询订单进入到查询商品的请求统计，并设置限流。

步骤：
在OrderService中添加一个queryGoods方法，不用实现业务
在OrderController中，改造/order/query端点，调用OrderService中的queryGoods方法
在OrderController中添加一个/order/save的端点，调用OrderService的queryGoods方法
给queryGoods设置限流规则，从/order/query进入queryGoods的方法限制QPS为1

@GetMapping("/query")
    public String query(){
        orderService.QueryGoods();
        System.out.println("查询商品");
        return "查询成功";
    }

    @GetMapping("/save")
    public String save(){
        orderService.QueryGoods();
        System.out.println("查询商品");
        return "保存成功";
    }

@SentinelResource("goods") 
    public void QueryGoods(){

    }

注意：Sentinel默认只标记Controller中的方法为资源，如果要标记其它方法，需要利用@SentinelResource注解，如果不加，则sentinel无法访问到，添加以后则可通过sentinel看到

Sentinel默认会将Controller方法做context整合，导致链路模式的流控失效，需要修改application.yml，添加配置：

web-context-unify: false #关闭sentinel的context整合

上面的yaml里已经写了

再来配置流控规则，效果就是只对/order/query请求有效果

2.3流控效果

流控效果是指请求达到流控阈值时应该采取的措施，包括三种：
快速失败：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，从一个较小值逐渐增加到最大阈值。

排队等待：让所有的请求按照先后次序排队执行，两个请求的间隔不能小于指定时长

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warm up也叫预热模式，是应对服务冷启动的一种方案。请求阈值初始值是 threshold / coldFactor，持续指定时长后，逐渐提高到threshold值。而coldFactor的默认值是3.
例如，我设置QPS的threshold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.

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当请求超过QPS阈值时，快速失败和warm up 会拒绝新的请求并抛出异常。而排队等待则是让所有请求进入一个队列中，然后按照阈值允许的时间间隔依次执行。后来的请求必须等待前面执行完成，如果请求预期的等待时间超出最大时长，则会被拒绝。
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

2.4热点参数限流

之前的限流是统计访问某个资源的所有请求，判断是否超过QPS阈值。而热点参数限流是分别统计参数值相同的请求，判断是否超过QPS阈值。

这里的含义是对0号的long类型参数限流：
如果参数值是100，则每1秒允许的QPS为10
如果参数值是101，则每1秒允许的QPS为15

三.隔离和降级

3.1隔离和降级

虽然限流可以尽量避免因高并发而引起的服务故障，但服务还会因为其它原因而故障。而要将这些故障控制在一定范围，避免雪崩，就要靠线程隔离（舱壁模式）和熔断降级手段了。
不管是线程隔离还是熔断降级，都是对客户端（调用方）的保护。

3.2Sentinel整合Feign

SpringCloud中，微服务调用都是通过Feign来实现的，因此做客户端保护必须整合Feign和Sentinel。

①修改OrderService的application.yml文件，开启Feign的Sentinel功能

feign:
  sentinel:
    enabled: true #开启feign对sentinel的支持

②给FeignClient编写失败后的降级逻辑
方式一：FallbackClass，无法对远程调用的异常做处理
方式二：FallbackFactory，可以对远程调用的异常做处理，我们选择这种

③在feing模块项目中定义类，实现FallbackFactory：

@Slf4j
public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory<UserClient> {

    @Override
    public UserClient create(Throwable throwable) {
        return new UserClient() {
            @Override
            public User findById(Long id) {
                log.error("查询用户异常");
                return new User();
            }
        };
    }

}

④在feing模块项目中的DefaultFeignConfiguration类中将UserClientFallbackFactory注册为一个Bean：

public class DefaultFeignConfiguration {
    @Bean
    public UserClientFallbackFactory userClientFallbackFactory(){
        return new UserClientFallbackFactory();
    }
}

⑤在feing模块项目中的UserClient接口中使用UserClientFallbackFactory

@FeignClient(value = "userservice",fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class)
public interface UserClient {
    @GetMapping("/user/{id}")
    User findById(@PathVariable("id") Long id);
}

3.3线程隔离

在添加限流规则时，可以选择两种阈值类型：

QPS：就是每秒的请求数，在快速入门中已经演示过
线程数：是该资源能使用用的tomcat线程数的最大值。也就是通过限制线程数量，实现舱壁模式。

四.熔断降级

熔断降级是解决雪崩问题的重要手段。其思路是由断路器统计服务调用的异常比例、慢请求比例，如果超出阈值则会熔断该服务。即拦截访问该服务的一切请求；而当服务恢复时，断路器会放行访问该服务的请求。

断路器熔断策略有三种：慢调用、异常比例、异常数

4.1慢调用

慢调用：业务的响应时长（RT）大于指定时长的请求认定为慢调用请求。在指定时间内，如果请求数量超过设定的最小数量，慢调用比例大于设定的阈值，则触发熔断。

解读：RT超过500ms的调用是慢调用，统计最近10000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且慢调用比例不低于0.5，则触发熔断，熔断时长为5秒。然后进入half-open状态，放行一次请求做测试。

如果要用代码测试，加Thread.sleep强行睡眠即可。

4.2异常比例或异常数

异常比例或异常数：统计指定时间内的调用，如果调用次数超过指定请求数，并且出现异常的比例达到设定的比例阈值（或超过指定异常数），则触发熔断。

解读：统计最近1000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且异常比例不低于0.4，则触发熔断，熔断时长为5秒。然后进入half-open状态，放行一次请求做测试。

异常数同理

五.授权规则

授权规则可以对调用方的来源做控制，有白名单和黑名单两种方式。
白名单：来源（origin）在白名单内的调用者允许访问
黑名单：来源（origin）在黑名单内的调用者不允许访问

例如，我们限定只允许从网关来的请求访问order-service，那么流控应用中就填写网关的名称

注意：这里网关的名字不能瞎写，需要配合代码使用

Sentinel是通过RequestOriginParser这个接口的parseOrigin来获取请求的来源的。

例如，我们尝试从request中获取一个名为origin的请求头，作为origin的值：

在orderservice中新建一个类

@Component
public class HeaderOriginParser implements RequestOriginParser {
    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
        String origin = httpServletRequest.getHeader("origin");
        if(StringUtils.isEmpty(origin)){
            origin = "blank";
        }
        return origin;
    }
}

还需要进入gateway中配置一个过滤器，来添加名为origin的请求头

server:
  port: 10010
spring:
  application:
    name: gateway
  cloud:
    nacos:
      server-addr: localhost:8848
    gateway:
      routes: #网关路由配置
        - id: userservice #路由id 自定义 只要唯一就行
          uri: lb://userservice #路由的目标地址 lb是负载均衡 后面跟服务名称
          predicates: #路由断言，也就是判断请求是否符合路由规则的条件
            - Path=/user/** #路径断言，判断路径是否是以user开头，如果是，则符合规则
        - id: orderservice
          uri: lb://orderservice
          predicates:
            - Path=/order/**
      #          filters:
      #            - AddRequestHeader=Truth,I am good!
      default-filters:
        - AddRequestHeader=Truth,I am good!
        - AddRequestHeader=origin,gateway  #这行  添加origin的请求头，值为gateway

给/order/{orderId} 配置授权规则：

通过网关访问是正常的，通过orderservice的8084端口访问则会被拒绝

六.自定义异常结果

默认情况下，发生限流、降级、授权拦截时，都会抛出异常到调用方。如果要自定义异常时的返回结果，需要实现BlockExceptionHandler接口：

在orderservice中新建一个类

@Component
public class SentinelExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
        String msg = "未知异常";
        int status = 429;
        System.out.println("进入这里");

        if (e instanceof FlowException) {
            msg = "请求被限流了";
        } else if (e instanceof ParamFlowException) {
            msg = "请求被热点参数限流";
        } else if (e instanceof DegradeException) {
            msg = "请求被降级了";
        } else if (e instanceof AuthorityException) {
            msg = "没有权限访问";
            status = 401;
        }

        response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
        response.setStatus(status);
        response.getWriter().println("{\"msg\": " + msg + ", \"status\": " + status + "}");
    }
}

这样用户体验就不会那么差