Spring Cloud Alibaba-Sentinel熔断降级

news2024/11/23 15:29:11

Sentinel: 轻量级的流量控制、熔断降级Java库， 分布式系统的流量防卫兵。

文章目录

  • 一、Sentinel 是什么？
  • 二、安装Sentinel控制台
  • 三、Sentinel 实战
    • 3.1、准备工作
    • 3.2、流控规则
      • 快速失败
      • Warm Up
      • 匀速排队
    • 3.3、热点key限流
    • 3.4、降级规则
    • 3.5、系统规则
  • 四、补充完善
    • 4.1、自定义服务降级处理逻辑
    • 4.2、规则持久化
    • 4.3、同类组件对比

一、Sentinel 是什么？

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、流量路由、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度保护服务的稳定性。

Sentinel 具有以下特征(来自中文官网)

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、Apache Dubbo、gRPC、Quarkus 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。同时 Sentinel 提供 Java/Go/C++ 等多语言的原生实现。
完善的 SPI 扩展机制：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。

Sentinel 主要特性：
在这里插入图片描述

Sentinel生态组件：

在这里插入图片描述

Sentinel 分为两个部分：

  • 核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
  • 控制台（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。

二、安装Sentinel控制台

Sentinel 下载地址：点击下载，下载后，运行jar包

在这里插入图片描述
浏览器输入localhost:8080,登录账号密码均为sentinel，登录成功。

在这里插入图片描述

三、Sentinel 实战

3.1、准备工作

新建Model：cloud-alibaba-sentinel-service，pom文件添加依赖：

 <!--SpringCloud ailibaba nacos -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>
        <!--SpringCloud ailibaba sentinel-datasource-nacos 持久化-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
            <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
        </dependency>
        <!--SpringCloud ailibaba sentinel -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
        </dependency>
        <!--openfeign-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
        </dependency>
        <!-- SpringBoot整合Web组件+actuator -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--日常通用jar包配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>4.6.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.swc.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>

新增配置文件application.yml

server:
  port: 8401
  
spring:
  application:
    name: cloud-alibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 182.92.122.196:1111  #Nacos集群服务注册中心地址
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080    #Sentinel dashboard地址
        port: 8719    #默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口
        
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

主启动类：

/**
 * @Auther: songweichao
 * @Date: 2023-05-17 10:37
 * @Description:
 */
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class SentinelMain {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SentinelMain.class,args);
    }
}

业务类

/**
 * @Auther: songweichao
 * @Date: 2023-05-17 10:38
 * @Description:
 */
@RestController
@Slf4j
public class HelloController {


    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        return "Hello,Day Day UP";
    }

    @GetMapping("/hi")
    public String hi() {

        return "Hi,Good Good Study";
    }
}

启动应用，因为Sentinel采用的懒加载，任意访问一个清求，才能看到Sentinel控制台如图所示，成功部署。

在这里插入图片描述

3.2、流控规则

流量控制（flow control），其原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。

点击“流控规则”，新增流控规则：

在这里插入图片描述
参数释义：

  • 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/单机闻值：

    1. QPS(每秒钟的请求数量): 当调用该api的QPS达到阈值的时候，进行限流。
    2. 线程数:当调用该api的线程数达到闻值的时候，进行限流

  • 是否集群:不需要集群。

  • 流控模式：

    1. 直接: api达到限流条件时，直接限流；
    2. 关联:当关联的资源达到阈值时，就限流自己；
    3. 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：

    1. 快速失败: 直接失败，抛异常；
    2. Warm Up: 根据codeFactor(冷加载因子，默认为3)的值，从阈值/odeFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值；
    3. 排队等待:匀速排队，让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置为QPS，否则无效；

快速失败

直接拒绝（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT）方式是默认的流量控制方式，当QPS超过任意规则的阈值后，新的请求就会被立即拒绝，拒绝方式为抛出FlowException。这种方式适用于对系统处理能力确切已知的情况下，比如通过压测确定了系统的准确水位时。

在这里插入图片描述
快速点击访问http://localhost:8401/hello，结果如图所示。

在这里插入图片描述
Blocked by Sentinel (flow limiting) 是Sentinel的默认失败结果。

Warm Up

Warm Up（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP）方式，即预热/冷启动方式。当系统长期处于低水位的情况下，当流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过"冷启动"，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。

通常冷启动的过程系统允许通过的 QPS 曲线如下图所示：

在这里插入图片描述
公式：阈值除以coldFactor(默认值为3),经过预热时长后才会达到阈值；

添加配置，默认coldFactor为3，即请求 QPS 从10 / 3 = 3开始，经预热时长 6s 逐渐升至设定的 QPS 阈值。
作用效果是阈值变化 3-10，经过6S。

在这里插入图片描述
不停刷新访问http://localhost:8401/hi ，刚开始阈值小，会有快速失败，慢慢阈值变大，不再出现；

在实时监控，可以看到效果如图：

在这里插入图片描述

匀速排队

匀速排队（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER）方式会严格控制请求通过的间隔时间，也即是让请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法。

该方式的作用如下图所示：
在这里插入图片描述
添加配置，测试：
在这里插入图片描述
在实时监控，可以看到,QPS设置为2，当有多个请求是，会拒绝超过2个以外的请求，去排队完成。

在这里插入图片描述

这种方式主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列。在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求。

3.3、热点key限流

热点即经常访问的数据，很多时候我们希望统计或者限制某个热点数据中访问频次最高的TopN数据，并对其访问进行限流或者其它操作；

    @GetMapping("/testHotKey")
    @SentinelResource(value = "testHotKey",blockHandler = "testHotKeyHandler")
    public String testHotKey(@RequestParam(value = "v1",required = false) String v1,
                             @RequestParam(value = "v2",required = false) String v2){
        return "------测试热点数据";
    }

    public String testHotKeyHandler(String v1,String v2,BlockException exception)
    {
        return "-----热点数据访问失败回调";
    }

新增配置：

在这里插入图片描述

限流模式只支持QPS模式。

SentinelResource注解的方法参数索引，0代表第一个参数，1代表第二个参数......

单机阀值以及统计窗口时长表示在此窗口时间超过阀值就限流。

上图配置中第一个参数有值的话，1秒的QPS为1，超过就限流，限流后调用testHotKeyHandler方法。

我们期望v1参数当它是某个特殊值123时，它的限流值和平时不一样,QPS能到了20；

快速点击访问 测试：

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

需要注意的是注解@SentinelResource和方法中运行时异常：

@SentinelResource 处理的是Sentinel控制台配置的违规情况，有blockHandler方法配置的兜底处理；

RuntimeException是java运行时报出的运行时异常RunTimeException，@SentinelResource不管

@SentinelResource主管配置出错，运行出错该走异常走异常。

3.4、降级规则

Sentinel 熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高），对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联错误。

当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都自动熔断（默认行为是抛DegradeException）。

和Hystrix相比较，Sentinel的断路器是没有半开状态的。

在这里插入图片描述

  1. 慢调用比例

选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用 RT（即最大的响应时间），请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且慢调用的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断，若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。

    @GetMapping("/RT")
    public String testRT() {
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        log.info("测试RT");
        return "test--RT";
    }

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  1. 异常比列（秒级）

QPS >= 5 且异常比例（秒级统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级

   @GetMapping("/testY")
    public String testY() {
        log.info("testY 测试异常比例");
        int age = 10/0;
        return "******测试异常比例******";
    }

在这里插入图片描述

调用就报错：单独访问，来一次报错一次(int age = 10/0)，调一次错一次；

在这里插入图片描述
用postman测试：开启20个进程，200ms完成，同时浏览器访问

在这里插入图片描述
高并发发送请求，多次调用达到我们的配置条件。断路器开启(保险丝跳闸)，微服务不可用了，不再报错error而是服务降级。

在这里插入图片描述

  1. 异常数（分钟级）

异常数（分钟统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级

异常数，好理解，就是累积异常数，从而触发服务降级。

在这里插入图片描述

3.5、系统规则

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 maxQps * 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。

在这里插入图片描述

四、补充完善

4.1、自定义服务降级处理逻辑

可以添加一个配置类，用来做服务降级的兜底方法，在需要使用的地方，引入即可。

/**
 * @Auther: songweichao
 * @Date: 2023-05-17 11:37
 * @Description:
 */
public class CustomerBlockHandler {

    public static CommonResult handleException(BlockException exception){
        return new CommonResult(2023,"自定义的限流处理信息......CustomerBlockHandler");
    }

}

    /**
     * 自定义通用的限流处理逻辑，
     blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class
     blockHandler = handleException
     上述配置：找CustomerBlockHandler类里的handleException方法进行兜底处理
     */
    /**
     * 自定义通用的限流处理逻辑
     */
    @GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler")
    @SentinelResource(value = "customerBlockHandler",
            blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class, blockHandler = "handleException")
    public CommonResult customerBlockHandler()
    {
        return new CommonResult(200,"成功访问");
    }

4.2、规则持久化

经过多次的配置测试，一旦重启应用，sentinel规则将消失，而生产环境需要将配置规则进行持久化。

怎么做呢？

将限流配置规则持久化进Nacos保存，只要访问谋而请求，sentinel控制台的流控规则就能从Nacos中获取到信息，只要Nacos里面的配置不删除，针对sentinel上的流控规则持续有效；

实现上述效果，使用的是sentinel-datasource-nacos

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

配置中添加：

server:
  port: 8401
  
spring:
  application:
    name: cloud-alibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 182.92.122.196:1111
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080
        port: 8719    #默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: 182.92.122.196:1111
            dataId: cloud-alibaba-sentinel-service
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

关于配置中datasource，是将Sentinel的流控配置进行持久化到Nacos中的操作。通过在cloud-alibaba-sentinel-service的配置文件中添加json配置内容即可。

在这里插入图片描述

每次启动Sentinel后，都会从Nacos中加载配置；

4.3、同类组件对比

在这里插入图片描述

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Tapdata 是干嘛的&#xff0c;大家都知道的吧&#xff1f;我简单介绍一下 Tapdata 是自带 ETL 的实时数据服务平台&#xff0c;通过把企业核心数据实时集中到中央化数据平台的方式并通过 API 或者反向同步方式&#xff0c;为下游的交互式应用、微服务或交互式分析提供新鲜实时的…
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js逆向-阿里系某688参数sign分析

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声明 本文仅供学习参考&#xff0c;如有侵权可私信本人删除&#xff0c;请勿用于其他途径&#xff0c;违者后果自负&#xff01; 如果觉得文章对你有所帮助&#xff0c;可以给博主点击关注和收藏哦&#xff01; 前言 目标网站&#xff1a;aHR0cHM6Ly93d3cuMTY4OC5jb20v 接…
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html访问图片资源403问题

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问题&#xff1a;图片403 页面不渲染 单独打开图片链接在浏览器却能正常查看 解决办法&#xff1a; 1.数据库中全局下载该字段链接&#xff0c;将图片存到制定文件夹&#xff0c;在系统内调用 2.检查页面head中的是否有此句“<metaname“referrer” content“no-referre…
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