SpringCloudAlibaba微服务实战系列(三)Sentinel1.8.0+流控

news2024/12/23 18:25:17

SpringCloudAlibaba–Sentinel

Sentinel被称为分布式系统的流量防卫兵,是阿里开源流量框架,从服务限流、降级、熔断等多个纬度保护服务。Sentinel同时提供了简洁易用的控制台,可以看到接入应用的秒级数据,并可以在控制台设置一些规则保护应用。它比Hystrix支持的范围广泛,如Spring Cloud、Dubbo、gRPC都可以整合。集成简单,只需少量的配置和代码就可以完成,容易完成自己定制化的逻辑。

  • 资源是Sentinel最关键的概念,遵循Sentinel API的开发规范定义资源,就能将应用保护起来。

  • 规则可以通过控制面板配置,也可以和资源联合起来,规则可以在控制台修改并且即时生效。

名词解释

  • 限流:对某个资源的访问数量做限制,不让流量一窝蜂地挤进资源访问
  • 降级:即使系统出现问题情况下,也要尽可能提供服务,在可用和完全不可用之间找一个平衡点,如返回友好提示。
  • 熔断:是一种资源访问的状态,熔断状态时,直接拒绝所有的访问,返回友好提示

同类产品对比

基础特性SentinelHystrixResilience4j
限流QPS、线程数、调用关系有限的支持Rate Limiter
注解支持支持支持支持
动态规则配置支持多种数据源支持多种数据源有限支持数据源
熔断降级策略平均响应时间、异常比例、异常数异常比例平均响应时间、异常比例
控制台配置各种规则简单监控无控制台
常用适配框架Servlet、SpringCloud、Dubbo、gRPCServlet、Spring CloudNetflixSpringBoot、Cloud

Resilience4j在国外使用较多,而Hystrix框架已经停止更新进入维护了。

下载和运行

按照笔者之前的笔记,SpringCloudAlibaba是选择的2021.0.4.0版本的,那么可以看下它们之间的版本对应关系

https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/wiki/%E7%89%88%E6%9C%AC%E8%AF%B4%E6%98%8E

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-aNsTZKUf-1690077185768)(../imgs2/1.png)]

选择这个1.8.5版本即可,到sentinel的下载页面选择即可https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

在这里插入图片描述

下载完毕后的jar包启动即可

java -jar sentinel-dashboard-1.8.5.jar

默认的端口是8080,如需更改命令行添加即可

java -jar -Dserver.port=9090 sentinel-dashboard-1.8.5.jar

启动后,打开http://localhost:8080/,账号和密码都是sentinel

在这里插入图片描述

进入后发现没有任何的资源可以进行规则控制。sentinel是采用的懒加载的方式,当使用时才会进行加载。

集成Sentinel

生产者

项目中引入依赖

<dependencies>
    <!-- 服务注册  服务发现需要引入的 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>

    <!--健康监控-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>

    <!--SpringBoot web-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

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

</dependencies>

bootstrap.yml中做配置

server:
  port: 8002
spring:
  application:
    name: provider # 应用名

  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 # nacos服务地址
    sentinel:
      transport:
        port: 8719 # 启动http server,并且该服务与Sentinel仪表板进行交互,使sentinel可以控制应用,若端口占用则8719+1依次扫描
        dashboard: 127.0.0.1:8080 # 仪表版访问地址

java controller做个资源

@RestController // @RestController注解是@Controller+@ResponseBody
public class TestController {

    @RequestMapping("/test")
    public String test() {
        return "sentinel-provider8002 test()" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
    }
}

消费者

同生产者引入依赖,做好配置,再到controller做个资源

使用RestTemplate+Ribbon做远程调用,添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-loadbalancer</artifactId>
</dependency>

javaConfig配置

@Configuration
public class GenericConfiguration { // 常规配置类
    @LoadBalanced // 标注此注解后,RestTemplate就具有了客户端负载均衡能力
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate(){ // 创建RestTemplate,并交个Spring容器管理
        return new RestTemplate();
    }
}
@RestController // @RestController注解是@Controller+@ResponseBody
public class TestController {
    private final String SERVER_URL = "http://provider";
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @RequestMapping("/test")
    public String test() {
        return restTemplate.getForObject(SERVER_URL + "/test", String.class);
    }
    @RequestMapping("/sentinelTest")
    public String sentinelTest() {
        return "sentinel-consumer9001 sentinelTest" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
    }

}

完成后,启动项目调用生产者的test接口,然后到sentinel控制台。

curl localhost:9001/test
==> sentinel-provider8002 test()599

在这里插入图片描述

两个服务都出现在了控制台上。

Sentinel常用控制规则

我们需要对接口进行压测,所以使用jmeter吧,到jmter官方下载即可。

流控规则

流控主要是设置QPS或线程数等参数保护应用,针对某个资源的设置,下面操作sentinel控制台设置一些规则。

注意:要先调用接口后,才能添加规则(s加载)

QPS–直接–快速失败

QPS:(Query Per Second)指每秒可处理的请求数

在簇点链路–>列表视图–>到/sentinelTest资源点击流控,阈值选择QPS,单机阈值1,新增。

在这里插入图片描述

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fFrataJl-1690077185772)(../imgs2/6.png)]

打开jmeter压测:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-C8Z4O7kF-1690077185772)(../imgs2/7.png)]

查看执行结果

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bl7WO34A-1690077185773)(../imgs2/8.png)]

10个请求也就两个成功了,其他都被限流了,直接blocked

QPS–直接–WarmUp

数据预热,即初始请求QPS等于阈值/codeFactor,codeFactor默认值3,经过预热时长1s后单机阈值变为100

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qC7UC1Ql-1690077185773)(../imgs2/9.png)]

压测数量100

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ok19c3YR-1690077185774)(../imgs2/10.png)]

看结果

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-D0Y5NtUv-1690077185774)(../imgs2/11.png)]

前期接口正常返回,当访问量越来越多时,请求QPS=codeFactor(3)时,其他访问直接回绝,经过1s的预热,QPS变成了100后,后面的的所有请求全部正常访问。

QPS–直接–排队等待

让请求全部均匀访问通过,如果请求量超过阈值就等待,若等待超时就返回失败。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rQdwpOeC-1690077185774)(../imgs2/12.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YmAOFAH4-1690077185775)(../imgs2/13.png)]

虽然QPS单机阈值是1,但是我们的超时时间为15s,所以等得起访问全部成功。

QPS–关联–快速失败

如果访问B接口到达了阈值,那么就让A接口返回失败。适用于资源之间有资源竞争或依赖关系。

再写一个接口sentinelTestB

@RequestMapping("/sentinelTestB")
public String sentinelTestB() {
    return "sentinel-consumer9001 sentinelTestB" + RandomUtils.nextInt(0, 1000);
}

设置规则,要注意当我们重启项目后,这些接口需要重新访问一遍才会出现在sentinel的簇点链路中

在这里插入图片描述

jmter不停访问/sentinelTestB,让B接口超过达阈值,然后在去调用/sentinelTest时直接回绝访问

因为sentinelTestB是没有做流控的,所以请求都是成功的,但是因为访问B接口的请求数是超过QPS阈值的,那么A接口则直接失败。

curl localhost:9001/sentinelTest
Blocked by Sentinel (flow limiting)

线程数–直接

限制处理请求的业务线程数,达到阈值就限流

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-a1YFoTer-1690077185776)(../imgs2/15.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-O7Cja2mh-1690077185776)(../imgs2/16.png)]

可以看到很多请求都被限流了,这个跟服务器的配置有关,当服务器的配置较好时,可以适当将阈值设置的高一些,保证资源的访问情况。

控制台几个关键词

  • 资源名:就是接口的资源,名称唯一即可
  • 针对来源:此资源对调用者进行限流,默认defatult,对所有客户端限流;可填写调用者的spring.application.name指定对某个客户端进行限流。
  • 阈值类型:QPS:每秒能接受的请求数量,线程数:能够使用的业务线程数(服务器内部的线程数)
  • 流控模式:
    • 直接:达到条件,直接执行某个流控效果
    • 关联:如果关联资源达到条件,直接限流自身
    • 链路:记录从入口资源的流量,达到条件也只限流入口资源
  • 流控效果:
    • 快速失败:达到条件,直接返回失败
    • WarmUp:预热,给一个缓冲时间,缓慢增加阈值
    • 排队等待:让系统匀速处理请求,其他请求进入等待,超时后未被处理的请求直接返回失败

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