SA实战 ·《SpringCloud Alibaba实战》第11章（一）

 

大家好，我是冰河~~

 

本章总览
文章有点长呀，小伙伴们耐心看完，并跟着实操每一个案例，相信你一定会对Sentinel有一个全新的认识。

 

Sentinel核心功能
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、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。所以，Sentinel的核心功能包括：流量控制、熔断降级、系统负载保护。

流量控制
在高并发、大流量场景下，进入系统的流量如果不加控制的话，系统就很有可能会被流量压垮。所以，在流量正式进入系统之前，需要对流量进行控制，以便使流量均匀、可控的方式进入系统。

Sentinel作为一个非常出色的容错组件，能够将不可控的流量经过处理转化成均匀、可控的流量。

熔断降级
如果检测到系统中的某个调用链路中某个节点出现故障，比如请求超时、服务宕机或者异常比超出一定阈值时，就会对出现故障的节点的调用频率进行限制，甚至不调用出现故障的节点，让请求能够快速失败并返回，以最大程度避免影响到其他节点的服务而导致系统的级联故障。

Sentinel主要通过 限制并发线程数和响应时间 对资源的访问进行降级。

1.限制并发线程数进行降级

Sentinel可以通过限制服务节点的并发线程数量，来减少对其他服务节点的影响。例如，当某个服务节点出现故障，例如响应时间变长，或者直接宕机。此时，对服务的直接影响就是会造成请求线程数的不断堆积。如果这些堆积的线程数达到一定的数量后，对当前服务节点的后续请求就会被拒绝，等到堆积的线程完成任务后再开始继续接收新的请求。

2.通过响应时间进行降级

Sentinel除了可以通过限制并发线程数进行降级外，也能够通过响应时间进行降级。如果依赖的服务出现响应时间过长的情况，则所有对该服务的请求都会被拒绝，直到过了指定的时间窗口之后才能再次访问该服务。

系统负载保护
Sentinel提供了系统维度的自适应保护能力。当系统的压力和负载比较高的时候，如果还持续让大量的请求进入系统，此时就有可能将系统压垮，进而导致系统宕机。Sentinel会在集群环境下，将本应服务器A承载的流量转发到其他服务器上，比如转发到服务器B上。如果此时服务器B也处于高负载的状态，则Sentinel会提供相应的保护机制，让系统的入口流量和系统的整体负载达到平衡，让系统整体可用，并且能够最大限度的处理请求。

Sentinel核心规则
Sentinel的核心规则包括流控规则、熔断规则、热点规则、授权规则和系统规则，每种规则的配置方式不同。接下来，就详细介绍下Sentinel中的每种规则的作用与效果。

 

流控规则
Sentinel能够对流量进行控制，主要是监控应用的QPS流量或者并发线程数等指标，如果达到指定的阈值时，就会被流量进行控制，以避免服务被瞬时的高并发流量击垮，保证服务的高可靠性。

簇点链路规则
（1）点击簇点链路菜单，可以看到之前访问过的接口，如下所示。

 

（2）点击右侧的流控按钮，会弹出新增流控规则的提示框，如下所示。

 

这里，每个配置项的说明如下所示。

• 资源名：资源的唯一名称，默认就是请求的接口路径，可以自行修改，但是要保证唯一。
• 针对来源：具体针对某个微服务进行限流，默认值为default，表示不区分来源，全部限流。
• 阈值类型：QPS表示通过QPS进行限流，并发线程数表示通过并发线程数限流。
• 单机阈值：与阈值类型组合使用。如果阈值类型选择的是QPS，表示当调用接口的QPS达到阈值时，进行限流操作。如果阈值类型选择的是并发线程数，则表示当调用接口的并发线程数达到阈值时，进行限流操作。
• 是否集群：选中则表示集群环境，不选中则表示非集群环境。
  配置简单限流
  这里，针对http://localhost:8080/order/test_sentinel接口进行简单的配置，在新增流控规则里阈值类型选择QPS，单机阈值输入3，表示每秒钟的请求量如果超过3，则会触发Sentinel的限流操作。

 

点击新增按钮后，会为http://localhost:8080/order/test_sentinel接口新增一条限流规则，如下所示。

 

接下来，在浏览器上快速刷新http://localhost:8080/order/test_sentinel接口，当每秒钟的刷新频率超过3次时，会出现如下所示的提示信息。

 

配置流控模式
点击http://localhost:8080/order/test_sentinel接口流控规则后面的编辑按钮，打开编辑流控规则弹出框（如果是首次配置的话，就是新增流控规则弹出框），点击高级选项配置。

 

会显示出如下所示的界面。

 

可以看到，Sentinel主要提供了三种流控模式，分别为直接、关联和链路。

• 直接：默认的流控模式，当接口达到限流条件时，直接开启限流功能。
• 关联：当关联的资源达到限流条件时，开启限流功能。
• 链路：当从某个接口请求过来的资源达到限流条件时，开启限流功能。
  演示直接流控模式
  Sentinel默认就是使用的直接流控模式，我们之前在订单微服务中集成的就是Sentinel的直接流控模式，在本文的流控规则-配置简单限流中，也是使用的直接流控模式，这里不再赘述。

演示关联流控模式
（1）在订单微服务的io.binghe.shop.order.controller.OrderController 类中新增 /test_sentinel2接口，如下所示。

@GetMapping(value = "/test_sentinel2")
public String testSentinel2(){
    log.info("测试Sentinel2");
    return "sentinel2";
}

（2）在浏览器上访问下http://localhost:8080/order/test_sentinel2接口，以便使Sentinel检测到http://localhost:8080/order/test_sentinel2接口。

 

注意：如果想使用Sentinel对某个接口进行限流和降级等操作，一定要先访问下接口，使Sentinel检测出相应的接口，这里一定要注意，在后续的文章中，不再单独说明。

（3）回到为http://localhost:8080/order/test_sentinel接口配置流控规则的页面，如下所示。

 

（4）在流控模式中选择关联，在关联资源中输入/test_sentinel2，如下所示。

 

点击保存按钮保存配置。

（5）打开JMeter，对http://localhost:8080/order/test_sentinel2接口进行测试，使其每秒钟的访问次数大于3，JMeter的具体配置如下所示。

 

在线程组中配置每秒访问4次。

 

配置完毕后，使用JMeter开始访问http://localhost:8080/order/test_sentinel2接口。

（6）在浏览器上刷新http://localhost:8080/order/test_sentinel接口，发现已经触发了Sentinel的限流功能。

 

至此，关联流控模式演示完毕。

演示链路流控模式
（1）在订单微服务的io.binghe.shop.order.service包中新增SentinelService接口，用于测试流控模式，源码如下所示。

/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 测试Sentinel
 */
public interface SentinelService {

    /**
     * 测试方法
     */
    void sendMessage();
}

（2）在订单微服务的io.binghe.shop.order.service.impl包中新增SentinelServiceImpl类，实现SentinelService接口，源码如下所示。

/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 测试类
 */
@Service
public class SentinelServiceImpl implements SentinelService {
    @Override
    @SentinelResource("sendMessage")
    public void sendMessage() {
        System.out.println("测试Sentinel的链路流控模式");
    }
}

这里，我们在sendMessage()方法上使用了@SentinelResource注解， @SentinelResource注解会在后续文章中介绍，这里不再赘述。

（3）在订单微服务的io.binghe.shop.order.controller包下新建SentinelController类，用于测试接口，源码如下所示。

/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 测试Sentinel
 */
@Slf4j
@RestController
public class SentinelController {

    @Autowired
    private SentinelService sentinelService;

    @GetMapping(value = "/request_sentinel1")
    public String requestSentinel1(){
        log.info("测试Sentinel1");
        sentinelService.sendMessage();
        return "sentinel1";
    }
    @GetMapping(value = "/request_sentinel2")
    public String requestSentinel2(){
        log.info("测试Sentinel2");
        sentinelService.sendMessage();
        return "sentinel2";
    }
}

（4）升级SpringCloud Alibaba的依赖版本到2.2.7.RELEASE，升级SpringCloud版本到Hoxton.SR12，并且加入SpringBoot的管理依赖。主要的修改的是shop-springcloud-alibaba父工程的pom.xml配置，修改后的配置文件如下所示。

<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <spring-cloud.version>Hoxton.SR12</spring-cloud.version>
    <spring-cloud-alibaba.version>2.2.7.RELEASE</spring-cloud-alibaba.version>
    <spring.boot.version>2.3.12.RELEASE</spring.boot.version>
    <logback.version>1.1.7</logback.version>
    <slf4j.version>1.7.21</slf4j.version>
    <common.logging>1.2</common.logging>
    <fastjson.version>1.2.51</fastjson.version>
    <mybatis.version>3.4.6</mybatis.version>
    <mybatis.plus.version>3.4.1</mybatis.plus.version>
    <mysql.jdbc.version>8.0.19</mysql.jdbc.version>
    <druid.version>1.1.10</druid.version>
</properties>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
            <version>${spring.boot.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud-alibaba.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

（5）升级Nacos，将Nacos注册中心由1.4.3版本升级为2.1.0版本，并进入Nacos的bin目录，输入如下命令启动Nacos。

startup.cmd -m standalone

（6）在订单微服务的application.yml文件中新增链路配置，如下所示。

spring:
  cloud:
    sentinel:
      web-context-unify: false

（7）在浏览器中分别访问http://localhost:8080/order/request_sentinel1和http://localhost:8080/order/request_sentinel2，查看Sentinel中的簇点链路，如下所示。

 

（8）点击sendMessage后面的流控按钮，如下所示。

 

（9）在弹出的新增流控规则编辑框中阈值类型选择QPS，单机阈值输入3，在打开的高级选项中的流控模式选择链路，入口资源输入/request_sentinel1，如下所示。

 

点击新增按钮保存配置，此时，如果是通过http://localhost:8080/order/request_sentinel1接口调用io.binghe.shop.order.service.SentinelService#sendMessage()方法时，如果调用的频率每秒钟超过3次，就会触发Sentinel的限流操作，而通过http://localhost:8080/order/request_sentinel2接口调用io.binghe.shop.order.service.SentinelService#sendMessage()方法时，则不受限制。

（10）在浏览器中不断访问

http://localhost:8080/order/request_sentinel1，使得每秒的访问次数超过3，则会触发Sentinel的限流操作，如下所示。

 

访问http://localhost:8080/order/request_sentinel2接口则不会被限流。

至此，链路流控模式演示完毕。

附加说明
在流控规则的高级选项中还有三个流控效果，如下所示。

 

接下来，就对这三个选项进行简单的说明。

• 快速失败：会直接失败，抛出异常，期间不会做任何其他的处理操作。
   

 

• Warm Up：从开始阈值到最大QPS阈值会有一个缓冲，可以设置一个预热时长，这个选项比较适合突发瞬时高并发流量的场景，能够将突发的高并发流量转换为均匀、缓慢增长的场景。
   

 

• 排队等待：能够使请求均匀的通过，单机的阈值为每秒通过的请求数量，其余的请求会排队等待。另外，还会设置一个超时时间，当请求超过超时时间未处理时，会被丢弃。
   

 

熔断规则
降级规则一般情况下，指的是满足某些条件时，对服务进行降级操作。

熔断规则概述
Sentinel主要提供了三个熔断策略，分别为：慢调用比例、异常比例和异常数。

 

演示基于慢调用比例熔断
（1）首先在浏览器中访问

http://localhost:8080/order/request_sentinel2，在Sentinel的簇点链路里找到/request_sentinel2

 

（2）点击熔断按钮，进入熔断规则配置框，按照如下方式进行配置。

 

上述配置表示最大响应时长为1ms，比例阈值达到0.1时，会触发熔断操作，并且熔断的时长为2，最小请求数未5，统计的时长为1000毫秒。

（3）点击新增按钮后，不断在浏览器中刷新http://localhost:8080/order/request_sentinel2，会发现触发了Sentinel的熔断操作，如下所示。

 

演示基于异常比例熔断
（1）在订单微服务的io.binghe.shop.order.controller.SentinelController类中定义一个成员变量count，用来记录访问计数，同时，新增一个requestSentinel4()方法用来测试基于异常比例的熔断，如下所示。

private int count = 0;
@GetMapping(value = "/request_sentinel4")
@SentinelResource("request_sentinel4")
public String requestSentinel4(){
    log.info("测试Sentinel4");
    count++;
    //模拟异常，比例为50%
    if (count % 2 == 0){
        throw new RuntimeException("演示基于异常比例熔断");
    }
    return "sentinel4";
}

（2）首先在浏览器中访问

http://localhost:8080/order/request_sentinel4，在Sentinel的簇点链路里找到/request_sentinel4。

 

（3）点击熔断按钮，进入熔断规则配置框，按照如下方式进行配置。

 

在io.binghe.shop.order.controller.SentinelController#requestSentinel4()方法中，设置的异常比例为50%，这里在Sentinel的比例阈值中设置的异常比例为0.3，也就是30%，所以，在访问http://localhost:8080/order/request_sentinel4接口时，会触发Sentinel的熔断操作。

（4）点击新增按钮后，不断在浏览器中刷新http://localhost:8080/order/request_sentinel4，会发现触发了Sentinel的熔断操作，如下所示。

 

演示基于异常数熔断
（1）首先在浏览器中访问

http://localhost:8080/order/request_sentinel4，在Sentinel的簇点链路里找到/request_sentinel4。

 

（2）点击熔断按钮，进入熔断规则配置框，按照如下方式进行配置。

 

上述配置表示，在1秒钟内最少请求2次，当异常数大于1时，会触发熔断操作，熔断的时长为5秒。

（3）点击保存按钮后，不断在浏览器中刷新http://localhost:8080/order/request_sentinel4，会发现触发了Sentinel的熔断操作，如下所示。

文章转自公众号：冰河技术