Sentinel介绍与使用 收藏起来

laomugua
发布于 2023-6-28 15:44
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前言

在家休息的的时候,突然小勇打电话过来,问 农哥,你知道​​Sentinel​​吗?

我(清了清嗓子): 知道啊,怎么了?

小勇(带着低落的声音): 最近面试了一个,问我​​Sentinel​​是什么,具体的用法和项目中使用的。没有复习,记得不太清楚,dan疼。

我(是时候开始装杯了): 没事,先揉揉,(Sentinel)不就是阿里开源的项目吗,主要提供了流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保障服务之间的稳定性

小勇: 。。。。。你有没有这方面可以复习的资料或者文章啥的?

我:还别说,刚好写了一篇关于Sentinel 介绍和使用的文章,要不要瞅瞅?

小勇:可以,内容如何?算的上是教科书级别的内容吧?

我:恩.... 怎么不算呢!

小勇:。。。。。我真服了你这个老六!!!

学习技术第一步,先知道官网地址在哪里,官网永远是第一手资料:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki

接下来我们先来了解一下什么是​​Sentinel​

Sentinel 开篇

分布式系统的流量防卫兵: 随着微服务的普及,服务调用的稳定性也变的越来越重要,​​Sentinel​​ 以“流量”为切入点,在流量控制、断路、负载保护等多个方面进行续航,保证服务的可靠性。

​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、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 的主要特性:

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Sentinel的妙用

当我们的分布式系统,面临复杂的体系结构中应用程序可能有数十个依赖关系,每个依赖关系在某些时候将不可避免的失败,比如我们调用 D\F\K 这几个服务,如果这些服务中某一个出现问题了,那么有可能会出现整体系统效率的下降,严重的甚至出现服务雪崩。

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多个微服务之间互相调用的时候,如果D调用K和F,而K和F又调用其他的微服务,那么就会形成扇出,如果扇出某个链路上的微服务调用超时或者响应很慢,那么微服务D就会占用越来越多的系统资源,从而导致系统崩溃,也就是服务雪崩

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对于高流量的应用来说,单一的后端依赖可能会导致服务器上的资源在极短的时间内被耗光,同时还有可能导致这些应用程序服务之间的响应时间增加,队列、线程和其他系统资源变的紧缺,导致整个系统之间发生更多的次生故障,如果我们单个应用服务故障处理和延迟进行隔离管控,当单个依赖关系失败时,不能对这个系统和资源产生影响,当某个模块实例失败以后,如果这个时候服务还能接收请求和流量访问,同时这个服务还去调用其他模块时,这样的级联故障,就会导致雪崩的发生

对比与其他的断流产品(​​Hystrix​​)而言,他不需要我们自己手动搭建监控平台,而且它有一套属于自己的Web界面,可对多种指标进行流控、熔断,且提供了实时监控和控制面板,功能更为强大

Sentinel 使用

下载地址:https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

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​Sentinel​​ 分为两个部分:

  • 核心库:不依赖任何框架/库,只需要Java运行时环境,同时对​​Dubbo\SpringCloud​​等框架也有很好的支持
  • 控制台:基于SpringBoot开发,打包后可以直接运行,不需要额外的应用容器

注意:jdk1.8环境/8080端口不能被占用

启动命令:java -jar sentinel-dashboard-1.8.4.jar

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访问地址:http://localhost:8080/

账号密码:sentinel/sentinel

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到这里呢,我们的Sentinel就安装成功了,可能有点同学在界面上没有看到任何东西,并没有发现监控的服务,这是因为我们还没有启动项目,而​​Sentinel​​​ 本身采用的是懒加载模式,所以我们需要先去访问服务对应的接口,​​Sentinel​​才会进行工作,接下来我们就来搭建我们的测试项目

搭建项目

​Sentinel​​ 官方参考文档:https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/quick-start.html

注意: 这里我们使用到了Nacos,不会Nacos的小伙伴,可以看我之前的文章,里面有详细的介绍,其实只需要你启动一个端口为8848的Nacos就行

导入依赖:

<!-- Nacos客户端依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!-- sentinel依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

配置属性:

server:
  port: 8006

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        #配置Sentinel地址,就是我们的WEB界面
        dashboard: localhost:8080
        #Sentinel配置默认8719端口,被占用端口会自动从+1,直到找到未被占用的端口
        port: 8719

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

测试类:

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@RestController
public class TestController {

    @GetMapping("/playA")
    public String playA(){
        return "hello my name is playA ,wo shi boy";
    }

    @GetMapping("/playB")
    public String playB(){
        return "hi my name is playB, me girl";
    }
}

最后在我们的启动类上加上 :​​@EnableDiscoveryClient​​,点击启动,然后我们来访问我们的测试地址:

​http://localhost:8006/playA​

​http://localhost:8006/playB​

访问之后,我们就能在​​Sentinel​​上看到我们的监控信息了,如下所示:

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好了,你们以为到这里​​Sentinel​​就讲解完了吗?哎~怎么可能,我还要继续卷,宁愿累死自己,也要卷死你们!虽然基本操作已经完成,但是不讲一下他的 流控规则 ,我们怎么能印象深刻呢?是吧,各位大漂亮和大聪明们

Sentinel 流控规则

首先我们先来看一张图:

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上面这张图,就包含了,我们要讲解的全部内容,主要分为以下几点:

  • 资源名:流控规则中唯一的名称,默认为我们的请求路径
  • 针对来源:Sentinel 对调用者进行限流,填写我们的微服务名,默认为default,对来源不进行区分
  • 阈值类型/单机阈值
  • QPS(每秒请求数量),使用该类型时,QPS达到我们设置的单机阈值,进行限流
  • 线程数:当使用该类型时,线程数量达到我们设置的单机阈值,进行限流
  • 是否集群:默认否,如果是集群勾选
  • 流控模式
  • 直接:API达到限流条件时,直接限流,如果我们设置QPS为1,如果大于这个数量,直接返回错误
  • 关联:当关联的资源达到阈值时,限流自己,比如A调用B,B达到了阈值,A进行限流
  • 链路:只记录链路上的流量,指定对应的链路路径,从入口开始,如果达到阈值,则进行限流
  • 流控效果
    我们先来新增一个流控规则看一下,操作方式有两种
    因为方便,我们一般会选择在簇点链路中添加,我们先来试一下QPS的操作:
  • 快速失败:直接抛异常
  • Warm Up:根据冷加载因子​​codeFactor​​ 经过预热时长,才达到设置的QPS阈值
  • 排队等待:匀速排队,让请求以匀速速度进行请求,阈值类型,需要设置为QPS,否则无效
  1. 在流控规则中添加
  2. 在簇点链路中添加

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这里我们设置单机阈值为1,所以​​playA​​​ 这个接口一秒中只能被访问一次,如果超过,则进行限流操作进行一个阻塞操作,这个效果我们是可以直接看到的,当我们不停的刷新​​playA​​​时,就会现在如下信息,而没有设置的​​playB​​,则不会

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在这里我们如果设置为线程数会怎么样呢?我们来看一下。

在这里我们要注意:如果项目重新启动,需要将修改后的​​playA​​,重新访问后重新,添加流控规则

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同时我们需要在代码中设置延时执行,如果处理太快,我们是看不到实际效果的,如果有兴趣的小伙伴可以自己启动线程去跑,在这里我们设置​​playA​​,进行一秒钟的延时操作,

       @GetMapping("/playA")
    public String playA(){
        try {
            //阻塞1 秒
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        return "hello my name is playA ,wo shi boy";
    }

这里要使用两个不同浏览器去跑,同一个浏览器使用的是同一线程,先请求的某歌后请求的某火效果如下所示:

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QPS和并发线程数的规则如下所示:

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总结

虽然最终效果是一样的,但是规则是不同的,每种应对不用的业务场景,大家可以合理化的去使用,到这里我们的​​Sentinel​​​就讲完了,后面还有更多有关于​​Sentinel​​的原理和介绍,如果觉得文中对你有帮助的,记得点赞关注,你的支持就是我创作的最大动力!


文章转载自公众号:牧小农

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已于2023-6-28 15:44:54修改
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