Sentinel版本

v1.8.7

QPS

QPS 是 “每秒查询率”（Queries Per Second）的缩写，它是衡量系统处理能力的一种指标，表示系统在一秒内能够处理的请求数量。在网络领域，QPS通常用来衡量服务器处理请求的能力，而在数据库领域，QPS则用来衡量数据库的查询处理能力。

QPS的值越高，表示系统处理请求的能力越强。对于高负载的系统，提高 QPS 是至关重要的，可以通过优化代码、提升硬件性能、增加服务器数量等方式来实现。

在设计系统架构时，通常会根据预期的流量量来确定目标 QPS，然后设计相应的系统配置和资源分配，以确保系统能够在高峰期保持稳定的性能表现。

一、初识Sentinel

1、Sentinel

Sentinel 是阿里巴巴开源的一款面向分布式服务架构的轻量级流量控制组件，用于保护服务的稳定性。它可以在服务间的调用过程中对流量进行实时监控、流量控制和熔断降级，以防止大流量对系统造成的影响。官网地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html，Sentinel 主要包含以下几个核心功能：

1. 流量控制：根据应用的实际情况，对入口流量进行限流，保障后端服务的稳定性和可靠性。

2. 熔断降级：在系统出现异常或负载过高时，自动地对请求进行熔断或降级处理，以保护核心服务的稳定性。

3. 实时监控：提供实时的监控指标和报警机制，帮助运维人员及时发现和解决问题。

4. 负载保护：对系统的负载进行实时监控和调度，防止单一节点或服务的负载过高导致系统崩溃。

5. 系统自适应：根据系统的实际情况动态地调整流量控制策略，以适应不同的运行环境和业务场景。

通过以上功能，Sentinel 能够有效地保障分布式系统的稳定性和可靠性，提升系统的整体性能和用户体验。

2、Sentinel 和 Hystrix对比

3、雪崩问题

解释：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，避免服务因流量的突增而故障。

二、环境搭建

1、下载安装Sentinel

• sentinel官方提供了UI控制台，方便我们对系统做限流设置。前往GitHub进行下载Github
  
• 启动命令：

java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

• 访问：localhost:8080 即可看到控制台页面，默认的账户和密码都是sentinel
  

2、微服务整合Sentinel

• 在每一个需要控制流量的微服务中引入依赖

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

• 配置application.perproties文件

# sentinel
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:8080
spring.cloud.sentinel.web-context-unify=false

• 启动之后，第一次初始化接口数据需要访问一次接口才能在UI控制台看到接口信息
  

三、流量控制

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、流控设置

其含义是限制 /user/getUser 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。

3、流控模式

在添加限流规则时，点击高级选项，可以选择三种流控模式：

1. 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
2. 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
3. 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

直接

给 /user/getInfo这个资源设置流控规则，QPS不能超过100。

关联

满足下面条件可以使用关联模式：
1、两个有竞争关系的资源
2、一个优先级较高，一个优先级较低

当/write资源访问量触发阈值QPS为100时，则就会对/read资源限流。

链路

controller代码演示：

    @Autowired
    UserService userService;
    @GetMapping("/getUser")
    public AjaxResult getUser() {
        return userService.getUser();
    }
    @GetMapping("/queryUser")
    public AjaxResult queryUser() {
        return userService.getUser();
    }

service代码演示：

@Service
public class UserServiceImpl implements UserService{

    @Override
    @SentinelResource("user")
    public AjaxResult getUser() {
        return AjaxResult.success("用户信息");
    }
}

端口链路限流

设置链路模式

只针对从/queryUser（图片上的入口资源写错了，应该为/queryUser）链路访问到本资源的请求做设置，判断是否超过阈值

4、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：

1. 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。
2. 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。
3. 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
   
   举例：排队等待

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

流控效果解释

快速失败：QPS超过阈值时，拒绝新的请求
warm up： QPS超过阈值时，拒绝新的请求；QPS阈值是逐渐提升的，可以避免冷启动时高并发导致服务宕机。
排队等待：请求会进入队列，按照阈值允许的时间间隔依次执行请求；如果请求预期等待时长大于超时时间，直接拒绝

四、热点限流

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。

@RestController
@RequestMapping("info")
public class InfoController {

    @GetMapping("{infoId}")
    @SentinelResource("hot")
    public AjaxResult getInfoByInfoId(@PathVariable("infoId") Long infoId) {
        return AjaxResult.success(infoId);
    }
}

配置示例：

代表的含义是：对hot这个资源的0号参数（第一个参数）做统计，每1秒相同参数值的请求数不能超过5

在热点参数限流的高级选项中，可以对部分参数设置例外配置：

结合上一个配置，这里的含义是对0号的long类型参数限流，每1秒相同参数的QPS不能超过5，有两个例外：

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

五、隔离和降级

Sentinel支持的雪崩解决方案

• 线程隔离（仓壁模式）
• 降级熔断

1. 线程隔离（舱壁模式）

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。

2. Feign整合Sentinel的步骤

1. 在application.yml中配置

# 开启Feign的Sentinel功能（默认是false）
feign.sentinel.enabled=true

2. 将FallbackFactory的实现类注册为Bean

@Configuration
public class InfoClientFallBackFactory implements FallbackFactory<InfoClient> {
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(InfoClientFallBackFactory.class);

    @Override
    public InfoClient create(Throwable throwable) {
        return new InfoClient() {
            @Override
            public AjaxResult getInfo() {
                logger.error("报错：{}", throwable);
                return AjaxResult.error("查询报错");
            }
        };
    }
}

3. 将FallbackFactory配置到FeignClient上

@FeignClient(value = "info-service", fallbackFactory = InfoClientFallBackFactory.class)
public interface InfoClient {

    @GetMapping("/info/getInfo")
    AjaxResult getInfo();
}

3. 熔断降级

断路器熔断策略有三种：慢调用、异常比例、异常数。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。

3.1 熔断策略-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。例如：

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。

3.2 熔断策略-异常比例、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。例如：

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0.5，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。

五、授权规则

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

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
  

1. 配置gateway服务网关的配置

# 接口以user、person开头的接口访问user-service服务,并设置请求头
spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: user-service
          uri: lb://user-service
          predicates:
            - Path=/person/*,/user/*
          filters:
            - AddRequestHeader=origin,gateway

2. 在微服务中编写配置类

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

4. 设置授权规则

我们限定只允许从网关来的请求访问user-service，那么流控应用中就填写网关的名称。此处需要在网关添加origin参数

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：

public interface BlockExceptionHandler {

    /**
     * 处理请求被限流、降级、授权拦截时抛出的异常：BlockException
     */
    void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception;

}

而BlockException包含很多个子类，分别对应不同的场景：

在每个微服务中添加异常类

@Component
public class SentinelBlockHandler implements BlockExceptionHandler {
    @Override
    public void handle(
            HttpServletRequest httpServletRequest,
            HttpServletResponse httpServletResponse, BlockException e) throws Exception {
        String msg = "未知异常";
        int status = 429;
        if (e instanceof FlowException) {
            msg = "请求被限流了！";
        } else if (e instanceof DegradeException) {
            msg = "请求被降级了！";
        } else if (e instanceof ParamFlowException) {
            msg = "热点参数限流！";
        } else if (e instanceof AuthorityException) {
            msg = "请求没有权限！";
            status = 401;
        }
        httpServletResponse.setContentType("application/json;charset=utf-8");
        httpServletResponse.setStatus(status);
        httpServletResponse.getWriter().println("{\"message\": \"" + msg + "\", \"status\": " + status + "}");
    }
}

# 接口
http://localhost:8001/user/getUser
# 请求头
Origin | gateway1
# 返回结果
{
	"message": "请求没有权限！",
	"status": 401
}

七、规则持久化

Sentinel的控制台规则管理有三种模式：

1. 规则管理模式-原始模式

原始模式：控制台配置的规则直接推送到Sentinel客户端，也就是我们的应用。然后保存在内存中，服务重启则丢失

2. 规则管理模式-pull模式

pull模式：控制台将配置的规则推送到Sentinel客户端，而客户端会将配置规则保存在本地文件或数据库中。以后会定时去本地文件或数据库中查询，更新本地规则。

3. 规则管理模式-push模式

push模式：控制台将配置规则推送到远程配置中心，例如Nacos。Sentinel客户端监听Nacos，获取配置变更的推送消息，完成本地配置更新。

Sentinel的三种配置管理模式是什么？

• 原始模式：保存在内存
• pull模式：保存在本地文件或数据库，定时去读取
• push模式：保存在nacos，监听变更实时更新

八、实现push模式实现持久化

1. 修改微服务，使其监听Nacos配置中心

1.1 引入依赖

        <!--监听sentinel的nacos配置-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
            <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
        </dependency>

1.1 配置nacos地址

spring:
  cloud:
    sentinel:
      datasource:
        flow:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848 # nacos地址
            dataId: orderservice-flow-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
            rule-type: flow # 还可以是：degrade、authority、param-flow

2. 修改sentinel-dashboard源码

在sentinel-dashboard源码的pom文件中，nacos的依赖默认的scope是test，只能在测试时使用，这里要去除：

2. 添加nacos支持

1. 在sentinel-dashboard的test包下，已经编写了对nacos的支持，我们需要将其拷贝到main下。
   

3. 配置nacos数据源

4. 修改前端页面

5. 项目打包

修改pom文件，防止打包出错

删除之后添加

                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                    <encoding>UTF-8</encoding>
                </configuration>

执行maven命令

启动Sentinel服务

参考文章：Sentinel持久化
未完待续…