Sentinel (分布式系统的流量防卫兵) 是阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案。它以流量为切入点, 从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。
Sentinel 分为两个部分:
https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
①解压文件
②打开控制台,输入命令
默认端口号是8080
<dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency>
# 该端口号为Sentinel于服务之间的交互,默认是8719 spring.cloud.sentinel.transport.port=8719 # Sentinel服务的地址和端口号 spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:8080
@GetMapping("testOne") public String testOne() { return "testOne"; } @GetMapping("testTwo") public String testTwo() { return "testTwo"; }
访问测试方法后,可以在sentinel中看到
资源
资源: 就是sentinel要保护的内容。
资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容,可以是一个服务,也可以是一个方法,甚至可以是一段代码。
规则
规则: 以什么的方式来保护你的资源。
作用在资源之上, 定义以什么样的方式保护资源,主要包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。
Sentinel的主要功能就是容错,主要体现为下面这三个:
流量控制在网络传输中是一个常用的概念,它用于调整网络包的数据。任意时间到来的请求往往是随机不可控的,而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器,可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状。
当检测到调用链路中某个资源出现不稳定的表现,例如请求响应时间长或异常比例升高的时候,则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故障。Sentinel 对这个问题采取了两种手段:
Sentinel 通过限制资源并发线程的数量,来减少不稳定资源对其它资源的影响。当某个资源出现不稳定的情况下,例如响应时间变长,对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后,对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。
除了对并发线程数进行控制以外,Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后,所有对该资源的访问都会被直接拒绝,直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。
流量控制,其原理是监控应用流量的QPS(每秒查询率) 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。
创建一个流控规则;
资源名:默认是请求路径,可自定义;
针对来源:指定对哪个微服务进行限流,默认指default,意思是不区分来源,全部限制 ;
阈值类型/单机阈值:
是否集群:暂不需要集群
示例:
新增一个资源名为order/testOne,阈值类型为QPS类型,单机阈值为3进行测试
当我们一秒中之内请求次数超过三次,就被Sentinel拦截,浏览器页面报错
为testTwo资源添加线程阈值,一秒内访问超过一次就拦截请求,直接报错
同一个线程,一秒内多次访问都没有问题;
但是多个线程,一秒内同时访问就会被拦截;
直接流控模式
直接流控模式是最简单的模式,当指定的接口达到限流条件时开启限流。
关联流控模式
关联流控模式指的是,当指定接口关联的接口达到限流条件时,开启对指定接口开启限流。
示例:
资源文件testTwo关联的资源文件testOne
测试发现;
1秒内多次访问testTwo没有问题,
但1秒内多次访问testTwo之后,立马访问testOne,发现请求被拦截
链路流控模式(了解)
链路流控模式指的是,当从某个接口过来的资源达到限流条件时,开启限流。它的功能有点类似于针对来源配置项,区别在于:针对来源是针对上级微服务,而链路流控是针对上级接口,也就是说它的粒度更细。
测试:
刚一开始进行多次请求testTwo,发现1秒超过3次请求就会被拦截;
但时间超过3秒后,请求拦截的上限达到了一秒10次;
这就是一个请求预热的效果。
编写controller中的测试方法,接收前台传递的两个参数p1,p2
使用@SentinelResource注解中的blockHandler属性设置自定义的违反规则后的兜底方法
@GetMapping("testHotKey") @SentinelResource(value = "testHotKey",blockHandler = "error_testHotKey") public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1",required = false) Integer p1, @RequestParam(value = "p2",required = false) Integer p2) { return "-----testHotKey"; } public String error_testHotKey(Integer p1, Integer p2, BlockException e) { return "error_testHotKey!!!!!!"; }
在Sentinel中添加热点规则
资源名要与@SentinelResource注解中value的值保持一致,
索引参数设置为0,就表明参数列表索引为0的被设置成热点参数,即我们写的p1参数
测试:
当我们携带参数p1的时候,若点击频率超过阈值,会访问我们自定义的兜底方法;
没有携带参数p1,连续访问不会报错
特例:
为p1设定特点的值为5,阈值为10
当我们发送请求的时候,携带的参数p1值为5的时候,只要1秒内访问次数不超过10次,则不会触发热点规则;
处理Sentinel规则异常
自定义兜底类,防止代码与业务代码耦合
在类中创建两个方法;
注意
方法一定要用static修饰;接收参数BlockException
public class CustomerBlockHandler { public static String demo1(BlockException e) { return "demo1-------error"; } public static String demo2(BlockException e) { return "demo2-------error"; } }
在controller中的方法;
@SentinelResource注解中的两个属性:
blockHandlerClass的值写的是自定义兜底类;blockHandler写的是调用类中的那个方法
在Sentinel控制台中添加流控规则
测试;
超过阈值后:
处理java运行异常
注意:返回值类型和参数列表要保持一致
@GetMapping("getProductById") @SentinelResource(value = "getProductById",fallback = "fallBackHandler") public ResultData getProductById(Integer pid) { System.out.println(1/0); return shopProductService.getProductById(pid); } public ResultData fallBackHandler(Integer pid) { ResultData resultData = new ResultData(); resultData.setCode(444); resultData.setMsg("1/0 ----------- 算数异常"); return resultData; }