Sentinel简介
Sentinel是⼀个⾯向云原⽣微服务的流量控制、熔断降级组件。
替代Hystrix，针对问题：服务雪崩、服务降级、服务熔断、服务限流
Hystrix：
服务消费者（⾃动投递微服务）—>调⽤服务提供者（简历微服务）
在调⽤⽅引⼊Hystrix—> 单独搞了⼀个Dashboard项⽬—>Turbine
1）⾃⼰搭建监控平台 dashboard
2）没有提供UI界⾯进⾏服务熔断、服务降级等配置（⽽是写代码，⼊侵了我们源程序环境）
Sentinel：
1）独⽴可部署Dashboard/控制台组件
2）减少代码开发，通过UI界⾯配置即可完成细粒度控制（⾃动投递微服务）
Sentinel 分为两个部分:
- 核⼼库：（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运⾏于所有 Java 运⾏时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的⽀持。
- 控制台：（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运⾏，不需要额外的 Tomcat 等应⽤容器。
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、Dubbo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。
- 完善的 SPI 扩展点：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 部署
下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases 我们使⽤v1.7.1
启动：java -jar sentinel-dashboard-1.7.1.jar &
⽤户名/密码：sentinel/sentinel
Sentinel应用
** 服务改造
**
在我们已有的业务场景中，“⾃动投递微服务”调⽤了“简历微服务”，我们在⾃动投递
微服务进⾏的熔断降级等控制，那么接下来我们改造⾃动投递微服务，引⼊Sentinel核⼼包。
pom.xml引⼊依赖
<!--sentinel 核⼼环境 依赖--><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId></dependency>
application.yml修改（配置sentinel dashboard，暴露断点依然要有，删除原有hystrix配置，删除原有OpenFeign的降级配置）
server:port: 8097spring:application:name: lg-service-autodelivercloud:nacos:discovery:#集群中各节点新都配置在这(域名-VIP-绑定映射到各个实例的地址信息)server-addr: 117.50.98.247:8848,117.50.98.247:8849,117.50.98.247:8850cluster-name: BJ#命名空间不同 服务不能相互访问namespace: 24b71e13-699a-4b5f-bf61-9a4a89036494sentinel:transport:# sentinel dashboard/console 地址dashboard: 127.0.0.1:8080# sentinel会在该端⼝启动http server，那么这样 的话，控制台定义的⼀些限流等规则才能发送传递过来，#如果8719端⼝被占⽤，那么会依次+1port: 8719management:endpoints:web:exposure:include: "*"# 暴露健康接⼝的细节endpoint:health:show-details: always
上述配置之后，启动⾃动投递微服务，使⽤ Sentinel 监控⾃动投递微服务
此时我们发现控制台没有任何变化，因为懒加载，我们只需要发起⼀次请求触发即可
Sentinel 关键概念
Sentinel 流量规则模块
系统并发能⼒有限，⽐如系统A的QPS⽀持1个，如果太多请求过来，那么A就应该进⾏流量控制了，⽐如其他请求直接拒绝
资源名：默认请求路径
针对来源：Sentinel可以针对调⽤者进⾏限流，填写微服务名称，默认default（不区分来源）
阈值类型/单机阈值
QPS：（每秒钟请求数量）当调⽤该资源的QPS达到阈值时进⾏限流线程数：当调⽤该资源的线程数达到阈值的时候进⾏限流（线程处理请求的时候，
如果说业务逻辑执⾏时间很⻓，流量洪峰来临时，会耗费很多线程资源，这些线程资源会堆积，最终可能造成服务不可⽤，进⼀步上游服务不可⽤，最终可能服务雪崩）
是否集群：是否集群限流
流控模式：
直接：资源调⽤达到限流条件时，直接限流
关联：关联的资源调⽤达到阈值时候限流⾃⼰
链路：只记录指定链路上的流量
流控效果：
快速失败：直接失败，抛出异常
Warm Up：根据冷加载因⼦（默认3）的值，从阈值/冷加载因⼦，经过预热时⻓，才达到设置的QPS阈值
排队等待：匀速排队，让请求匀速通过，阈值类型必须设置为QPS，否则⽆效
流控模式之关联限流
关联的资源调⽤达到阈值时候限流⾃⼰，⽐如⽤户注册接⼝，需要调⽤身份证校验接⼝（往往身份证校验接⼝），如果身份证校验接⼝请求达到阈值，使⽤关联，可以对⽤户注册接⼝进⾏限流。
模拟密集式请求/user/validateID验证接⼝，我们会发现/user/register接⼝也被限流了
**流控模式之链路限流
**
链路指的是请求链路（调⽤链）
链路模式下会控制该资源所在的调⽤链路⼊⼝的流量。需要在规则中配置⼊⼝资源，即该调⽤链路⼊⼝的上下⽂名称。
⼀棵典型的调⽤树如下图所示：（阿⾥云提供）
上图中来⾃⼊⼝ Entrance1 和 Entrance2 的请求都调⽤到了资源 NodeA ，Sentinel 允许只根据某个调⽤⼊⼝的统计信息对资源限流。⽐如链路模式下设置⼊⼝资源为 Entrance1 来表示只有从⼊⼝ Entrance1 的调⽤才会记录到 NodeA 的限流统计当中，⽽不关⼼经 Entrance2 到来的调⽤。
流控效果之Warm up
当系统⻓期处于空闲的情况下，当流量突然增加时，直接把系统拉升到⾼⽔位可能瞬间把系统压垮，⽐如电商⽹站的秒杀模块。
通过 Warm Up 模式（预热模式），让通过的流量缓慢增加，经过设置的预热时间以后，到达系统处理请求速率的设定值。
Warm Up 模式默认会从设置的 QPS 阈值的 1/3 开始慢慢往上增加⾄ QPS 设置值。
流控效果之排队等待
排队等待模式下会严格控制请求通过的间隔时间，即请求会匀速通过，允许部分请求排队等待，通常⽤于消息队列削峰填⾕等场景。需设置具体的超时时间，当计算的等待时间超过超时时间时请求就会被拒绝。
很多流量过来了，并不是直接拒绝请求，⽽是请求进⾏排队，⼀个⼀个匀速通过（处理），请求能等就等着被处理，不能等（等待时间>超时时间）就会被拒绝
例如，QPS 配置为 5，则代表请求每 200 ms 才能通过⼀个，多出的请求将排队等待通过。超时时间代表最⼤排队时间，超出最⼤排队时间的请求将会直接被拒绝。
排队等待模式下，QPS 设置值不要超过 1000（请求间隔 1 ms）。
Sentinel 降级规则模块
流控是对外部来的⼤流量进⾏控制，熔断降级的视⻆是对内部问题进⾏处理。
Sentinel 降级会在调⽤链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调⽤超时或异常⽐例升⾼），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错误。当资源被降级后，在接下来的降级时间窗⼝之内，对该资源的调⽤都⾃动熔断.
=======>>>> 这⾥的降级其实是Hystrix中的熔断
还记得当时Hystrix的⼯作流程么
**策略
Sentinel不会像Hystrix那样放过⼀个请求尝试⾃我修复，就是明明确确按照时间窗⼝来，熔断触发后，时间窗⼝内拒绝请求，时间窗⼝后就恢复。**
- RT（平均响应时间 ）
当 1s 内持续进⼊ >=5 个请求，平均响应时间超过阈值（以 ms 为单位），那么在接下的时间窗⼝（以 s 为单位）之内，对这个⽅法的调⽤都会⾃动地熔断（抛出 DegradeException）。注意 Sentinel 默认统计的 RT 上限是 4900 ms，超出此阈值的都会算作 4900 ms，若需要变更此上限可以通过启动配置项 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 来配置。
- 异常⽐例
当资源的每秒请求量 >= 5，并且每秒异常总数占通过量的⽐值超过阈值之后，资源进⼊降级状态，即在接下的时间窗⼝（以 s 为单位）之内，对这个⽅法的调⽤都会⾃动地返回。异常⽐率的阈值范围是 [0.0, 1.0] ，代表 0% - 100%。
- 异常数
当资源近 1 分钟的异常数⽬超过阈值之后会进⾏熔断。注意由于统计时间窗⼝是分钟级别的，若 timeWindow ⼩于 60s，则结束熔断状态后仍可能再进⼊熔断状态。时间窗⼝ >= 60s
Sentinel ⾃定义兜底逻辑
@SentinelResource注解类似于Hystrix中的@HystrixCommand注解
@SentinelResource注解中有两个属性需要我们进⾏区分，blockHandler属性⽤来指定不满⾜Sentinel规则的降级兜底⽅法，fallback属性⽤于指定Java运⾏时异常兜底⽅法
- 在API接⼝资源处配置 ```java package org.example.controller;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource; import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException; import org.example.config.SentineHandlers; import org.example.service.ResumeServiceFeignClient; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
- @author ：xjlonly
- @date ：Created in 2021/4/6 17:12
- @description：控制器
- @modified By：
- @version: 1.0$ */ @RestController @RequestMapping(“/autodeliver”) public class AutoDeliverController {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());@Autowiredprivate ResumeServiceFeignClient resumeServiceFeignClient;/*** @SentinelResourcevalue：定义资源名blockHandlerClass：指定Sentinel规则异常兜底逻辑所在class类blockHandler：指定Sentinel规则异常兜底逻辑具体哪个⽅法fallbackClass：指定Java运⾏时异常兜底逻辑所在class类fallback：指定Java运⾏时异常兜底逻辑具体哪个⽅法*/@GetMapping("/checkState/{userId}")@SentinelResource(value = "findResumeOpenState",blockHandlerClass = SentineHandlers.class, blockHandler = "handleException",fallbackClass = SentineHandlers.class, fallback = "handleError")public Integer findResumeOpenState(@PathVariable Long userId){//ribbon负载均衡自动根据服务名选择相应的服务final Integer resumeOpenState = resumeServiceFeignClient.findResumeOpenState(userId);// 模拟降级：异常⽐例int i = 10/0;System.out.println("======>>>调⽤简历微服务，获取到⽤户" + userId + "的默认简历当前状态为：" + resumeOpenState);return resumeOpenState;}//定义回退方法 返回预设默认值//注意：该方法形参和返回值与原始方法保持一致public Integer myFallBack(Long userId){return -1; //兜底数据}
}
- ⾃定义兜底逻辑类- <br />注意：兜底类中的⽅法为static静态⽅法```javapackage org.example.config;import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;/*** @author ：xjlonly* @date ：Created in 2021/4/15 14:12* @description：* @modified By：* @version: $*/public class SentineHandlers {// 整体要求和当时Hystrix⼀样，这⾥还需要在形参最后添加BlockException参数，⽤于接收异常// 注意：⽅法是静态的public static Integer handleException(Long userId, BlockException exception){return -100;}//java异常调用方法public static Integer handleError(Long userId){return -200;}}
基于 Nacos 实现 Sentinel 规则持久化
⽬前，Sentinel Dashboard中添加的规则数据存储在内存，微服务停掉规则数据就消失，在⽣产环境下不合适。我们可以将Sentinel规则数据持久化到Nacos配置中⼼，让微服务从Nacos获取规则数据。
⾃动投递微服务的pom.xml中添加依赖
<!-- Sentinel⽀持采⽤ Nacos 作为规则配置数据源，引⼊该适配依赖 --><dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId></dependency>
⾃动投递微服务的application.yml中配置Nacos数据源 ```java server: port: 8097 spring: application: name: lg-service-autodeliver cloud: nacos:
discovery:#集群中各节点新都配置在这(域名-VIP-绑定映射到各个实例的地址信息)server-addr: 117.50.98.247:8848,117.50.98.247:8849,117.50.98.247:8850cluster-name: BJ#命名空间不同 服务不能相互访问namespace: 24b71e13-699a-4b5f-bf61-9a4a89036494
sentinel:
transport:# sentinel dashboard/console 地址dashboard: 127.0.0.1:8080# sentinel会在该端⼝启动http server，那么这样 的话，控制台定义的⼀些限流等规则才能发送传递过来，#如果8719端⼝被占⽤，那么会依次+1port: 8719# Sentinel Nacos数据源配置，Nacos中的规则会⾃动同步到sentinel控制台的流控规则中datasource:# 此处的flow为⾃定义数据源名flow: # 流控规则nacos:server-addr: ${spring.cloud.nacos.discovery.server-addr}data-id: ${spring.application.name}-flow-rulesgroupId: DEFAULT_GROUPdata-type: jsonrule-type: flow # 类型来⾃RuleType类degrade:nacos:server-addr: ${spring.cloud.nacos.discovery.server-addr}data-id: ${spring.application.name}-degrade-rulesgroupId: DEFAULT_GROUPdata-type: jsonrule-type: degrade # 类型来⾃RuleType类
management: endpoints: web: exposure: include: “*”
暴露健康接⼝的细节
endpoint: health: show-details: always
- Nacos Server中添加对应规则配置集（public命名空间—>DEFAULT_GROUP中添加）流控规则配置集lg-service-autodeliver-flflow-rules<br />```java[{"resource":"findResumeOpenState","limitApp":"default","grade":1,"count":1,"strategy":0,"controlBehavior":0,"clusterMode":false}]
所有属性来⾃源码FlowRule类
- resource：资源名称
- limitApp：来源应⽤
- grade：阈值类型0线程数1 QPS
- count：单机阈值
- strategy：流控模式，0直接1关联2链路
- controlBehavior：流控效果，0快速失败1 Warm Up 2排队等待
- clusterMode：true/false是否集群
降级规则配置集lg-service-autodeliver-degrade-rules
[{"resource":"findResumeOpenState","grade":2,"count":1,"timeWindow":5}]
所有属性来⾃源码DegradeRule类
- resource：资源名称
- grade：降级策略0 RT 1异常⽐例2异常数
- count：阈值
- timeWindow：时间窗
Rule源码体系结构
注意
1）⼀个资源可以同时有多个限流规则和降级规则，所以配置集中是⼀个json数组
2）Sentinel控制台中修改规则，仅是内存中⽣效，不会修改Nacos中的配置值，重启后恢复原来的值；Nacos控制台中修改规则，不仅内存中⽣效，Nacos
中持久化规则也⽣效，重启后规则依然保持
Gateway限流持久化
针对API分组进行限流Josn配置：
yml文件：
gw-flow:nacos:server-addr: localhost:8848dataId: ${spring.application.name}-gw-flow-rulesgroupid: DEFAULT_GROUPdata-type: jsonrule-type: gw-flow
[{"resource": "api_user","count": 3,"grade":1,"resourceMode":1}]
配置API分组：
yml：
spring:application:name: cloudalibaba-sentinel-gatewaycloud:nacos:discovery:#nacos服务注册中心地址server-addr: localhost:8848sentinel:transport:#配置sentinel dashboard地址dashboard: localhost:8080port: 8719 #默认8719端口datasource:flow:nacos:server-addr: localhost:8848dataId: ${spring.application.name}-flow-rulesgroupid: DEFAULT_GROUPdata-type: jsonrule-type: flowgw-flow:nacos:server-addr: localhost:8848dataId: ${spring.application.name}-gw-flow-rulesgroupid: DEFAULT_GROUPdata-type: jsonrule-type: gw-flowgw-api-group:nacos:server-addr: localhost:8848dataId: ${spring.application.name}-gw-api-group-rulesgroupid: DEFAULT_GROUPdata-type: jsonrule-type: gw-api-group# scg: #配置限流之后，自定义响应内容# fallback:# mode: response# response-status: 426# response-body: 限流了gateway:routes:- id: order_routh #路由的ID，没有固定规则但要求唯一，建议配合服务名# uri: http://localhost:1001 #单个实例，匹配后提供服务的路由地址 （启动，cloudalibaba-provider-order1001服务）uri: lb://nacos-order-provider #使用nacos作为注册中心，匹配后提供服务的路由地址（集群实例配置方式）predicates:- Path=/order/** #断言，路径相匹配的进行路由
DateID：cloudalibaba-sentinel-gateway-gw-api-group-rules
[{"apiName": "order_group","predicateItems": [{"pattern": "/order/1","matchStrategy": 0}]},{"apiName": "order_group_prefix","predicateItems": [{"pattern": "/order/*","matchStrategy": 1}]},{"apiName": "order_group_regular","predicateItems": [{"pattern": "\/order\/\d*","matchStrategy": 2}]}]
普通资源流控
DateID：cloudalibaba-sentinel-gateway-flow-rules
配置内容：
[{"resource":"order_routh","limitApp":"default","grade":1,"count":2,"strategy":0,"controlBehavior":0,"clusterMode":false}]
Nacos + Sentinel + Dubbo三剑合璧
改造“⾃动投递微服务”和“简历微服务”，删除OpenFeign和Ribbon，使⽤DubboRPC和Dubbo LB
⾸先，需要删除或者注释掉⽗⼯程中的热部署依赖
<!--热部署--><!--<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools</artifactId><optional>true</optional></dependency>-->
服务提供者⼯程改造
- 提取dubbo服务接⼝⼯程，lg-service-dubbo-api接⼝类 ```java package org.example.api.service;
/**
- @author ：xjlonly
- @date ：Created in 2021/4/6 16:53
- @description：
- @modified By：
- @version: $ */ public interface ResumeService { Integer findDefaultByUserId(Long userId); }
**改造提供者⼯程（简历微服务）**<br />pom⽂件添加spring cloud + dubbo整合的依赖，同时添加dubbo服务接⼝⼯程依赖```xml<!--spring cloud alibaba dubbo 依赖--><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-dubbo</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-apache-dubbo-adapter</artifactId></dependency><!--dubbo 服务接⼝依赖--><dependency><groupId>org.example</groupId><artifactId>lg-service-dubbo-api</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version></dependency>
- 删除原有ResumeService接⼝，引⼊dubbo服务接⼝⼯程中的ResumeService接⼝，适当调整代码，在service的实现类上添加dubbo的@Service注解
application.yml或者bootstrap.yml配置⽂件中添加dubbo配置
dubbo:scan:# dubbo 服务扫描基准包base-packages: org.example.service.implprotocol:# dubbo 协议name: dubbo# dubbo 协议端⼝（ -1 表示⾃增端⼝，从 20880 开始）port: -1registry:# 挂载到 Spring Cloud 的注册中⼼address: spring-cloud://117.50.98.247
另外增加⼀项配置
运⾏发布之后，会发现Nacos控制台已经有了服务注册信息,从元数据中可以看出,是dubbo注册上来的
服务消费者⼯程改造
接下来改造服务消费者⼯程—>⾃动投递微服务
- pom.xml中删除OpenFeign相关内容
- application.yml配置⽂件中删除和Feign、Ribbon相关的内容；代码中删除Feign客户端内容；
- pom.xml添加内容和服务提供者⼀样
- application.yml配置⽂件中添加dubbo相关内容 ```xml
dubbo: registry:
# 挂载到 Spring Cloud 注册中⼼address: spring-cloud://117.50.98.247
cloud:
# 订阅服务提供⽅的应⽤列表，订阅多个服务提供者使⽤ "," 连接subscribed-services: lg-service-resume
``` 同样，也配置下spring.main.allow-bean-defifinition-overriding=true
Controller代码改造，其他不变
运⾏发布之后，同样会发现Nacos控制台已经有了服务注册信息测试：http://localhost:8099/autodeliver/checkState/1545132（我新复制了⼀个⼯程，占⽤端⼝8099）
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