简介

雪崩问题
微服务之间相互调用,因为调用链中的一个服务故障,引起整个链路都无法访问的情况

解决方案

  1. 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
  2. 仓壁模式:可以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。
  3. 断路器模式: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。
  4. 流量控制:限制业务访问的QPS(每秒查询率),避免服务因流量的突增而故障。

服务保护技术对比
在SpringCloud当中支持多种服务保护技术:

早期比较流行的是Hystrix框架,但目前国内实用最广泛的还是阿里巴巴的Sentinel框架
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安装

Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。官网地址:https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html

  1. 下载,sentinel官方提供了UI控制台,方便我们对系统做限流设置。大家可以在GitHub下载。
  2. 将下载好的jar包放到任意非中文目录,执行命令 java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

修改配置

配置项 默认值 说明
server.port 8080 服务端口
sentinel.dashboard.auth.username sentinel 默认用户名
sentinel.dashboard.auth.password sentinel 默认密码
  1. java -Dserver.port=8090 -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

注意:默认用户名、密码都是sentinel

微服务整合Sentinel
引入cloud-demo—————-启动的时候要打开nacos
image.png

案例:在order-service中整合sentinel,并连接sentinel的控制台
步骤:

  1. 引入sentinel依赖
  2. 配置控制台,修改application.yaml文件
  3. 访问order-service的任意端点(发出请求),触发sentinel的监控。
    1. <!--sentinel-->
    2. <dependency>
    3. <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    4. <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    5. </dependency>
server:
  port: 8088
spring:
  cloud: 
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080

image.png

流量控制

入门案例

簇点链路

  1. 当请求进入微服务时,首先会访问DispatcherServlet,然后进入Controller、Service、Mapper,这样的一个调用链就叫做簇点链路。簇点链路中被监控的每一个接口就是一个资源。
  2. 默认情况下sentinel会监控SpringMVC的每一个端点(Endpoint,也就是controller中的方法),因此SpringMVC的每一个端点(Endpoint)就是调用链路中的一个资源。

image.png
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:

  • 流控:流量控制
  • 降级:降级熔断
  • 热点:热点参数限流,是限流的一种
  • 授权:请求的权限控制
  1. 点击资源/order/{orderId}后面的流控按钮,就可以弹出表单,可以填写限流规则

image.png

  1. 利用jmeter测试

流控模式

添加限流规则时,点击高级选项,可以选择三种流控模式

  • 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。快速入门测试的就是直接模式
  • 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
  • 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

image.png

关联模式

满足下面条件可以使用关联模式:两个有竞争关系的资源一个优先级较高,一个优先级较低

场景:

  1. 在OrderController新建两个端点:/order/query和/order/update,无需实现业务
  2. 配置流控规则,当/order/ update资源被访问的QPS超过5时,对/order/query请求限流 ```java package cn.itcast.order.web;

import cn.itcast.order.config.PatternProperties; import cn.itcast.order.pojo.Order; import cn.itcast.order.service.OrderService; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController @RequestMapping(“/order”) public class OrderController {

@Autowired
private OrderService orderService;

@Autowired
private PatternProperties patternProperties;

@GetMapping("/query")
public String queryOrder(){
    return "查询订单成功";
}

@GetMapping("/update")
public String updateOrder() {
    return "更新订单成功";
}

}


![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/29012404/1655687164892-81d14e7a-1518-4155-bf12-52f5a5076cea.png#clientId=u46350bee-6bd1-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&height=554&id=ue4fecb61&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=692&originWidth=850&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=65904&status=done&style=none&taskId=uab3fc954-8b30-4748-8726-34ce202fa20&title=&width=680)<br />注意:要设置/order/ update资源的阈值为5


<a name="aeXKE"></a>
### 链路模式
只针对从指定链路访问到本资源的请求做统计,判断是否超过阈值

需求:

- 查询订单和创建订单业务,两者都需要查询商品。针对从查询订单进入到查询商品的请求统计,并设置限流。

步骤:

1. 在OrderService中添加一个queryGoods方法,不用实现业务
1. 在OrderController中,改造/order/query端点,调用OrderService中的queryGoods方法
1. 在OrderController中添加一个/order/save的端点,调用OrderService的queryGoods方法
1. 给queryGoods设置限流规则,从/order/query进入queryGoods的方法限制QPS必须小于2
```java
package cn.itcast.order.service;


import cn.itcast.feign.config.UserClient;
import cn.itcast.feign.pojo.User;
import cn.itcast.order.mapper.OrderMapper;
import cn.itcast.order.pojo.Order;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @Autowired
    private UserClient userClient;

    public void queryGoods(){
        System.err.println("查询商品");
    }
}
package cn.itcast.order.web;

import cn.itcast.order.config.PatternProperties;
import cn.itcast.order.pojo.Order;
import cn.itcast.order.service.OrderService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/order")
public class OrderController {

   @Autowired
   private OrderService orderService;

    @Autowired
    private PatternProperties patternProperties;

    @GetMapping("/query")
    public String queryOrder(){
        orderService.queryGoods();
        System.out.println("查询订单");
        return "查询订单成功";
    }

    @GetMapping("/save")
    public String saveOrder() {
        orderService.queryGoods();
        System.err.println("新增订单");
        return "新增订单成功";
    }
}

注意:

  1. 默认情况下,OrderService中的方法是不被Sentinel监控的,需要我们自己通过注解来标记要监控的方法。给OrderService的queryGoods方法添加@SentinelResource注解:
  2. 链路模式中,是对不同来源的两个链路做监控。但是sentinel默认会给进入SpringMVC的所有请求设置同一个root资源,会导致链路模式失效。我们需要关闭这种对SpringMVC的资源聚合,修改order-service服务的application.yml文件
    spring:
    cloud:
     sentinel:
       web-context-unify: false # 关闭context整合
    
    重启后:访问/order/query和/order/save,可以查看到sentinel的簇点链路规则中,出现了新的资源
    image.png
    添加流控规则
    image.png

总结
流控模式有哪些?
•直接:对当前资源限流
•关联:高优先级资源触发阈值,对低优先级资源限流。
•链路:阈值统计时,只统计从指定资源进入当前资源的请求,是对请求来源的限流

流控效果

流控的高级选项中,还有一个流控效果选项:
image.png

  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


warm up

  1. 一个服务刚刚启动时,一切资源尚未初始化(冷启动),如果直接将QPS跑到最大值,可能导致服务瞬间宕机
  2. warm up也叫预热模式,是应对服务冷启动的一种方案。请求阈值初始值是 maxThreshold /coldFactor,持续指定时长后,逐渐提高到maxThreshold值。而coldFactor的默认值是3.

排队等待

请求超过QPS阈值时,快速失败和warm up 会拒绝新的请求并抛出异常。
而排队等待则是让所有请求进入一个队列中,然后按照阈值允许的时间间隔依次执行。后来的请求必须等待前面执行完成,如果请求预期的等待时间超出最大时长,则会被拒绝。

工作原理:
例如:QPS = 5,意味着每200ms处理一个队列中的请求;timeout = 2000,意味着预期等待时长超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常。
那什么叫做预期等待时长呢?
比如现在一下子来了12 个请求,因为每200ms执行一个请求,那么:

  • 第6个请求的预期等待时长 = 200 * (6 - 1) = 1000ms
  • 第12个请求的预期等待时长 = 200 * (12-1) = 2200ms



总结
流控效果有哪些?

  • 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。

热点参数限流

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。

注意:热点参数限流对默认的SpringMVC资源无效,需要利用@SentinelResource注解标记资源

全局参数限流

访问/goods/{id}的请求中,id参数值会有变化,热点参数限流会根据参数值分别统计QPS,统计结果
image-20210716115131463.png
当id=1的请求触发阈值被限流时,id值不为1的请求不受影响。
配置示例:
image.png
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2

热点参数限流

  1. 而在实际开发中,可能部分商品是热点商品,例如秒杀商品,我们希望这部分商品的QPS限制与其它商不一样,高一些。那就需要配置热点参数限流的高级选项了

image.png
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2,有两个例外:
• 如果参数值是102,则每1秒允许的QPS为10
• 如果参数值是103,则每1秒允许的QPS为15

案例
给/order/{orderId}这个资源添加热点参数限流,规则如下
• 默认的热点参数规则是每1秒请求量不超过2
• 给102这个参数设置例外:每1秒请求量不超过4
• 给103这个参数设置例外:每1秒请求量不超过10

package cn.itcast.order.web;

import cn.itcast.order.config.PatternProperties;
import cn.itcast.order.pojo.Order;
import cn.itcast.order.service.OrderService;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/order")
public class OrderController {

    @Autowired
    private OrderService orderService;

    @Autowired
    private PatternProperties patternProperties;

    @SentinelResource("hot")
    @GetMapping("{orderId}")
    public Order queryOrderByUserId(@PathVariable("orderId") Long orderId,
                                    @RequestHeader(value = "Truth", required = false) String truth) {
        System.out.println("truth: " + truth);
        // 根据id查询订单并返回
        return orderService.queryOrderById(orderId);
    }
}

总结
image-20210716120536714.png

隔离和降级

  1. 不管是线程隔离还是熔断降级,都是对客户端(调用方)的保护。需要在调用方 发起远程调用时做线程隔离、或者服务熔断。
  2. 而我们的微服务远程调用都是基于Feign来完成的,因此我们需要将Feign与Sentinel整合,在Feign里面实现线程隔离和服务熔断。


FeignClient整合Sentinel

步骤:

  1. 修改OrderService的application.yml文件,开启Feign的Sentinel功能
  2. 编写失败降级逻辑

①方式一:FallbackClass,无法对远程调用的异常做处理
②方式二:FallbackFactory,可以对远程调用的异常做处理,我们选择这种

feign:
  sentinel:
    enabled: true # 开启feign对sentinel的支持

方式二的失败降级处理

  1. 在feing-api项目中定义类,实现FallbackFactory
  2. 在feing-api项目中的DefaultFeignConfiguration类中将UserClientFallbackFactory注册为一个Bean
  3. 在feing-api项目中的UserClient接口中使用UserClientFallbackFactory
package cn.itcast.feign.config.fallback;

import cn.itcast.feign.config.UserClient;
import cn.itcast.feign.pojo.User;
import feign.hystrix.FallbackFactory;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

@Slf4j
public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory<UserClient> {
    @Override
    public UserClient create(Throwable throwable) {
        return new UserClient() {
            @Override
            public User findById(Long id) {
                log.error("查询用户异常", throwable);
                return new User();
            }
        };
    }
}
package cn.itcast.feign.config;

import cn.itcast.feign.config.fallback.UserClientFallbackFactory;
import feign.Logger;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

public class DefaultFeignConfiguration {
    @Bean
    public Logger.Level logLevel(){
        return Logger.Level.FULL;
    }

    @Bean
    public UserClientFallbackFactory userClientFallbackFactory(){
        return new UserClientFallbackFactory();
    }
}
package cn.itcast.feign.config;

import cn.itcast.feign.config.fallback.UserClientFallbackFactory;
import cn.itcast.feign.pojo.User;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

@FeignClient(value = "userservice",
             configuration = DefaultFeignConfiguration.class,
             fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class)
public interface UserClient {
    @GetMapping("/user/{id}")
    User findById(@PathVariable("id") Long id);
}

结果:
image.png

线程隔离

线程隔离有两种方式实现:

  • 线程池隔离
  • 信号量隔离(Sentinel默认采用)

image-20210716123036937.png

线程池隔离:给每个服务调用业务分配一个线程池,利用线程池本身实现隔离效果

  1. 支持主动超时、支持异步调用
  2. 线程的额外开销比较大
  3. 适用于低扇出场景

信号量隔离:不创建线程池,而是计数器模式,记录业务使用的线程数量,达到信号量上限时,禁止新的请求。

  1. 轻量级,无额外开销
  2. 不支持主动超时、不支持异步调用
  3. 使用与高频调用,高扇出

案例需求:给 order-service服务中的UserClient的查询用户接口设置流控规则,线程数不能超过 2。然后利用jemeter测试。

  1. 选择feign接口后面的流控按钮:

image.png

  1. 填写表单

image.png

熔断降级

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。
断路器控制熔断和放行是通过状态机来完成的:
image-20210716130958518.png
状态机包括三个状态:

  • closed:关闭状态,断路器放行所有请求,并开始统计异常比例、慢请求比例。超过阈值则切换到open状态
  • open:打开状态,服务调用被熔断,访问被熔断服务的请求会被拒绝,快速失败,直接走降级逻辑。Open状态会在熔断时间结束后会进入half-open状态
  • half-open:半开状态,放行一次请求,根据执行结果来判断接下来的操作。
    • 请求成功:则切换到closed状态
    • 请求失败:则切换到open状态

断路器熔断策略有三种:慢调用、异常比例、异常数

慢调用
业务的响应时长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

案例:

  1. 给 UserClient的查询用户接口设置降级规则,慢调用的RT阈值为50ms,统计时间为1秒,最小请求数量为5,失败阈值比例为0.5,熔断时长为5s

修改user-service中的/user/{id}这个接口的业务。通过休眠模拟一个延迟时间

package cn.itcast.user.web;

import cn.itcast.user.config.PatternProperties;
import cn.itcast.user.pojo.User;
import cn.itcast.user.service.UserService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.cloud.context.config.annotation.RefreshScope;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;


@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/user")
//@RefreshScope
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;

//    @Value("${pattern.dateformat}")
//    private String dateformat;

    @Autowired
    private PatternProperties patternProperties;

    /**
     * @param id 用户id
     * @return 用户
     */
    @GetMapping("/{id}")
    public User queryById(@PathVariable("id") Long id,
                          @RequestHeader(value = "Truth", required = false) String truth) {
        if(id == 1){
            try {
                Thread.sleep(60);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        System.out.println("truth: " + truth);
        return userService.queryById(id);
    }
}

填表
image.png

异常比例、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。

案例

  1. 给 UserClient的查询用户接口设置降级规则,统计时间为1秒,最小请求数量为5,失败阈值比例为0.4,熔断时长为5s
package cn.itcast.user.web;

import cn.itcast.user.config.PatternProperties;
import cn.itcast.user.pojo.User;
import cn.itcast.user.service.UserService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.cloud.context.config.annotation.RefreshScope;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;


@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;

    @Autowired
    private PatternProperties patternProperties;

    @GetMapping("/{id}")
    public User queryById(@PathVariable("id") Long id,
                          @RequestHeader(value = "Truth", required = false) String truth) throws InterruptedException {
        if(id == 1){
            Thread.sleep(60);
        }else if(id==2){
            throw new RuntimeException("故意抛出异常 触发异常比例熔断");
        }
        System.out.println("truth: " + truth);
        return userService.queryById(id);
    }
}

异常比例
image.png

异常数
image.png

授权规则

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

image-20210716152010750.png

  • 资源名:就是受保护的资源,例如/order/{orderId}
  • 流控应用:是来源者的名单,
    • 如果是勾选白名单,则名单中的来源被许可访问。
    • 如果是勾选黑名单,则名单中的来源被禁止访问。

案例
允许请求从gateway到order-service,不允许浏览器访问order-service,那么白名单中就要填写网关的来源名称(origin)

  1. 如何获取origin
    public interface RequestOriginParser {
     /**
      * 从请求request对象中获取origin,获取方式自定义
      */
     String parseOrigin(HttpServletRequest request);
    }
    
  • 方法作用:就是从request对象中,获取请求者的origin值并返回。
  • 默认情况下,sentinel不管请求者从哪里来,返回值永远是default,也就是说一切请求的来源都被认为是一样的值default。
  • 因此,我们需要自定义这个接口的实现,让不同的请求,返回不同的origin。

例如order-service服务中,我们定义一个RequestOriginParser的实现类——注意该类要成为bean对象

package cn.itcast.order.sentinel;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.RequestOriginParser;

import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

@Component
public class HeaderOriginParser implements RequestOriginParser {
    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
        String origin = httpServletRequest.getHeader("origin");
        // 2.非空判断
        if (StringUtils.isEmpty(origin)) {
            origin = "blank";
        }
        return origin;
    }
}
  1. 给网关添加请求头
  • 获取请求origin的方式是从reques-header中获取origin值,我们必须让所有从gateway路由到微服务的请求都带上origin头。
  • 这个需要利用之前学习的一个GatewayFilter来实现,AddRequestHeaderGatewayFilter。
  • 修改gateway服务中的application.yml,添加一个defaultFilter:
spring:
  application:
    name: gateway
  cloud:
    nacos:
      server-addr: nacos:8848 # nacos地址
    gateway:
      routes:
        - id: user-service # 路由标示,必须唯一
          uri: lb://userservice # 路由的目标地址
          predicates: # 路由断言,判断请求是否符合规则
            - Path=/user/** # 路径断言,判断路径是否是以/user开头,如果是则符合
        - id: order-service
          uri: lb://orderservice
          predicates:
            - Path=/order/**
      default-filters:
        - AddRequestHeader=Truth,Itcast is freaking awesome!
        - AddRequestHeader=origin,gateway
  1. 配置授权规则

image.png

现在,我们直接跳过网关,访问order-service服务:直接访问微服务,被拒绝

http://localhost:8081/order/101

通过网关可以成功访问:这里网关配的端口为10010

http://localhost:10010/order/101?authorization=admin

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。异常结果都是flow limmiting(限流)。这样不够友好,无法得知是限流还是降级还是授权拦截。

如果要自定义异常,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;
}

这个方法有三个参数:

  1. HttpServletRequest request:request对象
  2. HttpServletResponse response:response对象
  3. BlockException e:被sentinel拦截时抛出的异常

BlockException包含多个不同的子类

异常 说明
FlowException 限流异常
ParamFlowException 热点参数限流的异常
DegradeException 降级异常
AuthorityException 授权规则异常
SystemBlockException 系统规则异常

自定义异常处理———-在order-service定义一个自定义异常处理类——要声明为bean对象

package cn.itcast.order.sentinel;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.BlockExceptionHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowException;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

@Component
public class SentinelExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, 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 ParamFlowException) {
            msg = "请求被热点参数限流";
        } else if (e instanceof DegradeException) {
            msg = "请求被降级了";
        } else if (e instanceof AuthorityException) {
            msg = "没有权限访问";
            status = 401;
        }

        response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
        response.setStatus(status);
        response.getWriter().println("{\"msg\": " + msg + ", \"status\": " + status + "}");
    }
}

Sentinel 规则持久化

规则管理模式:
规则是否能持久化,取决于规则管理模式,sentinel支持三种规则管理模式:

  • 原始模式:Sentinel的默认模式,将规则保存在内存,重启服务会丢失。
  • pull模式
  • push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。
image-20210716154155238.png

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。
image-20210716154215456.png

实现push模式

修改order-service服务
修改OrderService,让其监听Nacos中的sentinel规则配置。
具体步骤如下:

  1. 引入依赖————————-在order-service中引入sentinel监听nacos的依赖

    <dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    </dependency>
    
  2. 配置nacos地址在order-service中的application.yml文件配置nacos地址及监听的配置信息

    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
    

修改sentinel-dashboard源码
SentinelDashboard默认不支持nacos的持久化,需要修改源码。

  1. 解压————-解压课前资料中的sentinel源码包,然后IDEA打开

image.png

  1. 修改nacos依赖

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:
image-20210618201607831.png

  1. 添加nacos支持

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
image-20210618201726280.png

  1. 修改nacos地址

然后,还需要修改测试代码中的NacosConfig类:
image-20210618201912078.png
修改其中的nacos地址,让其读取application.properties中的配置:
image-20210618202047575.png

在sentinel-dashboard的application.properties中添加nacos地址配置:

nacos.addr=localhost:8848


  1. 配置nacos数据源

另外,还需要修改com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.controller.v2包下的FlowControllerV2类:
image-20210618202322301.png

让我们添加的Nacos数据源生效:
image-20210618202334536.png

  1. 修改前端页面
    接下来,还要修改前端页面,添加一个支持nacos的菜单。
    修改src/main/webapp/resources/app/scripts/directives/sidebar/目录下的sidebar.html文件:
    image-20210618202433356.png
    将其中的这部分注释打开:
    image-20210618202449881.png
    修改其中的文本:
    image-20210618202501928.png
  1. 重新编译、打包项目
    运行IDEA中的maven插件,编译和打包修改好的Sentinel-Dashboard
    image-20210618202701492.png

  2. 启动
    启动方式跟官方一样 ```properties java -jar sentinel-dashboard.jar

如果要修改nacos地址,需要添加参数

java -jar -Dnacos.addr=localhost:8848 sentinel-dashboard.jar ```