前言
文章內容輸出來源：拉勾教育Java高薪訓練營；
Spring Cloud 是一站式微服務解決方案，很多公司都在使用 Spring Cloud 組件，我們想要學習 Spring Cloud 微服務架構，就需要學習他們的組件，包含：注冊中心、負載均衡、熔斷處理、程序呼叫、網關服務、配置中心、訊息總線、呼叫鏈路、資料監控等等，
這篇文章帶領大家了解使用 Sentinel ，Sentinel SCA推出的微服務組件，可以用來作為服務降級服務服務限流和服務監控，也是阿里出品，和 Nacos 可以很好的配合使用，
你將了解到：
- Sentinel 介紹
- Sentinel 部署
- Sentinel 關鍵概念
- Sentinel 流量規則
- Sentinel 降級規則
- Nacos 實作 Sentinel 規則持久化
Sentinel 介紹
Sentinel是?個?向云原?微服務的流量控制、熔斷降級組件，替代Hystrix，針對問題：服務雪崩、服務降級、服務熔斷、服務限流
Hystrix：
服務消費者（?動投遞微服務）—>調?服務提供者（簡歷微服務）
在調??引?Hystrix—> 單獨搞了?個Dashboard項?—>Turbine
1、??搭建監控平臺 dashboard
2、沒有提供UI界?進?服務熔斷、服務降級等配置（?是寫代碼，?侵了我們源程式環境）
Sentinel：
1、獨?可部署Dashboard/控制臺組件
2、減少代碼開發，通過UI界?配置即可完成細粒度控制（?動投遞微服務）
Sentinel 分為兩個部分:
-
核?庫：（Java 客戶端）不依賴任何框架/庫，能夠運?于所有 Java 運?時環境，同時對 Dubbo /Spring Cloud 等框架也有較好的?持，
-
控制臺：（Dashboard）基于 Spring Boot 開發，打包后可以直接運?，不需要額外的 Tomcat 等應?容器，
Sentinel 具有以下特征:
-
豐富的應?場景：Sentinel 承接了阿?巴巴近 10 年的雙???促流量的核?場景，例如秒殺（即突發流量控制在系統容量可以承受的范圍）、訊息削峰填?、集群流量控制、實時熔斷下游不可?應?等，
-
完備的實時監控：Sentinel 同時提供實時的監控功能，您可以在控制臺中看到接?應?的單臺機器秒級資料，甚? 500 臺以下規模的集群的匯總運?情況，
-
?泛的開源?態：Sentinel 提供開箱即?的與其它開源框架/庫的整合模塊，例如與 SpringCloud、Dubbo的整合，您只需要引?相應的依賴并進?簡單的配置即可快速地接? Sentinel，
-
完善的 SPI 擴展點：Sentinel 提供簡單易?、完善的 SPI 擴展接?，您可以通過實作擴展接?來快速地定制邏輯，例如定制規則管理、適配動態資料源等，
Sentinel 的主要特性：
Sentinel 的開源?態：
Sentinel 部署
上面說過，Sentinel 分為核心庫和儀表盤，核心庫是在我們的服務中引入依賴，儀表盤就可以來監控管理，
儀表盤
我們先來部署儀表盤，這個官網提供了可直接運行的jar
官網：
https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
我這里選擇的是1.7.2
下載之后，運行，
java -jar -Dfile.encoding=UTF-8 sentinel-dashboard-1.7.2.jar
啟動完成之后，瀏覽器輸入：
http://localhost:8080/#/login
?戶名/密碼：sentinel/sentinel
核心庫
上面儀表盤搭建好了，但是沒有資料，因為我們我們還沒有在服務中引入核心庫，并連接到儀表盤上來，所以接下來我們還實作他們，
引入依賴：
<!--sentinel 核?環境 依賴-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
application.yml修改：
spring:
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: 127.0.0.1:8080 # sentinel dashboard/console 地址
port: 8719 # sentinel會在該埠啟動http server，那么這樣的話，控制臺定義的一些限流等規則才能發送傳遞過來，如果8719埠被占用，那么會依次+1
測驗
接下來，我們測驗一下，請求一個介面
http://localhost/api/user/login/1186154608@qq.com/123
可以看到已經可以監控查看啦，說明我們部署成功了，
Sentinel 關鍵概念
資源:
它可以是 Java 應?程式中的任何內容，例如，由應?程式提供的服務，或由應?程式調?的其它應?提供的服務，甚?可以是?段代碼，我們請求的 API 接?就是資源
規則:
圍繞資源的實時狀態設定的規則，可以包括流量控制規則、熔斷降級規則以及系統保護規則，所有規則可以動態實時調整
Sentinel 流量規則模塊
系統并發能?有限，?如系統A的QPS?持1個，如果太多請求過來，那么A就應該進?流量控制了，?如其他請求直接拒絕
資源名：默認請求路徑
針對來源：Sentinel可以針對調?者進?限流，填寫微服務名稱，默認default（不區分來源）閾值型別/單機閾值
QPS：（每秒鐘請求數量）當調?該資源的QPS達到閾值時進?限流
執行緒數：當調?該資源的執行緒數達到閾值的時候進?限流（執行緒處理請求的時候，如果說業務邏輯執?時間很?，流量洪峰來臨時，會耗費很多執行緒資源，這些執行緒資源會堆積，最終可能造成服務不可?，進?步上游服務不可?，最終可能服務雪崩）
是否集群：是否集群限流
流控模式：
直接：資源調?達到限流條件時，直接限流
關聯：關聯的資源調?達到閾值時候限流??
鏈路：只記錄指定鏈路上的流量
流控效果：
快速失敗：直接失敗，拋出例外
Warm Up：根據冷加載因?（默認3）的值，從閾值/冷加載因?，經過預熱時?，才達到設定的QPS閾 值
排隊等待：勻速排隊，讓請求勻速通過，閾值型別必須設定為QPS，否則?效
流控模式之關聯限流:
關聯的資源調?達到閾值時候限流??，?如?戶注冊接?，需要調?身份證校驗接?（往往身份證校驗接?），如果身份證校驗接?請求達到閾值，使?關聯，可以對?戶注冊接?進?限流，
流控模式之鏈路限流:
鏈路模式下會控制該資源所在的調?鏈路??的流量，需要在規則中配置??資源，即該調?鏈路??的上下?名稱，
?棵典型的調?樹如下圖所示：（阿?云提供）
上圖中來??? Entrance1 和 Entrance2 的請求都調?到了資源 NodeA ，Sentinel 允許只根據某個調???的統計資訊對資源限流，?如鏈路模式下設定??資源為 Entrance1 來表示只有從?? Entrance1 的調?才會記錄到 NodeA 的限流統計當中，?不關?經 Entrance2 到來的調?，
流控效果之 Warm up:
當系統?期處于空閑的情況下，當流量突然增加時，直接把系統拉升到??位可能瞬間把系統壓垮，?如電商?站的秒殺模塊，
通過 Warm Up 模式（預熱模式），讓通過的流量緩慢增加，經過設定的預熱時間以后，到達系統處理請求速率的設定值，
Warm Up 模式默認會從設定的 QPS 閾值的 1/3 開始慢慢往上增加? QPS 設定值，
流控效果之排隊等待:
排隊等待模式下會嚴格控制請求通過的間隔時間，即請求會勻速通過，允許部分請求排隊等待，通常?于訊息佇列削峰填?等場景，需設定具體的超時時間，當計算的等待時間超過超時時間時請求就會被拒絕，
很多流量過來了，并不是直接拒絕請求，?是請求進?排隊，?個?個勻速通過（處理），請求能等就等著被處理，不能等（等待時間>超時時間）就會被拒絕.
例如，QPS 配置為 5，則代表請求每 200 ms 才能通過?個，多出的請求將排隊等待通過，超時時間代表最?排隊時間，超出最?排隊時間的請求將會直接被拒絕，排隊等待模式下，QPS 設定值不要超過 1000（請求間隔 1 ms），
Sentinel 降級規則模塊
流控是對外部來的?流量進?控制，熔斷降級的視?是對內部問題進?處理，
Sentinel 降級會在調?鏈路中某個資源出現不穩定狀態時（例如調?超時或例外?例升?），對這個資源的調?進?限制，讓請求快速失敗，避免影響到其它的資源?導致級聯錯誤，當資源被降級后，在接下來的降級時間窗?之內，對該資源的調?都?動熔斷. 這?的降級其實是Hystrix中的熔斷,還記得當時Hystrix的?作流程么
策略
Sentinel不會像Hystrix那樣放過?個請求嘗試?我修復，就是明明確確按照時間窗?來，熔斷觸發后，時間窗?內拒絕請求，時間窗?后就恢復，
-
RT（平均回應時間 ）
當 1s 內持續進? >=5 個請求，平均回應時間超過閾值（以 ms 為單位），那么在接下的時間窗?（以 s 為單位）之內，對這個?法的調?都會?動地熔斷（拋出 DegradeException），注意 Sentinel 默認統計的 RT 上限是 4900 ms，超出此閾值的都會算作 4900 ms，若需要變更此上限可以通過啟動配置項 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 來配置，
-
例外?例
當資源的每秒請求量 >= 5，并且每秒例外總數占通過量的?值超過閾值之后，資源進?降級狀態，即在接下的時間窗?（以 s 為單位）之內，對這個?法的調?都會?動地回傳，例外?率的閾值范圍是 [0.0, 1.0] ，代表 0% - 100%，
-
例外數
當資源近 1 分鐘的例外數?超過閾值之后會進?熔斷，注意由于統計時間窗?是分鐘級別的，若 timeWindow ?于 60s，則結束熔斷狀態后仍可能再進?熔斷狀態，時間窗? >= 60s
Nacos 實作 Sentinel 規則持久化
?前，Sentinel Dashboard 中添加的規則資料存盤在記憶體，微服務停掉規則資料就消失，在?產環境下不合適，我們可以將 Sentinel 規則資料持久化到 Nacos 配置中?，讓微服務從 Nacos 獲取規則資料，
依賴
首先我們需要在專案中增加依賴
<!-- Sentinel?持采? Nacos 作為規則配置資料源，引?該適配依賴 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>
增加配置
sentinel:
transport:
dashboard: 127.0.0.1:8080
port: 8719
# Sentinel Nacos資料源配置，Nacos中的規則會自動同步到sentinel流控規則中
datasource:
# 自定義的流控規則資料源名稱
flow:
nacos:
server-addr: ${spring.cloud.nacos.discovery.server-addr}
data-id: ${spring.application.name}-flow-rules
groupId: DEFAULT_GROUP
data-type: json
rule-type: flow # 型別來自RuleType類
# 自定義的降級規則資料源名稱
degrade:
nacos:
server-addr: ${spring.cloud.nacos.discovery.server-addr}
data-id: ${spring.application.name}-degrade-rules
groupId: DEFAULT_GROUP
data-type: json
rule-type: degrade # 型別來自RuleType類
Nacos Server 中配置
接下來需要我們在 Nacos Server 中添加對應規則配置集（public命名空間—>DEFAULT_GROUP中添加）
流控規則配置
[{
"resource":"/user/login/1186154608@qq.com/123",
"limitApp":"default",
"grade":1,
"count":1,
"strategy":0,
"controlBehavior":0,
"clusterMode":false
}]
所有屬性來?原始碼 FlowRule 類
-
resource：資源名稱
-
limitApp：來源應?
-
grade：閾值型別 0 執行緒數 1 QPS
-
count：單機閾值
-
strategy：流控模式，0 直接 1 關聯 2 鏈路
-
controlBehavior：流控效果，0 快速失敗 1 Warm Up 2 排隊等待
-
clusterMode：true/false 是否集群
降級規則配置
[{
"resource":"/user/login/1186154608@qq.com/123",
"grade":2,
"count":1,
"timeWindow":5
}]
所有屬性來?原始碼 DegradeRule 類
-
resource：資源名稱
-
grade：降級策略 0 RT 1 例外?例 2 例外數
-
count：閾值
-
timeWindow：時間窗
注意：
1、?個資源可以同時有多個限流規則和降級規則，所以配置集中是?個json陣列
2、Sentinel 控制臺中修改規則，僅是記憶體中?效，不會修改 Nacos 中的配置值，重啟后恢復原來的值； Nacos 控制臺中修改規則，不僅記憶體中?效，Nacos中持久化規則也?效，重啟后規則依然保持
總結
Sentinel是?個?向云原?微服務的流量控制、熔斷降級組件，我在拉勾訓練營學習的課程中，老師剛好講到了這部分內容，我跟著老師實操下，自己影響更加深刻了，感興趣的小伙伴趕緊動起手來吧~
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