SpringCloudAlibab:Sentinel限流-降级

x33g5p2x  于2021-10-28 转载在 Spring  
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一、Sentinel 简介

随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 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保护服务的稳定性

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、gRPC 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
    hystrix与sentinel的区别
功能SentinelHystrix
隔离策略信号量隔离(并发线程数限流)线程池隔离/信号量隔离
熔断降级策略基于响应时间、异常比率、异常数基于异常比率
实时统计实现滑动窗口(LeapArray)滑动窗口(基于 RxJava)
动态规则配置支持多种数据源支持多种数据源
扩展性多个扩展点插件的形式
基于注解的支持支持支持
限流基于 QPS,支持基于调用关系的限流有限的支持
流量整形支持预热模式、匀速器模式、预热排队模式(流量规则处可配置)不支持
系统自适应保护支持不支持
控制台提供开箱即用的控制台,可配置规则、查看秒级监控、机器发现等简单的监控查看

二、安装Sentinel

安装Sentinel的俩种方式

三、整合Sentinel

1.pom文件

<dependencies>
        <!--sentinel nacos-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
            <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
            <version>1.8.2</version>
        </dependency>

        <!--sentinel-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
            <version>2.2.1.RELEASE</version>
        </dependency>

        <!--spring cloud alibaba-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
            <version>2.1.0.RELEASE</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

2.配置类

server:
  port: 8005
spring:
  application:
    name: sentinel-nacos
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 192.168.31.100:8848   #这里是我linux地址
    sentinel:
      transport:
        #配置sentinel地址,端口
        dashboard: 192.168.31.100:8858   #这里是我linux地址
        #客户端IP(sentinel dashboard进行实时监控的主机ip地址)
        # 默认端口8719端口假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直到找到未被占用的端口
        port: 8719
        client-ip: 172.100.20.220   #这里是我windows地址
      # 取消控制台懒加载
      eager: true
      enabled: true

#暴露自己的端点
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

3.controller

@RestController
@Slf4j
public class SentinelController {
    @GetMapping("/sentinel/test")
    public String test(){
        log.info("sentinel test");
        return "sentinel test ";
    }

    @GetMapping("/sentinel/test1")
    public String test1(){
        log.info("sentinel test1");
        return "sentinel test1 ";
    }
}

4.启动类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class SentinelApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SentinelApplication.class, args);
    }

}

5.查看结果

sentinel默认是采用懒加载的,需要访问controller的接口,才会显示。
http://127.0.0.1:8005/sentinel/test1

http://127.0.0.1:8005/sentinel/test

四、流量控制

流量控制(flow control),其原理是监控应用流量的 QPS 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。

FlowSlot 会根据预设的规则,结合前面 NodeSelectorSlot、ClusterNodeBuilderSlot、StatisticSlot 统计出来的实时信息进行流量控制。
限流的直接表现是在执行 Entry nodeA = SphU.entry(resourceName) 的时候抛出 FlowException 异常。FlowException 是 BlockException 的子类,您可以捕捉 BlockException 来自定义被限流之后的处理逻辑。
同一个资源可以创建多条限流规则。FlowSlot 会对该资源的所有限流规则依次遍历,直到有规则触发限流或者所有规则遍历完毕。
一条限流规则主要由下面几个因素组成,我们可以组合这些元素来实现不同的限流效果:

resource:资源名,即限流规则的作用对象
count: 限流阈值
grade: 限流阈值类型(QPS 或并发线程数)
limitApp: 流控针对的调用来源,若为 default 则不区分调用来源
strategy: 调用关系限流策略
controlBehavior: 流量控制效果(直接拒绝、Warm Up、匀速排队)

1.默认模式

在完成了上面的两节之后,我们在sentinel-nacos服务下,点击簇点链路菜单,可以看到如下界面:

其中/sentinel/test接口,就是我们上一节中实现并调用过的接口。通过点击流控按钮,来为该接口设置限流规则,比如:

这里做一个最简单的配置:

  • 阈值类型选择:QPS
  • 单机阈值:2

综合起来的配置效果就是,该接口的限流策略是每秒最多允许2个请求进入。

点击新增按钮之后,可以看到如下界面:

其实就是左侧菜单中流控规则的界面,这里可以看到当前设置的所有限流策略。
验证限流规则

在完成了上面所有内容之后,我们可以尝试一下快速的调用这个接口,看看是否会触发限流控制,

2.关联模式

当关联的资源达到阈值时,就限流自己

例:当接口/sentinel/test1达到qps时会使/sentinel/test无法访问

postman测试:

在postman测试期间访问a接口:

当postman测试完:

3.Warm Up

Sentinel的Warm Up(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP)方式,即预热/冷启动方式。当系统长期处于低水位的情况下,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。通过"冷启动",让通过的流量缓慢增加,在一定时间内逐渐增加到阈值上限,给冷系统一个预热的时间,避免冷系统被压垮。warm up冷启动主要用于启动需要额外开销的场景,例如建立数据库连接等。
默认 coldFactor为3,即请求QPS从 threshold/3开始,经预热时长逐渐升至设定的QPS阈值。

配置:/sentinel/test接口5秒后qps会达到10,开始qps为3 (10/3)

开始快速访问:

后续快速访问:

4. 排队等待

匀速排队,让请求以均匀的速度通过,阀值类型必须设成QPS,否则无效。
设置含义: a接口每秒1次请求,超过的话就排队等待,等待的超时时间为5毫秒。

五、降级

1.降级规则介绍

Sentinel在1.8.0版本对熔断降级做了大的调整,可以定义任意时长的熔断时间,引入了半开启恢复支持。下面梳理下相关特性。

熔断状态

熔断有三种状态,分别为OPEN、HALF_OPEN、CLOSED

  • OPEN:表示熔断开启,拒绝所有请求
  • HALF_OPEN:探测恢复状态,如果接下来的一个请求顺利通过则结束熔断,否则继续熔断
  • CLOSED:表示熔断关闭,请求顺利通过
熔断策略

熔断降级支持慢调用比例、异常比例、异常数三种熔断策略

慢调用:指耗时大于阈值RT的请求称为慢调用,阈值RT由用户设置

最小请求数:允许通过的最小请求数量,在最小请求数量内不发生熔断,由用户设置

2.慢调用比例

慢调用比例:当资源的响应时间超过最大RT(以ms为单位,最大RT即最大响应时间)之后,资源进入准降级状态。如果接下来1s内持续进入5个请求(最小请求数),它们的RT都持续超过这个阈值,那么在接下来的熔断时长之内,就会对这个方法进行服务降级。其中的“比例阈值”我设置发现无效,下次编辑会重置成1

注意Sentinel默认统计的RT上限是4900ms,超出此阈值的都会算作4900ms,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

3.异常比例

异常比例:当资源的每秒请求数大于等于最小请求数,并且异常总数占通过量的比例超过比例阈值时,资源进入降级状态。

4.异常数

异常数:当资源近1分钟的异常数目超过阈值(异常数)之后会进行服务降级。注意由于统计时间窗口是分钟级别的,若熔断时长小于60s,则结束熔断状态后仍可能再次进入熔断状态。

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