SpringCloud Alibaba-Sentinel

SpringCloud Alibaba-Sentinel

  • 1. Sentinel核心库
    • 1.1 Sentinel介绍
    • 1.2 Sentinel核心功能
      • 1.2.1 流量控制
      • 1.2.2 熔断降级
  • 2 Sentinel 限流熔断降级
    • 2.1 @SentinelResource定义资源
      • 2.1.1 blockHandler/blockHandlerClass
      • 2.1.2 fallback/fallbackClass
      • 2.1.3 defaultFallback
    • 2.2 Sentinel的规则
      • 2.2.1 流量控制规则 (FlowRule)
        • 2.2.1.1 QPS流量控制
        • 2.2.1.2 线程数流量控制
      • 2.2.2 熔断降级规则 (DegradeRule)
      • 2.2.3 系统保护规则 (SystemRule)
      • 2.2.4 访问控制规则 (AuthorityRule)
      • 2.2.5 热点规则 (ParamFlowRule)
    • 2.3 OpenFeign支持
      • 2.3.1 fallback
      • 2.3.2 fallbackFactory
  • 3 Sentinel集成Gateway
    • 3.1 Sentinel对网关支持
    • 3.2 GateWay集成Sentinel
  • 4 Sentinel控制台
    • 4.1 Sentinel控制台安装
    • 4.2 接入控制台
    • 4.3 可视化管理
      • 4.3.1 实时监控
      • 4.3.2 流控规则
      • 4.3.3 降级规则
      • 4.3.4 热点数据

1. Sentinel核心库

Sentinel 主页

1.1 Sentinel介绍

在这里插入图片描述
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 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。

  1. Sentinel核心组件
  • 核心库（Java 客户端）：不依赖任何框架/库，能够运行于 Java 7 及以上的版本的运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持
  • 控制台（Dashboard）：控制台主要负责管理推送规则、监控、集群限流分配管理、机器发现等
  1. 同组件功能对比

参看 官方网站

对比内容SentinelHystrix
隔离策略信号量隔离线程池隔离/信号量隔离
熔断降级策略基于响应时间或失败比率基于失败比率
实时指标实现滑动窗口滑动窗口（基于 RxJava）
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
限流信号量隔离基于 QPS，支持基于调用关系的限流不支持
流量整形支持慢启动、匀速器模式不支持
系统负载保护支持不支持
控制台开箱即用，可配置规则、查看秒级监控、机器发现等不完善
常见框架的适配Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等Servlet、Spring Cloud Netflix
多语言支持Java/Go/C++Java
  1. Sentinel基本概念
  • 资源
    资源是 Sentinel 的关键概念。资源，可以是一个方法、一段代码、由应用提供的接口，或者由应用调用其它应用的接口
  • 规则
    围绕资源的实时状态设定的规则，包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则、自定义规则
  • 降级
    在流量剧增的情况下，为保证系统能够正常运行，根据资源的实时状态、访问流量以及系统负载有策略的拒绝掉一部分流量
  • 熔断
    一个轻轻过来, 可能服务调用的链路长, 在某个服务发生问题时可能会造成服务雪崩 如果触发熔断机制，则可以保证后续的请求不会继续发送到目标服务上
    降级和熔断的区别是, 降级为可用, 熔断为不可用

1.2 Sentinel核心功能

1.2.1 流量控制

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发送数据。然而，从系统稳定性角度考虑，在处理请求的速度上，也有非常多的讲究。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，如下图所示：
在这里插入图片描述

流量控制有以下几个角度:

  • 资源的调用关系，例如资源的调用链路，资源和资源之间的关系
  • 运行指标，例如 QPS、线程池、系统负载等
  • 控制的效果，例如直接限流、冷启动、排队等

1.2.2 熔断降级

除了流量控制以外，及时对调用链路中的不稳定因素进行熔断也是 Sentinel 的使命之一。由于调用关系的复杂性，如果调用链路中的某个资源出现了不稳定，可能会导致请求发生堆积，进而导致级联错误
在这里插入图片描述
Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的: 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熔断降级设计:
Hystrix 通过 线程池隔离 的方式，来对依赖（在 Sentinel 的概念中对应 资源）进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成本（过多的线程池导致线程数目过多），还需要预先给各个资源做线程池大小的分配

Sentinel熔断降级设计：

  1. 并发线程数限制:和资源池隔离的方法不同，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。这样不但没有线程切换的损耗，也不需要用户预先分配线程池的大小。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
  2. 响应时间降级: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。

系统自适应保护:
Sentinel 同时提供系统维度的自适应保护能力。防止雪崩，是系统防护中重要的一环。当系统负载较高的时候，如果还持续让请求进入，可能会导致系统崩溃，无法响应。在集群环境下，网络负载均衡会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候，这个增加的流量就会导致这台机器也崩溃，最后导致整个集群不可用。

针对这个情况，Sentinel 提供了对应的保护机制，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，保证系统在能力范围之内处理最多的请求。

2 Sentinel 限流熔断降级

Sentinel 可以简单的分为 Sentinel 核心库和 Dashboard。核心库不依赖 Dashboard，但是结合 Dashboard 可以取得最好的效果
在这里插入图片描述
以下内容根据上面服务架构进行熔断限流操作

使用Spring Cloud Alibaba Sentinel 使用手册
首先需要引入spring-cloud-starter-alibaba-sentinel依赖，并使用@SentinelResource标识资源
在hailtaxi-driver工程中引入spring-cloud-starter-alibaba-sentinel依赖，依赖如下:

<!--sentinel-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    <version>2.2.7.RELEASE</version>
</dependency>

2.1 @SentinelResource定义资源

@SentinelResource 用于定义资源，并提供可选的异常处理和 fallback 配置项。 @SentinelResource 注解包含以下属性: 具体参考

value资源名称，必需项(不能为空)
blockHandler / blockHandlerClassblockHandler 对应处理 BlockException 的函数名称，可选项
  • blockHandler 函数访问范围需要是 public；
  • 返回类型需要与原方法相匹配，参数类型需要和原方法相匹配并且最后加一个额外的参数，类型为 BlockException
  • blockHandler 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定blockHandlerClass 为对应的类的 Class 对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析
fallback / fallbackClassfallback 函数名称，可选项，用于在抛出异常的时候提供 fallback 处理逻辑。fallback 函数可以针对所有类型的异常(除了 exceptionsToIgnore 里面排除掉的异常类型)进行处理。fallback 函数签名和位置要求：
  • 返回值类型必须与原函数返回值类型一致
  • 方法参数列表需要和原函数一致，或者可以额外多一个 Throwable 类型的参数用于接收对应的异常
  • allback 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定 fallbackClass 为对应的类的 Class 对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析
defaultFallback(1.6.0 开始)默认的 fallback 函数名称，可选项，通常用于通用的 fallback 逻辑(即可以用于很多服务或方法)。默认 fallback 函数可以针对所有类型的异常(除了 exceptionsToIgnore 里面排除掉的异常类型)进行处理。若同时配置了 fallback 和 defaultFallback，则只有 fallback 会生效。defaultFallback 函数签名要求：
  • 返回值类型必须与原函数返回值类型一致
  • 方法参数列表需要为空，或者可以额外多一个 Throwable 类型的参数用于接收对应的异常
  • defaultFallback 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定 fallbackClass 为对应的类的 Class 对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析
exceptionsToIgnore(1.6.0 开始)用于指定哪些异常被排除掉，不会计入异常统计中，也不会进入 fallback 逻辑中，而是会原样抛出
entryTypeentry 类型，可选项(默认为 EntryType.OUT)

2.1.1 blockHandler/blockHandlerClass

制造SystemBlockException异常

@SentinelResource(value = "info",blockHandler = "blockExHandler")
@RequestMapping(value = "/info/{id}")
public Driver info(@PathVariable(value = "id")String id) throws BlockException {
    log.info("当前服务占用的端口为:{}",port);
    Driver driver = driverService.findById(id);
    if (driver==null) {
        //throw new RuntimeException("司机id="+id+"不存在");
        throw new SystemBlockException("info", "司机id="+id+"不存在",null); // 抛出BlockException
    }
    return driver;
}

/**
 * info资源出现BlockException后的降级处理
 */
public Driver blockExHandler(String id,BlockException e) {
    Driver driver = new Driver();
    driver.setId(id);
    driver.setName("系统繁忙,稍后再试");
    return driver;
}

指定blockHandlerClass
指定的class必须要是静态方法

@SentinelResource(value = "info",blockHandler = "blockExHandler",blockHandlerClass = "xxx.xxx.Xxxx")

注意：这种方式只能拦截BlockException异常, 局限性比较高

2.1.2 fallback/fallbackClass

如果希望抛出任何异常都能处理，都能调用默认处理方法，而并非只是BlockException异常才调用，此时可以使用@SentinelResource的fallback属性，代码如下：

@SentinelResource(value = "info"/*,blockHandler = "blockExHandler"*/,fallback = "exHandler")
@RequestMapping(value = "/info/{id}")
public Driver info(@PathVariable(value = "id")String id) throws BlockException {
    log.info("当前服务占用的端口为:{}",port);
    Driver driver = driverService.findById(id);
    if (driver==null) {
        throw new RuntimeException("司机id="+id+"不存在");
        // throw new SystemBlockException("info", "司机id="+id+"不存在",null); // 抛出BlockException
    }
    return driver;
}
/**
 * info资源出现任何类型异常后的降级处理
 * 方法参数可以添加一个Throwable 类型的参数，也可不添加
 */
public Driver exHandler(String id,Throwable e) {
    Driver driver = new Driver();
    driver.setId(id);
    driver.setName("系统繁忙,稍后再试");
    return driver;
}

指定fallbackClass
指定的class必须要是静态方法

@SentinelResource(value = "info",fallback ="exHandler" ,fallbackClass = "xx.xxx.xxx.xx.Xxx")

2.1.3 defaultFallback

上面无论是blockHandler还是fallback，每个方法发生异常，都要为方法独立创建一个处理异常的方法，效率非常低，可以使用@SentinelResource注解的defaultFallback属性，为一个类指定一个全局的处理错误的方法，代码如下：

@RestController
@RequestMapping(value = "/driver")
@Slf4j
@RefreshScope
@SentinelResource(defaultFallback = "defaultExHandler")
public class DriverController {
    @Autowired
    private DriverService driverService;

    public Driver defaultExHandler(Throwable e) {
        Driver driver = new Driver();
        driver.setName("系统繁忙,稍后再试");
        return driver;
    }

    /****
     * 司机信息
     */
    //@SentinelResource(value = "info"/*,blockHandler = "blockExHandler"*/,fallback = "exHandler")
    @SentinelResource("info")
    @RequestMapping(value = "/info/{id}")
    public Driver info(@PathVariable(value = "id")String id) throws BlockException {
        log.info("当前服务占用的端口为:{}",port);
        Driver driver = driverService.findById(id);
        if (driver==null) {
            throw new RuntimeException("司机id="+id+"不存在");
            // throw new SystemBlockException("info", "司机id="+id+"不存在",null); // 抛出BlockException
        }
        return driver;
    }

两个字: 也很麻烦
不过一般都不会这么写, 通常会和OpenFeign的FallbackFactory结合使用

2.2 Sentinel的规则

参考官网
Sentinel 的所有规则都可以在内存态中动态地查询及修改，修改之后立即生效。同时 Sentinel 也提供相关 API，供用户来定制自己的规则策略
Sentinel 支持以下几种规则：流量控制规则、熔断降级规则、系统保护规则、来源访问控制规则 和 热点参数规则

2.2.1 流量控制规则 (FlowRule)

参看 链接1、链接2
流量规则的定义，重要属性如下：

Field说明默认值
resource资源名，资源名是限流规则的作用对象
count限流阈值
grade限流阈值类型，QPS 模式（1）或并发线程数模式（0）QPS 模式
limitApp流控针对的调用来源default，代表不区分调用来源
strategy调用关系限流策略：直接、链路、关联根据资源本身（直接）
controlBehavior流控效果（直接拒绝/WarmUp/匀速+排队等待），不支持按调用关系限流直接拒绝
clusterMode是否集群限流否

同一个资源可以同时有多个限流规则，检查规则时会依次检查

strategy限流策略说明：

  1. 直接: 资源达到限流条件时，直接限流
  2. 关联: A资源关联B资源，当关联的B资源达到阈值限流时，A资源也会被限流
  3. 链路: 对于某资源C，有两个入口，从资源A->C,从资源B->C, 通过指定入口资源可以达到只记录从该入口进来的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就可以对其限流）

controlBehavior流控说明：

  1. 直接拒绝: 请求直接失败
  2. WarmUp: 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
  3. 排队等待: 排队处理请求

2.2.1.1 QPS流量控制

Application初始化完成之后加载规则

/***
 * 初始化规则
 */
@PostConstruct
private void initFlowRule() {
    //规则集合
    List<FlowRule> rules = new ArrayList<FlowRule>();
    //定义一个规则
    FlowRule rule = new FlowRule("info");
    // 设置阈值
    rule.setCount(2);
    //设置限流阈值类型
    rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
    //default，代表不区分调用来源
    rule.setLimitApp("default");
    //设置流控效果 当QPS超过任意规则的阈值后，新的请求就会被立即拒绝
    rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT);
    //将定义的规则添加到集合中
    rules.add(rule);
    //加载规则
    FlowRuleManager.loadRules(rules);
}

2.2.1.2 线程数流量控制

修改限流阈值类型，代码如下：

@PostConstruct
public void initFlowRule() {
    //规则集合
    List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
    // 定义一个规则
    FlowRule rule = new FlowRule("info");
    // 设置基流量控制 的类型
    rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD);//默认是qps
    //设置流量阈值
    rule.setCount(2);
    // 将 规则添加到 集合中
    rules.add(rule);
    // 加载规则
    FlowRuleManager.loadRules(rules);
}

此时再来访问http://localhost:18081/driver/info/1 无论怎么访问都不会出现降级现象，但是如果用Jmeter模拟多个线程，会执行降级方法,效果如下：
在这里插入图片描述

2.2.2 熔断降级规则 (DegradeRule)

参看 链接1、链接2
熔断降级规则包含下面几个重要的属性：

Field说明默认值
resource资源名，即规则的作用对象
grade熔断策略，支持慢调用比例/异常比例/异常数策略慢调用比例
count慢调用比例模式下为慢调用临界 RT（超出该值计为慢调用）；异常比例/异常数模式下为对应的阈值
timeWindow熔断时长，单位为 s
minRequestAmount熔断触发的最小请求数，请求数小于该值时即使异常比率超出阈值也不会熔断（1.7.0 引入）5
statIntervalMs统计时长（单位为 ms），如 60*1000 代表分钟级（1.8.0 引入）1000 ms
slowRatioThreshold慢调用比例阈值，仅慢调用比例模式有效（1.8.0 引入）

同一个资源可以同时有多个降级规则
可以通过调用 DegradeRuleManager.loadRules() 方法来用硬编码的方式定义熔断规则

@PostConstruct
public void initDegradeRule() {
    List<DegradeRule> rules = new ArrayList<>();
    DegradeRule rule = new DegradeRule();
    // 设置资源名称
    rule.setResource("info");
    /**
         * 设置熔断策略
         * DEGRADE_GRADE_RT:平均响应时间
         * DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO:异常比例数量
         * DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT:异常数
         */
    rule.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT);
    //设置阈值
    rule.setCount(2);
    //设置 熔断时长(单位秒)
    rule.setTimeWindow(30);
    // 统计时长(单位为 ms) 默认1000
    rule.setStatIntervalMs(60*1000);
    //将规则添加到集合中
    rules.add(rule);
    DegradeRuleManager.loadRules(rules);
}

上面设置的规则的意思是, 在1分钟内请求出现异常的数量超过2次,服务熔断降级, 30秒后回复正常

2.2.3 系统保护规则 (SystemRule)

参考: 链接1、链接2
Sentinel 系统自适应限流从整体维度对应用入口流量进行控制，结合应用的 Load、CPU 使用率、总体平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度的监控指标，通过自适应的流控策略，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。

Field说明默认值
highestSystemLoadload1 触发值，用于触发自适应控制阶段-1 (不生效)
avgRt所有入口流量的平均响应时间-1 (不生效)
maxThread入口流量的最大并发数-1 (不生效)
qps所有入口资源的 QPS-1 (不生效)
highestCpuUsage当前系统的 CPU 使用率（0.0-1.0）-1 (不生效)

可以通过调用 SystemRuleManager.loadRules() 方法来用硬编码的方式定义流量控制规则

/***
 * 系统自我保护
 */
@PostConstruct
private void initSystemRule() {
    //系统自我保护集合
    List<SystemRule> rules = new ArrayList<>();
    //创建系统自我保护规则
    SystemRule rule = new SystemRule();
    //CPU使用率 值为[0,1],-1 (不生效)
    rule.setHighestCpuUsage(0.9);
    //所有入口资源的 QPS,-1 (不生效)
    rule.setQps(10);
    //入口流量的最大并发数,-1 (不生效)
    rule.setMaxThread(5);
    //所有入口流量的平均响应时间,单位：毫秒,-1 (不生效)
    rule.setAvgRt(1000);
    //load1 触发值，用于触发自适应控制阶段,系统最高负载，建议取值 CPU cores * 2.5
    rule.setHighestSystemLoad(20);
    //将规则加入到集合
    rules.add(rule);
    SystemRuleManager.loadRules(rules);
}

可以测试CPU使用率自我保护，使用jmeter测试如下
在这里插入图片描述

2.2.4 访问控制规则 (AuthorityRule)

参看：链接1、链接2
很多时候，我们需要根据调用方来限制资源是否通过，这时候可以使用 Sentinel 的访问控制（黑白名单）的功能。黑白名单根据资源的请求来源（origin）限制资源是否通过，若配置白名单则只有请求来源位于白名单内时才可通过；若配置黑名单则请求来源位于黑名单时不通过，其余的请求通过。

授权规则，即黑白名单规则（AuthorityRule）非常简单，主要有以下配置项：

  • resource：资源名，即规则的作用对象
  • limitApp：对应的黑名单/白名单，不同 origin 用 , 分隔，如 appA,appB
  • strategy：限制模式，AUTHORITY_WHITE 为白名单模式，AUTHORITY_BLACK 为黑名单模式，默认为白名单模式

可以通过AuthorityRuleManager.loadRules来加载规则

@PostConstruct
public void initAuthorityRule() {
    AuthorityRule rule = new AuthorityRule();
    rule.setResource("info");
    rule.setStrategy(RuleConstant.AUTHORITY_WHITE);
    rule.setLimitApp("127.0.0.1,demo.com");
    AuthorityRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));
}

/**
 * Sentinel提供了 RequestOriginParser 接口来处理访问来源，Sentinel保护的资源如果被访问，
 * 就会调用 RequestOriginParser解析访问来源
 */
@Component
public class IpLimiter implements RequestOriginParser{

    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
        return httpServletRequest.getRemoteAddr();
    }
}

2.2.5 热点规则 (ParamFlowRule)

参看：飞一个
何为热点？热点即经常访问的数据。
很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。比如：

1: 商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制
2: 用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制

热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。
在这里插入图片描述
Sentinel 利用 LRU 策略统计最近最常访问的热点参数，结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。热点参数限流支持集群模式。
要使用热点参数限流功能，需要引入以下依赖

<!--热点参数限流-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-parameter-flow-control</artifactId>
    <version>1.8.1</version>
</dependency>

然后为对应的资源配置热点参数限流规则，并在 entry 的时候传入相应的参数，即可使热点参数限流生效

热点参数规则（ParamFlowRule）类似于流量控制规则（FlowRule）：

属性说明默认值
resource资源名，必填
count限流阈值，必填
grade限流模式QPS 模式
durationInSec统计窗口时间长度（单位为秒），1.6.0 版本开始支持1s
controlBehavior流控效果（支持快速失败和匀速排队模式），1.6.0 版本开始支持快速失败
maxQueueingTimeMs最大排队等待时长（仅在匀速排队模式生效），1.6.0 版本开始支持0ms
paramIdx热点参数的索引，必填，对应 SphU.entry(xxx, args) 中的参数索引位置
paramFlowItemList参数例外项，可以针对指定的参数值单独设置限流阈值，不受前面 count 阈值的限制。仅支持基本类型和字符串类型
clusterMode是否是集群参数流控规则false
clusterConfig集群流控相关配置

可以通过 ParamFlowRuleManager 的 loadRules 方法更新热点参数规则

@SentinelResource(value = "search")
@GetMapping(value = "/search/{city}")
public Driver search(@PathVariable(value = "city")String city){
    System.out.println("查询的司机所在城市："+city);
    //假设查询到了一个司机信息
    Driver driver = new Driver();
    driver.setName("A");
    driver.setId("1");
    return driver;
}

/***
 * 热点参数初始化
 */
@PostConstruct
private static void initParamFlowRules() {
    ParamFlowRule rule = new ParamFlowRule("search")
            //参数下标为0
            .setParamIdx(0)
            //限流模式为QPS
            .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS)
            //统计窗口时间长度（单位为秒）默认1秒
            .setDurationInSec(10)
            //流控效果（支持快速失败和匀速排队模式）
            //CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT：限流行为，直接拒绝
            //CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP:限流行为，匀速排队
            //CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER：限流行为，匀速排队
            .setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT)
            //最大排队等待时长（仅在匀速排队模式生效  CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER）
            //.setMaxQueueingTimeMs(600)
            //最大阈值为5
            .setCount(5);

    // 为特定参数单独设置规则
    //如下配置：当参数值为恩施的时候，阈值到达2的时候则执行限流
    ParamFlowItem item = new ParamFlowItem()
            //参数类型为String类型
            .setClassType(String.class.getName())
            //设置阈值为2
            .setCount(2)
            //需要统计的值
            .setObject(String.valueOf("恩施"));
    rule.setParamFlowItemList(Collections.singletonList(item)); //返回的是不可变的集合，但是这个长度的集合只有1，可以减少内存空间
    //加载热点数据
    ParamFlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));
}

非热点参数5次限流, 热点参数2次限流

以上是被调用放的熔断降级, 下面聊聊调用方的

2.3 OpenFeign支持

参看：链接
Sentinel 适配了 Feign 组件。如果想使用，除了外还需要 2 个步骤：

1：引入 spring-cloud-starter-alibaba-sentinel 的依赖
3：配置文件打开 Sentinel 对 Feign 的支持：feign.sentinel.enabled=true

  1. 引入sentinel和OpenFeign依赖，配置如下：
<!--sentinel-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    <version>2.2.7.RELEASE</version>
</dependency>
  1. 配置文件中开启Feign支持sentinel，配置如下：
feign:
  #开启Sentinel对Feign的支持
  sentinel:
    enabled: true

不打开默认使用hytrix, 而且hytrix默认是打开的

2.3.1 fallback

  1. 为Feign接口创建一个实现类：DriverFeignFallback，在实现类中处理程序异常降级处理方法，代码如下：
@Component
public class DriverFeignFallback implements DriverFeign {

    /**
     * status()降级处理方法
     */
    @Override
    public Driver status(String id, Integer status) {
        Driver driver = new Driver();
        driver.setId(id);
        driver.setStatus(status);
        driver.setName("系统比较繁忙，请您稍后再试！");
        return driver;
    }
}
  1. 在DriverFeign接口上添加fallback属性指定降级处理的类，代码如下：
@FeignClient(value = "hailtaxi-driver",fallback = DriverFeignFallback.class)

2.3.2 fallbackFactory

可以为DriverFeign接口创建一个降级处理的工厂对象，在工厂对象中处理程序异常降级处理方法，用工厂对象处理可以拿到异常信息，代码如下：

  1. 创建DriverFeignFallbackFactory
@Component
public class DriverFeignFallbackFactory implements FallbackFactory<DriverFeign> {
    @Override
    public DriverFeign create(Throwable throwable) {
        return new DriverFeign() {
            /**
             * status()降级处理方法
             */
            @Override
            public Driver status(String id, Integer status) {
                Driver driver = new Driver();
                driver.setId(id);
                driver.setStatus(status);
                driver.setName("系统比较繁忙，请您稍后再试！");
                return driver;
            }
        };
    }
}

2、在DriverFeign接口上添加fallbackFactory属性指定讲解处理的类，代码如下：

@FeignClient(value = "hailtaxi-driver",fallbackFactory = DriverFeignFallbackFactory.class)

3 Sentinel集成Gateway

参看：再飞一个
我们的项目流量入口是SpringCloud Gateway，因此重点看Sentinel集成Gateway

3.1 Sentinel对网关支持

Sentinel 支持对 Spring Cloud Gateway、Zuul 等主流的 API Gateway 进行限流
在这里插入图片描述
Sentinel 1.6.0 引入了 Sentinel API Gateway Adapter Common 模块，此模块中包含网关限流的规则和自定义 API 的实体和管理逻辑
从 1.6.0 版本开始，Sentinel 提供了 Spring Cloud Gateway 的适配模块，可以提供两种资源维度的限流：

  1. route 维度：即在 Spring 配置文件中配置的路由条目，资源名为对应的 routeId
  2. 自定义 API 维度：用户可以利用 Sentinel 提供的 API 来自定义一些 API 分组

这两种维度分别对应如下：

  • GatewayFlowRule：网关限流规则，针对 API Gateway 的场景定制的限流规则，可以针对不同 route 或自定义的 API 分组进行限流，支持针对请求中的参数、Header、来源 IP 等进行定制化的限流。
  • ApiDefinition：用户自定义的 API 定义分组，可以看做是一些 URL 匹配的组合。比如我们可以定义一个 API 叫 my_api，请求 path 模式为 /foo/** 和 /baz/** 的都归到 my_api 这个 API 分组下面。限流的时候可以针对这个自定义的 API 分组维度进行限流。

其中网关限流规则 GatewayFlowRule 的字段解释如下：

  • resource：资源名称，可以是网关中的 route 名称或者用户自定义的 API 分组名称。
  • resourceMode：规则是针对 API Gateway 的 route（RESOURCE_MODE_ROUTE_ID）还是用户在 Sentinel 中定义的 API 分组（RESOURCE_MODE_CUSTOM_API_NAME），默认是 route。
  • grade：限流指标维度，同限流规则的 grade 字段。
  • count：限流阈值
  • intervalSec：统计时间窗口，单位是秒，默认是 1 秒。
  • controlBehavior：流量整形的控制效果，同限流规则的 controlBehavior 字段，目前支持快速失败和匀速排队两种模式，默认是快速失败。
  • burst：应对突发请求时额外允许的请求数目。
  • maxQueueingTimeoutMs：匀速排队模式下的最长排队时间，单位是毫秒，仅在匀速排队模式下生效。
  • paramItem：参数限流配置。若不提供，则代表不针对参数进行限流，该网关规则将会被转换成普通流控规则；否则会转换成热点规则。其中的字段：
  • parseStrategy：从请求中提取参数的策略，目前支持提取来源 IP（PARAM_PARSE_STRATEGY_CLIENT_IP）、Host（PARAM_PARSE_STRATEGY_HOST）、任意 Header（PARAM_PARSE_STRATEGY_HEADER）和任意 URL 参数（PARAM_PARSE_STRATEGY_URL_PARAM）四种模式。
    – fieldName：若提取策略选择 Header 模式或 URL 参数模式，则需要指定对应的 header 名称或 URL 参数名称。
    pattern：参数值的匹配模式，只有匹配该模式的请求属性值会纳入统计和流控；若为空则统计该请求属性的所有值。（1.6.2 版本开始支持）
    – matchStrategy：参数值的匹配策略，目前支持精确匹配（PARAM_MATCH_STRATEGY_EXACT）、子串匹配（PARAM_MATCH_STRATEGY_CONTAINS）和正则匹配（PARAM_MATCH_STRATEGY_REGEX）。（1.6.2 版本开始支持）
    用户可以通过 GatewayRuleManager.loadRules(rules) 手动加载网关规则，或通过 GatewayRuleManager.register2Property(property) 注册动态规则源动态推送（推荐方式）

3.2 GateWay集成Sentinel

参考：Sentinel · alibaba/spring-cloud-alibaba Wiki · GitHub

  1. 引入如下依赖:
<!--Sentinel-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    <version>2.2.7.RELEASE</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway</artifactId>
    <version>2.2.7.RELEASE</version>
</dependency>
  1. 创建配置类GatewayConfiguration
    自版本2.2.0起，不再需要手动注入SentinelGatewayBlockExceptionHandler和SentinelGatewayFilter
@Configuration
public class GatewayConfiguration {

    private final List<ViewResolver> viewResolvers;
    private final ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer;

    public GatewayConfiguration(ObjectProvider<List<ViewResolver>> viewResolversProvider,
                                ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer) {
        this.viewResolvers = viewResolversProvider.getIfAvailable(Collections::emptyList);
        this.serverCodecConfigurer = serverCodecConfigurer;
    }

    /**
     * 限流的异常处理器
     * @return
     */
    @Bean
    @Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
    public SentinelGatewayBlockExceptionHandler sentinelGatewayBlockExceptionHandler() {
        return new SentinelGatewayBlockExceptionHandler(viewResolvers, serverCodecConfigurer);
    }

    /***
     * Sentinel路由处理核心过滤器
     * @return
     */
    @Bean
    @Order(-1)
    public GlobalFilter sentinelGatewayFilter() {
        return new SentinelGatewayFilter();
    }



    @PostConstruct
    public void doInit() {
        // 自定义 api 分组
        initCustomizedApis();
        // 初始化网关流控规则
        initGatewayRules();
    }

    private void initCustomizedApis() {
        Set<ApiDefinition> definitions = new HashSet<>();
        ApiDefinition api1 = new ApiDefinition("customer_api")
                .setPredicateItems(new HashSet<ApiPredicateItem>() {{
                    add(new ApiPathPredicateItem().setPattern("/order/**")
                            /**
                             * 匹配策略：
                             * URL_MATCH_STRATEGY_EXACT：url精确匹配
                             * URL_MATCH_STRATEGY_PREFIX：url前缀匹配
                             * URL_MATCH_STRATEGY_REGEX：url正则匹配
                             */
                            .setMatchStrategy(SentinelGatewayConstants.URL_MATCH_STRATEGY_PREFIX));
                }});
        definitions.add(api1);
        GatewayApiDefinitionManager.loadApiDefinitions(definitions);
    }

    private void initGatewayRules() {
        Set<GatewayFlowRule> rules = new HashSet<>();

        rules.add(new GatewayFlowRule("hailtaxi-driver") // 资源名称，可以是网关中的 routeid或者用户自定义的 API分组名称
                .setCount(2) // 限流阈值
                .setIntervalSec(10) // 统计时间窗口默认1s
                .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS) // 限流模式
                /**
                 * 限流行为:
                 * CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER 匀速排队
                 * CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT 快速失败(默认)
                 * CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP：
                 * CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP_RATE_LIMITER：
                 */
                .setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER)
                //匀速排队模式下的最长排队时间，单位是毫秒，仅在匀速排队模式下生效
                .setMaxQueueingTimeoutMs(1000)
                /**
                 * 热点参数限流配置
                 * 若不设置,该网关规则将会被转换成普通流控规则；否则会转换成热点规则
                 */
                .setParamItem(new GatewayParamFlowItem()
                        /**
                         * 从请求中提取参数的策略:
                         * PARAM_PARSE_STRATEGY_CLIENT_IP
                         * PARAM_PARSE_STRATEGY_HOST
                         * PARAM_PARSE_STRATEGY_HEADER
                         * PARAM_PARSE_STRATEGY_URL_PARAM
                         */
                                    .setParseStrategy(SentinelGatewayConstants.PARAM_PARSE_STRATEGY_URL_PARAM)
                        /**
                         * 若提取策略选择 Header 模式或 URL 参数模式，
                         * 则需要指定对应的 header 名称或 URL 参数名称。
                         */
                        .setFieldName("token")
                        /**
                         * 参数的匹配策略：
                         * PARAM_MATCH_STRATEGY_EXACT
                         * PARAM_MATCH_STRATEGY_PREFIX
                         * PARAM_MATCH_STRATEGY_REGEX
                         * PARAM_MATCH_STRATEGY_CONTAINS
                         */
                        .setMatchStrategy(SentinelGatewayConstants.PARAM_MATCH_STRATEGY_EXACT)
                        //参数值的匹配模式，只有匹配该模式的请求属性值会纳入统计和流控
                        .setPattern("123456") // token=123456 10s内qps达到2次会被限流
                )
        );

        rules.add(new GatewayFlowRule("customer_api")
                /**
                 * 规则是针对 API Gateway 的 route（RESOURCE_MODE_ROUTE_ID）
                 * 还是用户在 Sentinel 中定义的 API 分组（RESOURCE_MODE_CUSTOM_API_NAME），默认是 route。
                 */
                .setResourceMode(SentinelGatewayConstants.RESOURCE_MODE_CUSTOM_API_NAME)
                .setCount(2)
                .setIntervalSec(1)
                .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS)
        );
        GatewayRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

4 Sentinel控制台

查看：官方文档
Sentinel 控制台是流量控制、熔断降级规则统一配置和管理的入口，它为用户提供了机器自发现、簇点链路自发现、监控、规则配置等功能。在 Sentinel 控制台上，我们可以配置规则并实时查看流量控制效果

4.1 Sentinel控制台安装

Sentinel 控制台包含如下功能:

  • 查看机器列表以及健康情况：收集 Sentinel 客户端发送的心跳包，用于判断机器是否在线。
  • 监控 (单机和集群聚合)：通过 Sentinel 客户端暴露的监控 API，定期拉取并且聚合应用监控信息，最终可以实现秒级的实时监控。
    规则管理和推送：统一管理推送规则。
  • 鉴权：生产环境中鉴权非常重要。这里每个开发者需要根据自己的实际情况进行定制。

Sentinel控制台安装可以基于jar包启动的方式安装，也可以基于docker安装

docker run --name=sentinel-dashboard -d -p 8858:8858 -d --restart=on-failure bladex/sentinel-dashboard:1.8.0

登录后，效果如下：在这里插入图片描述

4.2 接入控制台

  1. 引入依赖包：
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    <version>2.2.7.RELEASE</version>
</dependency>

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        port: 8719
        dashboard: 192.168.200.200:8858

4.3 可视化管理

4.3.1 实时监控

同一个服务下的所有机器的簇点信息会被汇总，并且秒级地展示在"实时监控"下。

注意: 实时监控仅存储 5 分钟以内的数据，如果需要持久化，需要通过调用实时监控接口来定制。
在这里插入图片描述

4.3.2 流控规则

可以在【流控规则】页面中新增，点击【流控规则】进入页面新增页面，如下图：
在这里插入图片描述

4.3.3 降级规则

降级规则的熔断策略有3种，分别是慢调用比例、异常比例、异常数
在这里插入图片描述

4.3.4 热点数据

热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制
在这里插入图片描述
拓展知识点：
注意：如果流控模式是链路模式，需要引入如下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-web-servlet</artifactId>
    <version>1.8.0</version>
</dependency>

创建过滤器：

/***
 * CommonFilter过滤器
 * @return
 */
@Bean
public FilterRegistrationBean sentinelFilterRegistration() {
    FilterRegistrationBean registration = new FilterRegistrationBean();
    registration.setFilter(new CommonFilter());
    registration.addUrlPatterns("/*");  //过滤所有请求
    // 入口资源关闭聚合
    registration.addInitParameter(CommonFilter.WEB_CONTEXT_UNIFY, "false");
    registration.setName("sentinelFilter");
    registration.setOrder(1);
    return registration;
}

bootstrap.yml配置：web-context-unify: false

  cloud:
    sentinel:
      transport:
        port: 8719
        dashboard: localhost:8858
      web-context-unify: false  #可根据不同的URL 进行链路限流

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