1、引入依赖
版本说明 · alibaba/spring-cloud-alibaba Wiki · GitHub
父pom
<spring.cloud.version>Hoxton.SR12</spring.cloud.version>
<spring.cloud.alibaba.version>2.2.10-RC1</spring.cloud.alibaba.version>
Sentinel应用直接引用starter
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
2、配置规则
限流着重于防止整体系统的入口流量过大，通过量化控制进入系统的请求速度。
降级是在系统负载过高或部分服务不可用时，采取的一种策略，它允许系统牺牲部分非核心功能或降低服务质量，以保证核心功能的正常运行。
// 限流配置规则
@PostConstruct
public static void initFlowRules() {
List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("ordering"); //设置资源名称
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);//QPS 每秒的访问量
// Set limit QPS to 20.
rule.setCount(2);
rules.add(rule);
FlowRuleManager.loadRules(rules);
}
// 降级规则
//@PostConstruct
public void initFlowRules2() {
List<DegradeRule> rules = new ArrayList<>();
DegradeRule rule = new DegradeRule();
rule.setResource("ordering2"); //设置资源名称
rule.setGrade(DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO);
// Set limit QPS to 20.
rule.setCount(0.5);
rule.setMinRequestAmount(10);
rule.setTimeWindow(10); // 10s 熔断时长10s
rule.setStatIntervalMs(10*1000); 10s 统计时长,统计的窗口（单位为 ms）
rules.add(rule);
DegradeRuleManager.loadRules(rules);
}
3、为接口设置熔断与降级方法
3.1 blockHandler与fallback命名规则
-
blockHandler方法应该接收与原始方法相同类型的参数，并且额外添加一个
BlockException类型的参数，用于传递被 Sentinel 阻塞的具体原因。
命名规则是：
1：原方法名 + "_blockHandler"，比如在示例中，对应的 blockHandler 方法应该是
ordering_blockHandler(Integer id, BlockException ex)。2：必须为static方法
-
fallback方法应该接收与原始方法相同类型的参数
命名规则是：
1：原方法名 + "_fallback"，此方法应该接收与原始方法相同的参数列表，并返回与原始方法相同的返回类型。
2：必须为static方法
在示例中，对应的 fallback 方法应该是
ordering_fallback(Integer id)也可以ordering_fallback(Integer id, Throwable ex)
上述的 _blockHandler 和 _fallback 后面是可以带上任意的参数类型，但至少需要包含原始方法的所有参数类型，以及在 blockHandler 方法中加入 BlockException 参数。
3.2 触发条件
-
blockHandler：
-
触发条件：当资源访问由于触发了 Sentinel 的流控（QPS 超过阈值等情况）规则而被阻止时，会触发
blockHandler指定的方法。该方法主要用于处理因流量控制而导致的阻塞情况。 -
示例中
blockHandler="ordering_blockHandler"表示如果ordering方法因为 Sentinel 流控规则而被阻止时，将调用OrderController类中的ordering_blockHandler方法进行处理。
-
-
fallback：
-
触发条件：通常在服务不稳定或者异常抛出时触发。对于 Sentinel 来说，若开启了熔断（如因多次调用超时或异常），则会触发熔断进入半开状态，后续请求会直接进入 fallback 处理逻辑，或者在某些资源执行过程中发生了异常也会触发 fallback。
-
示例中
fallback="ordering_fallback"表示如果ordering方法出现异常或者满足 Sentinel 熔断策略时，将调用OrderController类中的ordering_fallback方法进行回退处理。 -
在熔断期间，不再调用原始方法，而是直接调用降级方法
-
3.3验证限流
@RestController
@RequestMapping("/api/order")
@Slf4j
public class OrderController {
private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
@GetMapping
@SentinelResource(
value = "HelloWorld",
blockHandlerClass=OrderController.class,
blockHandler = "ordering_blockHandler")
public String ordering(Integer id) {
int i = count.incrementAndGet();
log.debug(id + "进来了 - > "+i);
return "下单成功";
}
public static String ordering_blockHandler(Integer id,BlockException ex){
int i = count.incrementAndGet();
log.debug("熔断了 -> "+i );
return "系统繁忙，请稍后重试";
}
@PostConstruct //初始化执行
private void initFlowRules(){
List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("HelloWorld");
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
// Set limit QPS to 20.
rule.setCount(2);
rules.add(rule);
FlowRuleManager.loadRules(rules);
}
}
3.4 验证降级
@RestController
@RequestMapping("/api/order2")
@Slf4j
public class Order2Controller {
@GetMapping
@SentinelResource(
value = "ordering2",
fallbackClass= Order2Controller.class,
fallback = "ordering_fallback")
public String ordering(Integer id) {
log.debug("进来了");
if (id == 4) {
throw new IllegalArgumentException("参数异常");
}
return "下单成功";
}
//? 什么时候触发？ ordering_fallback 有什么要求吗？
public static String ordering_fallback(Integer id, Throwable ex) {
log.debug("降级");
return "降级了";
}
@PostConstruct //初始化执行 降级规则
private void initDegradeRule(){
List<DegradeRule> rules = new ArrayList<>();
DegradeRule rule = new DegradeRule("ordering2")
.setGrade(CircuitBreakerStrategy.ERROR_COUNT.getType())
// Max allowed response time 错误数量
.setCount(2)
// Retry timeout (in second) 熔断10s
.setTimeWindow(20)
.setMinRequestAmount(10) //最小请求数
.setStatIntervalMs(10*1000);//10s 统计时长,统计的窗口（单位为 ms）
rules.add(rule);
DegradeRuleManager.loadRules(rules);
}
}
4、验证接口
5、高级配置
5.1流量控制规则 (FlowRule)
5.2 熔断降级规则 (DegradeRule)
5.3 系统保护规则 (SystemRule)
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。
private void initSystemProtectionRule() {
List<SystemRule> rules = new ArrayList<>();
SystemRule rule = new SystemRule();
rule.setHighestSystemLoad(10);
rules.add(rule);
SystemRuleManager.loadRules(rules);
}
5.4 访问控制规则 (AuthorityRule)
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，即限流规则的作用对象 -
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
5.5热点规则 (ParamFlowRule)
parameter-flow-control | Sentinel
