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【分布式流控组件 Sentinel 快速入门】——图文详解操作流程

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        分布式流控组件 
       
      
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        快速入门 
       
      
     
    
   
     \color{#FF1493}{分布式流控组件 Sentinel 快速入门} 
    
   
 分布式流控组件Sentinel快速入门💧**

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文章目录

🐳Sentinel快速入门：图文讲解操作流程

1. Sentinel简介

Sentinel是阿里巴巴开源的分布式系统的流量控制组件，旨在保护分布式系统在高并发和故障情况下的稳定性。它提供了实时的流量控制、熔断降级、系统负载保护等功能，是微服务架构中不可或缺的一环。

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2. 安装Sentinel控制台

💧Sentinel控制台是Sentinel的管理工具，可以帮助您监控和管理Sentinel的各种规则和限制。安装步骤如下：

  • 下载Sentinel控制台的jar包
  • 运行命令：java -jar sentinel-dashboard-xxx.jar

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  • 启动nacos作为服务注册中心

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3. @SentinelResource注解

💧注解@SentinelResource用于标记受Sentinel保护的资源，可以定义资源的限流和降级策略。

@SentinelResource(value ="protectedResource", blockHandler ="handleBlock", fallback ="handleFallback")publicvoidprotectedResource(){// 处理受保护的资源逻辑}publicvoidhandleBlock(BlockException ex){// 处理流控逻辑}publicvoidhandleFallback(Throwable ex){// 处理降级逻辑}

4. Sentinel的使用配置

💧在使用Sentinel之前，我们需要在应用程序中进行配置。例如，在Spring Cloud项目中，添加Sentinel的依赖，并配置相关参数。通常需要结合nacos一起使用：

<!--SpringCloud ailibaba nacos --><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId></dependency><!--SpringCloud ailibaba sentinel --><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId></dependency>

💧**然后，在

application.yml

中配置Sentinel相关参数，这样，nacos8080 将会监控 8401服务**

server:port:8401spring:application:name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:nacos:discovery:server-addr: localhost:8848#Nacos服务注册中心地址sentinel:transport:dashboard: localhost:8080#配置Sentinel dashboard地址port:8719datasource:#<---------------------------关注点，添加Nacos数据源配置ds1:nacos:server-addr: localhost:8848dataId: cloudalibaba-sentinel-service
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow

💧添加几个方法用于测试

@RestController@Slf4jpublicclassFlowLimitController{@GetMapping("/testA")publicStringtestA(){/* try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(800);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }*/return"------testA";}@GetMapping("/testB")publicStringtestB(){
        log.info(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"...testB");return"------testB";}@GetMapping("/testD")publicStringtestD(){try{TimeUnit.SECONDS.sleep(1);}catch(InterruptedException e){
            e.printStackTrace();}
        log.info("testD 测试RT");return"------testD";}@GetMapping("/testE")publicStringtestE(){
        log.info("testE 测试异常数");int age =10/0;return"------testE 测试异常数";}@GetMapping("/testHotKey")@SentinelResource(value ="testHotKey", blockHandler/*兜底方法*/="deal_testHotKey")publicStringtestHotKey(@RequestParam(value ="p1", required =false)String p1,@RequestParam(value ="p2", required =false)String p2){//int age = 10/0;return"------testHotKey";}/*兜底方法*/publicStringdeal_testHotKey(String p1,String p2,BlockException exception){return"------deal_testHotKey,o(╥﹏╥)o";//sentinel系统默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting)}}

💧运行主启动类

@EnableDiscoveryClient@SpringBootApplicationpublicclassMainApp8401{publicstaticvoidmain(String[] args){SpringApplication.run(MainApp8401.class, args);}}

💧**访问控制台：

http://localhost:8080

，默认账号密码均为： 

sentinel

**

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💧由于Sentinel采用了懒加载机制，我们不访问URL的话是不会出现监控服务的

💧**访问 

http://localhost:8401/testA

多刷几次看看效果**

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💧刷新sentinel,观察结果

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💧簇点链路部分可以看到我们访问过的URL对应的方法

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5. Sentinel流控规则

💧流控规则用于限制资源的访问速率，防止系统被过多请求拖垮。例如，我们可以设置一个API在一分钟内最多只能处理100个请求：

  • 资源名:唯一名称。默认请求路径
  • 针对来源: Sentinel可以针对调用者进行限流，填写微服务名，默认default(不区分来源)
  • 阈值类型/单机阔值: - QPS(每秒钟的请求数量):当调用该api的QPS达到阔值的时候，进行限流。- 线钱程数:当调用该api伯9美程数认到阈值的时候。进行限流
  • 是否集群:不需要集群
  • 流控模式: - 直接: api达到限流尔件时，直接限流- 关联:当关联的资源达到阔值时。就限流自己- 链路:只记录指定链路上的流量(指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流)【api级别的针对来源】
  • 流控效果: - 快速失败:直接失败,抛异常- Warm up:根据codeFactor (冷加载因子，默认3)的值，从阈值/codeFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值。

💧添加流控规则

  • 方法1

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  • 方法2

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💧新增流控规则

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💧再次访问 http://localhost:8401/testA 每秒点两次，直接限流

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💧修改规则

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💧修改代码

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💧开两个线程，分别狂点

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💧再次限流

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💧当关联资源/testB的qps阀值超过1时，就限流/testA的Rest访问地址

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💧使用postman 模拟连续密集访问testB

💧新建collection

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💧点击Run 配置发送规则

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💧此时访问testA，发现已经挂了，产生了连坐效应

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💧预热冷启动，效果：刚开始点太快不行，等预热时间到了就可以正常访问

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💧排队等待，一秒一个

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6. Sentinel服务降级

💧服务降级是应对系统高并发时的一种保护措施。当资源的异常比例超过阈值时，系统将自动对该资源进行降级，避免系统崩溃。

💧测试代码：
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💧新增降级规则

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💧打开JMeter

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💧添加线程组

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💧点击运行

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💧此时访问：http://localhost:8401/testE，服务已降级

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💧停掉JMeter后，再次访问，不会降级，展示不友好的ERROR页面

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💧异常数，时间要大于60s

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💧快速请求五次testE，服务降级

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7. Sentinel热点key限流

💧热点key限流用于对一些热点资源进行限制，防止因某个热点资源过于频繁访问而导致系统故障。

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TopK数据，并对其访问进行限制。比如:

  • 商品ID为参数，统计—段时间内最常购买的商品ID并进行限制
  • 用户ID为参数，针对—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。

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。

💧自定义兜底降级方法，@SentinelResource

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💧访问一下：http://localhost:8401/testHotKey

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💧添加限流规则

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💧连续点击两次：http://localhost:8401/testHotKey?p1=a，限流，走兜底方法

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💧如果我们配置了限流规则，但不添加兜底方案，那么被触发限流机制后就会直接报500

💧添加“参数例外项”，即使我们触发了上面的限流，但如果这个参数值是我们特殊指定的，则会走特殊通道

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💧我们疯狂访问：http://localhost:8401/testHotKey?p1=5，没有任何问题。

💧而把5改为3，则依然限流，走兜底方法

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8. Sentinel系统规则

💧系统规则是Sentinel的全局配置，可以对整个系统的资源进行限制，例如线程数、CPU使用率等。

系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台机器的 load、CPU使用率、平均RT、入口QPS和并发线程数等几个维度监控应用指标，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。
系统保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且仅对入口流量生效。入口流量指的是进入应用的流量（ EntryType.IN )，比如 Web服务或Dubbo服务端接收的请求，都属于入口流量。系统规则支持以下的模式:

  • Load自适应(仅对Linux/Unix-like机器生效)：系统的 load1作为启发指标。进行自适应系统 保护。当系统load1超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护(BBR阶段)。系统容量由系统的maxOps * minRt估算得出。设定参考值一般是cpu cores * 2.5。
  • CPU usage (1.5.0+版本)︰当系统CPU使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围0.0-1.0) ，比较灵敏。
  • 平均RT:当单台机器上所有入口流量的平均RT达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。
  • 并发线程数:当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。
  • 入口QPS:当单台机器上所有入口流量的QPS达到阈值即触发系统保护。

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💧测试限流，添加 RateLimitController 和 公共类

@RestControllerpublicclassRateLimitController{@GetMapping("/byResource")@SentinelResource(value ="byResource", blockHandler ="handleException")publicCommonResultbyResource(){returnnewCommonResult(200,"按资源名称限流测试OK",newPayment(2020L,"serial001"));}publicCommonResulthandleException(BlockException exception){returnnewCommonResult(444, exception.getClass().getCanonicalName()+"\t 服务不可用");}@GetMapping("/rateLimit/byUrl")@SentinelResource(value ="byUrl")publicCommonResultbyUrl(){returnnewCommonResult(200,"按url限流测试OK",newPayment(2020L,"serial002"));}@GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler")@SentinelResource(value ="customerBlockHandler",
            blockHandlerClass =CustomerBlockHandler.class,//<-------- 自定义限流处理类
            blockHandler ="handlerException2")//<-----------publicCommonResultcustomerBlockHandler(){returnnewCommonResult(200,"按客戶自定义",newPayment(2020L,"serial003"));}}

@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublicclassCommonResult<T>{privateInteger code;privateString message;privateT data;publicCommonResult(Integer code,String message){this(code, message,null);}}

@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublicclassPaymentimplementsSerializable{privateLong id;privateString serial;}

访问http://localhost:8401/byResource
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💧新增流控规则

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💧连续快速访问，限流，走兜底方法

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💧如果我们关闭服务，限流规则也随之消失（体现出临时性）

💧测试一下，没有兜底方法的

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💧添加限流规则

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💧如果没有写兜底方法blockHandler，则依然走系统默认兜底

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💧创建CustomerBlockHandler类，自定义限流处理逻辑

/**
 * @Author: LiangXinRui
 * @Date: 2023/08/4/17:51
 * @Description:
 */importcom.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;importcom.atguigu.springcloud.entities.CommonResult;publicclassCustomerBlockHandler{publicstaticCommonResulthandlerException(BlockException exception){returnnewCommonResult(4444,"按客戶自定义,global handlerException----1");}publicstaticCommonResulthandlerException2(BlockException exception){returnnewCommonResult(4444,"按客戶自定义,global handlerException----2");}}

💧测试这个方法

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💧访问：http://localhost:8401/rateLimit/customerBlockHandler

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💧新增流控规则

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💧一秒访问两次：

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9. 总结

希望本篇博客能够带你一步一步完成Sentinel的入门，从而在微服务架构中有效地保护系统的稳定性和可用性。

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🐳结语

🐬初学一门技术时，总有些许的疑惑，别怕，它们是我们学习路上的点点繁星，帮助我们不断成长。

🐟积少成多，滴水成河。文章粗浅，希望对大家有帮助！

标签： 分布式 sentinel spring cloud
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_58035032/article/details/132122907
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