「sentinel」流量控制组件的应用

devtools/2024/11/14 2:11:48/

sentinel」流量控制组件的应用

    • Sentinel版本
    • QPS
  • 一、初识Sentinel
    • 1、Sentinel
    • 2、Sentinel 和 Hystrix对比
    • 3、雪崩问题
  • 二、环境搭建
    • 1、下载安装Sentinel
    • 2、微服务整合Sentinel
  • 三、流量控制
    • 1、簇点链路
    • 2、流控设置
    • 3、流控模式
      • 直接
      • 关联
      • 链路
    • 4、流控效果
      • 流控效果解释
  • 四、热点限流
  • 五、隔离和降级
    • 1. 线程隔离(舱壁模式)
    • 2. Feign整合Sentinel的步骤
    • 3. 熔断降级
      • 3.1 熔断策略-慢调用
      • 3.2 熔断策略-异常比例、异常数
  • 五、授权规则
  • 六、自定义异常结果
  • 七、规则持久化
    • 1. 规则管理模式-原始模式
    • 2. 规则管理模式-pull模式
    • 3. 规则管理模式-push模式
  • 八、实现push模式实现持久化
    • 1. 修改微服务,使其监听Nacos配置中心
      • 1.1 引入依赖
      • 1.1 配置nacos地址
    • 2. 修改sentinel-dashboard源码
    • 2. 添加nacos支持
    • 3. 配置nacos数据源
    • 4. 修改前端页面![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/f6ed58c7186f4c79bf25266250fcdbfb.png)
    • 5. 项目打包

Sentinel版本

v1.8.7

QPS

QPS 是 “每秒查询率”(Queries Per Second)的缩写,它是衡量系统处理能力的一种指标,表示系统在一秒内能够处理的请求数量。在网络领域,QPS通常用来衡量服务器处理请求的能力,而在数据库领域,QPS则用来衡量数据库的查询处理能力。

QPS的值越高,表示系统处理请求的能力越强。对于高负载的系统,提高 QPS 是至关重要的,可以通过优化代码、提升硬件性能、增加服务器数量等方式来实现。

在设计系统架构时,通常会根据预期的流量量来确定目标 QPS,然后设计相应的系统配置和资源分配,以确保系统能够在高峰期保持稳定的性能表现。

一、初识Sentinel

1、Sentinel

Sentinel 是阿里巴巴开源的一款面向分布式服务架构的轻量级流量控制组件,用于保护服务的稳定性。它可以在服务间的调用过程中对流量进行实时监控、流量控制和熔断降级,以防止大流量对系统造成的影响。官网地址:https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html,Sentinel 主要包含以下几个核心功能:

  1. 流量控制:根据应用的实际情况,对入口流量进行限流,保障后端服务的稳定性和可靠性。

  2. 熔断降级:在系统出现异常或负载过高时,自动地对请求进行熔断或降级处理,以保护核心服务的稳定性。

  3. 实时监控:提供实时的监控指标和报警机制,帮助运维人员及时发现和解决问题。

  4. 负载保护:对系统的负载进行实时监控和调度,防止单一节点或服务的负载过高导致系统崩溃。

  5. 系统自适应:根据系统的实际情况动态地调整流量控制策略,以适应不同的运行环境和业务场景。

通过以上功能,Sentinel 能够有效地保障分布式系统的稳定性和可靠性,提升系统的整体性能和用户体验。

2、Sentinel 和 Hystrix对比

在这里插入图片描述

3、雪崩问题

解释:微服务调用链路中的某个服务故障,引起整个链路中的所有微服务都不可用,这就是雪崩

解决雪崩问题的常见方式有四种:

  • 超时处理:设定超时时间,请求超过一定时间没有响应就返回错误信息,不会无休止等待
  • 舱壁模式:限定每个业务能使用的线程数,避免耗尽整个tomcat的资源,因此也叫线程隔离。
  • 熔断降级:由断路器统计业务执行的异常比例,如果超出阈值则会熔断该业务,拦截访问该业务的一切请求。
  • 流量控制:限制业务访问的QPS,避免服务因流量的突增而故障。

二、环境搭建

1、下载安装Sentinel

  • sentinel官方提供了UI控制台,方便我们对系统做限流设置。前往GitHub进行下载Github
    在这里插入图片描述
  • 启动命令:
java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar
  • 访问:localhost:8080 即可看到控制台页面,默认的账户和密码都是sentinel
    在这里插入图片描述

2、微服务整合Sentinel

  • 在每一个需要控制流量的微服务中引入依赖
        <!--引入sentinel依赖--><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId></dependency>
  • 配置application.perproties文件
# sentinel
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:8080
spring.cloud.sentinel.web-context-unify=false
  • 启动之后,第一次初始化接口数据需要访问一次接口才能在UI控制台看到接口信息
    在这里插入图片描述

三、流量控制

1、簇点链路

簇点链路:就是项目内的调用链路,链路中被监控的每个接口就是一个资源。默认情况下sentinel会监控SpringMVC的每一个端点(Endpoint),因此SpringMVC的每一个端点(Endpoint)就是调用链路中的一个资源。流控、熔断等都是针对簇点链路中的资源来设置的,因此我们可以点击对应资源后面的按钮来设置规则:

在这里插入图片描述

2、流控设置

在这里插入图片描述

其含义是限制 /user/getUser 这个资源的单机QPS为1,即每秒只允许1次请求,超出的请求会被拦截并报错。

3、流控模式

在添加限流规则时,点击高级选项,可以选择三种流控模式:

  1. 直接:统计当前资源的请求,触发阈值时对当前资源直接限流,也是默认的模式
  2. 关联:统计与当前资源相关的另一个资源,触发阈值时,对当前资源限流
  3. 链路:统计从指定链路访问到本资源的请求,触发阈值时,对指定链路限流

直接

在这里插入图片描述
给 /user/getInfo这个资源设置流控规则,QPS不能超过100。

关联

满足下面条件可以使用关联模式:
1、两个有竞争关系的资源
2、一个优先级较高,一个优先级较低

在这里插入图片描述
当/write资源访问量触发阈值QPS为100时,则就会对/read资源限流。
在这里插入图片描述

链路

controller代码演示:

    @AutowiredUserService userService;@GetMapping("/getUser")public AjaxResult getUser() {return userService.getUser();}@GetMapping("/queryUser")public AjaxResult queryUser() {return userService.getUser();}

service代码演示:

@Service
public class UserServiceImpl implements UserService{@Override@SentinelResource("user")public AjaxResult getUser() {return AjaxResult.success("用户信息");}
}

端口链路限流
在这里插入图片描述
设置链路模式
在这里插入图片描述
只针对从/queryUser(图片上的入口资源写错了,应该为/queryUser)链路访问到本资源的请求做设置,判断是否超过阈值

4、流控效果

流控效果是指请求达到流控阈值时应该采取的措施,包括三种

  1. 快速失败:达到阈值后,新的请求会被立即拒绝并抛出FlowException异常。是默认的处理方式。
  2. warm up:预热模式,对超出阈值的请求同样是拒绝并抛出异常。但这种模式阈值会动态变化,从一个较小值逐渐增加到最大阈值。
  3. 排队等待:让所有的请求按照先后次序排队执行,两个请求的间隔不能小于指定时长
    在这里插入图片描述
    举例:排队等待

例如:QPS = 5,意味着每200ms处理一个队列中的请求;timeout = 2000,意味着预期等待超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常

流控效果解释

快速失败:QPS超过阈值时,拒绝新的请求
warm up: QPS超过阈值时,拒绝新的请求;QPS阈值是逐渐提升的,可以避免冷启动时高并发导致服务宕机。
排队等待:请求会进入队列,按照阈值允许的时间间隔依次执行请求;如果请求预期等待时长大于超时时间,直接拒绝

四、热点限流

之前的限流是统计访问某个资源的所有请求,判断是否超过QPS阈值。而热点参数限流是分别统计参数值相同的请求,判断是否超过QPS阈值。
在这里插入图片描述

@RestController
@RequestMapping("info")
public class InfoController {@GetMapping("{infoId}")@SentinelResource("hot")public AjaxResult getInfoByInfoId(@PathVariable("infoId") Long infoId) {return AjaxResult.success(infoId);}
}

配置示例:
在这里插入图片描述
代表的含义是:对hot这个资源的0号参数(第一个参数)做统计,每1秒相同参数值的请求数不能超过5

在热点参数限流的高级选项中,可以对部分参数设置例外配置:
在这里插入图片描述
结合上一个配置,这里的含义是对0号的long类型参数限流,每1秒相同参数的QPS不能超过5,有两个例外:

如果参数值是100,则每1秒允许的QPS为10
如果参数值是101,则每1秒允许的QPS为15

五、隔离和降级

Sentinel支持的雪崩解决方案

  • 线程隔离(仓壁模式)
  • 降级熔断

1. 线程隔离(舱壁模式)

在这里插入图片描述
QPS:就是每秒的请求数,在快速入门中已经演示过
线程数:是该资源能使用用的tomcat线程数的最大值。也就是通过限制线程数量,实现舱壁模式。

2. Feign整合Sentinel的步骤

  1. 在application.yml中配置
# 开启Feign的Sentinel功能(默认是false)
feign.sentinel.enabled=true
  1. 将FallbackFactory的实现类注册为Bean
@Configuration
public class InfoClientFallBackFactory implements FallbackFactory<InfoClient> {private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(InfoClientFallBackFactory.class);@Overridepublic InfoClient create(Throwable throwable) {return new InfoClient() {@Overridepublic AjaxResult getInfo() {logger.error("报错:{}", throwable);return AjaxResult.error("查询报错");}};}
}
  1. 将FallbackFactory配置到FeignClient上
@FeignClient(value = "info-service", fallbackFactory = InfoClientFallBackFactory.class)
public interface InfoClient {@GetMapping("/info/getInfo")AjaxResult getInfo();
}

3. 熔断降级

断路器熔断策略有三种:慢调用、异常比例、异常数。熔断降级是解决雪崩问题的重要手段。其思路是由断路器统计服务调用的异常比例慢请求比例,如果超出阈值则会熔断该服务。即拦截访问该服务的一切请求;而当服务恢复时,断路器会放行访问该服务的请求。

3.1 熔断策略-慢调用

慢调用:业务的响应时长(RT)大于指定时长的请求认定为慢调用请求。在指定时间内,如果请求数量超过设定的最小数量,慢调用比例大于设定的阈值,则触发熔断。例如:

在这里插入图片描述

解读:RT超过500ms的调用是慢调用,统计最近10000ms内的请求,如果请求量超过10次,并且慢调用比例不低于0.5,则触发熔断,熔断时长为5秒。然后进入half-open状态,放行一次请求做测试。

在这里插入图片描述

3.2 熔断策略-异常比例、异常数

异常比例或异常数:统计指定时间内的调用,如果调用次数超过指定请求数,并且出现异常的比例达到设定的比例阈值(或超过指定异常数),则触发熔断。例如:

在这里插入图片描述

解读:统计最近1000ms内的请求,如果请求量超过10次,并且异常比例不低于0.5,则触发熔断,熔断时长为5秒。然后进入half-open状态,放行一次请求做测试。

五、授权规则

注:Sentinel是通过RequestOriginParser这个接口的parseOrigin来获取请求的来源的。

授权规则可以对调用方的来源做控制,有白名单和黑名单两种方式。

  • 白名单:来源(origin)在白名单内的调用者允许访问
  • 黑名单:来源(origin)在黑名单内的调用者不允许访问
    在这里插入图片描述
  1. 配置gateway服务网关的配置
# 接口以user、person开头的接口访问user-service服务,并设置请求头
spring:cloud:gateway:routes:- id: user-serviceuri: lb://user-servicepredicates:- Path=/person/*,/user/*filters:- AddRequestHeader=origin,gateway
  1. 在微服务中编写配置类
@Component
public class HeaderOriginParser implements RequestOriginParser {@Overridepublic String parseOrigin(HttpServletRequest request) {String origin = request.getHeader("origin");System.out.println(origin);if (StringUtils.isEmpty(origin)) {return "blank";}return origin;}
}
  1. 设置授权规则

在这里插入图片描述

我们限定只允许从网关来的请求访问user-service,那么流控应用中就填写网关的名称。此处需要在网关添加origin参数

六、自定义异常结果

默认情况下,发生限流、降级、授权拦截时,都会抛出异常到调用方。如果要自定义异常时的返回结果,需要实现BlockExceptionHandler接口:

public interface BlockExceptionHandler {/*** 处理请求被限流、降级、授权拦截时抛出的异常:BlockException*/void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception;}

而BlockException包含很多个子类,分别对应不同的场景:
在这里插入图片描述
在每个微服务中添加异常类

@Component
public class SentinelBlockHandler implements BlockExceptionHandler {@Overridepublic void handle(HttpServletRequest httpServletRequest,HttpServletResponse httpServletResponse, BlockException e) throws Exception {String msg = "未知异常";int status = 429;if (e instanceof FlowException) {msg = "请求被限流了!";} else if (e instanceof DegradeException) {msg = "请求被降级了!";} else if (e instanceof ParamFlowException) {msg = "热点参数限流!";} else if (e instanceof AuthorityException) {msg = "请求没有权限!";status = 401;}httpServletResponse.setContentType("application/json;charset=utf-8");httpServletResponse.setStatus(status);httpServletResponse.getWriter().println("{\"message\": \"" + msg + "\", \"status\": " + status + "}");}
}
# 接口
http://localhost:8001/user/getUser
# 请求头
Origin | gateway1
# 返回结果
{"message": "请求没有权限!","status": 401
}

七、规则持久化

Sentinel的控制台规则管理有三种模式:
在这里插入图片描述

1. 规则管理模式-原始模式

原始模式:控制台配置的规则直接推送到Sentinel客户端,也就是我们的应用。然后保存在内存中,服务重启则丢失
在这里插入图片描述

2. 规则管理模式-pull模式

pull模式:控制台将配置的规则推送到Sentinel客户端,而客户端会将配置规则保存在本地文件或数据库中。以后会定时去本地文件或数据库中查询,更新本地规则。

在这里插入图片描述

3. 规则管理模式-push模式

push模式:控制台将配置规则推送到远程配置中心,例如Nacos。Sentinel客户端监听Nacos,获取配置变更的推送消息,完成本地配置更新。
在这里插入图片描述
Sentinel的三种配置管理模式是什么?

  • 原始模式:保存在内存
  • pull模式:保存在本地文件或数据库,定时去读取
  • push模式:保存在nacos,监听变更实时更新

八、实现push模式实现持久化

1. 修改微服务,使其监听Nacos配置中心

1.1 引入依赖

        <!--监听sentinel的nacos配置--><dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId></dependency>

1.1 配置nacos地址

spring:cloud:sentinel:datasource:flow:nacos:server-addr: localhost:8848 # nacos地址dataId: orderservice-flow-rulesgroupId: SENTINEL_GROUPrule-type: flow # 还可以是:degrade、authority、param-flow

sentineldashboard_384">2. 修改sentinel-dashboard源码

sentinel-dashboard源码的pom文件中,nacos的依赖默认的scope是test,只能在测试时使用,这里要去除:
在这里插入图片描述

2. 添加nacos支持

  1. sentinel-dashboard的test包下,已经编写了对nacos的支持,我们需要将其拷贝到main下。
    在这里插入图片描述

3. 配置nacos数据源

在这里插入图片描述

4. 修改前端页面在这里插入图片描述

5. 项目打包

修改pom文件,防止打包出错
在这里插入图片描述
删除之后添加

                <configuration><source>1.8</source><target>1.8</target><encoding>UTF-8</encoding></configuration>

执行maven命令
在这里插入图片描述
启动Sentinel服务
在这里插入图片描述
参考文章:Sentinel持久化
未完待续…


http://www.ppmy.cn/devtools/8119.html

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