Spring Cloud Alibaba Sentinel 使用

server/2024/12/22 23:59:53/

初识Sentinel

Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。官网地址： home | Sentinel

需要了解的概念

簇点链路

在学习 Sentinel 的使用之前，我们有必要首先了解一下簇点链路。当请求进入微服务时，首先会访Controller、Service、Mapper，这样的一个调用链就叫做簇点链路。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 Spring MVC 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。

簇点链路中的资源可以认为就是一个Controller中的接口路径。

流控、熔断等都是针对簇点链路中的资源来设置的。

下载

下载sentinel-dashboard的jar包：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases/tag/1.8.6

上传到服务器

部署sentinel-dashboard

前置：服务器需要安装好JDK

启动命令如下

java -Dserver.port=8090 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=192.168.1.5:8090 -Dproject.name=sentinel-dashboard -Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel -Dsentinel.dashboard.auth.password=sentinel  -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar

启动参数解释

-Dserver.port=8090 // 指定启动端口，默认8080建议更换端口号

-Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 // Sentinel Dashboard 地址,地址格式：ip:port,客户端会自动向该地址发送心跳包,必须进行配置

-Dproject.name=sentinel-dashboard // 指定sentinel控制台服务的名字

-Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel // 指定sentinel登录名,可选，默认sentinel

-Dsentinel.dashboard.auth.password=sentinel // 指定sentinel登录密码，可选，默认sentinel

访问http://localhost:8090，如下图所示，默认的账户和密码都是sentinel

登录成功后，便可查看控制台内部信息，默认会监控sentinel-dashboard服务本身

Sentinel 的简单使用示例

QPS限流

场景

我们需要对 /getProductById这个路径进行QPS限流，要求它的 QPS 每秒不能超过 1，即每秒访问不能超过一次，设置步骤如下

准备前置条件

  1. 启动sentinel控制台，如果不是同一台机器注意打开防火墙端口号
  2. 准备一个SpringBoot项目中，服务名为：sky-product，开发一个API接口，url为：/getProductById
@GetMapping("/getProductById")public String getProductById(Integer id) {log.info("入参:{}",id);if(id==null){log.error("getProductById 入参为 null");id=1;}return productService.getProductById(id);}
  1. 引入sentinel依赖
<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId></dependency>
  1. 修改yml配置文件
spring:cloud:sentinel:transport:dashboard: localhost:8090 # 配置控制台ip和端口
  1. 现在启动这个服务
  2. 先访问/getProductById接口

  1. 访问后刷新控制台，sentinel默认为懒加载，看不到可以多刷新几次

限流规则配置

  1. 添加限流规则，点击流控按钮

  1. 类型选择QPS，单机阈值填1，点击新增按钮

  1. 新增之后，可以在流控规则中查看这条新增的规则

  1. 测试，快速访问这个接口，会发现出现限流提示，状态码为429

线程隔离限流

场景

sky-product服务中的 /getProductById接口被sky-system服务中getUserBuy接口调用，

在高并发场景下，如果getProductById接口出现响应缓慢的情况，可能会出现拖慢sky-system服务，将sky-system服务资源耗尽，即出现服务雪崩的情况。

解决方案如下

这时可以对getUserBuy接口进行线程池隔离限流，比如设置线程数为5，这样sky-system服务最多只会有5个线程去访问getProductById接口，不会出现资源耗尽的情况。

前置条件准备

  1. 首先按照QPS限流前置条件准备
  2. 创建sky-system服务
  3. 增加getUserBuy接口
@GetMapping("/getUserBuy")public String getUserBuy(String userId) {log.info("入参:{}",userId);return userService.getUserBuy(userId);}
  1. 增加feign client
@FeignClient(contextId = "remoteProductService", name = "sky-product")
public interface RemoteProductService {@GetMapping("/product/getProductById")String getProductById(@RequestParam("id") Integer id);
}
  1. getUserBuy接口service代码，远程调用sky-product中的getProductById接口
@Overridepublic String getUserBuy(String userId) {//获取一个随机的整数 1-100int intnum = new Random().nextInt(100);log.info("开始执行方法");return remoteProductService.getProductById(intnum);}

限流规则配置

  1. 添加限流规则，点击流控按钮

  2. 类型选择并发线程数，单机阈值填5，点击新增按钮

  1. 在getProductById接口中增加Thread.sleep(500)，方便进行测试
  2. 使用jemter测试，平均每秒100个请求

  1. 查看sentinel实时监控，可以看到平均QPS为10，结果符合预期

对OpenFeign调用进行限流

在一般情况下我们是针对远程调用进行限流，在Spring Cloud项目中主要是针对OpenFeign进行限流

配置簇点链路展示feign接口

在sky-system服务yml配置文件增加如下配置

feign:sentinel:enabled: true

访问getuserBy接口，刷新Sentinel控制台,可以看到展示了OpenFeign接口，我们可以给这个接口配置限流规则

给OpenFeign增加Fallback配置

这样可以在发生异常或流控时做一些处理，比如返回默认值或者有好的提示等。

  1. 增加一个类，实现FallbackFactory，并声明为一个bean
@Component
@Slf4j
public class RemoteProductFallback implements FallbackFactory<RemoteProductService> {@Overridepublic RemoteProductService create(Throwable cause) {log.info("异常：{}",cause.getMessage());return new RemoteProductService() {@Overridepublic String getProductById(Integer id) {return "出现限流了，我是默认返回值";}};}}
  1. 修改FeignClient,增加fallbackFactory属性
@FeignClient(contextId = "remoteProductService", name = "sky-product",fallbackFactory = RemoteProductFallback.class)
public interface RemoteProductService {@GetMapping("/product/getProductById")String getProductById(@RequestParam("id") Integer id);
}
  1. 重启后进行测试
  2. 先访问getUserBuy接口，刷新控制台设置流控规则，这里阈值设置为1方便测试

  1. 快速请求接口,返回了fallback提示

熔断

熔断是解决雪崩问题的重要手段。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。

我们给openfeign接口配置一下熔断策略

  1. 访问getUserBuy接口，刷新控制台，点击熔断按钮

  1. 修改getProductById方法，接口延时为100-200之间
@GetMapping("/getProductById")public String getProductById(Integer id) {Random random = new Random();int min = 100; // 范围最小值int max = 200; // 范围最大值int randomNumber = random.nextInt(max - min + 1) + min;try {Thread.sleep(randomNumber);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}log.info("入参:{}",id);if(id==null){log.error("getProductById 入参为 null");id=1;}return productService.getProductById(id);}
  1. 熔断配置如下，表示在1秒内请求数超过5，并且有70%请求时间超过110ms，则会熔断10s

  1. 配置流控规则，给openfeign接口限制了最大10个线程

  1. 使用jemeter进行测试，每秒钟10个请求

  1. 在没有配置熔断，只配置流控的情况下所有的请求都是正常的。我们看下配置了熔断的情况发现出现了熔断的情况。

生产环境使用

在前面测试时已经发现，服务重启后配置的规则就消失了，这在生产上是不可以的。

官方推荐生产模式使用Push模式，使用Nacos配置中心来管理sentinel规则在生产环境中使用 Sentinel · alibaba/Sentinel Wiki · GitHub

生产环境下一般更常用的是 push 模式的数据源。对于 push 模式的数据源,如远程配置中心（ZooKeeper, Nacos, Apollo等等），推送的操作不应由 Sentinel 客户端进行，而应该经控制台统一进行管理，直接进行推送，数据源仅负责获取配置中心推送的配置并更新到本地。因此推送规则正确做法应该是 配置中心控制台/Sentinel 控制台 → 配置中心 → Sentinel 数据源 → Sentinel，而不是经 Sentinel 数据源推送至配置中心。这样的流程就非常清晰了：

微服务中增加基于Nacos的写数据源（WritableDataSource），当 Sentinel Dashboard 配置发生变更，则利用 nacos 配置变更通知微服务更新本地缓存。

下面我们来结合Nacos使用Sentinel

POM文件引入下面的依赖

getUserBuy
<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId></dependency>

yml配置文件修改

我们使用nacos配置文件来对服务进行流控、熔断等操作，所以就需要有以下几个必须的参数：

data-id：需要告诉sentinel读取配置中心中的哪个配置文件。

rule-type：告诉sentinel配置文件配置的控制规则，flow：流控、degrade：熔断、param-flow热点参数，想看有哪些规则参数可以查看com.alibaba.cloud.sentinel.datasource包下的枚举类：RuleType。

现在在yml配置文件增加下面的配置

spring:application:name: sky-systemcloud:nacos:discovery:# 服务注册地址server-addr: 127.0.0.1:8848config:# 配置中心地址server-addr: ${spring.cloud.nacos.discovery.server-addr}# 配置中心的文件格式file-extension: ymlsentinel:datasource:flow-rules: #流控规则nacos:server-addr: localhost:8848dataId: ${spring.application.name}-flow-rulesdata-type: jsonrule-type: flowdegrade-rules: #熔断规则nacos:server-addr: localhost:8848dataId: ${spring.application.name}-degrade-rulesdata-type: jsonrule-type: degradeparam-flow-rules:nacos:server-addr: localhost:8848dataId: ${spring.application.name}-param-flow-rulesdata-type: jsonrule-type: param-flowauthority-rules:nacos:server-addr: localhost:8848dataId: ${spring.application.name}-authority-rulesdata-type: jsonrule-type: authoritysystem-rules:nacos:server-addr: localhost:8848dataId: ${spring.application.name}-system-rulesdata-type: jsonrule-type: system

Nacos上增加规则文件

因为上面配置文件中指定了Nacos配置文件的名称格式： dataId: ${spring.application.name}-xxx.json，所以

配置限流规则需要先创建 sky-system-flow-rules.json

配置熔断规则需要先创建sky-system-degrade-rules.json配置集，其他服务类似

存在一个问题：nacos中的配置文件对于sentinel来讲是单项数据读入，sentinel能监听到nacos中配置的变化，但是我们在sentinel中修改了配置，nacos是不会监听到并进行修改。所以不能通过sentinel控制台来配置，只能通过nacos来配置规则。

配置限流规则

在nacos上编辑sky-system-flow-rules配置，填入下面的内容

[{"resource":"/getUserBuy","grade":0, "count":10, "strategy":0, "controlBehavior":0,"clusterMode":false
}
]

效果和下图一样

说明

[

{

"resource": "/test", // 资源名

"limitApp": "default", // // 针对来源，若为 default 则不区分调用来源

"grade": 1, // 限流阈值类型(1:QPS; 0:并发线程数）

"count": 1, // 阈值

"clusterMode": false, // 是否是集群模式

"controlBehavior": 0, // 流控效果 (0:快速失败; 1:Warm Up(预热模式); 2:排队等待)

"strategy": 0, // 流控模式(0:直接； 1:关联; 2:链路)

"warmUpPeriodSec": 10, // 预热时间（秒，预热模式需要此参数）

"maxQueueingTimeMs": 500, // 超时时间（排队等待模式需要此参数）

"refResource": "rrr" // 关联资源、入口资源(关联、链路模式)

}

]

刷新sentinel控制台,可以看到配置已经生效

配置熔断规则

在nacos上编辑sky-system-degrade-rules配置，填入下面的内容

[{"resource": "GET:http://sky-product/product/getProductById","grade": 0, "count": 110, "slowRatioThreshold": 0.7,"minRequestAmount":  10, "timeWindow": 10, "statIntervalMs": 1000 }
]

效果和下图一致

说明

[

{

"resource": "/ceshi",

"grade": 0, // 熔断策略，支持慢调用比例（0），异常比例（1），异常数（2）策略

"count": 1000, // 慢调用比例模式下为慢调用临界 RT（超出该值计为慢调用，单位ms）；异常比例/异常数模式下为对应的阈值

"slowRatioThreshold": 0.1,// 慢调用比例阈值，仅慢调用比例模式有效（1.8.0 引入）

"minRequestAmount": 10, //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

"timeWindow": 10, // 熔断时长，单位为 s

"statIntervalMs": 1000 // 统计时长（单位为 ms），如 60*1000 代表分钟级

}

]

刷新sentinel控制台,可以看到配置已经生效


http://www.ppmy.cn/server/16488.html

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