Sentinel介紹與使用 收藏起來

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項目源碼地址：公眾號回復 sentinel，即可免費獲取源碼

前言

在家休息的的時候，突然小勇打電話過來，問 農哥，你知道Sentinel嗎？

我(清了清嗓子)： 知道啊，怎麼了？

小勇(帶著低落的聲音)： 最近面試了一個，問我Sentinel是什麼，具體的用法和項目中使用的。沒有複習，記得不太清楚，dan疼。

我(是時候開始裝杯了)： 沒事，先揉揉，(Sentinel)不就是阿里開源的項目嗎，主要提供了流量控制、熔斷降級、系統負載保護等多個維度來保障服務之間的穩定性

小勇： 。。。。。你有沒有這方面可以複習的資料或者文章啥的？

我：還別說，剛好寫了一篇關於Sentinel 介紹和使用的文章，要不要瞅瞅？

小勇：可以，內容如何？算的上是教科書級別的內容吧？

我：恩…. 怎麼不算呢！

小勇：。。。。。我真服了你這個老六！！！

學習技術第一步，先知道官網地址在哪裡，官網永遠是第一手資料：//github.com/alibaba/Sentinel/wiki

接下來我們先來了解一下什麼是Sentinel

Sentinel 開篇

分散式系統的流量防衛兵： 隨著微服務的普及，服務調用的穩定性也變的越來越重要，Sentinel 以「流量」為切入點，在流量控制、斷路、負載保護等多個方面進行續航，保證服務的可靠性。

Sentinel 具有以下特徵:

  • 豐富的應用場景： Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的雙十一大促流量的核心場景，例如秒殺（即突發流量控制在系統容量可以承受的範圍）、消息削峰填谷、集群流量控制、實時熔斷下游不可用應用等。

  • 完備的實時監控：Sentinel 同時提供實時的監控功能。您可以在控制台中看到接入應用的單台機器秒級數據，甚至 500 台以下規模的集群的匯總運行情況。

  • 廣泛的開源生態：Sentinel 提供開箱即用的與其它開源框架/庫的整合模組，例如與 Spring Cloud、Apache Dubbo、gRPC、Quarkus 的整合。您只需要引入相應的依賴並進行簡單的配置即可快速地接入 Sentinel。同時 Sentinel 提供 Java/Go/C++ 等多語言的原生實現。

  • 完善的 SPI 擴展機制：Sentinel 提供簡單易用、完善的 SPI 擴展介面。您可以通過實現擴展介面來快速地訂製邏輯。例如訂製規則管理、適配動態數據源等。

Sentinel 的主要特性：

Sentinel的妙用

當我們的分散式系統，面臨複雜的體系結構中應用程式可能有數十個依賴關係，每個依賴關係在某些時候將不可避免的失敗，比如我們調用 D\F\K 這幾個服務，如果這些服務中某一個出現問題了，那麼有可能會出現整體系統效率的下降，嚴重的甚至出現服務雪崩。

多個微服務之間互相調用的時候，如果D調用K和F，而K和F又調用其他的微服務，那麼就會形成扇出
，如果扇出某個鏈路上的微服務調用超時或者響應很慢，那麼微服務D就會佔用越來越多的系統資源，從而導致系統崩潰，也就是服務雪崩。

對於高流量的應用來說，單一的後端依賴可能會導致伺服器上的資源在極短的時間內被耗光，同時還有可能導致這些應用程式服務之間的響應時間增加，隊列、執行緒和其他系統資源變的緊缺，導致整個系統之間發生更多的次生故障，如果我們單個應用服務故障處理和延遲進行隔離管控，當單個依賴關係失敗時，不能對這個系統和資源產生影響，當某個模組實例失敗以後，如果這個時候服務還能接收請求和流量訪問，同時這個服務還去調用其他模組時，這樣的級聯故障，就會導致雪崩的發生

對比與其他的斷流產品(Hystrix)而言，他不需要我們自己手動搭建監控平台，而且它有一套屬於自己的Web介面，可對多種指標進行流控、熔斷，且提供了實時監控和控制面板，功能更為強大

Sentinel 使用

下載地址：//github.com/alibaba/Sentinel/releases

Sentinel 分為兩個部分：

  • 核心庫：不依賴任何框架/庫，只需要Java運行時環境，同時對Dubbo\SpringCloud等框架也有很好的支援
  • 控制台：基於SpringBoot開發，打包後可以直接運行，不需要額外的應用容器

注意：
jdk1.8環境/8080埠不能被佔用

啟動命令：java -jar sentinel-dashboard-1.8.4.jar

訪問地址：//localhost:8080/

帳號密碼：sentinel/sentinel

到這裡呢，我們的Sentinel就安裝成功了，可能有點同學在介面上沒有看到任何東西，並沒有發現監控的服務，這是因為我們還沒有啟動項目，而Sentinel 本身採用的是懶載入模式，所以我們需要先去訪問服務對應的介面，Sentinel才會進行工作，接下來我們就來搭建我們的測試項目

搭建項目

Sentinel 官方參考文檔：//sentinelguard.io/zh-cn/docs/quick-start.html

注意： 這裡我們使用到了Nacos，不會Nacos的小夥伴，可以看我之前的文章，裡面有詳細的介紹,其實只需要你啟動一個埠為8848的Nacos就行

導入依賴：

<!-- Nacos客戶端依賴 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!-- sentinel依賴 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

配置屬性：

server:
  port: 8006

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        #配置Sentinel地址，就是我們的WEB介面
        dashboard: localhost:8080
        #Sentinel配置默認8719埠，被佔用埠會自動從+1，直到找到未被佔用的埠
        port: 8719

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

測試類：

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@RestController
public class TestController {

    @GetMapping("/playA")
    public String playA() {
        return "hello my name is playA ,wo shi boy";
    }

    @GetMapping("/playB")
    public String playB(){
        return "hi my name is playB， me girl";
    }
}

最後在我們的啟動類上加上 ：@EnableDiscoveryClient，點擊啟動，然後我們來訪問我們的測試地址：

//localhost:8006/playA

//localhost:8006/playB

訪問之後，我們就能在Sentinel上看到我們的監控資訊了，如下所示：

好了，你們以為到這裡Sentinel就講解完了嗎？哎~怎麼可能，我還要繼續卷，寧願累死自己，也要卷死你們！雖然基本操作已經完成，但是不講一下他的 流控規則 ，我們怎麼能印象深刻呢？是吧，各位大漂亮和大聰明們

Sentinel 流控規則

首先我們先來看一張圖：

上面這張圖，就包含了，我們要講解的全部內容，主要分為以下幾點：

  • 資源名：流控規則中唯一的名稱，默認為我們的請求路徑

  • 針對來源：Sentinel 對調用者進行限流，填寫我們的微服務名，默認為default，對來源不進行區分

  • 閾值類型/單機閾值：

    • QPS(每秒請求數量)，使用該類型時，QPS達到我們設置的單機閾值，進行限流
    • 執行緒數：當使用該類型時，執行緒數量達到我們設置的單機閾值，進行限流

  • 是否集群：默認否，如果是集群勾選

  • 流控模式：

    • 直接：API達到限流條件時，直接限流，如果我們設置QPS為1，如果大於這個數量，直接返回錯誤
    • 關聯：當關聯的資源達到閾值時，限流自己，比如A調用B，B達到了閾值，A進行限流
    • 鏈路：只記錄鏈路上的流量，指定對應的鏈路路徑，從入口開始，如果達到閾值，則進行限流

  • 流控效果：

    • 快速失敗：直接拋異常
    • Warm Up：根據冷載入因子codeFactor 經過預熱時長，才達到設置的QPS閾值
    • 排隊等待：勻速排隊，讓請求以勻速速度進行請求，閾值類型，需要設置為QPS，否則無效

    我們先來新增一個流控規則看一下，操作方式有兩種

    1. 在流控規則中添加
    2. 在簇點鏈路中添加

    因為方便，我們一般會選擇在簇點鏈路中添加，我們先來試一下QPS的操作：

這裡我們設置單機閾值為1，所以playA 這個介面一秒中只能被訪問一次，如果超過，則進行限流操作進行一個阻塞操作，這個效果我們是可以直接看到的，當我們不停的刷新playA時，就會現在如下資訊，而沒有設置的playB,則不會

在這裡我們如果設置為執行緒數會怎麼樣呢？我們來看一下。

在這裡我們要注意：如果項目重新啟動，需要將修改後的playA,重新訪問後重新，添加流控規則

同時我們需要在程式碼中設置延時執行，如果處理太快，我們是看不到實際效果的，如果有興趣的小夥伴可以自己啟動執行緒去跑，在這裡我們設置playA，進行一秒鐘的延時操作，

       @GetMapping("/playA")
    public String playA() {
        try {
            //阻塞1 秒
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        return "hello my name is playA ,wo shi boy";
    }

這裡要使用兩個不同瀏覽器去跑，同一個瀏覽器使用的是同一執行緒，先請求的某歌后請求的某火效果如下所示：


QPS和並發執行緒數的規則如下所示：

總結

雖然最終效果是一樣的，但是規則是不同的，每種應對不用的業務場景，大家可以合理化的去使用，到這裡我們的Sentinel就講完了，後面還有更多有關於Sentinel的原理和介紹，如果覺得文中對你有幫助的，記得點贊關注，你的支援就是我創作的最大動力！

小勇，如果你看完了，記得點贊！

我是牧小農，怕什麼真理無窮，進一步有進一步的歡喜，大家加油~

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