Sentinel流控規則可以這樣玩？

2022 年 5 月 25 日
筆記
Sentinel, Spring Cloud

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前言

上一篇文章中，我們講解了關於sentinel基本介紹以及流控規則中直接和快速失敗的效果，有興趣的可以去看上一篇文章，今天，我們給大家帶來更加詳細的關於sentinel流控規則的介紹。今天的內容我們主要圍繞四個點進行展開介紹。

流控模式 ：關聯、鏈路
流控效果 ：Warm Up、排隊等待

這四點具體是什麼意思呢？別急我們一個一個來做詳細的介紹，首先我們從關聯開始。

首先啟動項目：cloud-alibaba-sentinel-8006

關聯

在官方的介紹中是這樣說的：關聯的資源達到閾值時，就限流自己。

這句話是什麼意思呢？用比較直白一點的話來講，假設我們有A和B兩個介面，當A關聯B介面，同時B介面的資源達到設定的閾值時，限流A。我們也可以理解成，當我們下游的服務出現訪問壓力過大時，對上游的服務進行攔截和限流操作，例如：電商系統，當我們訂單系統超出承受閾值時，對我們支付模組進行限流。

例如：當我們關聯order介面達到我們設定的閾值時，限流pay的介面訪問。

@Slf4j
@RestController
public class TestController {

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

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

}

給pay介面添加流控規則

在這裡我們需要使用到postMan工具，來模擬並發訪問，用它來測試我們的order介面的並發訪問。

在這裡的意思是25個執行緒0.25秒跑一次，當我們跑起來之後，再去訪問pay介面就可以看到以下資訊

當我們對order介面進行並發訪問的時候，這個時候我們去訪問pay介面，就可以看到pay介面返回限流資訊

鏈路

接下來我們就來看一下流控模式中的鏈路，鏈路的意思是值當某個介面過來的資源達到閾值時，開啟限流，主要是針對於請求來源的微服務，具有更細顆粒度。

比如在一個服務應用中，多個(pay和order)介面都調用了同一個服務中的方法（該方法必須使用註解 SentinelResource進行修飾），如果頻繁的去請求pay介面，並且達到設定的閾值，這麼時候我們再去請求order介面，那麼調用了同一服務的order介面就會被限流

test類

@Service
public class TestService {
    // 定義限流資源
    @SentinelResource("end")
    public String end(){
        return "end method";
    }
}

controller類

@Slf4j
@RestController
public class TestController {

    @Autowired
    private TestService testService;

    @GetMapping("/pay")
    public String pay() {
        return testService.end();
    }

    @GetMapping("/order")
    public String order(){
        return testService.end();
    }

}

配置項web-context-unify，這個配置的意思是說根據不同的URL進行鏈路限流，否則沒有效果

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
        # 配置為false
      web-context-unify: false

我們訪問pay介面和order介面後，需要對end進行流控規則的配置，也就是使用了SentinelResource註解標註的方法進行流控設置。

那麼這個時候如果我們頻繁的去訪問order介面的時候，就會出現異常的情況，直接拋出錯誤提示，這個也是因為快速失敗在鏈路上的直接體現

Warm Up

參考文檔：//sentinelguard.io/zh-cn/docs/flow-control.html

Warm Up 流量控制，也叫預熱或者冷啟動方式，會根據我們設定的規則，進行緩慢的流量放開，逐漸增加閾值上限，給系統一個反應時間，避免流量的突然增加，將系統壓垮的情況發生，主要用於預防我們系統長期處於穩定的流量訪問下，突然流量的增加，將系統資源直接拉滿的情況.

在這裡我們主要弄明白兩個參數

單機閾值：12，這個表示我們訪問最大閾值為12，但是第一次最大訪問量為4，為什麼是4呢，看下面公式

預熱公式：閾值/coldFactor（默認值為3），經過預熱時間後才會達到閾值。

預熱時長：5 ，也就是說我們的請求會在五秒內單機閾值達到12的訪問，比如第一次為4，後續在五秒內依次5/6/8/10，最後達到12的閾值

一般這種在秒殺或者電商節中會設置這樣的流控規則，就是為了防止突然流量的增加導致系統的奔潰。

當我們設置完流控規則以後，我們就來看一下效果，我們剛才設置的order的介面，如果當我們在頻繁的去訪問order介面的時候，如果超過當前時間設定的閾值時，直接返回限流資訊。

在這裡我們直接用瀏覽器瘋狂的去刷新，是時候體驗單身二十幾年的手速了，當然也可以使用postman介面去試，我們這邊手速比較快，直接用瀏覽器刷新，我們可以看到下面的曲線圖：

藍色表示你拒絕的QPS，綠色表示通過的QPS，我們可以看到藍色成明顯的下降趨勢，而綠色成上升趨勢，也可以通過右邊的表格中看到，剛開始通過的只有四個，具體的有三個，後面通過慢慢增加，拒絕慢慢變少，這個就是我們Warm Up（預熱）的作用了

排隊等待

我們現在來介紹最後一個流控規則的使用，排隊等待會嚴格控制請求通過的間隔時間，讓請求穩定且勻速的通過，可以用來處理間隔性突發的高流量，例如搶票軟體，在某一秒或者一分鐘內有大量的請求到來，而接下來的一段時間裡處於空閑狀態，我們希望系統能夠在接下來的空餘時間裡也能出去這些請求，而不是直接拒絕。

以固定的間隔時間讓請求通過，當請求過來的時候，如果當前請求距離上一個請求通過的時間大於 規則預設值 ，則請求通過，如果當前請求預期通過時間小於 規則預設值 ，則進行排隊等待，如果預期通過時間超過最大排隊時間，直接拒絕請求。

Sentinel排隊等待是漏銅演算法+虛擬隊列機制實現的，目前排隊等待中不支援QPS>1000的場景

我們對pay介面進行設置，一秒鐘只處理一個QPS請求，其他的排隊，如果超過15秒則直接拒絕

pay介面調整，這裡我們給pay介面加上列印日誌，方便我們看到具體效果

    @GetMapping("/pay")
    public String pay() {
//        return "hello my name is pay ,wo shi boy";
        log.info("pay介面，請求執行緒為："+Thread.currentThread().getName());
        return testService.end();
    }

我們藉助postman來進行調用，說明手速始終更不上工具，還是工具香，這裡我們設置10個請求，沒有間隔時間

從下圖中我們可以看到，對於我們的請求，是一個QPS請求。

總結

到這裡呢，我們的流控規則就講完了，主要是針對不同的規則進行不同的設定，來滿足我們不用業務場景，可能會有一點點的小饒，但是如果親自操作之後，會感覺原來是這樣，感興趣的小夥伴可以自己動手試一試，源碼都已經上傳了，只有動手了才能感受到其中的快樂，趕緊去試一試吧。

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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