Sentinel

SpringCloud Alibaba也有自己的微服务容错组件，但是它相比Hystrix更加的强大。

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

Sentinel 具有以下特征:

丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。
完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Apache Dubbo、gRPC、Quarkus 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。同时 Sentinel 提供 Java/Go/C++ 等多语言的原生实现。
完善的 SPI 扩展机制：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

安装与部署

和Nacos一样，它是独立安装和部署的，下载地址：下载地址

注意下载下来之后是一个jar文件（其实就是个SpringBoot项目），默认是8080端口，接着就可以直接启动

启动之后，就可以访问到Sentinel的监控页面了，用户名和密码都是sentinel，地址：http://localhost:8858/#/dashboard

接着我们需要让我们的服务连接到Sentinel控制台，导入依赖：

xml


<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

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然后在配置文件中添加Sentinel相关信息

yaml

spring:
  application:
    name: userservice
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        # 添加监控页面地址即可
        dashboard: localhost:8085

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现在启动我们的服务，然后访问一次服务，这样Sentinel中就会存在信息了（懒加载机制，不会一上来就加载）

流量控制

机器不可能无限制的接受和处理客户端的请求，如果不加以限制，当发生高并发情况时，系统资源将很快被耗尽。为了避免这种情况，我们就可以添加流量控制（也可以说是限流）当一段时间内的流量到达一定的阈值的时候，新的请求将不再进行处理，这样不仅可以合理地应对高并发请求，同时也能在一定程度上保护服务器不受到外界的恶意攻击。

那么要实现限流，正常情况下，我们该采取什么样的策略呢？

方案一：快速拒绝，既然不再接受新的请求，那么我们可以直接返回一个拒绝信息，告诉用户访问频率过高。
方案二：预热，依然基于方案一，但是由于某些情况下高并发请求是在某一时刻突然到来，我们可以缓慢地将阈值提高到指定阈值，形成一个缓冲保护。
方案三：排队等待，不接受新的请求，但是也不直接拒绝，而是进队列先等一下，如果规定时间内能够执行，那么就执行，要是超时就算了。

我们在Sentinel中进行实际测试一下，打开管理页面的簇点链路模块：

微信截图_20221017142422.png

这里演示对我们的借阅接口进行限流，点击流控，会看到让我们添加流控规则：

阈值类型：QPS就是每秒钟的请求数量，并发线程数是按服务当前使用的线程数据进行统计的。
流控模式：当达到阈值时，流控的对象，这里暂时只用直接。
流控效果：就是我们上面所说的三种方案。

这里我们选择QPS、阈值设定为1，流控模式选择直接、流控效果选择快速失败，可以看到，当我们快速地进行请求时，会直接返回失败信息： Blocked by Sentinel (flow limiting)

限流和异常处理

限流状态下的返回结果该怎么修改呢，我们看到被限流之后返回的是Sentinel默认的数据，现在我们希望自定义改如何操作？

这里我们先创建好被限流状态下需要返回的内容，定义一个请求映射：

java


@RestController
public class SentinelBlockController {

    @GetMapping("/blocked")
    public Map<String, Object> block() {
        Map<String, Object> block = Maps.newHashMap();
        block.put("code", 403);
        block.put("success", false);
        block.put("massage", "您的请求频率过快，请稍后再试！");
        return block;
    }
}

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接着我们在配置文件中将此页面设定为限流页面：

yaml

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8085
      # 将刚刚编写的请求映射设定为限流页面
      block-page: /blocked

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这样，当被限流时，就会被重定向到指定页面：

json

{
  "code": 403,
  "success": false,
  "massage": "您的请求频率过快，请稍后再试！"
}

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对于方法级别的限流呢？经过前面的学习我们知道，当某个方法被限流时，会直接在后台抛出异常，那么这种情况我们该怎么处理呢，比如我们之前在Hystrix中可以直接添加一个替代方案，这样当出现异常时会直接执行我们的替代方法并返回，Sentinel也可以。

比如我们还是在getUserBorrowDetailByUid方法上进行配置：

java

public class BorrowServiceImpl implements BorrowService {
    @SentinelResource(blockHandler = "borrowBlocked")
    public UserBorrowDetail getUserBorrowDetailByUid(int uid) {
        List<Borrow> borrow = mapper.getBorrowsByUid(uid);
        //获取User信息
        User user = userClient.getUserById(uid);
        //获取每一本书的详细信息
        List<Book> bookList = borrow
                .stream()
                .map(b -> bookClient.getBookById(b.getBid()))
                .collect(Collectors.toList());
        return new UserBorrowDetail(user, bookList);
    }

    /**
     * 替代方案，注意参数和返回值需要保持一致，并且参数最后还需要额外添加一个BlockException
     */
    public UserBorrowDetail borrowBlocked(int uid, BlockException e) {
        log.warn("block {} - {}", uid, e.getMessage(), e);
        return new UserBorrowDetail(null, Collections.emptyList());
    }
}

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注意blockHandler只能处理限流情况下抛出的异常，包括下面即将要介绍的热点参数限流也是同理，如果是方法本身抛出的其他类型异常，不在管控范围内，但是可以通过其他参数进行处理：

java

public class TestController {
    @RequestMapping("/test")
    @SentinelResource(value = "test",
            fallback = "except",    //fallback指定出现异常时的替代方案
            exceptionsToIgnore = IOException.class)
        //忽略那些异常，也就是说这些异常出现时不使用替代方案
    String test() {
        throw new RuntimeException("HelloWorld！");
    }

    //替代方法必须和原方法返回值和参数一致，最后可以添加一个Throwable作为参数接受异常
    String except(Throwable t) {
        return t.getMessage();
    }
}

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特别注意这种方式会在没有配置blockHandler的情况下，将Sentinel机制内（也就是限流的异常）的异常也一并处理了，如果配置了blockHandler，那么在出现限流时，依然只会执行blockHandler指定的替代方案（因为限流是在方法执行之前进行的）

Sentinel #

安装与部署 #

流量控制 #

限流和异常处理 #

Sentinel

安装与部署

流量控制

限流和异常处理