分布式限流框架 - Sentinel

时间:2023-11-21 10:34:50  热度:0°C

Sentinel是面向分布式服务架构的轻量级流量控制组件,主要以流量为切入点,从限流、流量整形、服务降级、系统负载保护等多个维度来帮助我们保障微服务的稳定性。

稳定是系统的基础能力,稳定性差的系统会出现服务超时或服务不可用,给用户带来不好的体验,也会对业务造成***影响。

Sentinel的特性

Sentinel有如下特性:

  • 应用场景丰富:几乎涵盖所有的应用场景,例如秒杀、消息削峰填谷、集群流量控制等。

  • 实时监控:Sentinel提供了实时监控功能,开发者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台以下规模的集群汇总运行情况。

  • 支持开源生态:Sentinel提供开箱即用的与其它开源框架的整合,例如Spring Cloud、Dubbo、gRPC的整合。开发者只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速接入Sentinel。

  • 支持SPI扩展点:Sentinel提供SPI扩展点支持,开发者可以通过扩展点来定制化限流规则,动态数据源适配等需求。

Sentinel分为两个部分:

  • 核心库(Java客户端):不依赖任何框架,能够运行于所有Java运行时环境,同时对Dubbo、Spring Cloud等框架也有较好的支持。

  • 控制台(Dashboard):基于Spring Boot开发,打包后可以直接运行,不需要额外的Tomcat等应用容器。

Sentinel的部署

Sentinel提供一个轻量级的开源控制台,它支持机器发现以及健康情况管理、监控、规则管理和推送等功能。

Sentinel Dashboard的安装步骤如下:

  • 在GitHub中Sentinel的源码仓库中下载源码或者下载已经构建好的jar

  • 通过以下命令启动控制台

java -Dserver/port=7777 -Dcsp/sentinel/dashboard/server=localhost/7777 -Dproject/name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard/jar

默认***的用户名和密码都是sentinel

Sentinel的基本应用

Sentinel实现限流

使用Sentinel的核心库实现限流,主要分以下几个步骤:

  • 定义资源

  • 定义限流规则

  • 检验规则是否生效

资源就是通过限流保护的基本元素,比如一个方法。

首先需要引入Sentinel的核心库:

</dependency>/ </groupId>/com/alibaba/csp<//groupId>/ </artifactId>/sentinel-core<//artifactId>/ </version>/1/7/1<//version>/ <//dependency>/

然后定义一个普通的业务方法:

private static void testSentinel() { try (Entry entry = SphU/entry( testSentinel )) { System/out/println( Test Sentinel + System/currentTimeMillis())/ } catch (BlockException e) { // }}

在testSentinel方法中,通过使用Sentinel中的SphU/entry(“testSentinel”)定义一个资源来实现流控的逻辑,它表示当请求进入testSentinel方法时,需要进行限流判断,如果抛出BlockException异常, 则表示触发了限流。

接着我们要针对这个需要保护的资源定义限流规则:

private static void intiFlowRules() { List</FlowRule>/ rules = new ArrayList</>/()/ FlowRule rule = new FlowRule()/ rule/setResource( testSentinel )/ rule/setGrade(RuleConstant/FLOW_GRADE_QPS)/ rule/setCount(20)/ rules/add(rule)/ FlowRuleManager/loadRules(rules)/}

对于资源testSentinel,通过initFlowRules方法设置限流规则,其中的参数含义如下:

  • Grade/ 限流阈值类型,QPS模式或者并发线程数模式

  • count/ 限流阈值

  • resource/ 设置需要保护的资源,这个资源的名称必须与SphU/entry中使用的名称保持一致

所以,上面代码的意思是对于testSentinel这个方法,每秒钟最多允许通过20个请求。

最后,通过main方法进行测试:

public static void main(String[] args) { intiFlowRules()/ while (true) { testSentinel()/ }}

运行main方法之后,可以在{USER_HOME}/logs/csp/user home/logs/csp/{包名-类名}-metrics/log/date文件中看到如下日志:

1588859287000|2020-05-07 21/48/07|testSentinel|20|95214|20|0|0|0|0|01588859288000|2020-05-07 21/48/08|testSentinel|20|523818|20|0|0|0|0|01588859289000|2020-05-07 21/48/09|testSentinel|20|659792|20|0|0|0|0|0

上述日志对应字段的含义如下:

timestamp|yyyy-MM-dd HH/mm/ss|resource|passQps|blockQps|successQps|exceptionQps|rt|occupiedPassQps|concurrency|classificationpassQps/ 代表通过的请求blockQps/ 代表被阻止的请求successQps/ 代表成功执行完成的请求个数exceptionQps/ 代表用户自定义的异常rt/ 代表平均响应时长occupiedPassQps/ 代表优先通过的请求concurrency/ 代表并发量classification/ 代表资源类型

从日志中可以看出,这个程序每秒稳定输出20次,和规则中预先设定的阈值是一样的,而每秒被拒绝的请求高达60多万次。

资源的定义方式

在上面的例子中,我们通过抛出异常的方式来定义一个资源,也就是当资源被限流后,会抛出一个BlockException异常,这时我们需要捕获该异常进行限流后的处理:

private static void testSentinel() { try (Entry entry = SphU/entry( resourceName )) { // ////// } catch (BlockException e) { // 被限流 }}

其中,resourceName可以定义方法名称、接口名称或者其它的唯一标识。

除此之外,还可以通过返回布尔值的方式来定义资源:

if (SphO/entry( resourceName )) { try { // 被保护的业务逻辑 } finally { SphO/exit()/ }} else { // 资源访问被***}

在这种方式中,需要注意资源使用完成之后需要调用SphO/exit(),否则会导致调用链记录异常,抛出ErrorEntryFreeException异常。

Sentinel还可以使用@SentinelResource支持注解的方式来定义资源:

@SentinelResource(value = findUserName / blockHandler = blockHandlerForUserName )public String findUserName(String id) { return /}public String blockHandlerForUserName(String id/ BlockException e) { // 被限流后的处理方法 return /}

需要注意的是,blockHandler所配置的值blockHandlerForUserName会在触发限流之后调用,这个方法的定义必须和原始方法findUserName的返回值、参数保持一致,而且要增加BlockException参数。

Sentinel实现服务熔断

Sentinel实现服务熔断操作的配置和限流类似,不同之处在于限流采用的是FlowRule,而熔断中采用的是DegradeRule/

private static void initDegradeRule() { List</DegradeRule>/ rules = new ArrayList</>/()/ DegradeRule degradeRule = new DegradeRule()/ degradeRule/setResource( KEY )/ degradeRule/setCount(10)/ degradeRule/setGrade(RuleConstant/DEGRADE_GRADE_RT)/ degradeRule/setTimeWindow(10)/ degradeRule/setMinRequestAmount(5)/ degradeRule/setRtSlowRequestAmount(5)/ rules/add(degradeRule)/}

其中几个属性的说明如下:

  • grade/ 熔断策略,支持秒级RT、秒级异常比例、分钟级异常数。默认是秒级RT

  • timeWindow/ 熔断降级的时间窗口,单位为s,也就是触发熔断降级之后多长时间内自动熔断。

  • rtSlowRequestAmount/ 在RT模式下,1s内持续多少个请求的平均RT超出阈值后触发熔断,默认值是5/

  • minRequestAmount/ 触发的异常熔断最小请求数,请求数小于该值时即使异常比例超出阈值也不会触发熔断,默认值是5。

Sentinel提供三种熔断策略,对于不同策略,参数的含义也不相同。

  • 平均响应时间(RuleConstant/DEGRADE_GRADE_RT)/ 如果1s内持续进入5个请求,对应的平均响应时间都超过了阈值(count,单位为ms),那么在接下来的时间窗口(timeWindow,单位为s)内,对这个方法的调用都会自动熔断,抛出DegradeException。

  • 异常比例(RuleConstant/DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO):如果每秒资源数大于等于minRequestAmount(默认值为5),并且每秒的异常总数占总通过量的比例超过阈值count(count的取值范围是[0/0,1/0],代表0% ~ 100%),则资源将进入降级状态。同样,在接下来的timeWindow之内,对于这个方法的调用都会自动触发熔断。

  • 异常数(RuleConstant/DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT):当资源最近一分钟的异常数目超过阈值之后,会触发熔断。需要注意的是,如果timeWindow小于60s,则结束熔断状态后仍然可能再进入熔断状态。

到此,我们对Sentinel已经有了基本的了解。

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