SpringCloud05 Gateway--限流、熔断

妖狐艹你老母 2024-03-31 12:01 65阅读 0赞

**目录**

一、Sentinel--服务容错

二、Sentinel入门

三、Sentinel规则

四、@SentinelResource的使用

五、Sentinel规则持久化

六、Feign整合Sentinel

七、网关限流

好了，分享就到这里了！！！

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## 一、Sentinel--服务容错 ##

## 高并发带来的问题 ##

> 在微服务架构中，我们将业务拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用，但是由于网络 原因或者自身的原因，服务并不能保证服务的100%可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会 出现网络延迟，此时若有大量的网络涌入，会形成任务堆积，最终导致服务瘫痪。 接下来，我们来模拟一个高并发的场景

#### 1、编写java代码 ####

@Slf4j
    @RestController
    @RequestMapping("/order")
    public class OrderController {
    
        @Autowired
        private IFeignProductService feignProductService;
    
        @RequestMapping("/findByParameter")
        public String findByParameter(String name,Double price){
            log.info("服务消费者日志：name={},price={}",name,price);
            return feignProductService.findByParameter(name,price);
        }
    }

#### 2、修改配置文件中tomcat的并发数 ####

> 1秒钟20个请求，最大连接数10，最大等待数10，最大线程数2，相当于一个线程1s能处理5个请求（2个处理10个请求）

server:
      port: 8091
      tomcat:
        max-threads: 2     #最大线程数
      max-connections: 10  #最大连接数
      accept-count: 10     #最大线程等待数

![f37fd056b51b4b598b2ead0498728484.png][]

#### 3、接下来使用压测工具,对请求进行压力测试 ####

下载地址[Apache JMeter - Apache JMeter™][Apache JMeter - Apache JMeter]

第一步：修改配置，并启动软件

> 进入bin目录,修改jmeter.properties文件中的语言支持为language=zh\_CN，然后点击jmeter.bat，启动软件。

第二步：添加线程组

![60962ffbcbe54410b953c4e3a31dfb04.png][]

第三步：配置线程并发数

![9769f228d46646d78ff0dd4841c30f13.png][]

第四步：添加Http取样

![484cc92b4c8746c193b6340c5279e542.png][]

第五步：配置取样，并启动测试

![6ea117dba6df4acda6139fb47c06e2bb.png][]

访问ｍessage方法观察效果

> **结论:** 此时会发现, 由于order方法囤积了大量请求, 导致ｍessage方法的访问出现了问题，这就是服务雪崩的雏形。

### 服务雪崩效应 ###

> 在分布式系统中,由于网络原因或自身的原因,服务一般无法保证 100% 可用。如果一个服务出现了 问题，调用这个服务就会出现线程阻塞的情况，此时若有大量的请求涌入，就会出现多条线程阻塞等 待，进而导致服务瘫痪。 由于服务与服务之间的依赖性，故障会传播，会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果，这就是 服务故障的 “雪崩效应” 。

![caaf822dad7e4b8f9ba875200658c5f4.png][]

> 雪崩发生的原因多种多样，有不合理的容量设计，或者是高并发下某一个方法响应变慢，亦或是某 台机器的资源耗尽。我们无法完全杜绝雪崩源头的发生，只有做好足够的容错，保证在一个服务发生问 题，不会影响到其它服务的正常运行。也就是＂雪落而不雪崩＂。

### 常见容错方案 ###

> 要防止雪崩的扩散，我们就要做好服务的容错，容错说白了就是保护自己不被猪队友拖垮的一些措 施, 下面介绍常见的服务容错思路和组件。

> **常见的容错思路** 常见的容错思路有**隔离、超时、限流、熔断、降级**这几种，下面分别介绍一下。

> **隔离**
> 
> 它是指将系统按照一定的原则划分为若干个服务模块，各个模块之间相对独立，无强依赖。当有故 障发生时，能将问题和影响隔离在某个模块内部，而不扩散风险，不波及其它模块，不影响整体的 系统服务。常见的隔离方式有：线程池隔离和信号量隔离

![e5eacdcb2ea4480f854f215872698916.png][]

>  **超时**
> 
> 在上游服务调用下游服务的时候，设置一个最大响应时间，如果超过这个时间，下游未作出反应， 就断开请求，释放掉线程。

![1492a1aabfee467f90085800b90aefb3.png][]

>  **限流**
> 
> 限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统的目的。为了保证系统的稳固运行,一旦达到 的需要限制的阈值,就需要限制流量并采取少量措施以完成限制流量的目的。

![f3f7789627234d72abd2c5c33e18ea91.png][]

>  **熔断**
> 
> 在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整 体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做**熔断**。

![4d53f45948cc49bdb7989211011b2bf5.png][]

> 服务熔断一般有三种状态：
> 
>  *  熔断关闭状态（Closed） 服务没有故障时，熔断器所处的状态，对调用方的调用不做任何限制
>  *  熔断开启状态（Open） 后续对该服务接口的调用不再经过网络，直接执行本地的fallback方法
>  *  半熔断状态（Half-Open） 尝试恢复服务调用，允许有限的流量调用该服务，并监控调用成功率。如果成功率达到预 期，则说明服务已恢复，进入熔断关闭状态；如果成功率仍旧很低，则重新进入熔断关闭状 态。

> **降级**
> 
> 降级其实就是为服务提供一个托底方案，一旦服务无法正常调用，就使用托底方案。

![d8901fabb3ff4a0cb7ae7b0d84cdf657.png][]

> **常见的容错组件**
> 
>  *  **Hystrix** Hystrix是由Netflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库，防止 级联失败，从而提升系统的可用性与容错性。
>  *  Resilience4J Resilicence4J一款非常轻量、简单，并且文档非常清晰、丰富的熔断工具，这也是Hystrix官方推 荐的替代产品。不仅如此，Resilicence4j还原生支持Spring Boot 1.x/2.x，而且监控也支持和 prometheus等多款主流产品进行整合。
>  *  **Sentinel** Sentinel 是阿里巴巴开源的一款断路器实现，本身在阿里内部已经被大规模采用，非常稳定。

下面是三个组件在各方面的对比：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th></th> 
   <th>Sentinel</th> 
   <th>Hystrix</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>隔离策略</td> 
   <td>信号量隔离</td> 
   <td>线程池隔离/信号量隔离</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>熔断降级策略</td> 
   <td>基于响应时间或失败比率</td> 
   <td>基于失败比率</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>实时指标实现</td> 
   <td>滑动窗口</td> 
   <td>滑动窗口（基于 RxJava）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>规则配置</td> 
   <td>支持多种数据源</td> 
   <td>支持多种数据源</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>扩展性</td> 
   <td>多个扩展点</td> 
   <td>插件的形式</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>基于注解的支持</td> 
   <td>即将支持</td> 
   <td>支持</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>限流</td> 
   <td>基于 QPS，支持基于调用关系的限流</td> 
   <td>不支持</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>流量整形</td> 
   <td>支持慢启动、匀速器模式</td> 
   <td>不支持</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>系统负载保护</td> 
   <td>支持</td> 
   <td>不支持</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>控制台</td> 
   <td>开箱即用，可配置规则、查看秒级监控、机器发现等</td> 
   <td>不完善</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>常见框架的适配</td> 
   <td>Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等</td> 
   <td>Servlet、Spring Cloud Netflix</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 二、Sentinel入门 ##

### 什么是Sentinel ###

> Sentinel (分布式系统的**流量防卫兵**) 是阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案。它以流量 为切入点, 从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。

> **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 提供了实时的监控功能。通过控制台可以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、Dubbo、gRPC 的整合。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。
>  *  完善的 SPI 扩展点：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。

> **Sentinel 分为两个部分:**
> 
>  *  核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库,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。

### 微服务集成Sentinel ###

> 为微服务集成Sentinel非常简单, 只需要加入Sentinel的依赖即可

1 在订单模块(shop-order)的pom.xml中加入下面依赖

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

> 网关gateway集成sentinel,需还另添加以下依赖

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

2 编写一个Controller测试使用

### 安装Sentinel控制台 ###

> Sentinel 提供一个轻量级的控制台, 它提供机器发现、单机资源实时监控以及规则管理等功能。

1 下载jar包,解压到文件夹

[Releases · alibaba/Sentinel · GitHub][Releases _ alibaba_Sentinel _ GitHub]

2 启动控制台

# 直接使用jar命令启动项目(控制台本身是一个SpringBoot项目)
    java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar
    
    #参考1
    java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar --server.port=8080
    #参考2
    java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

3 修改shop-order ,在里面加入有关控制台的配置

spring:
      cloud:
        nacos:
          discovery:
            server-addr: localhost:8848
        sentinel:
          transport:
            port: 9999 #跟控制台交流的端口,随意指定一个未使用的端口即可
            dashboard: localhost:8080 # 指定控制台服务的地址

4 通过浏览器访问localhost:8080 进入控制台 ( 默认用户名密码是 sentinel/sentinel )

![20c8bf4bdc7d4630835d2137e709555d.png][]

>  **补充**：了解控制台的使用原理 Sentinel的控制台其实就是一个SpringBoot编写的程序。我们需要将我们的微服务程序注册到控制台上, 即在微服务中指定控制台的地址, 并且还要开启一个跟控制台传递数据的端口, 控制台也可以通过此端口 调用微服务中的监控程序获取微服务的各种信息。

![fd1e6325cbe045dd81c004ea65ee55cf.png][]

### 实现一个接口的限流 ###

1 通过控制台为message1添加一个流控规则

![e0b7841159184569a71dddb797adf74a.png][]

![5eb46831067f4b8096933dea3cce2592.png][]

2 通过控制台快速频繁访问, 观察效果

![9e04abaf08964879a2c808879d3beb91.png][]

### Sentinel的概念和功能 ###

#### 基本概念 ####

>  *  资源 **资源就是Sentinel要保护的东西** 资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容，可以是一个服务，也可以是 一个方法，甚至可以是一段代码。
>     
>      *  我们入门案例中的message1方法就可以认为是一个资源

>  *  规则 **规则就是用来定义如何进行保护资源的** 作用在资源之上, 定义以什么样的方式保护资源，主要包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统 保护规则。
>     
>      *  我们入门案例中就是为message1资源设置了一种流控规则, 限制了进入message1的流量

#### 重要功能 ####

Sentinel的主要功能就是容错，主要体现为下面这三个：

![f91d51ea96234bc2bed302ec7ec5692c.png][]

>  *  流量控制 流量控制在网络传输中是一个常用的概念，它用于调整网络包的数据。任意时间到来的请求往往是 随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。 Sentinel 作为一个调配器，可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状。

>  *  熔断降级 当检测到调用链路中某个资源出现不稳定的表现，例如请求响应时间长或异常比例升高的时候，则 对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联故障。 **Sentinel 对这个问题采取了两种手段:**
>     
>      *  通过并发线程数进行限制 Sentinel 通过限制资源并发线程的数量，来减少不稳定资源对其它资源的影响。当某个资源 出现不稳定的情况下，例如响应时间变长，对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆 积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后，对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的 线程完成任务后才开始继续接收请求。
>      *  通过响应时间对资源进行降级 除了对并发线程数进行控制以外，Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。 当依赖的资源出现响应时间过长后，所有对该资源的访问都会被直接拒绝，直到过了指定的

> **Sentinel 和 Hystrix 的区别**
> 
> 两者的原则是一致的, 都是当一个资源出现问题时, 让其快速失败, 不要波及到其它服务 但是在限制的手段上, 确采取了完全不一样的方法:
> 
> Hystrix 采用的是线程池隔离的方式, 优点是做到了资源之间的隔离, 缺点是增加了线程 切换的成本。
> 
> Sentinel 采用的是通过并发线程的数量和响应时间来对资源做限制。

>  *  系统负载保护 Sentinel 同时提供系统维度的自适应保护能力。当系统负载较高的时候，如果还持续让 请求进入可能会导致系统崩溃，无法响应。在集群环境下，会把本应这台机器承载的流量转发到其 它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候，Sentinel 提供了对应的保 护机制，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，保证系统在能力范围之内处理最多的请 求。

**总之一句话: 我们需要做的事情，就是在Sentinel的资源上配置各种各样的规则，来实现各种容错的功****能。**

## 三、Sentinel规则 ##

### 流控规则 ###

> 流量控制，其原理是监控应用流量的QPS(每秒查询率) 或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时 对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。 第1步: 点击簇点链路，我们就可以看到访问过的接口地址，然后点击对应的流控按钮，进入流控规则配 置页面。新增流控规则界面如下:

![d18b430fbb434e94b45cb3237448c6f9.png][]

> **资源名**：唯一名称，默认是请求路径，可自定义 针对来源：指定对哪个微服务进行限流，默认指default，意思是不区分来源，全部限制 **阈值类型/单机阈值**：
> 
>  *  QPS（每秒请求数量）: 当调用该接口的QPS达到阈值的时候，进行限流
>  *  线程数：当调用该接口的线程数达到阈值的时候，进行限流
> 
> **是否集群**：暂不需要集群 接下来我们以QPS为例来研究限流规则的配置。
> 
> 简单配置

### 简单配置 ###

> 我们先做一个简单配置，设置阈值类型为QPS，单机阈值为3。即每秒请求量大于3的时候开始限流。 接下来，在流控规则页面就可以看到这个配置

![03603567a1c14d6bb1b64427eb8b8cb9.png][]

> 然后快速访问/order/message1 接口，观察效果。此时发现，当QPS > 3的时候，服务就不能正常响 应，而是返回Blocked by Sentinel (flow limiting)结果。

### 配置流控模式 ###

> 点击上面设置流控规则的编辑按钮，然后在编辑页面点击高级选项，会看到有流控模式一栏。

![874d2e8718544c3c99a60afb903899c4.png][]

> sentinel共有三种流控模式，分别是：
> 
>  *  直接（默认）：接口达到限流条件时，开启限流
>  *  关联：当关联的资源达到限流条件时，开启限流 \[适合做应用让步\]
>  *  链路：当从某个接口过来的资源达到限流条件时，开启限流

> 下面呢分别演示三种模式：
> 
> **直接流控模式** 直接流控模式是最简单的模式，当指定的接口达到限流条件时开启限流。上面案例使用的就是直接流控 模式。
> 
> **关联流控模式** 关联流控模式指的是，当指定接口关联的接口达到限流条件时，开启对指定接口开启限流。
> 
> 第1步：配置限流规则, 将流控模式设置为关联，关联资源设置为的 /order/message2。

![991dbb73429f4dcbbc6fe89fea5fdcd9.png][]

> 第3步：通过postman软件向/order/message2连续发送请求，
> 
> 注意QPS一定要大于3 第4步：访问/order/message1,会发现已经被限流
> 
> **链路流控模式** 链路流控模式指的是，当从某个接口过来的资源达到限流条件时，开启限流。它的功能有点类似于针对 来源配置项，区别在于：针对来源是针对上级微服务，**而链路流控是针对上级接口**，也就是说它的粒度 更细。
> 
> 第1步： 编写一个service，在里面添加一个方法message
> 
> 第2步： 在Controller中声明两个方法，分别调用service中的方法message

@Service
    public class OrderServiceImpl2 {
        @SentinelResource("message")
        public void message() {
        	System.out.println("message");
        }
    }
    
    @RestController
    @Slf4j
    public class OrderController5 {
        @Autowired
        private OrderServiceImpl2 orderService;
        @RequestMapping("/order/message1")
        public String message1() {
            orderService.message();
            return "message1";
    	}
        @RequestMapping("/order/message2")
        public String message2() {
            orderService.message();
            return "message2";
        }
    }

> 第3步: 禁止收敛URL的入口 context 从1.6.3 版本开始，Sentinel Web filter默认收敛所有URL的入口context，因此链路限流不生效。 1.7.0 版本开始（对应SCA的2.1.1.RELEASE)，官方在CommonFilter 引入了 WEB\_CONTEXT\_UNIFY 参数，用于控制是否收敛context。将其配置为 false 即可根据不同的 URL 进行链路限流。 SCA 2.1.1.RELEASE之后的版本,可以通过配置spring.cloud.sentinel.web-context-unify=false即 可关闭收敛
> 
> 第4步: 控制台配置限流规则

![78c5a5afa1f0404d94cf2c91fe419a46.png][]

> 第5步: 分别通过/order/message1 和/order/message2 访问, 发现2没问题, 1的被限流了

#### 配置流控效果 ####

####  ####

> **快速失败（默认）:** 直接失败，抛出异常，不做任何额外的处理，是最简单的效果 **Warm Up**：它从开始阈值到最大QPS阈值会有一个缓冲阶段，一开始的阈值是最大QPS阈值的 1/3，然后慢慢增长，直到最大阈值，适用于将突然增大的流量转换为缓步增长的场景。 **排队等待：**让请求以均匀的速度通过，单机阈值为每秒通过数量，其余的排队等待； 它还会让设 置一个超时时间，当请求超过超时间时间还未处理，则会被丢弃。

#### 降级规则 ####

> 降级规则就是设置当满足什么条件的时候，对服务进行降级。Sentinel提供了三个衡量条件：
> 
>  *  **平均响应时间** ：当资源的平均响应时间超过阈值（以 ms 为单位）之后，资源进入准降级状态。

![2a73019fff8b4c8fb8cdd4216bc69d93.png][]

@RequestMapping("/message3")
        public String message3() {
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(220);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return "message3";
        }

> > 效果：在统计时长1秒内当请求数大于5以后，如果请求的响应时间大于200毫秒的超过20%，则熔断5秒。
> 
> > **注意：**RT指的响应时间，Sentinel 默认统计的 RT 上限是 4900ms，超出此阈值的都会算作 4900ms，若需要 变更此上限可以通过启动配置项-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 来配置

> **异常比例：**当资源的每秒异常总数占通过量的比值超过阈值之后，资源进入降级状态，即在接下的 时间窗口（以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。异常比率的阈值范围是 \[0.0, 1.0\]。

![2de899742f9248e7bb9a2cac434819f1.jpeg][]

第1步: 首先模拟一个异常

第2步: 设置异常比例为0.25

int i = 0;
        @RequestMapping("/message4")
        public String message4() {
            i++;
            //异常比例为0.333
            if (i % 3 == 0){
                throw new RuntimeException();
            }
            return "message4";
        }

> **异常数 ：**当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值之后会进行服务降级。注意由于统计时间窗口是分 钟级别的，若时间窗口小于 60s，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。 问题： 流控规则和降级规则返回的异常页面是一样的，我们怎么来区分到底是什么原因导致的呢？

#### 热点规则 ####

> 热点参数流控规则是一种更细粒度的流控规则, 它允许将规则具体到参数上。 热点规则简单使用
> 
> 第1步: 编写代码
> 
> 第2步: 配置热点规则

@RequestMapping("/order/message3")
    @SentinelResource("message3")//注意这里必须使用这个注解标识,热点规则不生效
    public String message3(String name, Integer age) {
    	return name + age;
    }

> 第3步: 分别用两个参数访问,会发现只对第一个参数限流了 热点规则增强使用 参数例外项允许对一个参数的具体值进行流控 编辑刚才定义的规则,增加参数例外项

#### 授权规则 ####

###  ###

> 很多时候，我们需要根据调用来源来判断该次请求是否允许放行，这时候可以使用 Sentinel 的来源 访问控制的功能。来源访问控制根据资源的请求来源（origin）限制资源是否通过： 若配置白名单，则只有请求来源位于白名单内时才可通过； 若配置黑名单，则请求来源位于黑名单时不通过，其余的请求通过。 上面的资源名和授权类型不难理解，但是流控应用怎么填写呢？ 其实这个位置要填写的是来源标识，Sentinel提供了RequestOriginParser 接口来处理来源。 只要Sentinel保护的接口资源被访问，Sentinel就会调用RequestOriginParser 的实现类去解析 访问来源。
> 
> 第1步: 自定义来源处理规则
> 
> 第2步: 授权规则配置 这个配置的意思是只有serviceName=pc不能访问(黑名单)
> 
> 第3步: 访问 [http://localhost:8091/order/message1?serviceName=pc][http_localhost_8091_order_message1_serviceName_pc]观察结果

#### 系统规则 ####

> 系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台机器的总体 Load、RT、入口 QPS 、CPU 使用率和线程数五个维度监控应用数据，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。 系统保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且仅对入口流量 (进入应用的流量) 生效。
> 
>  *  Load（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：当系统 load1 超过阈值，且系统当前的并发线程数超过 系统容量时才会触发系统保护。系统容量由系统的 maxQps \* minRt 计算得出。设定参考值一般 是 CPU cores \* 2.5。
>  *  RT：当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。
>  *  线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。
>  *  入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。
>  *  CPU使用率：当单台机器上所有入口流量的 CPU使用率达到阈值即触发系统保护。

#### 自定义异常返回 ####

![8228dd9b707346b29132edfb19ab9f03.png][]

> BlockException 异常接口,包含Sentinel的五个异常
> 
>  *  FlowException 限流异常
>  *  DegradeException 降级异常
>  *  ParamFlowException 参数限流异常
>  *  AuthorityException 授权异常
>  *  SystemBlockException 系统负载异常

package com.zking.config;
    
    import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.BlockExceptionHandler;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeException;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowException;
    import com.alibaba.fastjson.JSON;
    import lombok.AllArgsConstructor;
    import lombok.Data;
    import lombok.NoArgsConstructor;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
    import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
    import java.io.IOException;
    
    //异常处理页面
    @Component
    public class ExceptionHandlerPage implements BlockExceptionHandler {
        @Override
        public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
            response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
            ResponseData data = null;
            if (e instanceof FlowException) {
                data = new ResponseData(-1, "接口被限流了...");
            } else if (e instanceof DegradeException) {
                data = new ResponseData(-2, "接口被降级了...");
            }
            response.getWriter().write(JSON.toJSONString(data));
        }
    }
    
    @Data
    @AllArgsConstructor//全参构造
    @NoArgsConstructor//无参构造
    class ResponseData {
        private int code;
        private String message;
    }

## 四、@SentinelResource的使用 ##

> 对于某个方法的调用限流，对于某个外部资源的调用限流等都希望做到控制。那么如何使用`@SentinelResource`注解灵活的定义控制资源以及如何配置控制策略。

@Service
    public class OrderMessageImpl {
        @SentinelResource("message")
        public String message(){
            return "message";
        }
    }

## 五、Sentinel规则持久化 ##

> 通过前面的讲解，我们已经知道，可以通过Dashboard来为每个Sentinel客户端设置各种各样的规 则，但是这里有一个问题，就是这些规则默认是存放在内存中，极不稳定，所以需要将其持久化。 本地文件数据源会定时轮询文件的变更，读取规则。这样我们既可以在应用本地直接修改文件来更 新规则，也可以通过 Sentinel 控制台推送规则。以本地文件数据源为例，推送过程如下图所示：

![a0f932636982478c88bfac5143d15822.png][]

> 首先 Sentinel 控制台通过 API 将规则推送至客户端并更新到内存中，接着注册的写数据源会将新的 规则保存到本地的文件中。 1 编写处理类

package com.zking.config;
    
    import com.alibaba.csp.sentinel.command.handler.ModifyParamFlowRulesCommandHandler;
    import com.alibaba.csp.sentinel.datasource.*;
    import com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityRule;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityRuleManager;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRule;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRuleManager;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowRule;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowRuleManager;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRule;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRuleManager;
    import com.alibaba.csp.sentinel.transport.util.WritableDataSourceRegistry;
    import com.alibaba.fastjson.JSON;
    import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
    
    import java.io.File;
    import java.io.IOException;
    import java.util.List;
    
    
    public class FilePersistence implements InitFunc {
    
        @Override
        public void init() throws Exception {
            String ruleDir = System.getProperty("user.home") + "/sentinel-rules/shopex";
            String flowRulePath = ruleDir + "/flow-rule.json";
            String degradeRulePath = ruleDir + "/degrade-rule.json";
            String systemRulePath = ruleDir + "/system-rule.json";
            String authorityRulePath = ruleDir + "/authority-rule.json";
            String paramFlowRulePath = ruleDir + "/param-flow-rule.json";
    
            this.mkdirIfNotExits(ruleDir);
            this.createFileIfNotExits(flowRulePath);
            this.createFileIfNotExits(degradeRulePath);
            this.createFileIfNotExits(systemRulePath);
            this.createFileIfNotExits(authorityRulePath);
            this.createFileIfNotExits(paramFlowRulePath);
    
            // 流控规则
            ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
                    flowRulePath,
                    flowRuleListParser
            );
            FlowRuleManager.register2Property(flowRuleRDS.getProperty());
            WritableDataSource<List<FlowRule>> flowRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
                    flowRulePath,
                    this::encodeJson
            );
            WritableDataSourceRegistry.registerFlowDataSource(flowRuleWDS);
    
            // 降级规则
            ReadableDataSource<String, List<DegradeRule>> degradeRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
                    degradeRulePath,
                    degradeRuleListParser
            );
            DegradeRuleManager.register2Property(degradeRuleRDS.getProperty());
            WritableDataSource<List<DegradeRule>> degradeRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
                    degradeRulePath,
                    this::encodeJson
            );
            WritableDataSourceRegistry.registerDegradeDataSource(degradeRuleWDS);
    
            // 系统规则
            ReadableDataSource<String, List<SystemRule>> systemRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
                    systemRulePath,
                    systemRuleListParser
            );
            SystemRuleManager.register2Property(systemRuleRDS.getProperty());
            WritableDataSource<List<SystemRule>> systemRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
                    systemRulePath,
                    this::encodeJson
            );
            WritableDataSourceRegistry.registerSystemDataSource(systemRuleWDS);
    
            // 授权规则
            ReadableDataSource<String, List<AuthorityRule>> authorityRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
                    authorityRulePath,
                    authorityRuleListParser
            );
            AuthorityRuleManager.register2Property(authorityRuleRDS.getProperty());
            WritableDataSource<List<AuthorityRule>> authorityRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
                    authorityRulePath,
                    this::encodeJson
            );
            WritableDataSourceRegistry.registerAuthorityDataSource(authorityRuleWDS);
    
            // 热点参数规则
            ReadableDataSource<String, List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
                    paramFlowRulePath,
                    paramFlowRuleListParser
            );
            ParamFlowRuleManager.register2Property(paramFlowRuleRDS.getProperty());
            WritableDataSource<List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
                    paramFlowRulePath,
                    this::encodeJson
            );
            ModifyParamFlowRulesCommandHandler.setWritableDataSource(paramFlowRuleWDS);
        }
    
        private Converter<String, List<FlowRule>> flowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
                source,
                new TypeReference<List<FlowRule>>() {
                }
        );
        private Converter<String, List<DegradeRule>> degradeRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
                source,
                new TypeReference<List<DegradeRule>>() {
                }
        );
        private Converter<String, List<SystemRule>> systemRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
                source,
                new TypeReference<List<SystemRule>>() {
                }
        );
    
        private Converter<String, List<AuthorityRule>> authorityRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
                source,
                new TypeReference<List<AuthorityRule>>() {
                }
        );
    
        private Converter<String, List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
                source,
                new TypeReference<List<ParamFlowRule>>() {
                }
        );
    
        private void mkdirIfNotExits(String filePath) throws IOException {
            File file = new File(filePath);
            if (!file.exists()) {
                file.mkdirs();
            }
        }
    
        private void createFileIfNotExits(String filePath) throws IOException {
            File file = new File(filePath);
            if (!file.exists()) {
                file.createNewFile();
            }
        }
    
        private <T> String encodeJson(T t) {
            return JSON.toJSONString(t);
        }
    }

2 添加配置 在resources下创建配置目录META-INF/services ,然后添加文件

>     com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc

在文件中添加配置类的全路径

>     com.zking.config.FilePersistence

## 六、Feign整合Sentinel ##

第1步: 引入sentinel的依赖

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

第2步: 在配置文件中开启Feign对Sentinel的支持

# 开启feign对sentinel的支持
    feign:
      sentinel:
        enabled: true

第3步: 创建容错类

package com.zking.service;
    
    import com.zking.domain.Product;
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    //容错类要求必须实现被容错的接口,并为每个方法实现容错方案
    @Component
    @Slf4j
    public class ProductServiceFallBack implements ProductService {
        @Override
        public Product findByPid(Integer pid) {
            Product product = new Product();
            product.setPid(-1);
            return product;
        }
    }

第4步: 为被容器的接口指定容错类

//@FeignClient("service-product")//声明调用的提供者的name
    //value用于指定调用nacos下哪个微服务
    //fallback用于指定容错类
    @FeignClient(value = "service-product", fallback = ProductServiceFallBack.class)
    public interface ProductService {
        //指定调用提供者的哪个方法
        //@FeignClient+@GetMapping 就是一个完整的请求路径
        //http://serviceproduct/product/{pid}
        @GetMapping(value = "/product/{pid}")
        Product findByPid(@PathVariable("pid") Integer pid);
    }

第5步: 修改controller

package com.zking.controller;
    
    import com.alibaba.fastjson.JSON;
    import com.zking.domain.Order;
    import com.zking.domain.Product;
    import com.zking.service.OrderService;
    import com.zking.service.ProductService;
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
    import org.springframework.cloud.client.discovery.DiscoveryClient;
    import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
    import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
    import org.springframework.web.client.RestTemplate;
    
    import java.util.List;
    import java.util.Random;
    
    @RestController
    @Slf4j
    public class OrderController {
        @Autowired
        private OrderService orderService;
        @Autowired
        private ProductService productService;
    
        //下单--fegin
        @RequestMapping("/order/prod/{pid}")
        public Order order(@PathVariable("pid") Integer pid) {
            log.info("接收到{}号商品的下单请求,接下来调用商品微服务查询此商品信息", pid);
            //调用商品微服务,查询商品信息
            Product product = productService.findByPid(pid);
            if (product.getPid() == -1) {
                Order order = new Order();
                order.setPname("下单失败");
                log.info("*******下单失败!稍后重试!");
                return order;
            }
            log.info("查询到{}号商品的信息,内容是:{}", pid, JSON.toJSONString(product));
            //下单(创建订单)
            Order order = new Order();
            order.setUid(1);
            order.setUsername("测试用户");
            order.setPid(pid);
            order.setPname(product.getPname());
            order.setPprice(product.getPprice());
            order.setNumber(1);
            orderService.createOrder(order);
            log.info("创建订单成功,订单信息为{}", JSON.toJSONString(order));
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return order;
        }
    }

第6步: 停止所有shop-product 服务,重启shop-order 服务,访问请求,观察容错效果 扩展: 如果想在容错类中拿到具体的错误,可以使用下面的方式

@RequestMapping("/order/prod/{pid}")
    public Order order(@PathVariable("pid") Integer pid) {
    log.info("接收到{}号商品的下单请求,接下来调用商品微服务查询此商品信息", pid);
    //调用商品微服务,查询商品信息
    Product product = productService.findByPid(pid);
    if (product.getPid() == -1) {
    Order order = new Order();
    order.setPname("下单失败");
    return order;
    }
    log.info("查询到{}号商品的信息,内容是:{}", pid, JSON.toJSONString(product));
    //下单(创建订单)
    Order order = new Order();
    order.setUid(1);
    order.setUsername("测试用户");
    order.setPid(pid);
    order.setPname(product.getPname());
    order.setPprice(product.getPprice());
    order.setNumber(1);
    orderService.createOrder(order);
    log.info("创建订单成功,订单信息为{}", JSON.toJSONString(order));
    try {
    Thread.sleep(100);
    } catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
    }
    return order;
    }
    }

注意: fallback和fallbackFactory只能使用其中一种方式

## 七、网关限流 ##

> 网关是所有请求的公共入口，所以可以在网关进行限流，而且限流的方式也很多，我们本次采用前 面学过的Sentinel组件来实现网关的限流。Sentinel支持对SpringCloud Gateway、Zuul等主流网关进 行限流。
> 
> 从1.6.0版本开始，Sentinel提供了SpringCloud Gateway的适配模块，可以提供两种资源维度的限流：
> 
>  *  route维度：即在Spring配置文件中配置的路由条目，资源名为对应的routeId
>  *  自定义API维度：用户可以利用Sentinel提供的API来自定义一些API分组

1 导入依赖

<dependency>
    	<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    	<artifactId>sentinel-spring-cloud-gateway-adapter</artifactId>
    </dependency>

2 编写配置类 基于Sentinel 的Gateway限流是通过其提供的Filter来完成的，使用时只需注入对应的 SentinelGatewayFilter实例以及 SentinelGatewayBlockExceptionHandler 实例即可。

package com.zking.config;
    
    import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.SentinelGatewayConstants;
    import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.api.ApiDefinition;
    import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.api.ApiPathPredicateItem;
    import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.api.ApiPredicateItem;
    import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.api.GatewayApiDefinitionManager;
    import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.rule.GatewayFlowRule;
    import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.rule.GatewayRuleManager;
    import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.SentinelGatewayFilter;
    import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.callback.BlockRequestHandler;
    import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.callback.GatewayCallbackManager;
    import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.exception.SentinelGatewayBlockExceptionHandler;
    import org.springframework.beans.factory.ObjectProvider;
    import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import org.springframework.core.Ordered;
    import org.springframework.core.annotation.Order;
    import org.springframework.http.HttpStatus;
    import org.springframework.http.MediaType;
    import org.springframework.http.codec.ServerCodecConfigurer;
    import org.springframework.web.reactive.function.BodyInserters;
    import org.springframework.web.reactive.function.server.ServerResponse;
    import org.springframework.web.reactive.result.view.ViewResolver;
    import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
    import reactor.core.publisher.Mono;
    
    import javax.annotation.PostConstruct;
    import java.util.*;
    
    @Configuration
    public class GatewayConfiguration {
        private final List<ViewResolver> viewResolvers;
    
        private final ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer;
    
        public GatewayConfiguration(ObjectProvider<List<ViewResolver>> viewResolversProvider,
                                    ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer) {
            this.viewResolvers = viewResolversProvider.getIfAvailable(Collections::emptyList);
            this.serverCodecConfigurer = serverCodecConfigurer;
        }
    
        // 初始化一个限流的过滤器
        @Bean
        @Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
        public GlobalFilter sentinelGatewayFilter() {
            return new SentinelGatewayFilter();
        }
    
        // 配置初始化的限流参数
        @PostConstruct
        public void initGatewayRules() {
            Set<GatewayFlowRule> rules = new HashSet<>();
            rules.add(
                    new GatewayFlowRule("product_route") //资源名称,对应路由id
                            .setCount(1) // 限流阈值
                            .setIntervalSec(1) // 统计时间窗口，单位是秒，默认是 1 秒
            );
            GatewayRuleManager.loadRules(rules);
        }
    
        // 配置限流的异常处理器
        @Bean
        @Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
        public SentinelGatewayBlockExceptionHandler sentinelGatewayBlockExceptionHandler() {
            return new SentinelGatewayBlockExceptionHandler(viewResolvers, serverCodecConfigurer);
        }
    
        //　自定义限流异常页面
        @PostConstruct
        public void initBlockHandlers() {
            BlockRequestHandler blockRequestHandler = new BlockRequestHandler() {
                public Mono<ServerResponse> handleRequest(ServerWebExchange serverWebExchange, Throwable throwable) {
                    Map map = new HashMap<>();
                    map.put("code", 0);
                    map.put("message", "接口被限流了");
                    return ServerResponse.status(HttpStatus.OK).
                            contentType(MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8).
                            body(BodyInserters.fromObject(map));
                }
            };
            GatewayCallbackManager.setBlockHandler(blockRequestHandler);
        }
    
    }

> 3 测试 在一秒钟内多次访问[http://localhost:7000/product-serv/product/1][http_localhost_7000_product-serv_product_1]就可以看到限流启作用了。

> 4 自定义API分组 自定义API分组是一种更细粒度的限流规则定义

// 配置初始化的限流参数
        @PostConstruct
        public void initGatewayRules() {
    //        Set<GatewayFlowRule> rules = new HashSet<>();
    //        rules.add(
    //                new GatewayFlowRule("product_route") //资源名称,对应路由id
    //                        .setCount(1) // 限流阈值
    //                        .setIntervalSec(1) // 统计时间窗口，单位是秒，默认是 1 秒
    //        );
    //        GatewayRuleManager.loadRules(rules);
    
    
            Set<GatewayFlowRule> rules = new HashSet<>();
            rules.add(new GatewayFlowRule("product_api1").setCount(1).setIntervalSec(1));
            rules.add(new GatewayFlowRule("product_api2").setCount(1).setIntervalSec(1));
            GatewayRuleManager.loadRules(rules);
        }
       
       //自定义API分组
        @PostConstruct
        private void initCustomizedApis() {
            Set<ApiDefinition> definitions = new HashSet<>();
            ApiDefinition api1 = new ApiDefinition("product_api1")
                    .setPredicateItems(new HashSet<ApiPredicateItem>() {
       {
                        // 以/product-serv/product/api1 开头的请求
                        add(new ApiPathPredicateItem().setPattern("/product-serv/product/api1/**").
                                setMatchStrategy(SentinelGatewayConstants.URL_MATCH_STRATEGY_PREFIX));
                    }});
            ApiDefinition api2 = new ApiDefinition("product_api2")
                    .setPredicateItems(new HashSet<ApiPredicateItem>() {
       {
                        // 以/product-serv/product/api2/demo1 完成的url路径匹配
                        add(new ApiPathPredicateItem().setPattern("/product-serv/product/api2/demo1"));
                    }});
            definitions.add(api1);
            definitions.add(api2);
            GatewayApiDefinitionManager.loadApiDefinitions(definitions);
        }

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[http_localhost_7000_product-serv_product_1]: http://localhost:7000/product-serv/product/1