Sentinel服务限流、降级、热点规则

àì夳堔傛蜴生んèń 2023-01-22 13:53 16阅读 0赞

# [Sentinel服务限流、降级、热点规则][Sentinel] #

git地址： [https://github.com/alibaba/Sentinel][https_github.com_alibaba_Sentinel]

中文文档： [https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E4_BB_8B_E7_BB_8D]

sentinel实际和hystrix的作用一样，实现服务降级、熔断等。但是hystrix的不足之处大概有：1.需要程序员手工搭建监控平台；2.没有一套web界面可以给我们进行细粒度化的配置。Sentinel也是实现流量控制、速率控制、服务熔断、服务降级。Sentinel有的优点如下：1.单独的组件，可以独立出来。2.直接界面化的细粒度统一配置。

## 1.下载安装 ##

### 1.下载jar包 ###

到git [https://github.com/alibaba/Sentinel/releases][https_github.com_alibaba_Sentinel_releases] 下载即可。例如我下载的是：

sentinel-dashboard-1.8.0.jar

### 2. 启动 ###

直接以jar包的方式运行即可。

java -jar ./sentinel-dashboard-1.8.0.jar

### 3.访问即可 ###

默认的端口是8080，启动后访问,登录： sentinel/sentinel

![b2999ef03627930744cc0c7c7d1f6691.png][]

## 2. 新建项目使用sentinel初始化监控 ##

新建一个项目，注册中心为nacos，端口8848； 熔断流量监控使用sentinel，端口8080.

### 1.新建项目cloudalibaba-sentinel-service8401 ###

### 2.修改pom ###

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
             xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
             xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
        <parent>
            <artifactId>cloud</artifactId>
            <groupId>cn.qz.cloud</groupId>
            <version>1.0-SNAPSHOT</version>
        </parent>
        <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    
        <artifactId>cloudalibaba-sentinel-service8401</artifactId>
    
        <dependencies>
            
            <dependency>
                <groupId>cn.qz.cloud</groupId>
                <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
                <version>${project.version}</version>
            </dependency>
            
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
            </dependency>
            
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
                <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
            </dependency>
            
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
            </dependency>
            
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
            </dependency>
            
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
            </dependency>
            
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
                <scope>runtime</scope>
                <optional>true</optional>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.projectlombok</groupId>
                <artifactId>lombok</artifactId>
                <optional>true</optional>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
                <scope>test</scope>
            </dependency>
    
        </dependencies>
    
    </project>

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

### 3.yml配置 ###

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

server:
      port: 8401
    
    spring:
      application:
        name: cloudalibaba-sentinel-service
      cloud:
        nacos:
          discovery:
            server-addr: localhost:8848 #Nacos服务注册中心地址
        sentinel:
          transport:
            dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard地址
            # 默认就是8719端口，如果占用会依次+1开始扫描
            port: 8719
    
    management:
      endpoints:
        web:
          exposure:
            include: '*'

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

### 4.主启动类 ###

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

package cn.qz.cloud.alibaba;
    
    import org.springframework.boot.SpringApplication;
    import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
    import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
    
    /**
     * @Author: qlq
     * @Description
     * @Date: 22:06 2020/11/25
     */
    @EnableDiscoveryClient
    @SpringBootApplication
    public class MainApp8401 {
    
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(MainApp8401.class, args);
        }
    }

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

### 5.测试Controller ###

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

package cn.qz.cloud.alibaba.controller;
    
    import cn.qz.cloud.utils.JSONResultUtil;
    import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
    
    /**
     * @Author: qlq
     * @Description
     * @Date: 22:07 2020/11/25
     */
    @RestController
    public class FlowLimitController {
    
        @GetMapping("/testA")
        public JSONResultUtil<String> testA() {
            return JSONResultUtil.successWithData("testA");
        }
    
        @GetMapping("/testB")
        public JSONResultUtil<String> testB() {
            return JSONResultUtil.successWithData("testB");
        }
    }

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

### 6.启动后到nacos查看服务列表 ###

![1528daa45e5e176dfe96dcdcbbb5f745.png][]

### 7. 访问sentinel ###

需要注意sentinel采用的是懒加载，如果直接启动服务没有访问，sentinel是不会拦截到请求的。所以需要访问几次服务然后到sentinel中查看。sentinel控制台如下：

![cf53b534624cded52f14e87ebb6b0d14.png][]

## 3. sentinel流控 ##

### 1.实时监控 ###

可以实时的查看每个请求的访问QPS情况。

### 2.簇点链路 ###

和上面1差不多。展示最近的访问情况。

### 3.流控规则 ###

新增流控规则的时候，界面如下：

![efcdf4e373e019d2fcde70eaf3c9dd05.png][]

概念性问题：

*  资源名：唯一名称，默认请求路径
 *  针对来源：Sentinel可以针对调用者进行限流，填写微服务名，默认default(不区分来源)
 *  阈值类型/单机阈值

(1)QPS(每秒钟的请求数)：当掉该api达到阈值的时候，进行限流

(2)线程数： 当调用该API的线程数达到阈值时，进行限流

*  是否集群：不需要集群
 *  流控模式

(1)直接：直接限流

(2)关联：当关联的资源达到阈值时，限流自己

(3)链路：只记录指定链路上的流量(指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流)【api级别的针对来源】

*  流控效果

(1)快速失败：直接失败，抛异常

(2)Warm up：根据code Factor(冷加载印子，默认3)的值，从阈值/cedeFactor，经过预热时长，才达到预设的QPS

(3)排队等待： 匀速排队，让请求匀速的通过，阈值类型必须设置QPS。否则无效。

### 4. 流控模式使用 ###

1. QPS 快速失败

![aff4b54b263eefd17ee16c591a0da29a.png][]

多次访问查看结果如下：

![959e4464a259ff11962aaf45f6dd2a8a.png][]

2. 线程数直接失败

![ef30ba40a32de2021dca539af632fd27.png][]

这个是接收请求，但是当处理的线程数超过1的时候报上面的【Blocked by Sentinel (flow limiting)】。和上面不同的是这个允许请求进去，上面是达到阈值就不让请求进去。

3.关联流控

关联流控就是关联的资源达到阈值，限流自己。比如如下：当B超过QPS为1之后，A限流：

![1fc9017efe5b43b84b023209eaa5ae99.png][]

测试方法：

(1) 使用postman或者jmeter并发访问testB，如下：加到collections中，然后没300ms访问一次，访问30次

![3523bd94f5da50c7560d34fef779a9e7.png][]

(2)访问A发现A阻塞

![009e812dbbcdc790dd527646afb8717f.png][]

4. 链路流控规则

(1)查看簇点链路，/testA的资源入口是sentinel\_web\_servlet\_context

![a7aa7f383cfed8edb1a3d4c58596685b.png][]

(2) 对A进行链路流控

![36e364e25373a57bb3e708527b51b710.png][]

(3)频繁访问会报Blocked by Sentinel (flow limiting)

### 5. 流控效果 ###

1.直接快速失败

默认的就是快速失败，抛出阻塞信息。实现类是 com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.DefaultController

2.warm up预热： com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.DefaultController.WarmUpController

根据code Factor(冷加载印子，默认3)的值，从阈值/cedeFactor，经过预热时长，才达到预设的QPS。比如下面规则表示：初始的时候阈值是10/3 = 3 ；5s的预热时间达到10。

![831bcd58cb61d3d389908cfe1a783fb5.png][]

这种模式的应用场景是秒杀系统，开启瞬间会有很多流量上来，很有可能把系统打死，预热就是为了保护系统，让流量缓慢的进来。

3. 排队等待

匀速排队，让请求匀速的通过。这种很好理解，就是每秒钟放行多少个请求。如下：每秒钟处理1个，超过的话进行排队；排队时长超过2s报阻塞错误。源码是com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.RateLimiterController。采用的算法是令牌桶算法。

![75fb3a7bc7639c98b7cbe371411f76d6.png][]

## 4.sentinel熔断降级 ##

参考：[ https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%86%94%E6%96%AD%E9%99%8D%E7%BA%A7][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E7_86_94_E6_96_AD_E9_99_8D_E7_BA_A7]

提供以下几种熔断策略：

（1）慢调用比例 (SLOW\_REQUEST\_RATIO)：选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用 RT（即最大的响应时间），请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且慢调用的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断，若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。  
（2）异常比例 (ERROR\_RATIO)：当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且异常的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 \[0.0, 1.0\]，代表 0% - 100%。  
（3）异常数 (ERROR\_COUNT)：当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。

### 1. 慢调用比例模式 ###

满足两个条件会触发熔断：

1》单位统计时长请求数大于设置的最小值。下面是每秒钟5个。

2》慢请求达到设置的比例。

![bffe3e65e17911f5918ea0a4b82fb8da.png][]

(1)新增方法

@GetMapping("/testD")
        public JSONResultUtil<String> testD() throws InterruptedException {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            return JSONResultUtil.successWithData("testD");
        }

(2)jmeter 以每秒钟10次请求访问

(3)curl访问

$ curl http://localhost:8401/testD
      % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                     Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
    100    35    0    35    0     0    249      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--   280Blocked by Sentinel (flow limiting)

(4)上面jmeter每秒钟10次请求大于最小值5；每个请求处理时长超过200ms，满足第二个条件，因此触发降级。

### 2. 异常比例模式 ###

如下：这个也是需要两个条件。

1》每秒钟请求超过五个

2》异常比例超过50%触发熔断

![ee2d85dab05ecc56ec37f685e81547ee.png][]

（1）新增方法

@GetMapping("/testE")
        public JSONResultUtil<String> testE() {
            int i = 1 / 0;
            return JSONResultUtil.successWithData("testE");
        }

（2）jmeter每秒钟十个访问

（3）curl访问：发现触发降级

$ curl http://localhost:8401/testE
      % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                     Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
    100    35    0    35    0     0    140      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--   149Blocked by Sentinel (flow limiting)

（4）停掉jmeter再次curl，直接爆程序错误。也就是没触发sentinel熔断

$ curl http://localhost:8401/testE
      % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                     Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
      0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--     0{"timestamp":"2020-12-01T14:41:15.196+0000","status":500,"error":"Internal Server Error","message":"/ by zero","trace":"java.lang.ArithmeticException: / by zero\r\n\tat cn.qz.cloud.alibaba.controller.FlowLimitController.testE(FlowLimitController.java:43)\r\n\tat sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)\r\n\tat sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)\r\n\tat sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)\r\n\tat java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)\r\n\tat org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:190)\r\n\tat org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:138)\r\n\tat org.springframework.web.servl

### 3.异常数模式 ###

和上面的区别是根据异常数判断是否需要进行熔断。

![a675c1a58bcd034cd56ac7874bd32bac.png][]

## 5. 热点规则 ##

参考：[https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%83%AD%E7%82%B9%E5%8F%82%E6%95%B0%E9%99%90%E6%B5%81][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E7_83_AD_E7_82_B9_E5_8F_82_E6_95_B0_E9_99_90_E6_B5_81]

这个和hystrix挺像的。@SentinelResource代替@HystrixCommand。

1.新增方法

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

@GetMapping("/testHotKey")
        @SentinelResource(value = "testHotKey", blockHandler = "deal_testHotKey")
        public JSONResultUtil<String> testHotKey(@RequestParam(value = "p1", required = false) String p1,
                                                 @RequestParam(value = "p2", required = false) String p2) {
            return JSONResultUtil.successWithData("testHotKey");
        }
    
        public JSONResultUtil<String> deal_testHotKey(String p1, String p2, BlockException exception) {
            return JSONResultUtil.successWithData("deal_testHotKey");  //sentinel系统默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting)
        }

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

解释：

@SentinelResource注解的value是便于唯一标识，在后面sentinel限流配置的时候可以使用 /testHotKey ，也可以使用 testHotKey唯一标识

blockHandler 类似于hystrixCommand注解的兜底方法。

2.sentinel增加如下配置：

![fa1948250f6e28e61a0bb52b47744746.png][]

上面的配置规则是：

(1)如果 testHotKey 方法不带p1 参数不进行限流

(2)如果待了p1参数且值不为"1"，阈值为2；如果值为"1", 阈值可达到20。 (这里需要注意例外项的参数类型只支持8种基本数据类型和String类型)

(3)p2参数不参数限流

## 6. 系统规则 ##

参考：[https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E9%99%90%E6%B5%81][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E7_B3_BB_E7_BB_9F_E8_87_AA_E9_80_82_E5_BA_94_E9_99_90_E6_B5_81]

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 load、CPU 使用率、平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度监控应用指标，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。

*  Load 自适应（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：系统的 load1 作为启发指标，进行自适应系统保护。当系统 load1 超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护（BBR 阶段）。系统容量由系统的 `maxQps * minRt` 估算得出。设定参考值一般是 `CPU cores * 2.5`。
 *  CPU usage（1.5.0+ 版本）：当系统 CPU 使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围 0.0-1.0），比较灵敏。
 *  平均 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。
 *  并发线程数：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。

可以理解为系统规则是全局的限流配置，可以针对服务的全局QPS、机器的CPU等参数进行限流。

## 7.@SentinelResource ##

这个注解类似于HystrixCommand注解，可以用于方法的降级处理。

### 1.常规用法 ###

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

package cn.qz.cloud.alibaba.controller;
    
    import cn.qz.cloud.utils.JSONResultUtil;
    import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
    import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
    
    @RestController
    public class RateLimitController {
    
        @GetMapping("/byResource")
        @SentinelResource(value = "byResource", blockHandler = "handleException")
        public JSONResultUtil<String> byResource() {
            return JSONResultUtil.successWithData("byResource");
        }
    
        public JSONResultUtil<String> handleException(BlockException exception) {
            return JSONResultUtil.successWithData("handleException");
        }
    
        @GetMapping("/rateLimit/byUrl")
        @SentinelResource(value = "byUrl")
        public JSONResultUtil<String> byUrl() {
            return JSONResultUtil.successWithData("byUrl");
        }
    }

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

(1)新建两条限流规则：

第一条： 资源名是@SentinelResource 的value属性

![39b5e68def128231b993743f07953a04.png][]

第二条： 资源名是URL，等价于上面的@SentinelResource的value属性

![9333ac874264591b6bd1d1e479afaa7e.png][]

(2)测试：

1》 byResource 超出会走自己指定的方法

![ed120bee3ab3aa8c066491aba3c6104a.png][]

2》byUrl 超出后走默认的限流方法

![5a6bbf21a4678e2e03e7c2e20bed084f.png][]

(3)存在的问题：

1》系统默认限流，满足不了业务要求。

2》自定义的处理方法和业务代码耦合在一起，不直观。

3》每个方法都添加一个兜底的，代码膨胀加剧。

4》全局统一的处理方法没有体现。

### 2. 自定义异常处理器 ###

(1)新建异常处理器

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

package cn.qz.cloud.alibaba.myhandler;
    
    import cn.qz.cloud.utils.JSONResultUtil;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
    
    public class CustomerBlockHandler {
    
        public static JSONResultUtil<Object> handlerException(BlockException exception) {
            return JSONResultUtil.errorWithMsg("-1", "error");
        }
    
        public static JSONResultUtil<Object> handlerException2(BlockException exception) {
            return JSONResultUtil.errorWithMsg("-1", "error2");
        }
    }

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

(2)Controller使用@SentinelResource注解指明异常处理器以及方法

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

@GetMapping("/rateLimit/cusError")
        @SentinelResource(value = "cusError", blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class, blockHandler = "handlerException2")
        public JSONResultUtil<String> cusError() {
            return JSONResultUtil.successWithData("cusError");
        }

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

(3)新建流控

![b9fb030dfe33de28850c16a3bca6a920.png][]

(3) 测试超出限制

![67b3d514d8cb29cae7ba58b2dff84df4.png][]

## 8.@SentnelResource 补充 ##

主要属性 fallback和blockHandler。fallback管运行异常，blockHandler管配置违规，包括流量超限等。IllegalArgumentException 可以指定忽略的异常。例如：

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

package cn.qz.cloud.alibaba.controller;
    
    import cn.qz.cloud.bean.Payment;
    import cn.qz.cloud.utils.JSONResultUtil;
    import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    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 javax.annotation.Resource;
    
    @RestController
    @Slf4j
    public class CircleBreakerController {
        public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";
    
        @Resource
        private RestTemplate restTemplate;
    
        @RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
        //@SentinelResource(value = "fallback") //没有配置
        //@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback") //fallback只负责业务异常
        //@SentinelResource(value = "fallback",blockHandler = "blockHandler") //blockHandler只负责sentinel控制台配置违规
        @SentinelResource(value = "fallback", fallback = "handlerFallback", blockHandler = "blockHandler",
                exceptionsToIgnore = {IllegalArgumentException.class})
        public JSONResultUtil<Payment> fallback(@PathVariable Long id) {
            JSONResultUtil<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL + "/list/" + id, JSONResultUtil.class, id);
            if (id == 4) {
                throw new IllegalArgumentException("IllegalArgumentException,非法参数异常....");
            } else if (result.getData() == null) {
                throw new NullPointerException("NullPointerException,该ID没有对应记录,空指针异常");
            }
    
            return result;
        }
    
        //本例是fallback
        public JSONResultUtil<Payment> handlerFallback(@PathVariable Long id, Throwable e) {
            JSONResultUtil<Payment> objectJSONResultUtil = JSONResultUtil.successWithData(null);
            objectJSONResultUtil.setMsg("handlerFallback: " + e);
            return objectJSONResultUtil;
        }
    
        //本例是blockHandler
        public JSONResultUtil<Payment> blockHandler(@PathVariable Long id, BlockException blockException) {
            JSONResultUtil<Payment> objectJSONResultUtil = JSONResultUtil.successWithData(null);
            objectJSONResultUtil.setMsg("blockHandler : " + blockException);
            return objectJSONResultUtil;
        }
    }

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

nacos-payment-provider服务只有1、2、3 ID返回数据。测试：

(1)ID为4抛出非法参数异常，这种异常exceptionsToIgnore 忽略兜底

![1223a2ed83a4b4c70d3616dbb3e41d6f.png][]

(2)ID为4以后的走fallback

![26582811e62ff0003a99fa39925cd5ea.png][]

## 9.sentinel持久化 ##

持久化需要借助nacos，就相当于配置信息存到nacos，然后后nacos读取配置。

### 1.应用的yml增加如下配置： ###

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

spring:
      application:
        name: nacos-order-consumer
      cloud:
        nacos:
          discovery:
            server-addr: localhost:8848
        sentinel:
          transport:
            #配置Sentinel dashboard地址
            dashboard: localhost:8080
            #默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口
            port: 8719
            datasource:
              ds1:
                nacos:
                  server-addr: localhost:8848
                  dataId: nacos-order-consumer
                  groupId: DEFAULT_GROUP
                  data-type: json
                  rule-type: flow

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

### 2.到nacos新建配置 ###

这里需要注意，data Id 和 上面应用中配置的一样。

![26f141e2cd481e9f8e1af2e894baafb0.png][]

内容如下：

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

[
        {
            "resource": "/consumer/fallback/2",
            "limitApp": "default",
            "grade": 1,
            "count": 5,
            "strategy": 0,
            "controlBehavior": 0,
            "clusterMode": false
        }
    ]

![复制代码][48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]

解释：

resource：资源名称  
limitApp：来源应用  
grade：阈值类型，0表示线程数，1表示QPS  
count：单击阈值  
strategy：流控模式，0表示直接，1表示关联，2表示链路  
controlBehavior：流控效果，0表示快速失败，1表示Warm up，2表示排队等待

**【当你用心写完每一篇博客之后,你会发现它比你用代码实现功能更有成就感!】**

[Sentinel]: https://www.cnblogs.com/qlqwjy/p/13909052.html
[https_github.com_alibaba_Sentinel]: https://github.com/alibaba/Sentinel
[https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E4_BB_8B_E7_BB_8D]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D
[https_github.com_alibaba_Sentinel_releases]: https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
[b2999ef03627930744cc0c7c7d1f6691.png]: /images/20221020/4cc3f5cac8cc49bb867748ea4a79ec5e.png
[48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png]: /images/20221020/eab3132685954cfb8b446971997a0ec3.png
[1528daa45e5e176dfe96dcdcbbb5f745.png]: /images/20221020/05f7cf5129fd43f381d9bdf6fb5dbc86.png
[cf53b534624cded52f14e87ebb6b0d14.png]: /images/20221020/50354b31f7dd492c9c4a955d3a2f9854.png
[efcdf4e373e019d2fcde70eaf3c9dd05.png]: /images/20221020/1a105223415c4a49b82a252d88a1c350.png
[aff4b54b263eefd17ee16c591a0da29a.png]: /images/20221020/d3242241d49a4159b99f9e06f9e26b64.png
[959e4464a259ff11962aaf45f6dd2a8a.png]: /images/20221020/38a9f1450f5844898b83ac18f2d02551.png
[ef30ba40a32de2021dca539af632fd27.png]: /images/20221020/0641cfd0d7f142ce8085bf0add720393.png
[1fc9017efe5b43b84b023209eaa5ae99.png]: /images/20221020/ea243b7bbb8840bfba7aba22b5532fd8.png
[3523bd94f5da50c7560d34fef779a9e7.png]: /images/20221020/95e41967fe554deeb9194ffd87fc2ba0.png
[009e812dbbcdc790dd527646afb8717f.png]: /images/20221020/c4aa875fd5c84710acc2a5ae8408366f.png
[a7aa7f383cfed8edb1a3d4c58596685b.png]: /images/20221020/9e68631ebbb8480c81eddb7457e40a8f.png
[36e364e25373a57bb3e708527b51b710.png]: /images/20221020/e5a32a5d57814ad684c92d3b87b6716d.png
[831bcd58cb61d3d389908cfe1a783fb5.png]: /images/20221020/389d68077f4449229a350139cb8635e8.png
[75fb3a7bc7639c98b7cbe371411f76d6.png]: /images/20221020/f3d3ef71a2424a458dde318791686dc8.png
[https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E7_86_94_E6_96_AD_E9_99_8D_E7_BA_A7]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%86%94%E6%96%AD%E9%99%8D%E7%BA%A7
[bffe3e65e17911f5918ea0a4b82fb8da.png]: /images/20221020/6338e5fd975840f6b17b399154ab84c6.png
[ee2d85dab05ecc56ec37f685e81547ee.png]: /images/20221020/799657736bba469cb16fd62672c64123.png
[a675c1a58bcd034cd56ac7874bd32bac.png]: /images/20221020/c4a0ef75179141ef90324c1f79e75636.png
[https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E7_83_AD_E7_82_B9_E5_8F_82_E6_95_B0_E9_99_90_E6_B5_81]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%83%AD%E7%82%B9%E5%8F%82%E6%95%B0%E9%99%90%E6%B5%81
[fa1948250f6e28e61a0bb52b47744746.png]: /images/20221020/e7d405bf3e354750afc7f8006d652245.png
[https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E7_B3_BB_E7_BB_9F_E8_87_AA_E9_80_82_E5_BA_94_E9_99_90_E6_B5_81]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E9%99%90%E6%B5%81
[39b5e68def128231b993743f07953a04.png]: /images/20221020/4d42933d32224bc2b64e8cb0a8f87862.png
[9333ac874264591b6bd1d1e479afaa7e.png]: /images/20221020/a5b014973e9045229f654283a66f11f6.png
[ed120bee3ab3aa8c066491aba3c6104a.png]: /images/20221020/531e898ef2ba4a19b9f76e1a88c0c5a6.png
[5a6bbf21a4678e2e03e7c2e20bed084f.png]: /images/20221020/502ba79da26c433bba9d094a0391d230.png
[b9fb030dfe33de28850c16a3bca6a920.png]: /images/20221020/bc5a02b0e2f0460daa20e93155d40107.png
[67b3d514d8cb29cae7ba58b2dff84df4.png]: /images/20221020/8e634e2d2ac1454db8c1f7778b08c788.png
[1223a2ed83a4b4c70d3616dbb3e41d6f.png]: /images/20221020/12f4ca845ab9401ab567b4033d0321e8.png
[26582811e62ff0003a99fa39925cd5ea.png]: /images/20221020/8cd0b90519744bec86ee8de5f533712b.png
[26f141e2cd481e9f8e1af2e894baafb0.png]: /images/20221020/9656e02b6e294d0aa264ebf3cef0e20c.png