还在为服务限流发愁？那必须解一下Sentinel了

梦里梦外; 2023-06-19 11:26 3阅读 0赞

### **前言** ###

通过前几篇文章，我们对SpringCloudAlibaba及其组件有了一定的了解和使用，这篇文章就来带大家认识下另一个组件-Sentinel 。它是面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。

本文就从限流、熔断降级、热点、系统保护、授权等方面来介绍它的使用。

**安装**

Docker安装方式：

docker run --name sentinel \-d -p 8858:8858 \--restart=always -m 512m \bladex/sentinel-dashboard

也可下载Jar包，自己安装：

> 官方下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

通过以下命令启动：

nohup java -server -Xms256m -Xmx256m -jar -Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel -Dsentinel.dashboard.auth.password=sentinel  -Dserver.port=9090 -Dserver.servlet.session.timeout=7200 sentinel-dashboard-1.7.0.jar > sentinel.log 2>&1 &

**登录**

安装完之后，通过服务器Ip+端口访问控制台。

http://localhost:8858   # 账号密码默认都是：sentinel

![format_png][]

显示如上页面说明安装成功，下面我们就可以在项目中配置集成了。

![format_png 1][]

**项目配置集成**

\# 增加依赖

除了sentinel依赖，还需要增加持久化依赖。如果不持久化，服务每次重启后，规则策略都需要重新配置。sentinel提供的持久化配置中心有redis、nacos、zk、file等，此处选用的是Nacos，对Nacos不熟悉的请查看前一篇文章[《原来Nacos这么好用，注册、配置中心全用它了》][Nacos]。

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

\# 增加配置项

sentinel.transport.dashboard 配置上文安装的sentinel-dashboard的地址。

其他规则配置，需要哪个就新增哪个即可，此处给出常用的几种配置。

spring:  application:    name: admin  cloud:    # nacos-配置    nacos:      # 配置中心      config:        server-addr: xxx:8848        file-extension: yaml        encode: UTF-8        group: xxx        namespace: xxx    #  sentinel 流控    sentinel:      # 取消Sentinel控制台懒加载      eager: true      # 控制台地址      transport:        port: 8719        dashboard: xxx:8858      #  持久化数据库-nacos      datasource:        # 限流        flow:          nacos:            dataId: ${spring.application.name}-sentinel-flow.json            groupId: GOURD            # 规则            ruleType: flow            server-addr: ${spring.cloud.nacos.config.server-addr}        # 熔断降级        degrade:          nacos:            dataId: ${spring.application.name}-sentinel-degrade.json            groupId: GOURD            # 规则            ruleType: degrade            server-addr: ${spring.cloud.nacos.config.server-addr}        # 系统保护        system:          nacos:            dataId: ${spring.application.name}-sentinel-system.json            groupId: GOURD            # 规则            ruleType: system            server-addr: ${spring.cloud.nacos.config.server-addr}        # 授权        authority:          nacos:            dataId: ${spring.application.name}-sentinel-authority.json            groupId: GOURD            # 规则            ruleType: authority            server-addr: ${spring.cloud.nacos.config.server-addr}        # 热点        hot:          nacos:            dataId: ${spring.application.name}-sentinel-hot.json            groupId: GOURD            # 规则            ruleType: param_flow            server-addr: ${spring.cloud.nacos.config.server-addr}

\# Naocs配置

nacos中需要相应配置上面配置中的dataId规则。

\# 限流(flow)规则配置：

![format_png 2][]

[{
         "resource": "resource",  "limitApp": "default",  "grade": 1,  "count": 2,  "strategy": 0,  "controlBehavior": 0,  "clusterMode": false}]# resource: 资源名# limitApp-流控应用: default(所有)# grade-阈值类型: qps(1),线程数(0)# count-单机阈值: 每秒2次# strategy-流控模式: 直接(0),关联(1),链路(2)# controlBehavior-流控方式: 快速失败(0),Warm Up(1),排队等待(2)

\# 熔断降级规则配置：

[{
         "resource": "resource",  "limitApp": "default",  "count": 60000,  "grade": 0,  "timeWindow": 20,  "minRequestAmount": 5}]# grade-阈值类型: 慢调用比例(0),异常比例(1),异常数(2)# count：#   grade为0，表示 最大 RT#   grade为1，表示 异常比列（取值0~1）#   grade为2，表示 异常数# timeWindow-熔断时长：降级时间间隔, 单位秒# minRequestAmount-最小请求数

\# 热点规则配置：

[{
         "resource": "hot-resource",  "limitApp": "default",  "grade": 1,  "paramIdx": 0,  "count": 1,  "controlBehavior": 0,  "maxQueueingTimeMs": 0,  "burstCount": 0,  "durationInSec": 1,  "paramFlowItemList": [],  "clusterMode": false}]# paramIdx：参数索引，从0开始# durationInSec：统计窗口时长，默认1s# paramFlowItemList：参数例外项

\# 系统保护规则配置：

[{
           "grade": 3,    "highestSystemLoad": -1    "qps": 200,    "avgRt": -1,    "maxThread": -1,    "highestCpuUsage": -1}]# grade: LOAD(0),RT(1),线程数(2),入口 QPS (3),CPU 使用率(4)# -1表示失效

\# 授权规则配置：

[{
           "resource": "auth-resource",    "limitApp": "default",    "strategy": 0}]# strategy：授权规则，0-白名单（默认），1-黑名单

> 授权规则限制可以用一句话就说明：如果配置的策略是黑名单且requester在配置在limitApp中，则请求拦截；如果配置的策略是白名单且requester在配置不在limitApp中，则请求拦截；否则请求不拦截。

\# 需要限流的接口通过 @SentinelResource 进行埋点，value值和配置中的 resource 对应。

![format_png 3][]

\# 注册埋点切面Bean

@Beanpublic SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() {
           return new SentinelResourceAspect();}

\# 增加全局异常拦截

这样可以统一处理Sentinel 的相关异常，也可以自定义提示信息。

@Slf4j@RestControllerAdvice@Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)public class SentinelExceptionHandler{
           @ExceptionHandler(value = UndeclaredThrowableException.class)    @ResponseStatus(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)    public static BaseResponse handleException(UndeclaredThrowableException ex) {
               log.error(ex.getMessage(),ex);        Throwable undeclaredThrowable = ex.getUndeclaredThrowable();        if(undeclaredThrowable instanceof FlowException){
                   return BaseResponse.fail("限流啦！");        }else if(undeclaredThrowable instanceof DegradeException){
                   return BaseResponse.fail("熔断啦！");        }else if(undeclaredThrowable instanceof ParamFlowException){
                   return BaseResponse.fail("热点限流啦！");        }else if(undeclaredThrowable instanceof SystemBlockException){
                   return BaseResponse.fail("系统限流啦！");        }else if(undeclaredThrowable instanceof AuthorityException){
                   return BaseResponse.fail(ResponseEnum.UNAUTHORIZED,"授权限制了！");        }        return BaseResponse.fail("Sentinel系统保护！");    }}

\# 项目启动

项目成功启动后，如果在Sentinel控制台出现你的服务，说明整合没有问题。

![format_png 4][]

\#  个别异常

如果报以下错误，升级JDK版本为1.8.0\_152以上

Failed to bind properties under 'spring.cloud.sentinel.datasource.flow.nacos.rule-type' to com.alibaba.cloud.sentinel.datasource.RuleType:Property: spring.cloud.sentinel.datasource.flow.nacos.ruletypeValue: FLOW

![format_png 5][]

至此Sentinel集成就好了，下面我们进行测试。

**测试**

此处通过Jemeter进行并发模拟测试。

\# 接口限流测试

首先在nacos中添加相应接口规则配置，如下

![format_png 6][]

jemeter测试如下，因为我们配置了1秒内2次的限流，jemeter配置了3的并发，所以可以看到有一次接口请求被拦截。

![20200828113649291.gif][]

\# 熔断降级测试

此处为了方便测试，选择异常数来模拟测试

![format_png 7][]

接口模拟异常调整如下

![format_png 8][]

此处设置10并发，由于熔断设置了当异常次数达到2次，进行5秒的熔断。所以可以看到，2次模拟异常后，其余都是被sentinel熔断掉了。

![20200828113704757.gif][]

其余的系统保护，此处就不做具体测试了，有兴趣的小伙伴可以自定测试。

**写在最后**

通过集成Sentinel，你的服务就相当有了一层保护壳，通过压力测试，得到系统的最大承受能力，然后进行配置，这样不管什么时候，你的服务都不会因为访问量突增等因素莫名的挂掉。通过结合Nacos，可以实现配置的热更新，即在Nacos调整完配置后，无需重启服务，配置即可生效。

相关代码摘自本人开源项目：[https://gitee.com/gourd-hu/spring-cloud-plus][https_gitee.com_gourd-hu_spring-cloud-plus]

「往期文章」

[分布式系统开发脚手架，开源啦][Link 1]

[微服务远程调用除了Dubbo，你还需要了解它][Dubbo]

[原来Nacos这么好用，注册、配置中心全用它了][Nacos]

END

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![format_png 9][]

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[Nacos]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5Nzc1Njg5NA==&mid=2247490105&idx=1&sn=861a6a0066097c5e6540bdb774dd3b48&chksm=fe4fc488c9384d9e030c5ef204572693c5b9486390cebc61314db78c95aa23e4ae9306a31aa0&scene=21#wechat_redirect
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[https_gitee.com_gourd-hu_spring-cloud-plus]: https://gitee.com/gourd-hu/spring-cloud-plus
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[Dubbo]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5Nzc1Njg5NA==&mid=2247492152&idx=1&sn=979b528a18ed6831f3428d44781ed298&chksm=fe4c3c89c93bb59f11db507f9f0b87b090d99b2050bb290a6507baa61f55eb00bf3971ae3aa7&scene=21#wechat_redirect
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