概述
书接上回: 你来说说什么是限流? ,限流的整体概述中,描述了 限流是什么
,限流方式
和限流的实现
。在文章尾部的 分布式限流
,没有做过多的介绍,选择了放到这篇文章中。给大伙细细讲解一下 Sentinel
<div align=center ><img src="https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/999bd67295d6470a8eec329f9e6eb83d~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image"/ width=400></div>
附带最权威的官方wiki: 《Alibaba-Sentinel,新手指南》
本篇文章源码地址: https://github.com/jaycekon/S...
Sentinel 是啥?
分布式系统的流量防卫兵
再引用一下之前我画的图:
流量防卫兵
它具备了哪些能力?
Sentinel 的生态环境
随着 Alibaba
的 Java 生态建设,包括 Spring Cloud Alibaba
,Rocket
,Nacos
等多项开源技术的贡献,目前 Sentinel
对分布式的各种应用场景都有了良好的支持和适配,这也是为什么我们选择 Sentinel
学习的原因之一(学习成本低,应用场景多)
<div align=center ><img src="https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/c6f0ccb1c49c42c7a745da25dac1f309~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image"/ width=400></div>
Sentinel 核心概念
1、资源
资源
是 Sentinel
中的核心概念之一。最常用的资源是我们代码中的 Java 方法
,一段代码
,或者一个接口
。
Java方法:
@SentinelResource("HelloWorld")
public void helloWorld() {
// 资源中的逻辑
System.out.println("hello world");
}
一段代码:
// 1.5.0 版本开始可以直接利用 try-with-resources 特性,自动 exit entry
try (Entry entry = SphU.entry("HelloWorld")) {
// 被保护的逻辑
System.out.println("hello world");
} catch (BlockException ex) {
// 处理被流控的逻辑
System.out.println("blocked!");
}
一个接口:
@RestController
public class TestController {
@GetMapping("/test")
public String test(){
return "test";
}
}
配合控制台使用:
2、规则
Sentinel
中的规则
提供给用户,针对不同的场景而制定不同的保护动作,规则的类型包括:
流量
控制规则熔断
降级规则系统保护
规则- 来源访问控制规则
- 热点参数规则
本文主要会讲解 流量
,熔断
和系统保护
这三个规则。
定义规则:
private static void initFlowRules(){
List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
FlowRule rule = new FlowRule();
//绑定资源
rule.setResource("HelloWorld");
//限流阈值类型
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
//数量级别
rule.setCount(20);
//添加到本地内存
rules.add(rule);
FlowRuleManager.loadRules(rules);
}
限流规则
重要属性说明:
Field | 说明 | 默认值 |
---|---|---|
resource | 资源名,资源名是限流规则的作用对象 | |
count | 限流阈值 | |
grade | 限流阈值类型,QPS 模式(1)或并发线程数模式(0) | QPS 模式 |
limitApp | 流控针对的调用来源 | default ,代表不区分调用来源 |
strategy | 调用关系限流策略:直接、链路、关联 | 根据资源本身(直接) |
controlBehavior | 流控效果(直接拒绝/WarmUp/匀速+排队等待),不支持按调用关系限流 | 直接拒绝 |
clusterMode | 是否集群限流 | 否 |
Sentinel 限流
1、单机限流
1.1、引入依赖
在上一篇文章中,有提到过 RateLimiter
实现的单机限流, 这里介绍一下,使用 Sentinel
实现的单机限流
//项目中引入 sentinel-core 依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-core</artifactId>
<version>1.8.1</version>
</dependency>
1.2、定义限流规则
定义保护规则:
private static void initFlowRules(){
List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
FlowRule rule = new FlowRule();
//绑定资源
rule.setResource("HelloWorld");
//限流阈值类型
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
//数量级别
rule.setCount(20);
//添加到本地内存
rules.add(rule);
FlowRuleManager.loadRules(rules);
}
1.3、定义限流资源
根据上面描述的 资源
划分, 我们这里主要将 代码块
定义为资源。
public static void main(String[] args) {
// 配置规则.
initFlowRules();
while (true) {
// 1.5.0 版本开始可以直接利用 try-with-resources 特性,自动 exit entry
try (Entry entry = SphU.entry("HelloWorld")) {
// 被保护的逻辑
System.out.println("hello world");
} catch (BlockException ex) {
// 处理被流控的逻辑
System.out.println("blocked!");
}
}
}
1.4、运行结果
Demo 运行之后,我们可以在日志 ~/logs/csp/${appName}-metrics.log.xxx
里看到下面的输出:
➜ csp cat com-jaycekon-sentinel-demo-FlowRuleDemo-metrics.log.2021-07-03
|--timestamp-|------date time----|-resource-|p |block|s |e|rt
1625294582000|2021-07-03 14:43:02|HelloWorld|20|1720|20|0|2|0|0|0
1625294583000|2021-07-03 14:43:03|HelloWorld|20|5072|20|0|0|0|0|0
1625294584000|2021-07-03 14:43:04|HelloWorld|20|6925|20|0|0|0|0|0
p
代表通过的请求block
代表被阻止的请求s
代表成功执行完成的请求个数e
代表用户自定义的异常rt
代表平均响应时长
<div align=center ><img src="https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/277ebb0c20884448ad67485f3aa389f6~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image"/ width=400></div>
Sentinel
的单机限流 ,和 RateLimiter
有什么区别呢?
Field | 分布式环境下实现难度 | 空间复杂度 | 时间复杂度 | 限制突发流量 | 平滑限流 |
---|---|---|---|---|---|
令牌桶 | 高 | 低O(1) | 高O(N) | 是 | 是 |
滑动窗口 | 中 | 高O(N) | 中O(N) | 是 | 相对实现 |
2、控制台限流
2.1、客户端接入控制台
超详细文档,参考:《Sentinel - 控制台》
Sentinel 提供一个轻量级的开源控制台,它提供机器发现以及健康情况管理、监控(单机和集群),规则管理和推送的功能。
下载Jar 包(21M)
,或者下载源码(4M)
后自行进行编译(不建议,编译花的时间比直接下载jar包还要久)
https://github.com/alibaba/Se...
编译后,启动命令
java -Dserver.port=8000 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8000 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar
进入控制台
2.2、引入依赖
客户端需要引入 Transport
模块来与 Sentinel
控制台进行通信。您可以通过 pom.xml
引入 JAR 包
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
<version>1.8.1</version>
</dependency>
//重要的依赖,还是提前先写上吧,避免小伙伴找不到了
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-web-servlet</artifactId>
<version>1.8.1</version>
</dependency>
然后!!! 烦了我一下午的地方来了!! 在官方文档中,指出了需要引入对应的依赖配置
, 好家伙,那么重要的话,你如此轻描淡写,脑壳疼啊!!!
<div align=center ><img src="https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/70dd65404acc4a9c91a909a1456284e9~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image"/ width=400></div>
对应的适配依赖有
好家伙,基本上所有业务场景都覆盖到了! 由于我的 Demo
项目是基于 SpringBoot
,然后想看看 云原生微服务体系下的视频,好家伙,要用 SpringCloud
, 想要了解的,可以参考: 《Spring-Cloud-Sentinel》
2.3、定义资源
@SpringBootApplication
@Configuration
@RestController
public class SpringBootSentinelApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SpringBootSentinelApplication.class, args);
}
@Bean
public FilterRegistrationBean sentinelFilterRegistration() {
FilterRegistrationBean<Filter> registration = new FilterRegistrationBean<>();
registration.setFilter(new CommonFilter());
registration.addUrlPatterns("/*");
registration.setName("sentinelFilter");
registration.setOrder(1);
return registration;
}
@RequestMapping("/index")
public String index(){
return "hello index";
}
}
在概述中,我们有提到过,需要被保护的资源,可以是 一个代码块
,一个方法
或者一个接口
。这里通过 Filter
的 方式,将所有请求都定义为资源 (/*
), 那么我们在请求的过程就会变成这样子:
2.4、运行结果
添加启动参数
-Dserver.port=8088 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=jaycekon-sentinel
参数说明:
server.port
: 服务启动端口csp.sentinel.dashboard.server
: 状态上报机器ip:端口project.name
: 监控项目名称
运行结果:
2.5、限流配置
流控效果
- 1、快速失败:直接失败
- 2、Warm Up:预热模式,根据codeFactory的值(默认3),从阈值/codeFactory,经过预热时长,才达到设置的QPS阈值。比如设置QPS为90,设置预热为10秒,则最初的阈值为90/3=30,经过10秒后才达到90。
- 3、排队等待:比如设置阈值为10,超时时间为500毫秒,当第11个请求到的时候,不会直接报错,而是等待500毫秒,如果之后阈值还是超过10,则才会被限流。
运行结果:
3、集群限流
讲了那么多,终于要到核心的 集群限流
方案了, 在秒杀系统
设计中,我们谈到很多场景都是以单机作为具体案例进行分析,如果我们的系统要扩容,那么如何做好限流方案
。假设集群中有 10 台机器,我们给每台机器设置单机限流阈值为 10 QPS
,理想情况下整个集群的限流阈值就为 100 QPS
。不过实际情况下流量到每台机器可能会不均匀
,会导致总量没有到的情况下某些机器就开始限流。因此仅靠单机维度去限制的话会无法精确
地限制总体流量。而集群流控
可以精确地控制整个集群的调用总量,结合单机限流兜底
,可以更好地发挥流量控制的效果。
介绍一下集群限流的核心角色:
Token Client
:集群流控客户端,用于向所属 Token Server 通信请求 token。集群限流服务端会返回给客户端结果,决定是否限流。Token Server
:即集群流控服务端,处理来自 Token Client 的请求,根据配置的集群规则判断是否应该发放 token(是否允许通过)。
在嵌入模式下的结构图:
在独立模式下的结构图:
内嵌模式
,即 发Token 的操作,有其中某一个实例完成,其他 Client 通过向 Server 请求,获取访问许可。
独立模式
,即作为独立的 token server 进程启动,独立部署,隔离性好,但是需要额外的部署操作。
3.1、阿里云AHAS
在上述示例代码中,使用了本地模式的 Demo
, 在集群限流的场景,这里用一下 阿里云提供的 AHAS
服务。
控制台地址: https://ahas.console.aliyun.c...
引入依赖:
//sentinel ahas 依赖,包括了sentinel的使用依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>ahas-sentinel-client</artifactId>
<version>1.8.8</version>
</dependency>
这里有个要注意的点, AHAS
的依赖,包含了 Sentinel
,所需要使用到的依赖,包括 sentinel-core
,sentinel-web-servlet
和sentinel-transport-simple-http
。
否则会出现 Spi
异常 , 如果对 Spi
不太了解,建议加群提问,嘿嘿~
com.alibaba.csp.sentinel.spi.SpiLoaderException
3.2、开启阿里云AHAS 服务
这里有官方的开通文档,我就不赘述了,文档地址
在应用防护这里找到 Lincense
,然后添加启动参数:
-Dserver.port=8092 -Dproject.name=jaycekon-sentinel -Dahas.license=d1e21b0c8f2e4d87b5ac460b118dc58d -Dcsp.sentinel.log.use.pid=true
由于我们要本地启动多实例, 因此需要修改服务的多个端口:
java -Dserver.port=8090 -Dproject.name=jaycekon-sentinel -Dahas.license=d1e21b0c8f2e4d87b5ac460b118dc58d -Dcsp.sentinel.log.use.pid=true -jar sentinel-ahas-0.0.1-SNAPSHOT.jar
java -Dserver.port=8091 -Dproject.name=jaycekon-sentinel -Dahas.license=d1e21b0c8f2e4d87b5ac460b118dc58d -Dcsp.sentinel.log.use.pid=true -jar sentinel-ahas-0.0.1-SNAPSHOT.jar
java -Dserver.port=8092 -Dproject.name=jaycekon-sentinel -Dahas.license=d1e21b0c8f2e4d87b5ac460b118dc58d -Dcsp.sentinel.log.use.pid=true -jar sentinel-ahas-0.0.1-SNAPSHOT.jar
产生访问流量后,可以在大盘看到机器的链接状态:
http://localhost:8092/index
3.3、集群流控规则配置
这里有个两个概念:
- 集群阀值:指的是,我们集群总体能通过的访问量,可能存在分配不均的情况(能避免单机误限)。
- 退化单机:当 Token Server 访问超时,即无法从远端获取令牌时,回退到单机限流
测试限流, 只访问 http://localhost:8092/index
通过手刷(手速过硬~),触碰到限流的临界值,然后整体限流跟我们预期一致。
退化单机
在集群流控这里,有个 Token 请求超时时间,Client
请求 Server
,然后返回数据结果。整个流程会有网络请求的耗时,在上面的测试流程中,我将超时时间调大了,每次请求都能拿到Token, 通过修改请求超时时间,触发退化 单机限流
。
运行结果:
3.4、Server 角色转换
在内嵌模式下,通过 HTTP API的方式,将角色转换为 Server
或 client
http://<ip>:<port>/setClusterMode?mode=<xxx>
其中 mode 为 0
代表 client,1
代表 server,-1
代表关闭。注意应用端需要引入集群限流客户端或服务端的相应依赖。
在独立模式下,我们可以直接创建对应的 ClusterTokenServer
实例并在 main 函数中通过 start
方法启动 Token Server。
Sentinel 熔断
在秒杀系统
的案例中,一个完整的链路可能包含了 下订单
,支付
和物流对接
等多个服务(实际上不止那么少)。在一个完整的链路中,各个系统通过 rpc/http的形式进行交互,在下面的链路图中,如果用户选择的 支付方式,存在延时过高
,服务不稳定
,或服务异常
等情况,会导致整个链路没办法完成。最终的结果就是,用户明明抢到了,但是没办法支付,导致订单丢失。
现代微服务架构都是分布式
的,由非常多的服务
组成。不同服务之间相互调用,组成复杂的调用链路
。以上的问题在链路调用中会产生放大的效果。复杂链路上的某一环不稳定
,就可能会层层级联
,最终导致整个链路
都不可用。因此我们需要对不稳定的弱依赖服务调用进行熔断降级,暂时切断不稳定调用,避免局部不稳定因素导致整体的雪崩
。熔断降级
作为保护自身的手段,通常在客户端(调用端)
进行配置。
1、熔断降级
添加测试代码
@RequestMapping("/myError")
public String error(){
if (true){
throw new RuntimeException("sentinel run error");
}
return "error";
}
在 Sentinel-Dashboard
中配置降级规则
降级保护效果:
用户通过访问接口 /myError
, 出现一次异常后,在接下来的10秒
,都会走降级策略,直接返回。能够很好的保护服务端避免异常过多,占用机器资源。同时快速响应用户请求。
2、熔断策略
Sentinel 提供以下几种熔断策略:
- 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。 - 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%。 - 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。
总结
本文主要详细讲解了一下 如何通过 Sentinel 去实际接触 限流和熔断,对于限流的底层实现,后续会有专门的源码分析篇。对于熔断,本文也没有细说个究竟,下一篇文章会给大家带来,熔断是什么,在系统中到底是怎么实际使用,以及常见的熔断策略。
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