【Springcloud】Sentinel熔断和降级

【一】基本介绍

【1】什么是熔断和降级

服务的稳定是公司可持续发展的重要基石，随着业务量的快速发展，一些平时正常运行的服务，会出现各种突发状况，而且在分布式系统中，每个服务本身又存在很多不可控的因素，比如线程池处理缓慢，导致请求超时，资源不足，导致请求被拒绝，又甚至直接服务不可用、宕机、数据库挂了、缓存挂了、消息系统挂了…对于一些非核心服务，如果出现大量的异常，可以通过技术手段，对服务进行降级并提供有损服务，保证服务的柔性可用，避免引起雪崩效应。

（1）服务熔断
一般是指软件系统中，由于某些原因使得服务出现了过载现象，为防止造成整个系统故障，从而采用的一种保护措施。

（2）服务降级
是在服务器压力陡增的情况下，利用有限资源，根据当前业务情况，关闭某些服务接口或者页面，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。

【2】为什么使用熔断和降级

在一个分布式系统里，一个服务依赖多个服务，可能存在某个服务调用失败，比如超时、异常等，需要保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失败。

【3】Sentinel熔断和降级

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统自适应保护等多个维度来帮助您保障微服务的稳定性。

sentinel具有以下特征：
（1）丰富的应用场景
Sentinel承接了阿里巴巴近十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

（2）完美的实时监控
Sentinel同时提供实时的监控功能,您可以在控制台看到接入应用的单台机器秒级数据,甚至500台一下规模的集群的汇总运行情况

（3）广泛的开源生态
Sentinel提供开箱即用的与其他框架/库的整合模块,例如与SpringCloud,Dubbo,gRPC的整合,您只需要引入响应的依赖并进行简单的配置即可快速接入Sentinel

（4）完美的SPI扩展点
Sentinel提供简单易用的,完美的SPI扩展接口,可以通过实现扩展接口来快速定制逻辑,例如定制规则管理,适配动态数据源等

【4】核心概念

（1）核心库
不依赖任何框架/库，能够允许在jdk7以上的版本运行时环境，同时对Dubbo、SpringCloud等框架也有比较好的支持。

（2）控制台
主要负责管理推送规则、监控、集群限流分配管理、机器发现等。

【二】下载方式

注意：启动 Sentinel 控制台需要 JDK 版本为 1.8 及以上版本。

【1】Windows平台安装包下载

可以从https://github.com/alibaba/Sentinel/releases下载sentinel-dashboard-$version.jar包。

使用如下命令启动控制台：

java -Dserver.port=8718 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8718 -Dproject.name=sentinel-dashboard -Dcsp.sentinel.api.port=8719 -jar D:\sentinel\sentinel-dashboard-1.8.0.jar

其中-Dserver.port=8718用于指定Sentinel控制台端口为8718，F:\software\sentinel\sentinel-dashboard-1.8.0.jar为下载的包路径地址。

如果觉得官网下载慢，可以使用我分享的网盘地址: https://pan.baidu.com/s/1E9J52g6uW_VFWY34fHL6zA 提取码: vneh

【2】打开控制台

Sentinel提供了一个可视化的操作平台，安装好之后，在浏览器中输入(http://localhost:8718 (opens new window))就可以访问了，默认的用户名和密码都是sentinel（我使用的是1.8.0版本）

【三】使用案例

【1】添加依赖

<!-- springcloud alibaba sentinel -->
<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency><!-- SpringBoot Web -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

【2】添加Sentinel配置

spring: application:# 应用名称name: ruoyi-xxxx cloud:sentinel:# 取消控制台懒加载eager: truetransport:# 控制台地址dashboard: 127.0.0.1:8718

【3】添加TestUserController.java，模拟接口返回用户信息。

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
public class TestUserController
{@GetMapping("/user/info")public Object info(){return "{\"username\":\"admin\",\"password\":\"admin123\"}";}
}

【4】启动服务

查看Sentinel控制台的请求数据

【四】定义资源

资源是Sentinel中的核心概念之一。我们说的资源，可以是任何东西，服务，服务里的方法，甚至是一段代码。最常用的资源是我们代码中的Java方法。Sentinel提供了@SentinelResource注解用于定义资源，并提供了AspectJ的扩展用于自动定义资源、处理BlockException等。

【1】代码定义

@SentinelResource用于定义资源，并提供可选的异常处理和fallback配置项。

接口定义IUserService.java

/*** 用户接口* * @author ruoyi*/
public interface IUserService
{public Object selectUserByName(String username);
}

接口实现IUserServiceImpl.java

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;/*** 用户实现* * @author ruoyi*/
@Service
public class IUserServiceImpl implements IUserService
{@Autowiredprivate RestTemplate restTemplate;@Beanpublic RestTemplate restTemplate(){return new RestTemplate();}@SentinelResource(value = "selectUserByName", blockHandler = "selectUserByNameBlockHandler", fallback = "selectUserByNameFallback")@Overridepublic Object selectUserByName(String username){return restTemplate.getForObject("http://localhost:9201/user/info/" + username, String.class);}// 服务流量控制处理，参数最后多一个 BlockException，其余与原函数一致。public Object selectUserByNameBlockHandler(String username, BlockException ex){System.out.println("selectUserByNameBlockHandler异常信息：" + ex.getMessage());return "{\"code\":\"500\",\"msg\": \"" + username + "服务流量控制处理\"}";}// 服务熔断降级处理，函数签名与原函数一致或加一个 Throwable 类型的参数public Object selectUserByNameFallback(String username, Throwable throwable){System.out.println("selectUserByNameFallback异常信息：" + throwable.getMessage());return "{\"code\":\"500\",\"msg\": \"" + username + "服务熔断降级处理\"}";}}

测试接口请求TestUserController.java

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
public class TestUserController
{@Autowiredprivate IUserService userService;@GetMapping("/info/{username}")public Object info(@PathVariable("username") String username){return userService.selectUserByName(username);}
}

【2】属性说明

@SentinelResource注解包含以下属性：

value：资源名称，必需项（不能为空）
entryType：资源调用方向，可选项（默认为EntryType.OUT）
resourceType：资源的分类
blockHandler：对应处理BlockException的函数名称
blockHandlerClass：处理类的Class对象，函数必需为static函数
fallback：用于在抛出异常的时候提供fallback处理逻辑
defaultFallback：用作默认的回退的方法
fallbackClass：异常类的Class对象，函数必需为static函数
exceptionsToTrace：异常类跟踪列表（默认为Throwable.class）
exceptionsToIgnore：排除掉的异常类型

注意：注解方式埋点不支持 private 方法。

【五】流量规则

【1】控制台定义

选择流控规则，新增流控规则，填入对应信息

（1）资源名： 唯一名称，默认请求路径
（2）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）
（3）阈值类型/单机阈值：
1-QPS（每秒请求数量）：当调用该api的QPS达到阈值的时候，进行限流
2-线程数：当调用该api的线程数达到阈值的时候，进行限流
（4）是否集群： 不需要集群
（5）流控模式：
1-直接：api达到限流条件时，直接限流
2-关联：当关联的资源达到限流阈值时，就限流自己
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，如果达到峰值，就进行限流）【api级别的针对来源】
（6）流控效果：
1-快速失败：直接失败，抛异常
2-Warm Up：根据coldFactor（冷加载因子，默认3）的值，从阈值/coldFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值
3-排队等待：匀速排队，让请求以匀速通过，阈值类型必须设置为QPS，否则无效

【2】代码定义

理解上面规则的定义之后，我们可以通过调用FlowRuleManager.loadRules()方法来用硬编码的方式定义流量控制规则，比如：

private void initFlowQpsRule() {List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();FlowRule rule = new FlowRule(resourceName);// set limit qps to 20rule.setCount(20);rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);rule.setLimitApp("default");rules.add(rule);FlowRuleManager.loadRules(rules);
}

【3】属性说明

流量控制规则（FlowRule）重要属性

resource：资源名，资源名是限流规则的作用对象
limitApp：流控针对的调用来源，若为 default 则不区分调用来源 default，代表不区分调用来源
grade：限流阈值类型，QPS 模式（1）或并发线程数模式（0） QPS 模式
count：限流阈值
strategy：调用关系限流策略：直接、链路、关联 根据资源本身（直接）
controlBehavior：流量控制效果(直接拒绝、Warm Up、匀速排队) 直接拒绝
clusterMode：是否集群限流 否

同一个资源可以同时有多个限流规则，检查规则时会依次检查。

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 2.1.1.RELEASE)，我们在CommonFilter引入了WEB_CONTEXT_UNIFY这个init parameter，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。 参考：https://github.com/alibaba/sentinel/issues/1213

【五】降级规则

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】控制台定义

选择降级规则，新增降级规则，填入对应信息。

【2】代码定义

private void initDegradeRule() {List<DegradeRule> rules = new ArrayList<>();DegradeRule rule = new DegradeRule();rule.setResource(KEY);// set threshold RT, 10 msrule.setCount(10);rule.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_RT);rule.setTimeWindow(10);rules.add(rule);DegradeRuleManager.loadRules(rules);
}

【3】属性说明

熔断降级规则(DegradeRule)重要属性

resource：资源名，即规则的作用对象
grade：熔断策略，支持慢调用比例/异常比例/异常数策略 慢调用比例
count：慢调用比例模式下为慢调用临界 RT（超出该值计为慢调用）；异常比例/异常数模式下为对应的阈值
timeWindow：熔断时长，单位为 s
minRequestAmount：熔断触发的最小请求数，请求数小于该值时即使异常比率超出阈值也不会熔断（1.7.0 引入） 5
statIntervalMs：统计时长（单位为 ms），如 60*1000 代表分钟级（1.8.0 引入） 1000 ms
slowRatioThreshold：慢调用比例阈值，仅慢调用比例模式有效（1.8.0 引入）

同一个资源可以同时有多个降级规则。

【五】动态配置规则

上面的规则配置，都是存在内存中的。即如果应用重启，这个规则就会失效，可以整合动态配置系统，如ZooKeeper、Nacos、Apollo等，动态地实时刷新配置规则。

【1】文件配置规则

Sentinel支持通过本地文件加载规则配置，使用方式如下（限流规则作为演示）

spring:cloud:sentinel:datasource:ds1:file:file: classpath:flowRule.jsondata-type: jsonrule-type: flow

flowRule.json对应com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule各属性。

[{"resource": "selectUserByName","count": 1,"grade": 1,"limitApp": "default","strategy": 0,"controlBehavior": 0}
]

【2】Nacos配置规则

当sentinel重新启动时，sentinel dashboard中原来的数据将会全部消失，这样就需要重新定义限流规则，无疑是不可取的。所以需要将sentinel中定义的限流规则保存到配置中心里面。

具体的实现方法如下：
（1）在nacos中定义自定义限流策略sentinel-ruoyi-xxxx

[{"resource": "selectUserByName","count": 2,"grade": 1,"limitApp": "default","strategy": 0,"controlBehavior": 0}
]

（2）添加依赖

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

（3）添加相关配置，sentinel下面的dataSource中配置nacos

spring: application:# 应用名称name: ruoyi-xxxx cloud:nacos:config:# 配置中心地址server-addr: 127.0.0.1:8848# 配置文件格式file-extension: yml# 共享配置shared-configs:- application-${spring.profiles.active}.${spring.cloud.nacos.config.file-extension}sentinel:# 取消控制台懒加载eager: truetransport:# 控制台地址dashboard: 127.0.0.1:8718# nacos配置持久化datasource:ds1:nacos:server-addr: 127.0.0.1:8848dataId: sentinel-ruoyi-gatewaygroupId: DEFAULT_GROUPdata-type: jsonrule-type: flow

（4）启动sentinel应用，可以看到我们在nacos中配置的限流规则

【六】RestTemplate 支持

Spring Cloud Alibaba Sentinel支持对RestTemplate调用的服务进行服务保护。需要在构造RestTemplate Bean时添加@SentinelRestTemplate注解。

RestTemplate添加@SentinelRestTemplate注解保护支持。

@Bean
@SentinelRestTemplate(blockHandler = "handleException", blockHandlerClass = ExceptionUtil.class, fallback = "fallback", fallbackClass = ExceptionUtil.class)
public RestTemplate restTemplate() {return new RestTemplate();
}

服务熔断处理类ExceptionUtil.java，必须使用静态方法。

import com.alibaba.cloud.sentinel.rest.SentinelClientHttpResponse;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import org.springframework.http.HttpRequest;
import org.springframework.http.client.ClientHttpRequestExecution;
import org.springframework.http.client.ClientHttpResponse;public class ExceptionUtil
{// 服务流量控制处理public static ClientHttpResponse handleException(HttpRequest request, byte[] body,ClientHttpRequestExecution execution, BlockException exception){exception.printStackTrace();return new SentinelClientHttpResponse("{\"code\":\"500\",\"msg\": \"服务流量控制处理\"}");}// 服务熔断降级处理public static ClientHttpResponse fallback(HttpRequest request, byte[] body, ClientHttpRequestExecution execution,BlockException exception){exception.printStackTrace();return new SentinelClientHttpResponse("{\"code\":\"500\",\"msg\": \"服务熔断降级处理\"}");}
}

【七】RestTemplate 支持

其实不管是Hystrix还是Sentinel对于Feign的支持，核心代码基本上是一致的，只需要修改依赖和配置文件即可。

【1】添加依赖

<!-- SpringCloud Alibaba Nacos -->
<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency><!-- spring cloud openfeign 依赖 -->
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

【2】feign开启sentinel支持

spring: cloud:nacos:discovery:# 服务注册地址server-addr: 127.0.0.1:8848feign:sentinel:enabled: true

【3】测试用户服务类RemoteUserService.java

import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;/*** 用户服务* * @author ruoyi*/
@FeignClient(contextId = "remoteUserService", value = "ruoyi-system", fallbackFactory = RemoteUserFallbackFactory.class)
public interface RemoteUserService
{/*** 通过用户名查询用户信息** @param username 用户名* @return 结果*/@GetMapping(value = "/user/info/{username}")public Object getUserInfo(@PathVariable("username") String username);
}

【4】降级用户服务类处理RemoteUserFallbackFactory.java

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;
import feign.hystrix.FallbackFactory;/*** 用户服务降级处理* * @author ruoyi*/
@Component
public class RemoteUserFallbackFactory implements FallbackFactory<RemoteUserService>
{private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(RemoteUserFallbackFactory.class);@Overridepublic RemoteUserService create(Throwable throwable){log.error("用户服务调用失败:{}", throwable.getMessage());return new RemoteUserService(){@Overridepublic Object getUserInfo(String username){return "{\"code\":\"500\",\"msg\": \"用户服务熔断降级处理\"}";}};}
}

【5】启动类扫描配置

@EnableFeignClients(basePackages = "com.ruoyi")

创建的类需要在resources\META-INF下的spring.factories配置加载自动装配类

org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=\.....com.ruoyi.system.api.factory.RemoteUserFallbackFactory