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Spring Cloud Alibaba Sentinel流量防卫兵

news 文章来源：https://blog.csdn.net/weixin_63558979/article/details/133141270 2025/1/11 4:58:13

文章目录

Spring Cloud Alibaba Sentinel流量防卫兵
- 1. 分布式遇到的问题
- 2.解决的方法
Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵
- 1. 简介和特折
Sentinel流量防卫兵的搭建
- 1.引入依赖
- 2.添加配置类
- 3.运行类上添加@SentinelResource，并配置blockHandler和fallback
- 4. linux中放入Sentinel控制台程序jar包，并执行
应用接入控制台（可选下面那种，简单）
- 1.使用整合包（这种）
- 2.通过nacos持久化
- 3.设置规则 json

Spring Cloud Alibaba Sentinel流量防卫兵

1. 分布式遇到的问题

服务可用性问题
在这里插入图片描述

服务可用性场景
在这里插入图片描述

服务雪崩效应
因服务提供者的不可用导致服务调用者的不可用,并将不可用逐渐放大的过程，就叫服务雪崩效应导致服务不可用的原因：
在这里插入图片描述

在服务提供者不可用的时候，会出现大量重试的情况：用户重试、代码逻辑重试，这些重试最终导致：进一步加大请求流量。所以归根结底导致雪崩效应的最根本原因是：大量请求线程同步等待造成的资源耗尽。当服务调用者使用同步调用时, 会产生大量的等待线程占用系统资源。一旦线程资源被耗尽,服务调用者提供的服务也将处于不可用状态, 于是服务雪崩效应产生了。

2.解决的方法

超时机制
在不做任何处理的情况下，服务提供者不可用会导致消费者请求线程强制等待，而造成系统资源耗尽。加入超时机制，一旦超时，就释放资源。由于释放资源速度较快，一定程度上可以抑制资源耗尽的问题。
服务限流
设置阈值，操作临界值不再进行向后端请求.
隔离
每当向服务发起一个请求时，就是会发起一个http请求,每一个http请求就要开启一个线程，然后等待服务返回信息，这容易导致线程的堆积，所以就可以用http的URI作为一个标识，然后相同的URI可以开启一个线程池，然后线程池中限定线程数，这样就可以设置拒绝策略，当线程池满了，就可以快速的抛出异常或者拒绝请求，用线程池做到线程隔离来达到限流。
服务熔断

熔断就是有一个阈值，向服务发起请求后，如果不成功，就会记录次数，然后当连续失败次数达到阈值时，下次请求的时候就会直接把这个服务停止。请求有三种状态，可以请求（开），不可请求（关），还有一个中间状态，相当于半开状态，半开状态是什么意思呢，就是可以尝试着去请求，就可以在关闭状态后一段时间，发一个请求尝试一下是否可以请求成功，如果不成功，继续保持关闭状态，如果请求成功，则变成开放状态。
服务降级
降级其实就相当于，当我们向一个服务发起请求，当请求超时了，就会把这次请求记录到服务中，然后就会尝试向其他服务发请求，如果还没成功，就对这次请求进行处理（怎么处理取决于业务需求如）就相当于try
catch一样的逻辑，当然Sentinel底层使用aop来实现的。

Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵

点击进入官方文档

1. 简介和特折

Sentinel 介绍随着微服务的流行，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、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者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 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、实时熔断下游不可用应用等。
2. 完备的实时监控： Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中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。
3. 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。您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。
4. 完善的 SPI
  扩展点： Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展点。您可以通过实现扩展点，快速的定制逻辑。例如定制规则管理、适配数据源等

Sentinel流量防卫兵的搭建

1.引入依赖

在这里插入图片描述

<dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-core</artifactId><version>1.8.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-annotation-aspectj</artifactId><version>1.8.0</version>
</dependency>

2.添加配置类

这里的配置类也就是aop增强的时候所用的切点，但是这里用的时@Bean注入而不是注解

@Configuration
public class SentinelConfig {@Beanpublic SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() {return new SentinelResourceAspect();}
}

3.运行类上添加@SentinelResource，并配置blockHandler和fallback

在这里插入图片描述

@RestController
public class UserController {@GetMapping("/user/{id}")@SentinelResource(value = "findOrderByUserId",fallback = "fallback", fallbackClass = UserController.class,blockHandler = "handleException", blockHandlerClass = UserController.class)public String findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {if (id == 4) {throw new IllegalArgumentException("非法参数异常");}return "正常返回";}public static String fallback(Integer id, Throwable e) {return "===被异常降级啦===";}public static String handleException(Integer id, BlockException e) {return "===被限流啦===";}/*** 定义流控规则*/@PostConstructprivate static void initFlowRules() {List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();FlowRule rule = new FlowRule();//设置受保护的资源rule.setResource("findOrderByUserId");// 设置流控规则 QPSrule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);// 设置受保护的资源阈值// Set limit QPS to 20.rule.setCount(1);rules.add(rule);// 加载配置好的规则FlowRuleManager.loadRules(rules);}
}

4. linux中放入Sentinel控制台程序jar包，并执行

不让上传自己去外网下把这是网址
1.8.0版本

linux启动代码

java -Dserver.port=8858 -Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel
-Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar

应用接入控制台（可选下面那种，简单）

控制台加入jar包

<dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId><version>1.8.0</version>
</dependency>

写入参数
在这里插入图片描述
控制台
访问地址虚拟机IP/设置的端口号（8858）账号刚刚设置sentinel，密码123456
不出现这个也会正常，看一下机器列表有没有你就行啦，毕竟开源要什么自行车

1.使用整合包（这种）

一个依赖即可
可去掉上方加入的三个jar包，嫌麻烦不去除也可

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

配置文件

# 添加sentinel的控制台地址
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=127.0.0.1:8858# 可以理解为应用端的端口号 服务端是上面配置的8858
# 指定应用与Sentinel控制台交互的端口，应用本地会起一个该端口占用的HttpServer, 可以省略
spring.cloud.sentinel.transport.port=8719

直接运行即可

2.通过nacos持久化

引入依赖

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

新建一个bootstrp.properties文件
在这里插入图片描述

spring.cloud.nacos.config.server-addr=192.168.14.58:8848
#spring.application.name=sentinel-app
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=192.168.14.58:8858
spring.cloud.sentinel.datasource.flow.nacos.serverAddr=192.168.14.58:8848
spring.cloud.sentinel.datasource.flow.nacos.dataId=${spring.application.name}-flow-rules
spring.cloud.sentinel.datasource.flow.nacos.groupId=DEFAULT_GROUP
spring.cloud.sentinel.datasource.flow.nacos.data-type=json
spring.cloud.sentinel.datasource.flow.nacos.rule-type=flow
spring.cloud.sentinel.datasource.degrade.nacos.serverAddr=192.168.14.58:8848
spring.cloud.sentinel.datasource.degrade.nacos.dataId=${spring.application.name}-degrade-rules
spring.cloud.sentinel.datasource.degrade.nacos.groupId=DEFAULT_GROUP
spring.cloud.sentinel.datasource.degrade.nacos.data-type=json
spring.cloud.sentinel.datasource.degrade.nacos.rule-type=degrade

在nacos中创建就是前面建立的点击跳转
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3.设置规则 json

流量控制

[{// 资源名"resource": "/test",// 针对来源，若为 default 则不区分调用来源"limitApp": "default",// 限流阈值类型(1:QPS;0:并发线程数）"grade": 1,// 阈值"count": 1,// 是否是集群模式"clusterMode": false,// 流控效果(0:快速失败;1:Warm Up(预热模式);2:排队等待)"controlBehavior": 0,// 流控模式(0:直接；1:关联;2:链路)"strategy": 0,// 预热时间（秒，预热模式需要此参数）"warmUpPeriodSec": 10,// 超时时间（排队等待模式需要此参数）"maxQueueingTimeMs": 500,// 关联资源、入口资源(关联、链路模式)"refResource": "rrr"}
]

降级规则

[{// 资源名"resource": "/test1","limitApp": "default",// 熔断策略（0:慢调用比例，1:异常比率，2:异常计数）"grade": 0,// 最大RT、比例阈值、异常数"count": 200,// 慢调用比例阈值，仅慢调用比例模式有效（1.8.0 引入）"slowRatioThreshold": 0.2,// 最小请求数"minRequestAmount": 5,// 当单位统计时长(类中默认1000)"statIntervalMs": 1000,// 熔断时长"timeWindow": 10}
]

热点规则

[{// 资源名"resource": "/test1",// 限流模式（QPS 模式，不可更改）"grade": 1,// 参数索引"paramIdx": 0,// 单机阈值"count": 13,// 统计窗口时长"durationInSec": 6,// 是否集群 默认false"clusterMode": 默认false,// "burstCount": 0,// 集群模式配置"clusterConfig": {// "fallbackToLocalWhenFail": true,// "flowId": 2,// "sampleCount": 10,// "thresholdType": 0,// "windowIntervalMs": 1000},// 流控效果（支持快速失败和匀速排队模式）"controlBehavior": 0,// "limitApp": "default",// "maxQueueingTimeMs": 0,// 高级选项"paramFlowItemList": [{// 参数类型"classType": "int",// 限流阈值"count": 222,// 参数值"object": "2"}]}
]

系统规则

[{// RT"avgRt": 1,// CPU 使用率"highestCpuUsage": -1,// LOAD"highestSystemLoad": -1,// 线程数"maxThread": -1,// 入口 QPS"qps": -1}
]

授权规则

[{// 资源名"resource": "sentinel_spring_web_context",// 流控应用"limitApp": "/test",// 授权类型(0代表白名单；1代表黑名单。)"strategy": 0}
]

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Spring Cloud Alibaba Sentinel流量防卫兵

1. 分布式遇到的问题

2.解决的方法

Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵

1. 简介和特折

Sentinel流量防卫兵的搭建

1.引入依赖

2.添加配置类

3.运行类上添加@SentinelResource，并配置blockHandler和fallback

4. linux中放入Sentinel控制台程序jar包，并执行

应用接入控制台（可选下面那种，简单）

1.使用整合包（这种）

2.通过nacos持久化

3.设置规则 json

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