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spring cloud之集成sentinel

news 2025/7/11 7:02:16

写在前面

源码。
本文一起看下spring cloud的sentinel组件的使用。

1：准备

1.1：理论

对于一个系统来说，最重要的就是高可用，那么如何实现高可用呢？你可能会说，集群部署不就可以了，但事实并非这么简单，假定一个不那么靠谱的开发，写了一个不那么靠谱的sql语句，上线之后，DB资源很快耗尽，那么所有需要查询DB的服务都无法处理请求，进而导致这些服务挂掉，而上游的服务因为无法快速得到响应，也会很快的挂掉，进而整个系统都会无法对外提供服务，这其实就是发生了非常可怕的服务雪崩，这个过程可以简单参考下图：
在这里插入图片描述
假定那个不那么靠谱的开发，是在服务D开发了那个不那么靠谱的sql语句，则上线后的后果就是D导致B和C不可用，B和C的不可用又会导致A的不可用，最终整个系统不可用。所以想要真正的实现高可用，除了多节点的集群部署外，我们还需要预防服务雪崩，而本文要学习的sentinel正是这样的一个组件，我们可以叫做容错组件。

基本上，导致服务雪崩发生的原因在2个方面，第一个方面是高并发导致的请求量增大，第二方面就是应用内部的异常和错误（就像那个不那么靠谱的sql）。其实sentinel也正是从这两方面来预防服务雪崩的，对于高并发，sentinel可以从外部来限制并发量，对于应用内部异常和错误，sentinel可以进行降级和熔断。我们也会从这方面来展开sentinel的实战环节。

在java中，万物皆对象，在Linux中，万物皆文件，而在sentinel中，万物皆资源，而这里的资源我们可以认为就是接口地址，而对这些资源作用的过程是通过其内部的一个责任链，可以参考下图：
在这里插入图片描述
比如有用来收集数据的StaticSlot，构建调用链的NodeSelectorSlot（形成一个树状的调用关系图），如果业务有需要，我们也可以增加自定义的额slot到这个调用链上。

1.2：安装sentinel

首先在这里下载可运行的jar包，接着如下操作：

$ java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.2.jar
INFO: Sentinel log output type is: file
INFO: Sentinel log charset is: utf-8
INFO: Sentinel log base directory is: C:\Users\dell9020\logs\csp\
INFO: Sentinel log name use pid is: false.   ____          _            __ _ _/\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __  __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \\\/  ___)| |_)| | | | | || (_| |  ) ) ) )'  |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /=========|_|==============|___/=/_/_/_/:: Spring Boot ::        (v2.0.5.RELEASE)...

成功后访问http://localhost:8080/#/login,进入登陆页面：
在这里插入图片描述
账号sentinel/sentinel，成功后进入如下页面：

2：限流实战

限流，或者叫流量整形，是sentinel从外部预防服务雪崩的重要手段。

2.1：基础配置

这部分我们直接来使用sentiniel对我们项目做流量整形，首先，在custom和template模块引入依赖：

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

然后在custom和template模块的application.yml中配置sentinel信息：

spring:jpa:...cloud:sentinel:eager: true transport:port: 8719dashboard: localhost:8080

接着使用@SentinelResource注解标记要进行流量整形的接口，如下：

custom模块

dongshi.daddy.sentinel.controller.CouponCustomerController#requestCoupon
@PostMapping("requestCoupon")
@SentinelResource(value = "requestCoupon")
public Coupon requestCoupon(@Valid @RequestBody RequestCoupon request) {...
}
@PostMapping("findCoupon")
@SentinelResource(value = "customer-findCoupon")
public List<CouponInfo> findCoupon(@Valid @RequestBody SearchCoupon request) {return customerService.findCoupon(request);
}

template模块

// 读取优惠券
@GetMapping("/getTemplate")
@SentinelResource(value = "getTemplate")
public CouponTemplateInfo getTemplate(@RequestParam("id") Long id){log.info("Load template, id={}", id);/*try {// 休眠二十秒模拟超时TimeUnit.SECONDS.sleep(20);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}*/return couponTemplateService.loadTemplateInfo(id);
}// 批量获取
@GetMapping("/getBatch")
// 降级要执行的方法
@SentinelResource(value = "getTemplateInBatch", blockHandler = "getTemplateInBatch_block")
public Map<Long, CouponTemplateInfo> getTemplateInBatch(@RequestParam("ids") Collection<Long> ids) {log.info("getTemplateInBatch: {}", JSON.toJSONString(ids));return couponTemplateService.getTemplateInfoMap(ids);
}
// 降级要执行的方法
public Map<Long, CouponTemplateInfo> getTemplateInBatch_block(Collection<Long> ids, BlockException exception) {log.info("接口被限流");return Maps.newHashMap();
}

接着我们启动服务，如果一切正常的话，就可以看到custom和template这两个模块注册到sentinel上了：
在这里插入图片描述

2.2：通过流控规则进行限流

sentinel支持通过三种方式来进行流量整形：

直接流控:针对特定接口（sentinel称为资源）限流
关联流控:当某接口（sentinel称为资源）达到限流条件时对关联的接口（sentinel称为资源）进行限流
链路流控:

2.2.1:直接流控

我们对资源getTemplateInBatch进行流控，在sentinel选择template对应的微服务，点击子菜单流控规则，然后点击右上角在这里插入图片描述添加流控规则，如下：

为了测试我们使用jmeter来进行测试，jmeter配置可以从这里下载，配置如下:
在这里插入图片描述
通过按钮启动，之后查看template模块日志输出如下：

2024-01-08 15:34:44.411  INFO 26504 --- [io-20006-exec-7] d.d.s.c.CouponTemplateController         : getTemplateInBatch: [2,3]
Hibernate: select coupontemp0_.id as id1_0_, coupontemp0_.available as availabl2_0_, coupontemp0_.type as type3_0_, coupontemp0_.created_time as created_4_0_, coupontemp0_.description as descript5_0_, coupontemp0_.name as name6_0_, coupontemp0_.rule as rule7_0_, coupontemp0_.shop_id as shop_id8_0_ from coupon_template coupontemp0_ where coupontemp0_.id in (? , ?)
2024-01-08 15:34:44.904  INFO 26504 --- [io-20006-exec-5] d.d.s.c.CouponTemplateController         : 接口被限流

可以看到第二次执行了熔断逻辑被限流了。

2.2.2:关联流控

jmeter配置下载。

我们来设置当getTempalte接口qps超过1时限制getBatch接口，配置如下：
在这里插入图片描述
首先我们使用jmeter模拟qps 2不间断访问getTemplate接口，如下：

启动后，这样，肯定就会触发限流规则了，这样，我们先来启动jmeter，

之后访问getBatch接口，如下：

http://localhost:20006/template/getBatch?ids=2,3

在这里插入图片描述
查看后台输出：

然后我们来停止jmeter，再来请求接口，就会恢复正常了：

2.2.3:链路流控

jmeter配置下载。
对于同一个资源访问可以来自于不同的链路，针对特定的链路进行流控，就是链路流控了，如下图，上方链路就是被流控的：
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
这里我们模拟从custom模块访问template模块的getBatch接口，为了测试，需要首先在custom模块中增加如下接口：

// 批量获取
@GetMapping("/getBatchFromCustomer")
public Map<Long, CouponTemplateInfo> getTemplateInBatch(@RequestParam("ids") Collection<Long> ids) {log.info("getTemplateInBatch111: {}", JSON.toJSONString(ids));return templateService.getTemplateInBatch(ids);
}

因为需要进行限流的资源需要知道当前的调用者是谁，才能知道是否需要触发，所以，首先需要在custom模块添加openfeign的拦截器，在openfeign的请求中添加来源头：

@Configuration
public class OpenfeignSentinelInterceptor implements RequestInterceptor {@Overridepublic void apply(RequestTemplate template) {template.header("SentinelSource", "coupon-customer-serv");}
}

接着在tempalte模块中获取这个来源的信息：

@Component
@Slf4j
public class SentinelOriginParser implements RequestOriginParser {@Overridepublic String parseOrigin(HttpServletRequest request) {log.info("request {}, header={}", request.getParameterMap(), request.getHeaderNames());return request.getHeader("SentinelSource");}
}

接着我们来配置sentinel针对来源coupon-customer-serv进行限流，如下：
在这里插入图片描述
接着开启jmeter，正常的话会看到被限流了：

为了测试来源不匹配的情况不限流，我们将sentinel的目标资源名称随便改为其他的，如下：

此时再开启jmeter测试就正常了：

2.3：三种流控效果

sentinel支持三种流控效果，快速失败，warm up,排队等待，在上述的实战环节我们使用就是快速失败，这也是sentinel默认的流控效果。

快速失败
直接失败。
warm up
这是一种从低水位逐渐拉高的一种限流方式，比如如下的配置：

上图设置在5秒内拉高到10进行限流，而非开始就是10，开始的限流值需要除以冷却因子，这里冷却因子是3，所以就是10/3=3，也就是当qps到达3时开始限流，然后在5秒内将这个限流值拉高到最大值10，

使用的场景，如采用缓存+DB读的场景，如果接口一段时间内都处于很低的水位，导致大量的缓存都失效了，此时突然发生了突发流量（某明星出轨了，某漂亮country被原子弹攻击了），此时缓存还没有完全构建起来,为了避免突发流量全部打到DB，把DB打穿，就可以考虑使用warm up，在一段时间内从低水位逐渐拉到高水位，同时在这段时间内完成缓存的构建工作。

排队等待
被限流的请求在一个任务队列中排队等待，并按照超时等待时间从队列中删除任务，如下500内还没有处理则移除任务的配置：

2：降级、熔断实战

jmeter配置。
降级、熔断，是sentinel从服务内部预防服务雪崩的重要手段。这部分我们一起来看下如何使用sentinel来实现降级和熔断。为了方便测试我们首先在template模块添加一个新的接口并设置为sentinel的资源：

// 批量获取
@GetMapping("/getBatchV1")
// 降级要执行的方法
@SentinelResource(value = "getTemplateInBatchV1", fallback = "getTemplateInBatch_fallback")
public Map<Long, CouponTemplateInfo> getTemplateInBatchV1(@RequestParam("ids") Collection<Long> ids) {log.info("getTemplateInBatch: {}", JSON.toJSONString(ids));int i = 1 / 0;return couponTemplateService.getTemplateInfoMap(ids);
}public Map<Long, CouponTemplateInfo> getTemplateInBatch_fallback(Collection<Long> ids) {log.info("接口被fallback");return Maps.newHashMap();
}

这里注意指定了fallback = "getTemplateInBatch_fallback"，则当抛出了RuntimeException时就会进入执行降级逻辑，接着我们就需要在sentinel中配置熔断逻辑了，如下:
在这里插入图片描述
降级熔断的判断过程可以参考下图(注意时示例)：

接着执行jemter，日志输出如下：

2024-01-10 14:01:47.813  INFO 13112 --- [io-20006-exec-2] d.d.s.c.CouponTemplateController         : getTemplateInBatch: [2,3] #
2024-01-10 14:01:47.813  INFO 13112 --- [io-20006-exec-2] d.d.s.c.CouponTemplateController         : 接口被fallback 
2024-01-10 14:01:47.813  INFO 13112 --- [o-20006-exec-10] d.daddy.sentinel.SentinelOriginParser    : request org.apache.catalina.util.ParameterMap@39d7b9e0, header=org.apache.tomcat.util.http.NamesEnumerator@7d50964c
2024-01-10 14:01:47.814  INFO 13112 --- [o-20006-exec-10] d.d.s.c.CouponTemplateController         : 接口被fallback
2024-01-10 14:01:47.815  INFO 13112 --- [io-20006-exec-9] d.daddy.sentinel.SentinelOriginParser    : request org.apache.catalina.util.ParameterMap@39d7b9e0, header=org.apache.tomcat.util.http.NamesEnumerator@1f47105b
2024-01-10 14:01:47.816  INFO 13112 --- [io-20006-exec-9] d.d.s.c.CouponTemplateController         : 接口被fallback
....
2024-01-10 14:01:47.813  INFO 13112 --- [io-20006-exec-2] d.d.s.c.CouponTemplateController         : getTemplateInBatch: [2,3] # 1s后半开启，后又重新进入熔断
2024-01-10 14:01:47.813  INFO 13112 --- [io-20006-exec-2] d.d.s.c.CouponTemplateController         : 接口被fallback 
2024-01-10 14:01:47.813  INFO 13112 --- [o-20006-exec-10] d.daddy.sentinel.SentinelOriginParser    : request org.apache.catalina.util.ParameterMap@39d7b9e0, header=org.apache.tomcat.util.http.NamesEnumerator@7d50964c
2024-01-10 14:01:47.814  INFO 13112 --- [o-20006-exec-10] d.d.s.c.CouponTemplateController         : 接口被fallback
2024-01-10 14:01:47.815  INFO 13112 --- [io-20006-exec-9] d.daddy.sentinel.SentinelOriginParser    : request org.apache.catalina.util.ParameterMap@39d7b9e0, header=org.apache.tomcat.util.http.NamesEnumerator@1f47105b
2024-01-10 14:01:47.816  INFO 13112 --- [io-20006-exec-9] d.d.s.c.CouponTemplateController         : 接口被fallback
...

可以看到降级后，满足条件就会进入熔断。一段时间后会尝试恢复，这个状态叫做半熔断，完整的状态转换参考下图：
在这里插入图片描述

4:接入nacos实现持久化

二次开发后源码。
在前面的实战中，不知道你发现没有，如果是应用重启，则我们设置的规则就都会丢失，这是因为这些规则信息默认是保存在内存中，sentinel也支持将规则信息保存在nacos中，本部分就一起来看下如何实现，想要实现这个操作，需要对sentinel的源码做一下简单的二次开发工作。我们开始。

4.1：下载sentient源码

你可以在这里下载源码，如下图：
在这里插入图片描述

下载后导入到idea中，注意将idea中jdk相关的配置都修改为1.8，否则可能会无法正常编译代码，成功后如下图：
在这里插入图片描述
接着就可以开始二次开发的工作了。

4.2：二次开发

我们需要修改的模块是sentinel-dashboard，首先需要修改nacos依赖范围，默认是test的，即只在test阶段生效，我们需要修改为编译阶段的，如下：

<dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId><!-- 将scope注释掉，改为编译期打包 --><!--<scope>test</scope>-->
</dependency>

接着我们需要将test包下com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.nacos的四个nacos操作的相关文件，如下：

NacosConfig：初始化 Nacos Config 的连接；(该类我们需要修改，设置自己环境的nacos地址)
NacosConfigUtil：约定了 Nacos 配置文件所属的 Group 和文件命名后缀等常量字段；
FlowRuleNacosProvider：从 Nacos Config 上获取限流规则；(从nacos获取配置数据)
FlowRuleNacosPublisher：将限流规则发布到 Nacos Config。(将配置写到nacos)

我们需要在main目录中创建一样的包路径，并将这四个类拷贝过去，如下图：
在这里插入图片描述
首先我们修改NacosConfig类nacosConfigService方法，该方法负责创建操作nacos的ConfigService的bean，如下：

/*
负责更新以及读取nacos的类
*/
@Bean
public ConfigService nacosConfigService() throws Exception {// 将Nacos的注册地址引入进来Properties properties = new Properties();properties.setProperty("serverAddr", "192.168.10.77:8868");properties.setProperty("namespace", "dev");
//        return ConfigFactory.createConfigService("localhost");return ConfigFactory.createConfigService(properties);
}

然后修改FlowControllerV2中写入sentinel配置的pulisher和读取配置的provider为nacos的，如下：

@Autowired
//    @Qualifier("flowRuleDefaultProvider")
// 修改为nacos的数据provider提供者，这样就能从nacos中获取数据
@Qualifier("flowRuleNacosProvider")
private DynamicRuleProvider<List<FlowRuleEntity>> ruleProvider;
@Autowired
//    @Qualifier("flowRuleDefaultPublisher")
// 修改为nacos的发布者，这样就能将规则配置数据写到nacos中
@Qualifier("flowRuleNacosPublisher")
private DynamicRulePublisher<List<FlowRuleEntity>> rulePublisher;

我们来看下publisher向nacos写数据的源码：

// com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.nacos.FlowRuleNacosPublisher#publish
@Override
public void publish(String app, List<FlowRuleEntity> rules) throws Exception {AssertUtil.notEmpty(app, "app name cannot be empty");if (rules == null) {return;}// app 应用名称// public static final String FLOW_DATA_ID_POSTFIX = "-flow-rules";// public static final String GROUP_ID = "SENTINEL_GROUP";// converter.convert(rules) 转成字符串configService.publishConfig(app + NacosConfigUtil.FLOW_DATA_ID_POSTFIX,NacosConfigUtil.GROUP_ID, converter.convert(rules));
}

源码中就可以看到nacos作为配置中心时的组是SENTINEL_GROUP,dataId是${spring.application.name}-flow-rules。最后我们修改页面sidebar.html，增加如下内容：

<li ui-sref-active="active"><a ui-sref="dashboard.flow({app: entry.app})"><i class="glyphicon glyphicon-filter"></i>&nbsp;&nbsp;流控规则 极客时间改造</a>
</li>

最后需要改造我们的微服务，以cusotm为例，首先增加依赖：

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

然后增加配置:

spring:cloud:sentinel:datasource:# 数据源的key，可以自由命名geekbang-flow:# 指定当前数据源是nacosnacos:# 设置Nacos的连接地址、命名空间和Group IDserver-addr: localhost:8848namespace: devgroupId: SENTINEL_GROUP# 设置Nacos中配置文件的命名规则dataId: ${spring.application.name}-flow-rules# 必填的重要字段，指定当前规则类型是"限流"rule-type: flow

最后，打jar包,成功后会在target目录看到jar包：
在这里插入图片描述
最后启动项目：

java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar

启动custom模块，登录后就可以看到新加的菜单：
在这里插入图片描述
如果是该菜单增加配置，则会同步到nacos中，并且配置dataID是coupon-customer-serv-sentinel-flow-rules:

配置内容是以文本的格式存储的，但存储的也是json：

写在后面

参考文章列表

jmeter之简单使用。