Spring Cloud Alibaba之Sentinel实现熔断限流功能的方法

这篇文章主要介绍spring cloud Alibaba之Sentinel实现熔断限流功能的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

sentinel简介

这个在阿里云有企业级的商用版本 应用高可用服务 AHAS；现在有免费的入门级可以先体验下，之后再决定是否使用付费的专业版或者是自己搭建。

官方文档地址

Sentinel的GitHub

本文示例代码

sentinel功能概述

• 流量控制：将随机的请求调整为合适的形状。即限制请求数量；

• 熔断降级：当检测到调用链路中某个资源出现不稳定的表现，如请求响应时间长或者异常比例升高的时候，则对此资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联故障。 采用的手段：1.并发线程数的限制；2.通过响应时间进行降级

• 系统负载保护：Sentinel提供系统维度的自适应保护能力。即在系统负载较高时，自动将流量转发到其它集群中的机器上去， 使系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，保护系统能力范围内处理最多的请求。

sentinel和Hystrix的区别

• 两者的原则是一致的，都是当一个资源出现问题时，让其快速失败，不波及到其它服务。

• Hystrix采用的是线程池隔离的方式，优点是做到了资源之间的隔离，缺点是增加了线程切换的成本

• Sentinel采用的是通过并发线程的数量和响应时间来对资源限制。

Sentinel规则

Sentinel默认定义如下规则：

流控规则

通过QPS或并发线程数来做限制，里面的针对来源可以对某个微服务做限制，默认是都限制。

• 流控模式：

• 直接：接口达到限流条件，开启限流；

• 关联：当关联的资源达到限流条件时，开启限流（适合做应用让步）

• 链路：当从某个接口过来的资源达到限流条件时，开启限流（限制更细致）

关于配置规则：可以直接使用url地址来配置，也可以通过自定义名称来配置（需要在方法上添加@SentinelResource("order")注解才能达到效果，可以重复）

链路限流不生效的问题：由于sentinel基于filter开发的拦截使用的链路收敛的模式，因此需要设置关闭链路收敛使链路收敛能够生效，

spring:   cloud:     sentinel:       filter:         # 关闭链路收敛使链路收敛能够生效         enabled: false

降级规则

当满足设置的条件，对服务进行降级。

根据平均响应时间：当资源的平均响应时间超过阀值（以ms为单位）之后，资源进入准降级状态。
如果接下来1秒持续进入的n个请求的RT都持续超过这个阀值，则在接下来的时间窗口（单位s）之内就会使这个方法进行服务降级。

注意Sentinel默认的最大时间为4900ms，超过这个时间将被默认设置为4900ms；可以通过启动配置 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx来修改。

异常降级：通过设置异常数或者异常比例来进行服务降级。

热点规则

必须使用@SentinelResource("order")注解来做标记，将限流做到参数级别上去，并且可以配置排除参数值等于某个值时不做限流。

授权规则

通过配置黑白名单来设置是否允许通过。

自定义来源获取规则：

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.servlet.callback.RequestOriginParser;import org.apache.commons.lang3.StringUtils;import org.springframework.stereotype.Component;import javax.servlet.Http.httpservletRequest;@Componentpublic class RequestOriginParserDefinition implements RequestOriginParser {    @Override  public String parseOrigin(HttpServletRequest request) {      String client = request.getHeader("client");      if(StringUtils.isNotBlank(client)){          return "NONE";      }      return client;  }}

系统规则

系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台机器的总体Load、RT、入口QPS、CPU使用率和线程数五个维度来监控整个应用数据，让系统跑到最大吞吐量的同时保证系统稳定性。

• Load（仅对 linux/Unix-like 机器生效）：当系统 load1 超过阈值，且系统当前的并发线程数超过系统容量时才会触发系统保护。系统容量由系统的 maxQps * minRt 计算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5。

• RT：当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。

• 线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。

• 入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。

• CPU使用率：当单台机器上所有入口流量的 CPU使用率达到阈值即触发系统保护。

sentinel的使用

下面我们通过一些简单的示例来快速了解sentinel的使用。

安装控制台界面工具

在Sentinel的github上下载安装包https://github.com/alibaba/Sentinel/releases；就是一个jar包直接使用命令启动即可。

java -Dserver.port=9080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:9080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar

-Dserver.port 是设置访问的端口号；
sentinel-dashboard.jar 就是刚刚下载的jar包名称；
为方便使用可以创建一个bat启动文件，在里面输入上面的命令行，后面启动直接点击这个bat文件即可。

从 Sentinel 1.6.0 起，Sentinel 控制台引入基本的登录功能，默认用户名和密码都是 sentinel；启动成功后浏览器输入http://127.0.0.1:9080 即可访问控制台。
注意这个控制台不是必须接入的，同时只有你的接口方法被访问过后控制台里面才会显示。

服务中使用

添加如下依赖包

<!--由于我们使用的spring-cloud,因此这里因此 sentinel的集成包来简化我们的配置 --><dependency>    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId></dependency><!--sentinel 对dubbo的支持--><dependency>    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>    <artifactId>sentinel-apache-dubbo-adapter</artifactId></dependency>

注意如果没有使用dubbo那么无需引入sentinel-apache-dubbo-adapter; 比如之前使用的是feign和Hystrix搭配的，只需要将Hystrix的相关配置和依赖去掉，然后加入sentinel的依赖即可。

代码中的使用示例1，如果我们只需对相关的http方法进行限流，直接引入依赖的包即可；下面是我们向对某个方法进行限流，因此使用使用@SentinelResource注解来配置。

@Servicepublic class SentinelDemoServiceImpl implements SentinelDemoService {        @SentinelResource(value = "SentinelDemoService#sentinelDemo1", defaultFallback = "sentinelDemo1Fallback")    @Override    public String sentinelDemo1() {        return "sentinel 示例1";    }        public String sentinelDemo1Fallback(Throwable t) {        if (BlockException.isBlockException(t)) {            return "Blocked by Sentinel: " + t.getClass().getSimpleName();        }        return "Oops, failed: " + t.getClass().getCanonicalName();    }}

然后在控制台配置相关的策略规则即可。

自定义Sentinel的异常返回

通过实现BlockExceptionHandler接口来自定义异常返回；注意之前的UrlBlockHandler 视乎已经在新版中移除了。

@Componentpublic class SentinelExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {        @Override    public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {        JSONObject responseData = new jsONObject();        if (e instanceof FlowException) {            responseData.put("message", "限流异常");            responseData.put("code", "C5001");        } else if (e instanceof DegradeException) {            responseData.put("message", "降级异常");            responseData.put("code", "C5002");        } else if (e instanceof ParamFlowException) {            responseData.put("message", "参数限流异常");            responseData.put("code", "C5003");        } else if (e instanceof AuthorityException) {            responseData.put("message", "授权异常");            responseData.put("code", "C5004");        } else if (e instanceof SystemBlockException) {            responseData.put("message", "系统负载异常");            responseData.put("code", "C5005");        }        response.setContentType("application/json;charset=utf-8");        response.getWriter().write(responseData.toJSONString());    }}

基于文件实现Sentinel规则的持久化

Sentinel 控制台通过 api 将规则推送至客户端并更新到内存中，接着注册的写数据源会将新的规则保存到本地的文件中。

编写一个实现InitFunc接口的类，在里面定义持久化的方式，这里使用文件

public class FilePersistence implements InitFunc {  @Value("spring.application.name")  private String applicationName;  @Override  public void init() throws Exception {      String ruleDir = System.getProperty("user.home") + "/sentinel-rules/" + applicationName;      String flowRulePath = ruleDir + "/flow-rule.json";      String degradeRulePath = ruleDir + "/degrade-rule.json";      String systemRulePath = ruleDir + "/system-rule.json";      String authorityRulePath = ruleDir + "/authority-rule.json";      String paramFlowRulePath = ruleDir + "/param-flow-rule.json";      this.mkdirIfNotExits(ruleDir);      this.createFileIfNotExits(flowRulePath);      this.createFileIfNotExits(degradeRulePath);      this.createFileIfNotExits(systemRulePath);      this.createFileIfNotExits(authorityRulePath);      this.createFileIfNotExits(paramFlowRulePath);      // 流控规则      ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(              flowRulePath,              flowRuleListParser      );      FlowRuleManager.reGISter2Property(flowRuleRDS.getProperty());      WritableDataSource<List<FlowRule>> flowRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(              flowRulePath,              this::encodeJson      );      WritableDataSourceRegistry.registerFlowDataSource(flowRuleWDS);      // 降级规则      ReadableDataSource<String, List<DegradeRule>> degradeRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(              degradeRulePath,              degradeRuleListParser      );      DegradeRuleManager.register2Property(degradeRuleRDS.getProperty());      WritableDataSource<List<DegradeRule>> degradeRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(              degradeRulePath,              this::encodeJson      );      WritableDataSourceRegistry.registerDegradeDataSource(degradeRuleWDS);      // 系统规则      ReadableDataSource<String, List<SystemRule>> systemRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(              systemRulePath,              systemRuleListParser      );      SystemRuleManager.register2Property(systemRuleRDS.getProperty());      WritableDataSource<List<SystemRule>> systemRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(              systemRulePath,              this::encodeJson      );      WritableDataSourceRegistry.registerSystemDataSource(systemRuleWDS);      // 授权规则      ReadableDataSource<String, List<AuthorityRule>> authorityRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(              authorityRulePath,              authorityRuleListParser      );      AuthorityRuleManager.register2Property(authorityRuleRDS.getProperty());      WritableDataSource<List<AuthorityRule>> authorityRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(              authorityRulePath,              this::encodeJson      );      WritableDataSourceRegistry.registerAuthorityDataSource(authorityRuleWDS);      // 热点参数规则      ReadableDataSource<String, List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(              paramFlowRulePath,              paramFlowRuleListParser      );      ParamFlowRuleManager.register2Property(paramFlowRuleRDS.getProperty());      WritableDataSource<List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(              paramFlowRulePath,              this::encodeJson      );      ModifyParamFlowRulesCommandHandler.setWritableDataSource(paramFlowRuleWDS);  }  private Converter<String, List<FlowRule>> flowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(          source,          new TypeReference<List<FlowRule>>() {          }  );  private Converter<String, List<DegradeRule>> degradeRuleListParser = source -> JSON.parseObject(          source,          new TypeReference<List<DegradeRule>>() {          }  );  private Converter<String, List<SystemRule>> systemRuleListParser = source -> JSON.parseObject(          source,          new TypeReference<List<SystemRule>>() {          }  );  private Converter<String, List<AuthorityRule>> authorityRuleListParser = source -> JSON.parseObject(          source,          new TypeReference<List<AuthorityRule>>() {          }  );  private Converter<String, List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(          source,          new TypeReference<List<ParamFlowRule>>() {          }  );  private void mkdirIfNotExits(String filePath) throws IOException {      File file = new File(filePath);      if (!file.exists()) {          file.mkdirs();      }  }  private void createFileIfNotExits(String filePath) throws IOException {      File file = new File(filePath);      if (!file.exists()) {          file.createNewFile();      }  }  private <T> String encodeJson(T t) {      return JSON.toJSONString(t);  }}

在resources下创建配置目录META-INF/services,然后添加文件 com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc；在文件中添加上面写的配置类的全路径top.vchar.order.config.FilePersistence

使用Nacos实现动态规则配置

动态规则扩展文档

添加如下依赖

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

添加如下配置（具体可以参考SentinelProperties 配置类）：

spring:  cloud:    sentinel:      datasource:        flow:          # 配置nacos的          nacos:            rule-type: FLOW            server-addr: 127.0.0.1:8848            namespace: public            groupId: "DEFAULT_GROUP"            dataId: dubbo-customer-demo-sentinel.rule            username: nacos            passWord: 123456

然后在nacos中创建一个配置文件 dubbo-customer-demo-sentinel.rule，类型为text; 具体配置参数见官网说明；下面是一个示例：

[    {        "resource": "SentinelDemoService#sentinelDemo2",        "count": 0,        "grade": 1,        "limitApp":"default",        "strategy":0,        "controlBehavior":0,        "clusterMode":false    }]

实际使用不建议这样做，还是建议使用控制台的方式；因为使用官方提供的集成方式时，nacos的时候会疯狂的拉取数据，同时只支持一个规则的配置；因此要么自己去基于nacos实现，要么使用控制台的方式；
且配置项很多，因此还是建议使用控制台的方式来实现，或者是对接其rest api接口，在实际操作中还是建议使用界面化的操作。

关于熔断降级是如何实现自动调用我们配置的Fallback方法

sentinel使用了spring的aop切面编程功能拦截有@SentinelResource注解的类，具体查看com.alibaba.csp.sentinel.annotation.aspectj.SentinelResourceAspect类，在执行实际的方法时使用try-catch进行异常捕获，
如果异常是BlockException的时候会调用handleBlockException方法（注意我们也可以配置自己自定义的异常也走这个方法），通过反射执行配置的Fallback方法。

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