Sentinel入门

红太狼 2023-01-22 13:56 22阅读 0赞

## 一、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以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性

**Sentinel具有以下特征：**

*  丰富的应用场景：Sentinel承接了阿里近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、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等
 *  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
 *  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
 *  完善的SPI扩展点：Sentinel提供简单易用、完善的SPI扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等  
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    Sentinel的开源生态  
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## 二、流控规则 ##

### 2.1 参数介绍 ###

*  资源名：唯一名称，默认请求路径
 *  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）
 *  阈值类型/单机阈值：  
    （1） QPS（每秒钟的请求数量）：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
 *  是否集群：不需要集群
 *  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，如果达到阈值，就进行限流）【api级别的针对来源】
 *  流控效果：  
    （1）快速失败：直接失败，抛异常  
    （2）Warm Up：根据codeFactor（冷加载因子，默认值3）的值，从阈值/codeFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值  
    （3）排队等待：匀速排队，让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置为QPS，否则无效

### 2.2 流控—预热 ###

阈值除以codeFactor（默认值为3），经过预热时长后才会达到阈值。官网解释为，请求QPS从 **threshold/3** 开始，经过预热时长逐渐升至设定的QPS阈值

**举例：**  
阈值为**10+预热时长设置5秒**，系统初始化的阈值为 **10/3 约等于3**，即阈值刚开始为3；然后过了5秒后阈值才慢慢升高恢复到10

### 2.3 流控—排队等待 ###

官网解释为，匀速排队方式会严格控制**请求通过的间隔时间**，也即是让请求以均匀的速度通过，对应的是**漏桶算法**。详细文档可以参考 流量控制-匀速器模式，具体的例子可以参见 PaceFlowDemo

这种方式主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列，想象一下这样的场景，在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒就直接拒绝多余的请求

**举例：**  
设置含义：/testA每秒1次请求，超过的话就排队等待，等待的超时时间为20000ms

## 三、Sentinel降级 ##

Sentinel熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高），**对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其他的资源而导致级联错误**。当资源被降级后，在接下来的**降级时间窗口之内，对该资源的调用都会自动熔断**（默认行为是抛出 DegradeException）

Sentinel的断路器是没有**半开状态**的。半开的状态系统自动去检测是否请求有异常，没有异常就关闭断路器恢复使用，有异常则继续打开断路器不可用，具体可以参考Hystrix

### 3.1 基本概念介绍 ###

*  RT（平均响应时间，秒级）：平均响应时间 超出阈值 且 在时间窗口内通过的请求 > = 5，两个条件同时满足后触发降级；窗口期过后关闭断路器。RT最大4900（更大的需要通过-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt = xxxx 才能生效）
 *  异常比例（秒级）：QPS > = 5 且 异常比例（秒级统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级
 *  异常数（分钟级）：异常数（分钟统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级

### 3.4 降级—异常数 ###

异常数：当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断。注意由于统计时间窗口是分钟级别的，若 timeWindow 小于60s，则结束熔断状态后仍可能再次进入熔断状态

⚠️注意：时间窗口一定要大于等于 60s

## 四、Sentinel热点key ##

### 4.1 热点概念 ###

热点就是经常访问的数据。热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数得资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效

Sentinel利用**LRU策略**统计最近最常访问的热点参数，结合**令牌桶算法**进行参数级别的流控，热点参数限流支持集群模式

### 4.2 兜底方法 ###

分为**系统默认**和**客户自定义**两种

之前的案例，限流出问题后，都是用Sentinel系统默认的提示：`Blocked by Sentinel（flow limiting）`

可不可以自定义呢？类似Hystrix，某个方法出问题了，就找对应的兜底降级方法

结论：从 **HystrixCommand** 到 **@SentinelResource**

@SentinelResource处理的是Sentinel控制台配置的违规情况，有blockHandler方法配置的兜底处理；

RuntimeException，例如 `int age = 10 / 0`，这个是java运行时报出的运行时异常，这种情况@SentinelResource是不管的

结论：@SentinelResource主管配置出错，运行出错该走异常走正常的异常处理

**上述两种兜底方法的问题：**

*  系统默认的，没有体现我们自己的业务要求
 *  依照现有条件，我们自定义的处理方法又和业务代码耦合在一起，不直观
 *  每个业务方法都添加一个兜底的，那代码膨胀加剧
 *  全局统一的处理方法没有体现

## 五、Sentinel系统规则 ##

### 5.1 系统自适应限流 ###

Sentinel 系统自适应限流从整体维度对应用入口流量进行控制，结合应用的**Load**、**CPU使用率**、**总体平均RT**、**入口QPS**和**并发线程数**等几个维度的监控指标，通过自适应的流控策略，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡。让系统尽可能处在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性

系统保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且**仅对入口流量生效**。入口流量指的是进入应用的流量，比如 Web 服务 或 Dubbo 服务端接收的请求，都属于入口流量

### 5.2 系统规则支持的模式 ###

*  Load自适应（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）
 *  CPU usage
 *  平均RT
 *  并发线程数
 *  入口QPS

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