扛住阿里双十一高并发流量，Sentinel是怎么做到的？

灰太狼 2023-10-08 08:41 25阅读 0赞

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本文链接：https://blog.csdn.net/u014714618/article/details/102559493  
  
Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景

本文介绍阿里开源限流熔断方案 Sentinel 功能、原理、架构、快速入门以及相关框架比较

基本介绍  
1 名词解释  
服务限流 ：当系统资源不够，不足以应对大量请求，对系统按照预设的规则进行流量限制或功能限制

服务熔断：当调用目标服务的请求和调用大量超时或失败，服务调用方为避免造成长时间的阻塞造成影响其他服务，后续对该服务接口的调用不再经过进行请求，直接执行本地的默认方法

服务降级：为了保证核心业务在大量请求下能正常运行，根据实际业务情况及流量，对部分服务降低优先级，有策略的不处理或用简单的方式处理

服务降级的实现可以基于人工开关降级（秒杀、电商大促等）和自动检测（超时、失败次数、故障），熔断可以理解为一种服务故障降级处理

2 为什么需要限流降级  
系统承载的访问量是有限的，如果不做流量控制，会导致系统资源占满，服务超时，从而所有用户无法使用，通过服务限流控制请求的量，服务降级省掉非核心业务对系统资源的占用，最大化利用系统资源，尽可能服务更多用户

3 Sentinel 简介

Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵，是阿里中间件团队 2018 年 7 月开源的，面向分布式服务架构的轻量级流量控制产品，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护系统服务的稳定性

Sentinel 的开源生态：

功能特性  
1 总体介绍  
Sentinel 具有以下特征:

丰富的应用场景：秒杀限流，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。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。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。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

Sentinel 分为两个部分:

控制台（Dashboard） 基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器

核心库（Java 客户端） 不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持

2 控制台特性

实时监控 支持自动发现集群机器列表、服务健康状态、服务调用通过/拒绝 QPS、调用耗时、图表统计

规则管理及推送 支持在界面配置流控、降级、热点规则，并实时推送

鉴权 控制台支持自定义鉴权接口，提供基本登录功能

3 核心库功能特性  
(1) 应用流控  
针对指定应用实例的流量控制，监控应用流量 QPS 或并发线程数，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性

流量控制的手段包括：

直接拒绝

Warm Up，即预热/冷启动方式，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被瞬间压垮

匀速排队，严格控制请求通过的间隔时间，让请求以均匀的速度通过

(2) 集群流控  
不同于应用流控根据单个应用实例阈值执行限流检查，集群流控只对整个集群调用总量进行限流，例如以下场景：

限制某个用户调用某个 API 的总 QPS，提供 API 的应用在多个机器上部署了多个实例

因为多个应用实例流量不均匀，导致集群调用总量没有到的情况下某些机器就开始限流

仅靠单机维度去限制的话会无法精确地限制总体流量，通过集群精确地控制整个集群的调用总量，结合单机限流兜底，可以更好地发挥流量控制的效果

(3) 网关流控  
Sentinel 支持对 Spring Cloud Gateway、Zuul 等主流的 API Gateway 进行限流

网关流控针对 API 网关的场景定制的限流规则，可以针对不同 route 或自定义的 API 分组进行限流，支持针对请求中的路径、参数、Header、来源 IP 等进行定制化的限流

(4) 熔断降级  
如果调用链路中的某个资源不稳定，最终会导致请求发生堆积，通过熔断降级能在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（包括调用超时、异常比例升高、异常数升高），对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它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，对该资源的调用都自动熔断（默认行为是抛出 DegradeException），经过时间窗口之后，退出熔断，并在下一次资源出现不稳定状态再次自动熔断

(5) 热点参数限流  
热点即经常访问的数据，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，对包含热点参数的资源调用进行限流 例如以下场景：

用户 ID 为参数，限制用户对接口的范围 QPS

商品 ID 为参数，限制商品下单接口频率

(6) 系统自适应限流  
为了解决传统方案：基于操作系统负载(load1，linux 下用 uptime 查看)做进行自适应限流，带来的存在延时、系统性能恢复慢的问题，Sentinel 采用新的思路：根据系统能够处理的请求，和允许进来的请求，来做平衡，而不是根据一个间接的指标（系统 load）来做限流

目标在于：在系统不被拖垮的情况下，尽可能提高系统的吞吐率，而不是 负载 一定要到低于某个阈值

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 和线程数四个维度监控应用数据，当实际运行达到限定阈值进行限流保护，支持的阈值类型：

Load：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。系统容量由系统时间运行监测到的的 maxQps \* minRt (最小响应时间)计算得出

RT：当单台机器上所有入口流量的平均 RT(响应时间)

线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数

入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS

(7) 黑白名单控制  
Sentinel 黑白名单根据资源的请求来源（origin）限制资源是否通过，若配置白名单则只有请求来源位于白名单内时才可通过；若配置黑名单则请求来源位于黑名单时不通过，其余的请求通过

快速入门  
1 安装控制台  
从 github release 页面(https://github.com/alibaba/Sentinel/releases)下载最新控制台 jar 包

命令行启动控制台：

java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar  
2 应用接入 Sentinel  
Sentinel 适配了常见主流框架，包括 Dubbo、Spring Boot、Spring WebFlux、gRPC、Zuul、Spring Cloud Gateway、RocketMQ、Web Servlet，对于需要限流的资源，支持用原生 Java 的 try-catch 接入或者使用注解

下面以常见的 Spring Boot 注解的方式作为示例：引入 sentinel 适配 Spring Cloud 的依赖：

<dependency>  
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>  
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>  
<version>2.1.0.RELEASE</version>  
</dependency>  
application.yml 指定控制台地址：

spring:  
cloud:  
sentinel:  
transport:  
dashboard: IP:端口号  
定义需要限流的资源：

@RestController  
public class TestController \{  
  
@GetMapping(value = "/hello")  
// 定义需要限流的资源名称为hello  
@SentinelResource("hello")  
public String hello() \{  
return "Hello Sentinel";  
\}  
\}  
请求一次上面的 http hello 接口后，触发 Sentinel 客户端初始化，才能在控制台看到接口

添加流控规则：

频繁请求接口，可以看到部分请求被拒绝：

注意：上面的配置方式是没有做持久化的，生产环境不建议使用

3 规则配置  
Sentinel 提供 动态规则数据源 支持来动态地管理、读取配置的规则。Sentinel 提供的 ReadableDataSource 和 WritableDataSource 接口简单易用，非常方便使用。

Sentinel 动态规则源针对常见的配置中心和远程存储进行适配，目前已支持 Nacos、ZooKeeper、Apollo、Redis 等多种动态规则源，可以覆盖到很多的生产场景

实现原理  
下面介绍 Sentinel 客户端基本原理

1 基本概念  
Resource 资源 Sentinel 中，需要被流量保护的方法、代码块都可以称为资源，每个资源都需要定义一个唯一的资源名词，用于匹配相关规则

Entry Sentinel 功能入口类，Entry 可以通过对主流框架的适配自动创建，也可以通过注解的方式或调用 SphU API 显式创建，创建后执行资源和规则匹配和校验

Slot 功能插槽，由 Enty 类创建，每个资源对应一系列 Slot，Slot 实现资源信息收集、规则匹配、校验的，多个 Slot 通过组成 Slot Chain，在进入资源和退出资源时分别基于责任链模式调用 entry()和 exit()方法

2 工作原理

一个简单的 demo：

String resourceName = "resourceName";  
Entry entry = null;  
try \{  
entry = SphU.entry(resourceName);  
System.out.println("resource running");  
\} catch (BlockException e) \{  
// 限流  
throw e;  
\} catch (Throwable e) \{  
e.printStackTrace();  
throw e;  
\} finally \{  
if (entry != null) \{  
entry.exit();  
\}  
\}  
主要流程如下：

进入资源方法之前，基于 SphU 创建 Entry，Entry 获取查找资源关联的 Slot Chain 信息，如果找不到则创建，并基于责任链模式调用 Slot 的 entry()方法

资源方法调用

资源方法调用完成后，通过 Entry 触发 Slot 的 exit()逻辑

框架比较

Sentinel Hystrix resilience4j  
隔离策略 信号量隔离（并发线程数限流） 线程池隔离/信号量隔离 信号量隔离  
熔断降级策略 基于响应时间、异常比率、异常数 基于异常比率 基于异常比率、响应时间  
实时统计实现 滑动窗口（LeapArray） 滑动窗口（基于 RxJava） Ring Bit Buffer  
动态规则配置 支持多种数据源 支持多种数据源 有限支持  
扩展性 多个扩展点 插件的形式 接口的形式  
基于注解的支持 支持 支持 支持  
限流 基于 QPS，支持基于调用关系的限流 有限的支持 Rate Limiter  
流量整形 支持预热模式、匀速器模式、预热排队模式 不支持 简单的 Rate Limiter 模式  
系统自适应保护 支持 不支持 不支持  
控制台 提供开箱即用的控制台，可配置规则、查看秒级监控、机器发现等 简单的监控查看 不提供控制台，可对接其它监控系统  
值得补充的是：相比 Hystrix 基于线程池隔离进行限流，这种方案虽然隔离性比较好，但是代价就是线程数目太多，线程上下文切换的 overhead 比较大，特别是对低延时的调用有比较大的影响。

Sentinel 并发线程数限流不负责创建和管理线程池，而是简单统计当前请求上下文的线程数目，如果超出阈值，新的请求会被立即拒绝，效果类似于信号量隔离

参考  
《Sentinel 官方文档》

https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki

《从 Hystrix 迁移到 Sentinel》

https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/Guideline:-从-Hystrix-迁移到-Sentinel  
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