SpringCloud 从入门到精通 16---Sentinel 流控

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发布于: 2021 年 02 月 02 日

上节中,我们已经搭建了sentinel的web管理界面,并且cloud-sentinel-service-8010已经被sentinel监控了起来,接下来,我们通过几个简单的例子,来了解下sentinel常见的限流方式

阈值流控

QPS 限流

顾名思义,QPS 限流对于接口的访问进行限制,当访问的频率高于我们限制的频率之后,对接口进行限流,现在我们有两个接口/testA和/testB,正常访问的情况下,两个接口都可以正常的返回数据,接下来,我们对接口/testA进行 QPS限流,当访问频次超过1时,进行限流

我们在簇点链路下,点击列表视图,然后选中/testA的流控,这里我们直接针对/testA接口进行阈值类型为 QQPSQ 的限流,单机阈值设置为1,流控模式和流控效果均保持默认

这样,我们就创建了一个针对/testA接口的QPS限流,当QPS大于1的话,就会快速失败

接下来,尝试访问http://localhost:8010/testA

结果正常,然后,快速刷新界面,使得对于接口/testA的QPS大于1,就会出现如下的信息

当 QPS大于1的时候,就会被我们设置的QPS 限流进行限流,并返回对应的限流信息

线程限流

线程限流也就是限制当前接口处理的线程数,我们新增一个接口/testC

package com.felix.sentinel.controller;
import com.felix.common.result.CommonResult;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@RestControllerpublic class LimitingController {    @GetMapping(value = "/testA")    public CommonResult testA(){        return CommonResult.success("TEST A");    }
    @GetMapping(value = "/testB")    public CommonResult testB(){        return CommonResult.success("TEST B");    }
    @GetMapping(value = "/testC")    public CommonResult testC(){        try {            TimeUnit.SECONDS.sleep(5);            return CommonResult.success("TEST C");        } catch (InterruptedException e) {            return CommonResult.success("TEST C TIME OUT");        }    }}

复制代码

接口/testC中,使线程进行5S的休眠,已保证在5S内,我们可以让另一个客户端进行请求,从而触发限流效果.首先给接口/testC增加线程限流

此时流控规则如下图

这时,先打开浏览器访问http://localhost:8010/testC,在浏览器加载的过程中也就是 5S 内,打开新的窗口访问http://localhost:8010/testC即可触发线程限流,由于浏览器缓存的原因,测试此项存在问题,所以我采用postman来测试

正常请求结果

触发限流后的结果

流控模式

关联流控

举例来讲,当我们访问/testA接口的时候,/testA接口依赖于/testC接口的逻辑,那么假如/testC接口触发了限流的策略,也就是/testC无法提供业务服务的时候,与之关联的/testA接口也同样会被限流.

我们针对/testA新建一个流控规则

这里/testA的流控模式采用关联模式,关联资源为/testC,也就是当/testC触发了限流规则后,/testA也同样会由于关联了/testC从而触发限流

我们先访问http://localhost:8010/testC,触发5S的线程等待,在此期间访问http://localhost:8010/testA,查看结果

当/testC整处于业务处理中的时候

/testA将会被限流

等到/testC业务处理完毕之后,/testA的响应进入正常状态

链路流控

在各个微服务中,微服务间的调用错综复杂,比如/testA调用了/testC,/testD调用了/testC,/testE调用了/testA同时/testA又调用了/testC(/testE间接调用了/testC),假如我想针对所有对于/testC的直接/间接调用进行流控,那么就需要采用链路流控.