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Sentinel 简介

微服务治理中限流、熔断、降级是一块非常重要的内容。目前市面上开源的组件也不是很多，简单场景可以使用 Guava，复杂场景可以选用 Hystrix、Sentinel。今天要说的就是 Sentinel，Sentinel 是一款阿里开源的产品，只需要做较少的定制开发即可大规模线上使用。从使用感受上来说，它有以下几个优点：

• 轻量级，对性能损耗几乎可以忽略不计，只有在单机上万 QPS 才稍有体现；

• 开箱即用的控制台，可以动态灵活地配置各种限流降级规则，持久化规则需要定制插件；

• 支持单机、集群限流，支持无侵入接入多种框架，如 dubbo、grpc、springMVC，几种 reactive 的网关框架、甚至最新版本支持的 Envoy 限流等；

• 丰富的限流规则，可按 qps、线程数、热点参数限流、系统自适应限流；熔断规则同样丰富，可按响应时间，异常数，异常比例等。

docker 中获取 cpu 利用率的 BUG

经典的使用场景是服务消费方在调用提供方时，如果提供方是弱依赖，则可设置一个异常比例的降级规则；对于服务提供方提供的接口可设置一个 qps 或者线程数的限流规则，并再设置一个“保命”的系统自适应限流。系统自适应限流是系统根据自身的情况，如入口 qps，总线程数，cpu load，cpu 利用率等系统级指标来限制访问量，可谓是最后的保命神器。

Sentinel 在 docker 中获取 cpu 利用率是有问题的。先看一下获取 cpu 利用率的代码：

这里获取 cpu load 和 cpu 利用率是通过 MXBean 的方式获取，从Java文档上能看出 getSystemLoadAverage 和 getSystemCpuLoad 方法获取的分别是系统的平均 load 和“归一化”后的 cpu 利用率。

如果是在物理机或者虚拟机上运行，这些代码可以获取到我们想要的数据，但是在 docker 里面就不一定了，docker 中获取到的是宿主机的 cpu load 与 cpu 利用率。于是去 Sentinel 下提了个issue（这也是使用开源产品的好处）。没多久回复说用 JDK10，但是生产环境中想升级个 JDK 也并不是那么简单。

过了很久之后终于有人通过代码解决了这个问题。

理解系统负荷

初次看到这段代码是蒙圈的，主要是对 cpu 利用率与 cpu load 的定义不熟悉，查阅了一些资料得知 cpu 利用率是指程序的 cpu 占用时间除以程序的运行时间，比如单核情况下，一个 java 程序运行了 10 秒，其中占用了 cpu 1 秒，那么 cpu 利用率为 10%，注意这个百分比并不一定小于 100%，因为有多核的并行能力存在，比如一个 4 核的机器运行了一个 java 程序 10 秒，占用了每个核 5 秒的 cpu 时间，那么总的 cpu 占用时间是 20 秒，cpu 利用率就是 200%。但是在 OperatingSystemMXBean 的文档中指出将其归一化了，也就是 cpu 利用率再除以 cpu 核数。cpu load 在阮一峰的文章《理解linux系统负荷》 中能很好地解释清楚了，概括一下 cpu load 就是运行中的进程数加上等待运行的进程数。

为什么有了 cpu 利用率还需要 cpu load 这个指标呢？因为在系统满负荷的情况下，同样是 100%的 cpu 利用率，谁的负荷更高？就需要 cpu load 来比较了，cpu load 不仅表示了当前的 cpu 利用率，也预示了未来的利用率。

理解了 cpu 利用率与 cpu load 再结合 Java 文档就能明白这段代码的意思了，计算出每次 JVM 的运行时间差值与占用 cpu 的时间差值，利用 cpu 占用时间差值除以 JVM 运行时间差值，再除以 cpu 的核数，计算出归一化后的 cpu 利用率，每次都计算差值是 Sentinel 为了取到比较精确的“瞬时”cpu 利用率，而不是一个历史平均值。

这段代码有三个缺陷，一是准确获取 docker 分配的 cpu 核数是从 JDK8u191 版本开始，之前版本调用 OperatingSystemMXBean.getAvailableProcessors 和 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 都会返回宿主机的核数，幸好目前使用的版本都大于此版本；二是这段代码只能统计单一进程的 cpu 占用率，如果容器中运行了两个 java 程序，那么每个进程只能统计自己占用的 cpu 而不知道整个系统处于何种状态，从生产环境来看这种情况出现的概率不大，docker 容器中运行的一般是单一进程；三是最终算出的 cpu 利用率取了宿主机 cpu 利用率和当前进程算出的 cpu 利用率的较大值，在 docker 的 cpu 被限制或者被绑定时，即 cpu 资源被隔离时，这两个值可能会相差很大，这时也并不太需要关注宿主机的 cpu 利用率。

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