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Sentinel 介绍与使用 收藏起来

作者:牧小农
  • 2022 年 5 月 21 日
  • 本文字数:3788 字

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Sentinel介绍与使用 收藏起来

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项目源码地址:公众号回复 sentinel,即可免费获取源码

前言

在家休息的的时候,突然小勇打电话过来,问 农哥,你知道Sentinel吗?


我(清了清嗓子): 知道啊,怎么了?

小勇(带着低落的声音): 最近面试了一个,问我Sentinel是什么,具体的用法和项目中使用的。没有复习,记得不太清楚,dan 疼。

我(是时候开始装杯了): 没事,先揉揉,(Sentinel)不就是阿里开源的项目吗,主要提供了流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保障服务之间的稳定性

小勇: 。。。。。你有没有这方面可以复习的资料或者文章啥的?

**我:**还别说,刚好写了一篇关于 Sentinel 介绍和使用的文章,要不要瞅瞅?

**小勇:**可以,内容如何?算的上是教科书级别的内容吧?

**我:**恩.... 怎么不算呢!

小勇:。。。。。我真服了你这个老六!!!


学习技术第一步,先知道官网地址在哪里,官网永远是第一手资料:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki


接下来我们先来了解一下什么是Sentinel


Sentinel 开篇


分布式系统的流量防卫兵: 随着微服务的普及,服务调用的稳定性也变的越来越重要,Sentinel 以“流量”为切入点,在流量控制、断路、负载保护等多个方面进行续航,保证服务的可靠性。Sentinel 具有以下特征:


  • 丰富的应用场景Sentinel 承接了阿里巴巴近 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、Apache Dubbo、gRPC、Quarkus 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。同时 Sentinel 提供 Java/Go/C++ 等多语言的原生实现。

  • 完善的 SPI 扩展机制: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。


Sentinel 的主要特性:



Sentinel 的妙用


当我们的分布式系统,面临复杂的体系结构中应用程序可能有数十个依赖关系,每个依赖关系在某些时候将不可避免的失败,比如我们调用 D\F\K 这几个服务,如果这些服务中某一个出现问题了,那么有可能会出现整体系统效率的下降,严重的甚至出现服务雪崩。



多个微服务之间互相调用的时候,如果 D 调用 K 和 F,而 K 和 F 又调用其他的微服务,那么就会形成扇出,如果扇出某个链路上的微服务调用超时或者响应很慢,那么微服务 D 就会占用越来越多的系统资源,从而导致系统崩溃,也就是服务雪崩



对于高流量的应用来说,单一的后端依赖可能会导致服务器上的资源在极短的时间内被耗光,同时还有可能导致这些应用程序服务之间的响应时间增加,队列、线程和其他系统资源变的紧缺,导致整个系统之间发生更多的次生故障,如果我们单个应用服务故障处理和延迟进行隔离管控,当单个依赖关系失败时,不能对这个系统和资源产生影响,当某个模块实例失败以后,如果这个时候服务还能接收请求和流量访问,同时这个服务还去调用其他模块时,这样的级联故障,就会导致雪崩的发生


对比与其他的断流产品(Hystrix)而言,他不需要我们自己手动搭建监控平台,而且它有一套属于自己的 Web 界面,可对多种指标进行流控、熔断,且提供了实时监控和控制面板,功能更为强大

Sentinel 使用

下载地址:https://github.com/alibaba/Sentinel/releases



Sentinel 分为两个部分:


  • 核心库:不依赖任何框架/库,只需要 Java 运行时环境,同时对Dubbo\SpringCloud等框架也有很好的支持

  • 控制台:基于 SpringBoot 开发,打包后可以直接运行,不需要额外的应用容器


注意:jdk1.8 环境/8080 端口不能被占用

启动命令:java -jar sentinel-dashboard-1.8.4.jar



访问地址:http://localhost:8080/

账号密码:sentinel/sentinel



到这里呢,我们的 Sentinel 就安装成功了,可能有点同学在界面上没有看到任何东西,并没有发现监控的服务,这是因为我们还没有启动项目,而Sentinel 本身采用的是懒加载模式,所以我们需要先去访问服务对应的接口,Sentinel才会进行工作,接下来我们就来搭建我们的测试项目

搭建项目

Sentinel 官方参考文档:https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/quick-start.html


注意: 这里我们使用到了 Nacos,不会 Nacos 的小伙伴,可以看我之前的文章,里面有详细的介绍,其实只需要你启动一个端口为 8848 的 Nacos 就行


导入依赖:


<!-- Nacos客户端依赖 --><dependency>    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId></dependency><!-- sentinel依赖 --><dependency>    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId></dependency>
复制代码


配置属性:


server:  port: 8006
spring: application: name: cloudalibaba-sentinel-service cloud: nacos: discovery: server-addr: localhost:8848 sentinel: transport: #配置Sentinel地址,就是我们的WEB界面 dashboard: localhost:8080 #Sentinel配置默认8719端口,被占用端口会自动从+1,直到找到未被占用的端口 port: 8719
management: endpoints: web: exposure: include: '*'
复制代码


测试类:


import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.concurrent.TimeUnit;
@RestControllerpublic class TestController {
@GetMapping("/playA") public String playA() { return "hello my name is playA ,wo shi boy"; }
@GetMapping("/playB") public String playB(){ return "hi my name is playB, me girl"; }}
复制代码


最后在我们的启动类上加上 :@EnableDiscoveryClient,点击启动,然后我们来访问我们的测试地址:


http://localhost:8006/playA

http://localhost:8006/playB


访问之后,我们就能在Sentinel上看到我们的监控信息了,如下所示:



好了,你们以为到这里Sentinel就讲解完了吗?哎~怎么可能,我还要继续卷,宁愿累死自己,也要卷死你们!虽然基本操作已经完成,但是不讲一下他的 流控规则 ,我们怎么能印象深刻呢?是吧,各位大漂亮和大聪明们

Sentinel 流控规则

首先我们先来看一张图:



上面这张图,就包含了,我们要讲解的全部内容,主要分为以下几点:


  • 资源名:流控规则中唯一的名称,默认为我们的请求路径

  • 针对来源:Sentinel 对调用者进行限流,填写我们的微服务名,默认为 default,对来源不进行区分

  • 阈值类型/单机阈值

  • QPS(每秒请求数量),使用该类型时,QPS 达到我们设置的单机阈值,进行限流

  • 线程数:当使用该类型时,线程数量达到我们设置的单机阈值,进行限流

  • 是否集群:默认否,如果是集群勾选

  • 流控模式

  • 直接:API 达到限流条件时,直接限流,如果我们设置 QPS 为 1,如果大于这个数量,直接返回错误

  • 关联:当关联的资源达到阈值时,限流自己,比如 A 调用 B,B 达到了阈值,A 进行限流

  • 链路:只记录链路上的流量,指定对应的链路路径,从入口开始,如果达到阈值,则进行限流

  • 流控效果

  • 快速失败:直接抛异常

  • Warm Up:根据冷加载因子codeFactor 经过预热时长,才达到设置的 QPS 阈值

  • 排队等待:匀速排队,让请求以匀速速度进行请求,阈值类型,需要设置为 QPS,否则无效

  • 我们先来新增一个流控规则看一下,操作方式有两种

  • 在流控规则中添加

  • 在簇点链路中添加

  • 因为方便,我们一般会选择在簇点链路中添加,我们先来试一下 QPS 的操作:




这里我们设置单机阈值为 1,所以playA 这个接口一秒中只能被访问一次,如果超过,则进行限流操作进行一个阻塞操作,这个效果我们是可以直接看到的,当我们不停的刷新playA时,就会现在如下信息,而没有设置的playB,则不会



在这里我们如果设置为线程数会怎么样呢?我们来看一下。


在这里我们要注意:如果项目重新启动,需要将修改后的playA,重新访问后重新,添加流控规则



同时我们需要在代码中设置延时执行,如果处理太快,我们是看不到实际效果的,如果有兴趣的小伙伴可以自己启动线程去跑,在这里我们设置playA,进行一秒钟的延时操作,


       @GetMapping("/playA")    public String playA() {        try {            //阻塞1 秒            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);        }catch (Exception e){            e.printStackTrace();        }        return "hello my name is playA ,wo shi boy";    }
复制代码


这里要使用两个不同浏览器去跑,同一个浏览器使用的是同一线程,先请求的某歌后请求的某火效果如下所示:



QPS 和并发线程数的规则如下所示:


总结

虽然最终效果是一样的,但是规则是不同的,每种应对不用的业务场景,大家可以合理化的去使用,到这里我们的Sentinel就讲完了,后面还有更多有关于Sentinel的原理和介绍,如果觉得文中对你有帮助的,记得点赞关注,你的支持就是我创作的最大动力!


小勇,如果你看完了,记得点赞!


我是牧小农,怕什么真理无穷,进一步有进一步的欢喜,大家加油~

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业精于勤荒于嬉,行成于思毁于随。 2019.02.13 加入

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