一、Sentinel是什么？

Sentinel (分布式系統(tǒng)的流量防衛(wèi)兵) 是阿里開(kāi)源的一套用于服務(wù)容錯(cuò)的綜合性解決方案。
它以流量為切入點(diǎn)，從流量控制、熔斷降級(jí)、系統(tǒng)負(fù)載保護(hù)等多個(gè)維度來(lái)保護(hù)服務(wù)的穩(wěn)定性。

二、使用步驟

1.下載地址

下載地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar
訪(fǎng)問(wèn)：http://localhost:8080
用戶(hù)名密碼：sentinel/sentinel

2.導(dǎo)入依賴(lài)

<!--服務(wù)容錯(cuò) 每一個(gè)服務(wù) 都引入 sentinel 客戶(hù)端-->																								
<dependency>																																							
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>																																							
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>																																							
</dependency>																																							

3.添加配置

#spring:																																							
#  cloud:																																							
    sentinel:																																							
      transport:																																							
        port: 8081 #跟控制臺(tái)交流的端口，隨意指定一個(gè)未使用的端口即可																																							
        dashboard: localhost:8080 # 指定控制臺(tái)服務(wù)的地址																																							

4.啟動(dòng)jar

5 運(yùn)行接口后就才能被監(jiān)控,設(shè)置流控規(guī)則

6 測(cè)試重復(fù)刷新后

該處使用的url網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的數(shù)據(jù)。

三 容錯(cuò)異常

FlowException)

降級(jí)
DegradeException)
參數(shù)熱點(diǎn)異常
ParamFlowException
系統(tǒng)
SystemBlockException
授權(quán)
AuthorityException

自定義sentinel異常 BlockExceptionAspect

@Slf4j																																																				
@Component																																																				
public class BlockExceptionAspect  implements UrlBlockHandler {																																																				
																																																				
    @Override																																																				
    public void blocked(HttpServletRequest httpServletRequest,																																																				
                        HttpServletResponse httpServletResponse, BlockException e) throws IOException {																																																				
																																																				
																																																				
        System.out.println("進(jìn)入。。。 MyUrlBlockHandler");																																																				
        // 打印日志																																																				R
        log.error(e.getMessage(),e);																																																				
        // 統(tǒng)一返回結(jié)果																																																				
        R appResult = null;																																																				
        if (e instanceof FlowException) {																																																				
            appResult = new R(ResponseEnum.FLOW_BLOCK,null);																																																				
        } else if (e instanceof DegradeException) {																																																				
            appResult = new R(ResponseEnum.DEG_BLOCK,null);																																																				
        } else if (e instanceof ParamFlowException) {																																																				
            appResult = new R(ResponseEnum.DEG_BLOCK,null);																																																				
        } else if (e instanceof SystemBlockException) {																																																				
            appResult = new R(ResponseEnum.DEG_BLOCK,null);																																																				
        } else if (e instanceof AuthorityException) {																																																				
            appResult = new R(ResponseEnum.DEG_BLOCK,null);																																																				
        }																																																				
        httpServletResponse.setCharacterEncoding("utf-8");																																																				
        httpServletResponse.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE);																																																				
																																																				
        httpServletResponse.getWriter().print(JSON.toJSONString(appResult));																																																				
																																																				
    }																																																				
}																																																				

一： QPS每秒查詢(xún)率(Query Per Second)
原理：每天80%的訪(fǎng)問(wèn)集中在20%的時(shí)間里，這20%時(shí)間叫做峰值時(shí)間。

公式：( 總PV數(shù) * 80% ) / ( 每天秒數(shù) * 20% ) = 峰值時(shí)間每秒請(qǐng)求數(shù)(QPS) 。

PV（page view）即頁(yè)面瀏覽量，通常是衡量一個(gè)網(wǎng)絡(luò)新聞?lì)l道或網(wǎng)站甚至一條網(wǎng)絡(luò)新聞的主要指標(biāo)。網(wǎng)頁(yè)瀏覽數(shù)是評(píng)價(jià)網(wǎng)站流量最常用的指標(biāo)之一，簡(jiǎn)稱(chēng)為PV。

機(jī)器：峰值時(shí)間每秒QPS / 單臺(tái)機(jī)器的QPS = 需要的機(jī)器 。

每天300w PV 的在單臺(tái)機(jī)器上，這臺(tái)機(jī)器需要多少Q(mào)PS？

( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)。

一般需要達(dá)到139QPS，因?yàn)槭欠逯怠?200萬(wàn)pv才有100峰值qps)

二：TPS
TPS：Transactions Per Second（每秒傳輸?shù)氖挛锾幚韨€(gè)數(shù)），即服務(wù)器每秒處理的事務(wù)數(shù)。

TPS包括一條消息入和一條消息出，加上一次用戶(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn)。（業(yè)務(wù)TPS = CAPS × 每個(gè)呼叫平均TPS）

一個(gè)事務(wù)是指一個(gè)客戶(hù)機(jī)向服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求然后服務(wù)器做出反應(yīng)的過(guò)程。客戶(hù)機(jī)在發(fā)送請(qǐng)求時(shí)開(kāi)始計(jì)時(shí)，收到服務(wù)器響應(yīng)后結(jié)束計(jì)時(shí)，以此來(lái)計(jì)算使用的時(shí)間和完成的事務(wù)個(gè)數(shù)。

一般的，評(píng)價(jià)系統(tǒng)性能均以每秒鐘完成的技術(shù)交易的數(shù)量來(lái)衡量。系統(tǒng)整體處理能力取決于處理能力最低模塊的TPS值。

三：RT(Response-time)
響應(yīng)時(shí)間是指：系統(tǒng)對(duì)請(qǐng)求作出響應(yīng)的時(shí)間（一次請(qǐng)求耗時(shí)）。

響應(yīng)時(shí)間：執(zhí)行一個(gè)請(qǐng)求從開(kāi)始到最后收到響應(yīng)數(shù)據(jù)所花費(fèi)的總體時(shí)間,即從客戶(hù)端發(fā)起請(qǐng)求到收到服務(wù)器響應(yīng)結(jié)果的時(shí)間。響應(yīng)時(shí)間RT(Response-time)，是一個(gè)系統(tǒng)最重要的指標(biāo)之一，它的數(shù)值大小直接反應(yīng)了系統(tǒng)的快慢。

四：Load（系統(tǒng)負(fù)載）
Linux的Load(系統(tǒng)負(fù)載)，是一個(gè)讓新手不太容易了解的概念。load的就是一定時(shí)間內(nèi)計(jì)算機(jī)有多少個(gè)active_tasks，也就是說(shuō)是計(jì)算機(jī)的任務(wù)執(zhí)行隊(duì)列的長(zhǎng)度，cpu計(jì)算的隊(duì)列。

top/uptime等工具默認(rèn)會(huì)顯示1分鐘、5分鐘、15分鐘的平均Load。

具體來(lái)說(shuō)，平均Load是指，在特定的一段時(shí)間內(nèi)統(tǒng)計(jì)的正在CPU中運(yùn)行的(R狀態(tài))、正在等待CPU運(yùn)行的、處于不可中斷睡眠的(D狀態(tài))的任務(wù)數(shù)量的平均值。

最后，說(shuō)一下CPU使用率和Load的關(guān)系吧。如果主要是CPU密集型的程序在運(yùn)行(If CPU utilization is near 100 percent (user + nice + system), the workload sampled is CPU-bound.)，

那么CPU利用率高，Load一般也會(huì)比較高。而I/O密集型的程序在運(yùn)行，

可能看到CPU的%user, %system都不高，%iowait可能會(huì)有點(diǎn)高，這時(shí)的Load通常比較高。

同理，程序讀寫(xiě)慢速I(mǎi)/O設(shè)備(如磁盤(pán)、NFS)比較多時(shí)，Load可能會(huì)比較高，而CPU利用率不一定高。這種情況，還經(jīng)常發(fā)生在系統(tǒng)內(nèi)存不足并開(kāi)始使用swap的時(shí)候，Load一般會(huì)比較高，而CPU使用率并不高。

五：PV
頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)：Page View

六：UV
訪(fǎng)客數(shù)（去重復(fù)）：Unique Visitor

七：帶寬
帶寬（bps）=總流量數(shù)(bit)/產(chǎn)生流量的時(shí)長(zhǎng)（秒）=（PV頁(yè)面平均大小8）/統(tǒng)計(jì)時(shí)間（秒）

說(shuō)明：公式中的 8 指的是將 Byte 轉(zhuǎn)換為 bit，即 8b/B，因?yàn)閹挼膯挝皇?bps（比特率），即bit per second，每秒二進(jìn)制位數(shù)，而容量單位一般使用 Byte。

假設(shè)某站點(diǎn)的日均 PV 是 10w，頁(yè)面平均大小 0.4 M，那么其平均帶寬需求是：

平均帶寬 = （10w * 0.4M * 8） / （60 * 60 * 24）= 3.7 Mbps

以上計(jì)算的僅僅是平均帶寬，我們?cè)谶M(jìn)行容量預(yù)估時(shí)需要的是峰值帶寬，即必須要保證站點(diǎn)在峰值流量時(shí)能夠正常運(yùn)轉(zhuǎn)。假設(shè)，峰值流量是平均流量的5倍，這個(gè)5倍稱(chēng)為峰值因 子。按照這個(gè)計(jì)算，實(shí)際需要的帶寬大約在3.7 Mbps * 5=18.5 Mbps 。

帶寬需求 = 平均帶寬 * 峰值因子

八：并發(fā)連接數(shù)
并發(fā)數(shù)是指系統(tǒng)同時(shí)能處理的請(qǐng)求數(shù)量，這個(gè)也是反應(yīng)了系統(tǒng)的負(fù)載能力。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Java之springcloud Sentinel案例講解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java之springcloud Sentinel內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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