詳解Sentinel流量控制限流框架的原理與使用
一、簡(jiǎn)介
Sentinel 是一個(gè)高可用、高擴(kuò)展、高穩(wěn)定性的開源流量控制和熔斷降級(jí)框架,可以在分布式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的流量控制,防止系統(tǒng)因流量過大導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰和服務(wù)降級(jí)。
Sentinel 提供了以下功能:
- 流量控制:通過配置不同的規(guī)則,對(duì)請(qǐng)求流量進(jìn)行限制。
- 熔斷降級(jí):當(dāng)系統(tǒng)異常情況發(fā)生時(shí),可以自動(dòng)熔斷系統(tǒng),保證系統(tǒng)的可用性。
- 系統(tǒng)負(fù)載保護(hù):在系統(tǒng)負(fù)載高峰期間,可以限制請(qǐng)求流量,避免系統(tǒng)資源耗盡。
- 實(shí)時(shí)監(jiān)控:可以實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的請(qǐng)求流量、響應(yīng)時(shí)間、錯(cuò)誤率等指標(biāo)。
Sentinel 面向所有的 Java 應(yīng)用,可以支持基于 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等服務(wù)框架的應(yīng)用,也可以集成到基于 Tomcat、Jetty 等 Web 容器的應(yīng)用中。
二、Sentinel 的原理
Sentinel 實(shí)現(xiàn)流量控制和熔斷降級(jí)的原理是通過對(duì)應(yīng)用程序進(jìn)行攔截,然后根據(jù)預(yù)定義的規(guī)則,來判斷該請(qǐng)求是否被允許或者需要進(jìn)行降級(jí)處理。
Sentinel 的攔截器會(huì)在應(yīng)用程序中建立一個(gè)責(zé)任鏈,對(duì)請(qǐng)求進(jìn)行逐一攔截。在攔截過程中,Sentinel 會(huì)對(duì) Request、Response、Exception 等參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息來對(duì)請(qǐng)求進(jìn)行熔斷或者限流等操作。
衡量系統(tǒng)穩(wěn)定性主要有以下三個(gè)指標(biāo):
- TPS(Transactions Per Second):每秒鐘處理的事務(wù)數(shù)。
- RT(Response Time):響應(yīng)時(shí)間,即從發(fā)送請(qǐng)求到接收到響應(yīng)的時(shí)間。
- Error Rate:錯(cuò)誤率,即發(fā)生錯(cuò)誤的請(qǐng)求次數(shù)占總請(qǐng)求數(shù)的比例。
Sentinel 根據(jù)這三個(gè)指標(biāo)來評(píng)估應(yīng)用程序的健康狀況,當(dāng)這些指標(biāo)達(dá)到某個(gè)閾值時(shí),Sentinel 會(huì)自動(dòng)觸發(fā)相應(yīng)的流量控制和熔斷降級(jí)操作。
三、Sentinel 快速入門
以下是 Sentinel 快速入門的幾個(gè)步驟:
1.首先,在 Maven 中引入 Sentinel 的依賴:
<dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> <version>2.2.1.RELEASE</version> </dependency>
2.在 Spring Boot 中配置 Sentinel 的啟動(dòng)參數(shù):
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=http://localhost:8080 spring.cloud.sentinel.transport.port=8719 # Sentinel 控制臺(tái)連接超時(shí)時(shí)間(ms) spring.cloud.sentinel.transport.dashboard.request-timeout=5000 # 配置資源的默認(rèn)規(guī)則 spring.cloud.sentinel.rules.defaults[0].grade=QPS spring.cloud.sentinel.rules.defaults[0].count=10
其中,spring.cloud.sentinel.transport.dashboard
配置了 Sentinel 控制臺(tái)的地址,spring.cloud.sentinel.transport.port
配置了 Sentinel 的啟動(dòng)端口。
3.在需要進(jìn)行流量控制的方法上添加注解:
@SentinelResource(value = "demoMethod", blockHandler = "handleBlock") public String demoMethod() { return "Hello World"; } public String handleBlock(BlockException ex) { return "請(qǐng)求被攔截: " + ex.getClass().getSimpleName(); }
在上述代碼中,我們使用 @SentinelResource
注解對(duì) demoMethod
方法進(jìn)行了流量控制,并設(shè)置了 fallback 方法為 handleBlock
。當(dāng)觸發(fā)限流時(shí),就會(huì)執(zhí)行 handleBlock
方法來返回自定義的響應(yīng)結(jié)果。
四、使用 Sentinel 進(jìn)行熔斷降級(jí)
Sentinel 不僅能夠進(jìn)行流量控制,還能夠進(jìn)行熔斷降級(jí)。當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)一定程度的異常時(shí),就會(huì)觸發(fā)熔斷降級(jí)策略來保證系統(tǒng)的可用性。以下是使用 Sentinel 進(jìn)行熔斷降級(jí)的幾個(gè)步驟:
1.在業(yè)務(wù)方法上添加 @SentinelResource
注解,并指定 fallbackClass
和 fallback
屬性值:
@SentinelResource(value = "demoMethod", blockHandler = "handleBlock", fallbackClass = DemoServiceFallback.class, fallback = "fallback") public String demoMethod() { return "Hello World"; } public String handleBlock(BlockException ex) { return "請(qǐng)求被攔截: " + ex.getClass().getSimpleName(); }
在上述代碼中,我們指定了 fallbackClass
和 fallback
屬性來定義 fallback 方法的實(shí)現(xiàn)類和方法名。當(dāng)服務(wù)出現(xiàn)熔斷降級(jí)時(shí),就會(huì)執(zhí)行 fallback 方法來返回自定義的響應(yīng)結(jié)果。
2.定義 fallback 方法及其實(shí)現(xiàn)類:
public class DemoServiceFallback { public static String fallback() { return "請(qǐng)求被熔斷降級(jí)"; } }
在上述代碼中,我們定義了 fallback
方法及其實(shí)現(xiàn)類 DemoServiceFallback
。當(dāng)服務(wù)出現(xiàn)熔斷降級(jí)時(shí),就會(huì)執(zhí)行 fallback
方法來返回自定義的響應(yīng)結(jié)果。
五、Sentinel 的流控規(guī)則和熱點(diǎn)參數(shù)限流
Sentinel 支持多種多樣的流控規(guī)則和熱點(diǎn)參數(shù)限流策略,可以根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行靈活配置。
流控規(guī)則
Sentinel 的流控規(guī)則有以下幾種:
1.QPS 流量控制:通過對(duì) API 進(jìn)行 QPS 控制,即限定接口在一定時(shí)間內(nèi)能夠處理的請(qǐng)求次數(shù)。
@SentinelResource(value = "demoMethod", blockHandler = "handleBlock") @RateLimiter(10) public String demoMethod() { return "Hello World"; } public String handleBlock(BlockException ex) { return "請(qǐng)求被攔截: " + ex.getClass().getSimpleName(); }
在上述代碼中,我們使用 @RateLimiter
注解對(duì)接口進(jìn)行了 QPS 流控,并設(shè)置了限流閾值為 10。
2.線程數(shù)流控:通過對(duì)線程池中的線程數(shù)進(jìn)行限制,來避免線程池過載。
@SentinelResource(value = "demoMethod", blockHandler = "handleBlock") @ThreadPool(name = "demoMethod", coreSize = 5, maxQueueSize = 10) public String demoMethod() { return "Hello World"; } public String handleBlock(BlockException ex) { return "請(qǐng)求被攔截: " + ex.getClass().getSimpleName(); }
在上述代碼中,我們使用 @ThreadPool
注解對(duì)線程池進(jìn)行了流控,并設(shè)置了線程池的核心線程數(shù)為 5。
熱點(diǎn)參數(shù)限流
熱點(diǎn)參數(shù)限流是 Sentinel 的一個(gè)重要特性,可以有效避免因某個(gè)參數(shù)的惡意使用而導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)崩潰的情況。例如,假設(shè)有一個(gè)商品詳情接口,其中的參數(shù) skuId 很可能存在熱點(diǎn),即某些具體的商品 skuId 會(huì)被大量請(qǐng)求。如果不進(jìn)行限流,當(dāng)出現(xiàn)某個(gè)特定 skuId 的惡意攻擊時(shí),系統(tǒng)可能會(huì)崩潰。
以下是一個(gè)使用 Sentinel 實(shí)現(xiàn)熱點(diǎn)參數(shù)限流的示例:
@SentinelResource(value = "demoMethod", blockHandler = "handleBlock") @HotParam(value = "skuId", mode = ParamFlowItem.FlowControlMode.QPS, threshold = 100) public String demoMethod(@RequestParam Long skuId) { return "Hello World"; }
在上述代碼中,我們使用 @HotParam
注解對(duì) skuId 參數(shù)進(jìn)行限流,并設(shè)置了限流閾值為 100 QPS。這樣,當(dāng)某個(gè) skuId 的請(qǐng)求超過 100 QPS 時(shí),就會(huì)觸發(fā) Sentinel 的限流機(jī)制。通過這種方式,我們可以避免因某個(gè)熱點(diǎn)參數(shù)的異常使用而導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)崩潰的情況。
六、Sentinel 的優(yōu)缺點(diǎn)
Sentinel 作為一個(gè)成熟的分布式系統(tǒng)的流量防衛(wèi)兵,具有以下優(yōu)點(diǎn):
- 功能豐富:Sentinel 提供了流量控制、熔斷降級(jí)、系統(tǒng)保護(hù)、實(shí)時(shí)監(jiān)控等全方位的服務(wù)質(zhì)量保障。
- 易于使用:Sentinel 提供了友好的 Web 界面,可以方便的進(jìn)行規(guī)則的配置和管理。
- 高度可定制:Sentinel 提供了多種 SPI 擴(kuò)展點(diǎn),可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行自定義擴(kuò)展。
- 開源免費(fèi):Sentinel 是完全開源的,可以免費(fèi)使用。
當(dāng)然,Sentinel 還存在以下一些缺點(diǎn):
- 不支持語言多樣性:Sentinel 目前只支持 Java 應(yīng)用,對(duì)于其他編程語言的應(yīng)用不夠友好。
- 文檔略顯簡(jiǎn)單:Sentinel 的文檔雖然已經(jīng)比較全面,但是在一些實(shí)踐場(chǎng)景中仍然存在一些坑點(diǎn)需要注意。
七、Sentinel 高級(jí)特性
同時(shí)支持同步和異步調(diào)用
Sentinel 可以方便地支持同步和異步調(diào)用。 對(duì)于同步調(diào)用,可以使用 @SentinelResource 注解,在注解中指定需要進(jìn)行保護(hù)的方法,并設(shè)置相應(yīng)的熔斷降級(jí)、流控規(guī)則等限制條件。
對(duì)于異步調(diào)用,則需要使用 Sentinel 提供的異步 Entry 類實(shí)現(xiàn)保護(hù)。 在使用異步 Entry 進(jìn)行保護(hù)時(shí),需要在異步調(diào)用過程中插入 Sentinel 的攔截器,并在異步操作完成后手動(dòng)釋放相應(yīng)的資源,以便 Sentinel 統(tǒng)計(jì)并記錄相應(yīng)的數(shù)據(jù)。
例如,以下是一個(gè)使用異步 Entry 進(jìn)行保護(hù)的示例:
CompletableFuture.supplyAsync(() -> { Entry entry = null; try { entry = SphU.asyncEntry("demoMethod"); // 異步邏輯 return "Hello World"; } catch (BlockException ex) { return "blocked by Sentinel: " + ex.getClass().getSimpleName(); } finally { if (entry != null) { entry.exit(); } } }).thenAccept(result -> System.out.println("result: " + result));
在上述代碼中,我們首先使用 SphU.asyncEntry 方法創(chuàng)建一個(gè)異步 Entry,然后在異步邏輯中執(zhí)行業(yè)務(wù)操作。要注意的是,當(dāng)異步操作完成時(shí),需要手動(dòng)調(diào)用 entry.exit() 方法釋放相應(yīng)的資源。
支持多種限流模式
Sentinel 支持多種限流模式,可以根據(jù)實(shí)際需求選擇不同的限流算法。
- 直接模式:直接對(duì)資源進(jìn)行限制,超出閾值即觸發(fā)限流。
- 關(guān)聯(lián)模式:通過關(guān)聯(lián)資源來進(jìn)行限流,例如對(duì)某個(gè) API 進(jìn)行流量控制時(shí),可以通過關(guān)聯(lián)訪問該 API 的數(shù)據(jù)庫(kù)連接池來實(shí)現(xiàn)流量控制。
- 鏈路模式:通過對(duì)整個(gè)鏈路進(jìn)行流量控制來保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
使用關(guān)聯(lián)模式和鏈路模式時(shí),需要在規(guī)則中設(shè)置相關(guān)的關(guān)聯(lián)鏈接和鏈路信息。
例如,以下是一個(gè)使用關(guān)聯(lián)模式進(jìn)行流量控制的示例:
@SentinelResource(value = "demoMethod", blockHandler = "handleBlock") public void demoMethod(@RequestParam("id") Long id) { System.out.println("request id: " + id); } @Bean public RequestOriginParser requestOriginParser() { return new DemoRequestOriginParser(); } public static class DemoRequestOriginParser implements RequestOriginParser { @Override public String parseOrigin(HttpServletRequest request) { String origin = request.getParameter("origin"); if (StringUtils.isEmpty(origin)) { return "unknown"; } return origin; } } @Configuration public class SentinelConfig { @Autowired private RequestOriginParser requestOriginParser; @PostConstruct public void init() { FlowRuleManager.register2(Arrays.asList( new FlowRule("demoMethod").setCount(5) .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS) .setLimitApp("default") .as(FlowRule.class) .setStrategy(RuleConstant.STRATEGY_RELATE) .setRefResource("demoDatabase"))); } @Bean public SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() { return new SentinelResourceAspect(); } @Bean public SentinelServletRequestAspect sentinelServletRequestAspect() { return new SentinelServletRequestAspect(); } }
在上述代碼中,我們使用 @SentinelResource 注解進(jìn)行流量控制,并通過 setRefResource 和 setStrategy 來關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)連接池資源,并設(shè)置限流策略為關(guān)聯(lián)模式。
支持多種規(guī)則匹配方式
Sentinel 支持多種規(guī)則匹配方式,可以根據(jù)實(shí)際需求選擇不同的規(guī)則匹配策略。
- 精確匹配:精確匹配是最常用的匹配方式,可以根據(jù)資源名稱、限流參數(shù)等精確匹配規(guī)則。
- 子串匹配:通常用于對(duì)資源名稱進(jìn)行模糊匹配,例如對(duì)某個(gè) API 的所有請(qǐng)求進(jìn)行限流。
- 正則匹配:可以根據(jù)正則表達(dá)式進(jìn)行規(guī)則匹配,提供更高級(jí)別的靈活性。
例如,以下是一個(gè)使用正則匹配規(guī)則的示例:
@SentinelResource(value = "demoMethod", blockHandler = "handleBlock") public void demoMethod(@RequestBody Map<String, Object> data) { System.out.println("request data: " + data); } @Configuration public class SentinelConfig { @PostConstruct public void init() { SystemRuleManager.loadRules(Collections.singletonList( new SystemRule() .setHighestSystemLoad(1.0) .setAvgLoad(0.8) .setQps(200)))); ParamFlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList( new ParamFlowRule() .setParamIdx(0) .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS) .setCount(5) .setDurationInSec(1) .setParamFlowItemList(Collections.singletonList( new ParamFlowItem().setObject("special_object") .setCount(2))))); DegradeRuleManager.loadRules(Collections.singletonList( new DegradeRule("demoMethod") .setCount(100) .setTimeWindow(10) .setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_RT) .setCount(20) .setMinRequestAmount(10)))); FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList( new FlowRule() .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS) .setResourceRegex("/api/.*") .setCount(10) .setLimitApp("default") .as(FlowRule.class)))); } @Bean public SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() { return new SentinelResourceAspect(); } }
在上述代碼中,我們使用 setResourceRegex 方法設(shè)置了一個(gè)正則匹配規(guī)則,對(duì)所有以 /api/ 開頭的資源進(jìn)行流量控制。
八、使用案例
使用 Sentinel 和 Spring Cloud Gateway 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)關(guān)限流
首先,我們需要在項(xiàng)目中引入 Sentinel 和 Spring Cloud Gateway 的依賴:
<!-- 引入 Sentinel --> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency> <!-- 引入 Spring Cloud Gateway --> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId> </dependency>
然后,我們可以在 application.yml
文件中添加 Sentinel 和 Spring Cloud Gateway 的相關(guān)配置:
spring: cloud: sentinel: transport: dashboard: localhost:8250 server: port: 8080 spring: cloud: gateway: routes: - id: test_route uri: http://httpbin.org predicates: - Path=/anything/**
在上面的配置中,我們指定了 Sentinel 的 dashboard 地址和 Spring Cloud Gateway 的端口號(hào),在 Spring Cloud Gateway 中添加了一個(gè)名為 test_route
的路由,匹配路徑為 /anything/**
,并將該路由轉(zhuǎn)發(fā)到 http://httpbin.org
。
接下來,我們需要為 Spring Cloud Gateway 添加 Sentinel 規(guī)則,以控制請(qǐng)求的流量:
@Bean public SentinelGatewayFilterFactory sentinelGatewayFilterFactory() { return new SentinelGatewayFilterFactory(); } @Bean public GatewayFilterChain gatewayFilterChain(RouteLocator routeLocator, List<GatewayFilterFactory> gatewayFilters) { DefaultGatewayFilterChain chain = new DefaultGatewayFilterChain(routeLocator.getRoutes(), gatewayFilters); chain.add(0, sentinelGatewayFilterFactory.apply(new Object())); return chain; }
在上面的代碼片段中,我們創(chuàng)建了一個(gè)名為 sentinelGatewayFilterFactory
的 Bean,用于創(chuàng)建 Sentinel 的網(wǎng)關(guān)過濾器,并添加到 Gateway 中。
最后,我們需要在 Sentinel dashboard 中進(jìn)行規(guī)則配置,以控制請(qǐng)求流量:
- 打開 Sentinel 控制臺(tái),在左側(cè)導(dǎo)航欄中,選擇
Flow
,并點(diǎn)擊新增
。 - 在
Resource
輸入框中輸入/anything/**
。 - 在
限流閾值
輸入框中輸入限制請(qǐng)求流量的最大數(shù)值。 - 點(diǎn)擊
新增
。
使用 Sentinel 和 RocketMQ 實(shí)現(xiàn)消息流量控制
首先,我們需要在項(xiàng)目中引入 Sentinel 和 RocketMQ 的依賴:
<!-- 引入 Sentinel --> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency> <!-- 引入 RocketMQ --> <dependency> <groupId>org.apache.rocketmq</groupId> <artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.0.3</version> </dependency>
然后,在 application.yml
文件中添加 Sentinel 和 RocketMQ 的相關(guān)配置:
spring: cloud: sentinel: transport: dashboard: localhost:8250 rocketmq: name-server: localhost:9876 producer: group: my-group
其中,我們指定了 Sentinel 的 dashboard 地址和 RocketMQ 的 NameServer 地址,以及 RocketMQ 的生產(chǎn)者組名。
接下來,我們需要為生產(chǎn)者添加 Sentinel 規(guī)則,以控制消息發(fā)送的流量:
@Slf4j @Service public class MyProducer { @Autowired private RocketMQTemplate rocketMQTemplate; @PostConstruct public void init() { // 添加 Sentinel 規(guī)則 String resourceName = "myTopic:myTag"; String ruleKey = "myRuleKey"; int threshold = 100; DegradeRule rule = new DegradeRule(resourceName, ruleKey, threshold); rule.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_RT); rule.setTimeWindow(10); List<DegradeRule> rules = new ArrayList<>(); rules.add(rule); DegradeRuleManager.loadRules(rules); } public void sendMessage(String message) { try { rocketMQTemplate.convertAndSend("myTopic", "myTag", message); } catch (Exception e) { log.error("發(fā)送消息失敗,message: {}", message, e); } } }
在上面的代碼中,我們?yōu)?myTopic:myTag
資源添加了一條 Sentinel 規(guī)則,該規(guī)則的作用是:當(dāng)該資源的 RT(響應(yīng)時(shí)間)超過 10 毫秒時(shí),將觸發(fā)熔斷,拒絕進(jìn)一步的請(qǐng)求,防止影響消息系統(tǒng)的正常運(yùn)行。規(guī)則的閾值為 100,即當(dāng)一秒鐘內(nèi)超過 100 條消息時(shí)會(huì)觸發(fā)限流。
最后,在消費(fèi)者中也需要添加 Sentinel 的規(guī)則,以控制消息消費(fèi)的流量:
@Slf4j @Service public class MyConsumer { @RocketMQMessageListener(topic = "myTopic", consumerGroup = "my-group") @SentinelResource(value = "myTopic:myTag", blockHandler = "handleBlockedMessage") public void handleMessage(@Payload String message) { log.info("接收到消息:{}", message); } public void handleBlockedMessage(String message, BlockException e) { log.error("消息被拒絕,message: {}", message); } }
在上面的代碼中,我們?yōu)?nbsp;myTopic:myTag
資源添加了 Sentinel 規(guī)則,并指定了發(fā)生 Sentinel 規(guī)則限制時(shí)的處理方法。在消費(fèi)過程中,如果超過 Sentinel 規(guī)則的閾值,則會(huì)觸發(fā)限流,拒絕進(jìn)一步的消息消費(fèi)。
以上就是詳解Sentinel流量控制限流框架的原理與使用的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Sentinel流量控制限流框架的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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