Sentinel原理一览

在分布式系统中，由于服务数量增多，出现问题的可能性也会增大。想象一下，如果我们上游的系统突然流量增大N倍，超出我们系统承载的流量瞬间进来会不会压垮我们的系统？ 同样对于我们下游的应用，此刻不知道什么原因导致RT特别的长，那么我们系统提供的服务是不是也会收到影响呢？

其它系统都是出于不可控的状态，想要要求其它系统稳定运行的前提是要保证你自己能稳定运行。因此我们要做的就是不管其它系统如何，我们都稳定运行。那么如何做呢？市场上经典的工具如Hystrix，当然阿里也提供了一套更加强大和易用的工具，Sentinel。

Sentinel，Hystrix对比：github.com/alibaba/Sen…

结论：因为我们需要保护自己的系统，在流量过大或者下游响应时间过长以及其他意外情况的时候，我们的系统还需要正常运行，虽然市场上有一些其它的工具，但是Sentinel功能更强大，用起来更简单，扩展起来也方便。

Sentinel主要功能：

• 流量控制：将请求调整成合适的形状。
• 熔断降级：当依赖的某个资源不稳定的时候，对调用的资源进行限制，让请求快速失败。
• 系统负载保护：如CPU过高，线程池数量太大，则需要对新来的请求做一些限制。

参考：Sentinel是什么

基本用法

虽然Sentinel提供了很多种使用的方式，但是大部分时候基本的用法就已经满足我们的要求了。这里只说下常见的用法。

1 引入依赖，写Sentinel代码

			  Entry sentinel = null;
        try {
            sentinel = SphU.entry(request.getName());
            // 业务代码
        } 				
				catch (BlockException blockException) {
            log.error("BlockException! request={}", request, blockException);         
        }           
				finally {
            if (sentinel != null){
                sentinel.exit();
            }
        }    
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2 以上只是代表我们有了限流的工具，但是没有定义具体的规则。通常在dashboard配置规则，不过再代码中预定义一些默认规则也可以。

引入Dashboard：github.com/alibaba/Sen…

Sentinel支持的规则有以下几种：

• 流量控制规则：对应代码中的FlowRule
• 熔断降级规则：对应DegradeRule
• 系统保护规则：对应SystemRule
• 来源访问控制规则：对应AuthorityRule
• 热点参数规则：对应ParamFlowRule

每种rule都有自己对应的RuleManager使其生效，比如在代码中预定义流量控制规则：

   // 定义流量控制规则，限制QPS不高于20
	 private static void initFlowRules() {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource("HelloWorld");
        // set limit qps to 20
        rule.setCount(20);
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        rules.add(rule);

        // 将规则加载到内存，后续流量控制根据加载的规则进行处理
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
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3 查看dashboard，或者日志观察限流降级是否生效。

• 日志位置：/家目录/logs/csp/sentinel相关日志
• 监控面板：可以查看各种规则当前的状态

使用方式上，自己摸索下就知道怎么回事了。就不说太多了。

原理概览

以以下代码为例，Sentinel内部做了什么操作，来实现限流降级功能呢？

SphU.entry("HelloWorld")
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1 Sentinel针对资源进行操作，entry("HelloWorld")代表要处理名称为HelloWorld的资源。操作成功后会返回一个Entry对象，否则抛出异常代表不处理当前请求(可以认为是规则限制)

2 Sphu.entry内部关键部分代码。

// 创建当前调用的上下文信息，为ThreadLocal变量。
// 如果是我们手工创建Context，一般可以指定name与origin(来源)。
// Context内部主要保存：
// - entranceNode  当前调用的入口Node
// - curEntry  当前正在处理的Entry，即每一次调用都会生成的Entry对象
// - origin 字符串，用来标记来源，统计的时候会用到
Context context = createContext();

// 查找当前资源的Slot处理链，一般一个资源对应一个ProcessorSlotChain，如果没有找到ProcessorSlotChain会创建默认的DefaultSlotChainBuilder。其中SLot顺序如下：
//       ProcessorSlotChain chain = new DefaultProcessorSlotChain();
//        chain.addLast(new NodeSelectorSlot());
//        chain.addLast(new ClusterBuilderSlot());
//        chain.addLast(new LogSlot());
//        chain.addLast(new StatisticSlot());
//        chain.addLast(new AuthoritySlot());
//        chain.addLast(new SystemSlot());
//        chain.addLast(new FlowSlot());
//        chain.addLast(new DegradeSlot());
ProcessorSlot<Object> chain = lookProcessChain(resourceWrapper);


// 创建Entry与SlotChain处理Entry
// 其中依次调用上面的Slot进行处理。
Entry e = new CtEntry(resourceWrapper, chain, context);
chain.entry(context, resourceWrapper, null, count, prioritized, args);
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SlotChain处理对应官方的架构图如下：

• TreeNodeBuilder对应NodeSelectorSlot，主要负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径，以树状结构存储起来，用于根据调用路径来限流降级
• ClusterNode对应ClusterBuilderSlot，用于存储资源的统计信息以及调用者信息，例如该资源的 RT, QPS, thread count 等等，这些信息将用作为多维度限流，降级的依据；
• StatisticSlot：核心的Slot。各种维度的监控统计位于其中
• FlowSlot，DegradeSlot，AuthoritySlot，SystemSlot：实现方式上基本一致，主要根据统计的数据判断当前的规则是否生效，看懂了其中一个，其余的可以举一反三，当然也可以写自己自定义的控制规则。

3 根据代码，我觉得当前一个比较完整的流程图应该是：

系统保护原理

上面说了大致流程，看一个具体的规则来了解它是如何生效的。

1 在Sentinel获取资源的时候，会调用SlotChain，正常情况下会走到SystemSlot中进行处理。

2 SystemSlot，交给RuleManager检查资源是否满足条件。

SystemRuleManager.checkSystem(resourceWrapper);
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3 规则校验，可以看到如果系统负载过高，则会抛出SystemBlockException异常，终止当前的请求处理。

主要代码在SystemRuleManager中

				...
				
        // load. BBR algorithm.
        if (highestSystemLoadIsSet && getCurrentSystemAvgLoad() > highestSystemLoad) {
            if (!checkBbr(currentThread)) {
                throw new SystemBlockException(resourceWrapper.getName(), "load");
            }
        }

        // cpu usage
        if (highestCpuUsageIsSet && getCurrentCpuUsage() > highestCpuUsage) {
            throw new SystemBlockException(resourceWrapper.getName(), "cpu");
        }
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其它：

• 系统状态通过SystemStatusListener进行更新，调度器每秒钟收集一次系统状态
• 通过SystemRuleManager.loadRules在加载规则
• 系统规则配置实体类为：SystemRule

流控QPS直接拒绝

Sentinel提供了多种流控方式，直接拒绝、Warm Up、匀速排队。对应 FlowRule 中的 controlBehavior 字段。

直接拒绝实现比较简单，通过看它的实现后续再弄明白更复杂的实现。与系统保护类似：

Request -> FlowSlot -> FlowRulechecker -> FlowRuleManager -> FlowRule -> ControlBehavior(TrafficShapingController) -> canPass

小结

这里主要是说了Sentinel的简单使用，以及执行过程中代码的大体流程，并未深究其数据结构。

代码设计上并不算很复杂，如果在使用的过程中遇到什么问题，点进去看一下大致也能解决。我觉得其核心的代码：

• StatisticSlot：多种维度的数据统计入口，在其中使用了LeapArray统计秒级指标数据。
• FlowSlot，DegradeSlot，AuthoritySlot，SystemSlot：熔断，限流降级逻辑判断的地方。如果想判断规则有没有生效，就到对应的类中Debug下。

更多内容参考：github.com/alibaba/Sen…