目录
一：服务保护基本概念
服务接口保护一些常见措施
- 黑名单和白名单
- 对IP进行限流和熔断
- 服务降级
- 服务隔离
1.1 服务限流 / 熔断
服务限流目的是为了更好的保护服务，在高并发的情况下，如果客户端请求的数量达到一定阈值(可后台配置)，则开启自我保护措施，不再执行业务逻辑，直接调用我们定义的服务降级方法，即本地 falback 的方法，返回一个友好的提示。
1.2 服务降级
在高并发的情况下，防止用户一直等待，采用限流/熔断方法，使用服务降级的方式，不再执行业务逻辑，直接调用我们定义的服务降级方法，即本地 falback 的方法，返回一个友好的提示，例如返回 “当前操作人数太多，请稍后再试！”。
1.3 服务雪崩
默认情况下，tomcat或者netty服务器只会用一个线程池（可通过服务打印的日志看出只有一个线程池，因为日志默认会显示线程池名称+线程id）处理所有接口的请求。高并发情况下，如果所有请求都只请求同一个接口，则所有线程都在处理这个接口的请求，导致短暂时间内没有多余的线程去处理其他接口的请求。
解决服务雪崩的方案，也即是服务隔离机制：
- 线程池隔离机制：每个接口都有自己的线程池，线程池互不影响。但是缺点是占用内存资源大。
- 信号量隔离机制：对接口设置线程数阈值，即最多有多少个线程能处理同一个接口，如果超出阈值，则拒绝服务。
二：Sentinel 与 Hytrix 区别
Sentinel 中文意思是哨兵，它以流量为切入点，从流量控制，熔断降级，系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。有以下特征：
- 丰富的应用场景：前哨兵承接了阿里巴巴近10年的双十一大促流的核心场景，例如秒杀(即突然流量控制在系统容量可以承受的范围)，消息削峰填谷，传递流量控制，实时熔断下游不可用应用等。
- 完备的实时监控：Sentinel 提供实时监控功能，可以在控制台中查看应用的单台机器秒级数据，甚至500台以下规模的整合的汇总运行情况。
- 广泛的开源生态：Sentinel提供开箱即用的与其他开源框架/库的集成模块，例如与SpringCloud, Dubbo, gRPC的整合。只需要另外的依赖并进行简单的配置即可快速地接入Sentinel。
- 完善的SPI扩展点：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，适应动态数据源等。
Sentinel中文文档：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%B8%BB%E9%A1%B5
| 对比 | Sentinel | Hytrix |
| 隔离策略 | 信号量隔离 | 线程池隔离 / 信号量隔离 |
| 熔断降级策略 | 基于响应时间或失败比率 | 基于失败比率 |
| 实时指标实现 | 滑动窗口 | 滑动窗口（基于RxJava） |
| 规则配置 | 支持多种数据源 | 支持多种数据源 |
| 扩展性 | 多扩展性 | 插件的形式 |
| 基于注解的支持 | 支持 | 支持 |
| 限流 | 基于QPS，基于调用关系的限流 | 不支持 |
| 流量整形 | 支持慢启动，匀速器模式 | 不支持 |
| 系统负载保护 | 支持 | 不支持 |
| 控制台 | 开箱即用，可配置规则，查看秒级监控，机器发现等 | 不完善 |
| 常见框架的适配 | Servlet，SpringCloud，Dubbo，gPRC等 | Servlet，Spring Cloud Netflix |
三：Sentinel 环境搭建
Sentinel-Dashboard下载：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
启动jar服务命令：
java -Dserver.port=8918 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8918 -Dproject.name=sentinel-dashboard -Dcsp.sentinel.port=8919 -jar sentinel-dashboard.jar
浏览器打开：http://127.0.0.1:8918/#/login，账号和密码都是sentinel
四：Springboot 整合 Sentinel
Springboot 整合 Sentinel有2种方式：
- 使用纯代码或者注解在工程中进行配置
- Sentinel 控制台 + 注解进行配置
下面以流控规则为例讲解上述2种方式
pom.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.1.15.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.nobdoy</groupId>
<artifactId>sentinel-pro</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>sentinel-pro</name>
<description>Demo project for Spring Boot</description>
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel</artifactId>
<version>0.2.2.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<!-- 注意版本号，要选和springboot相兼容的，不然会启动失败 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
<version>2.1.0.RELEASE</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
配置文件application.properties
server.port=8081
server.servlet.context-path=/sentinelService
spring.application.name=sentinel-pro
# 配置Sentinel
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=127.0.0.1:8918
spring.cloud.sentinel.eager=true4.1 纯代码形式
定义接口
package com.nobdoy.controller;
import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
* @author Mr.nobody
* @Description 测试Sentinel
* @date 2020/7/1
*/
@RestController
@RequestMapping
public class SentinelController {
@GetMapping("/testQPS")
public String testQPS() {
// 睡眠是为了请求不那么块结束，让后续的请求触发限流规则
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
Entry entry = null;
try {
entry = SphU.entry("testQPS");
} catch (BlockException e) { // 限流后进入此异常
e.printStackTrace();
return "当前访问人数过多，请稍后再试！";
} finally {
// SphU.entry与entry.exit()成对出现，否则会导致调用链记录异常
if (entry != null) {
entry.exit();
}
}
return "This is testQPS api...";
}
}
定义限流规则
package com.nobdoy.config;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
import org.springframework.boot.ApplicationRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* @author Mr.nobody
* @Description 限流规则配置,在程序启动时会自动加载
* @date 2020/7/1
*/
@Component
public class SentinelApplicationRunner implements ApplicationRunner {
// 限流规则名称，与作用的接口名称一致
private static final String LIMIT_KEY = "testQPS";
@Override
public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
List<FlowRule> flowRules = new ArrayList<FlowRule>();
FlowRule rule = new FlowRule();
//设置限流规则名称
rule.setResource(LIMIT_KEY);
//设置QPS限流
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
//设置QPS为1
rule.setCount(1);
rule.setLimitApp("default");
flowRules.add(rule);
FlowRuleManager.loadRules(flowRules);
System.out.println("-------------------配置限流规则成功-----------------------");
}
}
定义启动类
package com.nobdoy;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClients;
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}
启动服务后，我们能在Sentinel Dashboard 控制台看到服务设置的限流规则了。以下规则含义为如果在1秒内接口访问次数超过1，则进行限流。
在浏览器快速多次访问 http://127.0.0.1:8081/sentinelService/testQPS ，会出现以下两种返回结果：
4.2 注解形式
将4.1中的接口改为如下，其他不用修改。访问接口后的返回结果和4.1的一样。
package com.nobdoy.controller;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
* @author Mr.nobody
* @Description 测试Sentinel
* @date 2020/7/1
*/
@RestController
@RequestMapping
public class SentinelController {
// value的值即为限流配置的名称
@SentinelResource(value = "testQPS", blockHandler = "testBlockHandler")
@GetMapping("/testQPS")
public String testQPS() {
// 睡眠是为了请求不那么块结束，让后续的请求触发限流规则
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return "This is testQPS api...";
}
public String testBlockHandler(BlockException e) {
e.printStackTrace();
return "当前访问人数过多，请稍后再试！";
}
}
4.3 Sentinel Dashboard 控制台手动配置限流规则
删除SentinelApplicationRunner类，定义的接口如4.2注解形式。在控制台添加如下图限流配置：
注意：如果没有使用@SentinelResource注解，接口默认的资源名称为接口路径地址。例如接口注解为@GetMapping("/testQPS")，则在控制台创建的流控规则的资源名需要填写为/testQPS。
基于线程数进行限流，接口定义和控制台配置如下，在同一秒内访问接口次数超过处理的线程数，则进行限流，接口返回跟以上样例一样
// value的值即为限流配置的名称
@SentinelResource(value = "testSemaphore", blockHandler = "testBlockHandler")
@GetMapping("/testSemaphore")
public String list() {
// 睡眠是为了请求不那么块结束，让后续的请求触发限流规则
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return "This is testSemaphore api...";
}
public String testBlockHandler(BlockException e) {
e.printStackTrace();
return "当前访问人数过多，请稍后再试！";
}
五：Sentinel 控制台详解
5.1 降级规则
下图表示，如果1秒内持续有5个请求，对应时刻的平均响应时间均大于100毫秒时，在接下来的3秒内，服务降级，即调用我们定义的降级方法。
平均相应时间RT（DEGRADE_GRADE_RT）：在1秒内持续进入5个请求，对应时刻的平均响应时间（秒级）均超过阈值（毫秒级）时，则在接下来的时间窗口（秒级）内，对这个方法的调用都会自动熔断（抛出DegradeException）。Sentinel默认的
六：Sentinel 规则持久化
默认情况下，Sentinel不支持持久化，需要我们手动独立处理持久化。官方默认情况下支持4种持久化：
- nacos分布式配置中心
- Zookeeper
- 携程的阿波罗
- 存放在本地文件
那有人想说你这么知道是4种呢？其实从源代码就可以看出：
以nacos为例，简单讲解如何进行持久化。
6.1 首先在nacos控制台配置Sentinel的配置规则信息
存储在nacos的数据形式如下：
[
{
"resource" : "serviceDegradeRtType",
"limitApp" : "default",
"grade" : 1,
"count" : 10,
"stratery" : 0,
"controlBehavior" : 0,
"clusterMode" : false
}
]
// resource：资源名，即限流规则的作用对象
// limitApp：流控针对的调用来源，若为default则不区分调用来源
// grade：限流阈值类型，即QPS还是并发线程数，0代表线程数，1代表QPS
// count：限流阈值
// strategy：调用关系限流策略
// controlBehavior：流量控制效果（快速失败，Warm Up，排队等待）
// clusterMode：是否集群
6.2 业务服务配置文件如下：
server.port=8081
server.servlet.context-path=/sentinelService
spring.application.name=sentinel-pro
# 配置Sentinel
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=127.0.0.1:8918
spring.cloud.sentinel.eager=true
# nacos注册地址
spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=127.0.0.1:8848
# nacos连接地址
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.server-addr=127.0.0.1:8848
# nacos连接分组
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.group-id=DEFAULT_GROUP
# 路由存储规则
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.rule-type=flow
# 读取配置文件id
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.data-id=sentinel-pro
# 读取配置文件类型
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.data-type=json6.3 然后在我们的业务服务中（例如服务启动时），读取nacos的限流规则信息，再进行sentinel规则初始化即可。
不过有现成的组件能帮我们做这件事，在pom.xml文件添加依赖，此依赖能在我们的业务服务自动将nacos中的流控规则配置读取到我们的服务中，并能让sentinel控制台读取。
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
<version>1.5.2</version>
</dependency>