SpringCloud高级(三) ——SpringCloud Alibaba Sentinel篇二

流控规则简介

基本介绍

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是否集群

单机均摊：假设当前服务，集群三台机器，均摊阈值100，表示三台机器各自都能承受100的阈值
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总体阈值：假设当前服务，集群三台机器，集群阈值100，表示三台机器总共能承受100的阈值，各自承受多少，由负载均衡决定了

流控模式

一、直接（默认）

接口达到限流条件时，直接限流。
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一秒内访问次数超过一，直接快速报错

思考？？？
这个默认的报错，我们应该能自定义吧。

流控效果：QPS与线程数的区别

QPS：表示如果1秒内的请求数超过了，设置的阈值，限流，直接不让进。这个是御敌于国门之外
线程数：假设阈值是1，表示请求全部接受，但是只有一条线程处理，处理不了的报错。这个是放进来，关门打狗。
测试：
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接口改一下：假设业务逻辑执行900毫秒

 @GetMapping("/testA")
    public String testA() {
        try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(900);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "------testA";
    }

访问：http://localhost:8401/testA
执行完一次，请求在，刷新一次，是能正常访问的。
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但是上一次请求还没执行完，还在转圈圈的时候，就继续访问：

线程就只有一条来处理请求，请求一下来太多，搞不定，直接报错。

二、关联

当关联的资源达到阈值时，就限流自己，当与A关联的资源B达到阈值后，就限流A自己。
比如：支付接口达到阈值，就限流下订单接口。
例如：
设置一个流控规则/testA，关联的是/testB，只要/testB每秒的请求数超过1，就限流/testA接口。
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并发访问/testB,必然触发阈值

这期间，访问/testA接口：

并发访问/testB之后：再访问接口testA，又不限流了，无论多快的访问都没事。

三、链路

只记录指定链路上的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流）。
A->B->C 链路上指定入口资源/A,只有从/A->/B->/C.才有效，从/B进来的资源不算或者从别的链路进来的也不算
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在sentinel_web_servlet_context下有几个请求资源地址：
我的是：
/testA
/testB
给接口/testA添加流控规则，链路为sentinel_web_servlet_context->/testA

然后再发送请求至"host:port/testA"时，如果1秒内请求次数超过1次，就会自动触发限流。
此外，通过其他微服务模块请求testA时，如果1秒内请求次数超过1次，同样会触发限流。
流控模式为“链路模式”下的配置就此完成。

流控效果

一、直接->快速失败（默认的流控处理）

直接失败，抛出异常：Blocked by Sentinel (flow limiting)
源码：com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.DefaultController

二、预热Warm Up

Warm Up方式，即预热/冷启动方式。当系统长期处于低水位的情况下，当流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。
通过"冷启动"，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。

公式：阈值除以coldFactor（默认值为3），经过预热时长后才会达到阈值。coldFactor：冷加载因子
默认coldFactor为3，即请求QPS从threshold/3开始，经预热时长逐渐升至设定的QPS阈值。

例如：/testA接口阈值为10,希望的效果是最终能承受1秒10个请求，但是得预热一段时间5秒，预热时间的阈值为10/3=3，QPS为3，过了5秒后，慢慢的阈值从3升到10。
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源码：com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.WarmUpController
可以看到冷加载因子默认是3

测试：http://localhost:8401/testA
一直访问这个接口，前5秒会出现
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但是后5秒无论你怎么刷新，都不会出现了，除非你手速你达到1秒刷新超过10次的速度。
应用场景：

三、排队等待

匀速排队，让请求以均匀的速度通过，阈值类型必须设为QPS,否则无效。
想象一下这样的场景，在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求。
例如：
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意思就是：/testA每秒1次请求，超过的话就排队等待，等待的超时时间为20000毫秒。

测试：

@GetMapping("/testA")
public String testA() {
   log.info(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"...testB");
   return "------testA";
}

并发访问10个请求，每个请求的时间间隔300毫秒。
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把阈值改为2，每秒处理2个请求