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news 2025/7/5 18:56:27
免费网站发布怎么做的,网站模板之家免费下载,wordpress 会员系统,品牌设计logo设计目录 分布式系统遇到的问题 解决方案 Sentinel 是什么？ Sentinel 工作原理 Sentinel 功能和设计理念 流量控制 熔断降级 Sentinel工作主流程 Sentinel快速开始 Sentinel资源保护的方式 基于API实现 SentinelResource注解实现 Spring Cloud Alibaba整合…

目录

分布式系统遇到的问题

解决方案

Sentinel 是什么？

Sentinel 工作原理

Sentinel 功能和设计理念

流量控制

熔断降级

Sentinel工作主流程

Sentinel快速开始

Sentinel资源保护的方式

基于API实现

@SentinelResource注解实现

Spring Cloud Alibaba整合Sentinel

微服务和Sentinel Dashboard通信原理

分布式系统遇到的问题

        在一个高度服务化的系统中,我们实现的一个业务逻辑通常会依赖多个服务,比如:商品详情展示服务会依赖商品服务, 价格服务, 商品评论服务. 如图所示:

               

        调用三个依赖服务会共享商品详情服务的线程池. 如果其中的商品评论服务不可用, 就会出现线程池里所有线程都因等待响应而被阻塞, 从而造成服务雪崩. 如图所示:

                   

服务雪崩效应：因服务提供者的不可用导致服务调用者的不可用,并将不可用逐渐放大的过程，就叫服务雪崩效应。

导致服务不可用的原因： 程序Bug，大流量请求，硬件故障，缓存击穿。

       在服务提供者不可用的时候，会出现大量重试的情况：用户重试、代码逻辑重试，这些重试最终导致：进一步加大请求流量。所以归根结底导致雪崩效应的最根本原因是：大量请求线程同步等待造成的资源耗尽。当服务调用者使用同步调用时, 会产生大量的等待线程占用系统资源。一旦线程资源被耗尽,服务调用者提供的服务也将处于不可用状态, 于是服务雪崩效应产生了。

解决方案

超时机制

       在不做任何处理的情况下，服务提供者不可用会导致消费者请求线程强制等待，而造成系统资源耗尽。加入超时机制，一旦超时，就释放资源。由于释放资源速度较快，一定程度上可以抑制资源耗尽的问题。

服务限流(资源隔离)

        限制请求核心服务提供者的流量，使大流量拦截在核心服务之外，这样可以更好的保证核心服务提供者不出问题，对于一些出问题的服务可以限制流量访问，只分配固定线程资源访问，这样能使整体的资源不至于被出问题的服务耗尽，进而整个系统雪崩。  

服务熔断

       远程服务不稳定或网络抖动时暂时关闭，就叫服务熔断。现实世界的断路器大家肯定都很了解，断路器实时监控电路的情况，如果发现电路电流异常，就会跳闸，从而防止电路被烧毁。

       当依赖的服务有大量超时时，在让新的请求去访问根本没有意义，只会无畏的消耗现有资源。比如我们设置了超时时间为1s,如果短时间内有大量请求在1s内都得不到响应，就意味着这个服务出现了异常，此时就没有必要再让其他的请求去访问这个依赖了，这个时候就应该使用断路器避免资源浪费。

服务降级

       有服务熔断，必然要有服务降级。所谓降级，就是当某个服务熔断之后，服务将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback（回退）回调，返回一个缺省值。 例如：(备用接口/缓存/mock数据) 。这样做，虽然服务水平下降，但好歹可用，比直接挂掉要强，当然这也要看适合的业务场景。

Sentinel 是什么？

       Sentinel 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。

Sentinel具有以下特征:

  • 丰富的应用场景： Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、实时熔断下游不可用应用等。
  • 完备的实时监控： Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
  • 广泛的开源生态： Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应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 扩展点。您可以通过实现扩展点，快速的定制逻辑。例如定制规则管理、适配数据源等。

Sentinel 工作原理

基本概念

资源

       资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容，例如，由应用程序提供的服务，或由应用程序调用的其它应用提供的服务，甚至可以是一段代码。在接下来的文档中，我们都会用资源来描述代码块。

       只要通过 Sentinel API 定义的代码，就是资源，能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下，可以使用方法签名，URL，甚至服务名称作为资源名来标示资源。

规则

       围绕资源的实时状态设定的规则，可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。

Sentinel 功能和设计理念

流量控制

       流量控制在网络传输中是一个常用的概念，它用于调整网络包的发送数据。然而，从系统稳定性角度考虑，在处理请求的速度上，也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器，可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状，如下图所示：

        

流量控制有以下几个角度:

  • 资源的调用关系，例如资源的调用链路，资源和资源之间的关系；
  • 运行指标，例如 QPS、线程池、系统负载等；
  • 控制的效果，例如直接限流、冷启动、排队等。

Sentinel 的设计理念是自由选择控制的角度，并进行灵活组合，从而达到想要的效果。

熔断降级

通过并发线程数进行限制

       和资源池隔离的方法不同，Sentinel 通过限制资源并发线程的数量，来减少不稳定资源对其它资源的影响。这样不但没有线程切换的损耗，也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下，例如响应时间变长，对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后，对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。

通过响应时间对资源进行降级

       除了对并发线程数进行控制以外，Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后，所有对该资源的访问都会被直接拒绝，直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。

Sentinel工作主流程

       在 Sentinel 里面，所有的资源都对应一个资源名称（resourceName），每次资源调用都会创建一个 Entry 对象。Entry 可以通过对主流框架的适配自动创建，也可以通过注解的方式或调用 SphU API 显式创建。Entry 创建的时候，同时也会创建一系列功能插槽（slot chain），这些插槽有不同的职责，例如:

  • NodeSelectorSlot 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；
  • ClusterBuilderSlot 则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 则用于记录、统计不同纬度的 runtime 指标监控信息；
  • FlowSlot 则用于根据预设的限流规则以及前面 slot 统计的状态，来进行流量控制；
  • AuthoritySlot 则根据配置的黑白名单和调用来源信息，来做黑白名单控制；
  • DegradeSlot 则通过统计信息以及预设的规则，来做熔断降级；
  • SystemSlot 则通过系统的状态，例如 load1 等，来控制总的入口流量；

        Sentinel 将 ProcessorSlot 作为 SPI 接口进行扩展（1.7.2 版本以前 SlotChainBuilder 作为 SPI），使得 Slot Chain 具备了扩展的能力。可以自行加入自定义的 slot 并编排 slot 间的顺序，从而可以给 Sentinel 添加自定义的功能。

Sentinel快速开始

Sentinel进行资源保护的几个步骤：

  1. 定义资源
  2. 定义规则
  3. 检验规则是否生效
Entry entry = null;
// 务必保证 finally 会被执行
try {// 资源名可使用任意有业务语义的字符串  开启资源的保护entry = SphU.entry("自定义资源名");// 被保护的业务逻辑    method// do something...
} catch (BlockException ex) {// 资源访问阻止，被限流或被降级   Sentinel定义异常  流控规则，降级规则，热点参数规则。。。。   服务降级(降级规则)// 进行相应的处理操作
} catch (Throwable ex) {// 若需要配置降级规则，需要通过这种方式记录业务异常    RuntimeException     服务降级   mock  feign:fallback Tracer.traceEntry(ex, entry);
} finally {// 务必保证 exit，务必保证每个 entry 与 exit 配对if (entry != null) {entry.exit();}

Sentinel资源保护的方式

基于API实现

引入依赖

<dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-core</artifactId><version>1.8.4</version>
</dependency>

编写测试逻辑

@RestController
@Slf4j
public class HelloController {private static final String RESOURCE_NAME = "HelloWorld";@RequestMapping(value = "/hello")public String hello() {try (Entry entry = SphU.entry(RESOURCE_NAME)) {// 被保护的逻辑log.info("hello world");return "hello world";} catch (BlockException ex) {// 处理被流控的逻辑log.info("blocked!");return "被流控了";}}/*** 定义流控规则*/@PostConstructprivate static void initFlowRules(){List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();FlowRule rule = new FlowRule();//设置受保护的资源rule.setResource(RESOURCE_NAME);// 设置流控规则 QPSrule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);// 设置受保护的资源阈值// Set limit QPS to 20.rule.setCount(1);rules.add(rule);// 加载配置好的规则FlowRuleManager.loadRules(rules);}
}

测试效果：http://localhost:8800/hello

                     

缺点：

  • 业务侵入性很强，需要在controller中写入非业务代码.
  • 配置不灵活 若需要添加新的受保护资源 需要手动添加 init方法来添加流控规则
@SentinelResource注解实现

@SentinelResource 注解用来标识资源是否被限流、降级。

  • blockHandler: 定义当资源内部发生了BlockException应该进入的方法（捕获的是Sentinel定义的异常）。
  • fallback: 定义的是资源内部发生了Throwable应该进入的方法。
  • exceptionsToIgnore：配置fallback可以忽略的异常。

1 引入依赖

<dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-annotation-aspectj</artifactId><version>1.8.4</version>
</dependency>

2 配置切面支持

@Configuration
public class SentinelAspectConfiguration {@Beanpublic SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() {return new SentinelResourceAspect();}
}

3 UserController中编写测试逻辑，添加@SentinelResource，并配置blockHandler和fallback

@SentinelResource(value = "hello world",blockHandler = "handleException",fallback = "fallbackException")
@RequestMapping("/hello2")
public String hello2() {//int i = 1 / 0;return "helloworld";
}public String handleException(BlockException ex){return "被流控了";
}
public String fallbackException(Throwable t){return "被异常降级了";
}@RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}")
@SentinelResource(value = "findOrderByUserId",fallback = "fallback",fallbackClass = ExceptionUtil.class,blockHandler = "handleException",blockHandlerClass = ExceptionUtil.class)
public R  findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {//ribbon实现String url = "http://mall-order/order/findOrderByUserId/"+id;R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);if(id==4){throw new IllegalArgumentException("非法参数异常");}return result;
}

4 流控规则设置可以通过Sentinel dashboard配置

客户端需要引入 Transport 模块来与 Sentinel 控制台进行通信。

<dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId><version>1.8.4</version>
</dependency>

5 启动 Sentinel 控制台

下载控制台 jar 包并在本地启动：可以参见 此处文档

#启动控制台命令
java -jar sentinel-dashboard-1.8.4.jar

访问http://localhost:8080/#/login ,默认用户名密码： sentinel/sentinel

                

Spring Cloud Alibaba整合Sentinel

1.引入依赖

<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

2.添加yml配置，为微服务设置sentinel控制台地址

       添加Sentinel后，需要暴露/actuator/sentinel端点,而Springboot默认是没有暴露该端点的，所以需要设置，测试http://localhost:8800/actuator/sentinel

server:port: 8800spring:application:name: mall-user-sentinel-democloud:nacos:discovery:server-addr: 127.0.0.1:8848sentinel:transport:# 添加sentinel的控制台地址dashboard: 127.0.0.1:8080# 指定应用与Sentinel控制台交互的端口，应用本地会起一个该端口占用的HttpServer# port: 8719#暴露actuator端点   
management:endpoints:web:exposure:include: '*'

3.在sentinel控制台中设置流控规则

  • 资源名: 接口的API
  • 针对来源: 默认是default，当多个微服务都调用这个资源时，可以配置微服务名来对指定的微服务设置阈值
  • 阈值类型: 分为QPS和线程数 假设阈值为10
  • QPS类型: 只得是每秒访问接口的次数>10就进行限流
  • 线程数: 为接受请求该资源分配的线程数>10就进行限流

测试： 因为QPS是1，所以1秒内多次访问会出现如下情形：

        

          

微服务和Sentinel Dashboard通信原理

Sentinel控制台与微服务端之间，实现了一套服务发现机制，集成了Sentinel的微服务都会将元数据传递给Sentinel控制台，架构图如下所示：

  

测试：http://localhost:8719/getRules?type=flow 获取微服务流控规则信息。

注意：随着微服务增加，端口是递增的，具体参考Sentinel Dashboard显示的微服务对应端口。

http://www.dinnco.com/news/23472.html

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