这篇文章主要介绍Spring Cloud Alibaba之Sentinel实现熔断限流功能的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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官方文档地址
Sentinel的github
本文示例代码
流量控制：将随机的请求调整为合适的形状。即限制请求数量；
熔断降级：当检测到调用链路中某个资源出现不稳定的表现，如请求响应时间长或者异常比例升高的时候，则对此资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联故障。 采用的手段：1.并发线程数的限制；2.通过响应时间进行降级
系统负载保护：Sentinel提供系统维度的自适应保护能力。即在系统负载较高时，自动将流量转发到其它集群中的机器上去， 使系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，保护系统能力范围内处理最多的请求。
两者的原则是一致的，都是当一个资源出现问题时，让其快速失败，不波及到其它服务。
Hystrix采用的是线程池隔离的方式，优点是做到了资源之间的隔离，缺点是增加了线程切换的成本
Sentinel采用的是通过并发线程的数量和响应时间来对资源限制。
Sentinel默认定义如下规则：
流控规则
通过QPS或并发线程数来做限制，里面的针对来源可以对某个微服务做限制，默认是都限制。
流控模式：
直接：接口达到限流条件，开启限流；
关联：当关联的资源达到限流条件时，开启限流（适合做应用让步）
链路：当从某个接口过来的资源达到限流条件时，开启限流（限制更细致）
关于配置规则：可以直接使用url地址来配置，也可以通过自定义名称来配置（需要在方法上添加@SentinelResource("order")注解才能达到效果，可以重复）
链路限流不生效的问题：由于sentinel基于filter开发的拦截使用的链路收敛的模式，因此需要设置关闭链路收敛使链路收敛能够生效，
spring: cloud: sentinel: filter: # 关闭链路收敛使链路收敛能够生效 enabled: false
降级规则
当满足设置的条件，对服务进行降级。
根据平均响应时间：当资源的平均响应时间超过阀值（以ms为单位）之后，资源进入准降级状态。
如果接下来1秒持续进入的n个请求的RT都持续超过这个阀值，则在接下来的时间窗口（单位s）之内就会使这个方法进行服务降级。
注意Sentinel默认的最大时间为4900ms，超过这个时间将被默认设置为4900ms；可以通过启动配置 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx来修改。
异常降级：通过设置异常数或者异常比例来进行服务降级。
热点规则
必须使用@SentinelResource("order")注解来做标记，将限流做到参数级别上去，并且可以配置排除参数值等于某个值时不做限流。
授权规则
通过配置黑白名单来设置是否允许通过。
自定义来源获取规则：
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.servlet.callback.RequestOriginParser;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
/**
* <p> sentinel自定义授权来源获取规则 </p>
*/
@Component
public class RequestOriginParserDefinition implements RequestOriginParser {
/**
* 定义区分来源的规则：本质上是通过获取request域中获取来源标识，然后交给流控应用来进行匹配处理
*
* @param request request域
* @return 返回区分来源的值
*/
@Override
public String parseOrigin(HttpServletRequest request) {
String client = request.getHeader("client");
if(StringUtils.isNotBlank(client)){
return "NONE";
}
return client;
}
}系统规则
系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台机器的总体Load、RT、入口QPS、CPU使用率和线程数五个维度来监控整个应用数据，让系统跑到最大吞吐量的同时保证系统稳定性。
Load（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：当系统 load1 超过阈值，且系统当前的并发线程数超过系统容量时才会触发系统保护。系统容量由系统的 maxQps * minRt 计算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5。
RT：当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。
线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。
入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。
CPU使用率：当单台机器上所有入口流量的 CPU使用率达到阈值即触发系统保护。
下面我们通过一些简单的示例来快速了解sentinel的使用。
在Sentinel的Github上下载安装包https://github.com/alibaba/Sentinel/releases；就是一个jar包直接使用命令启动即可。
java -Dserver.port=9080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:9080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar
-Dserver.port 是设置访问的端口号；
sentinel-dashboard.jar 就是刚刚下载的jar包名称；
为方便使用可以创建一个bat启动文件，在里面输入上面的命令行，后面启动直接点击这个bat文件即可。
从 Sentinel 1.6.0 起，Sentinel 控制台引入基本的登录功能，默认用户名和密码都是 sentinel；启动成功后浏览器输入http://127.0.0.1:9080 即可访问控制台。
注意这个控制台不是必须接入的，同时只有你的接口方法被访问过后控制台里面才会显示。
添加如下依赖包
<!--由于我们使用的spring-cloud,因此这里因此 sentinel的集成包来简化我们的配置 --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency> <!--sentinel 对dubbo的支持--> <dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-apache-dubbo-adapter</artifactId> </dependency>
注意如果没有使用dubbo那么无需引入sentinel-apache-dubbo-adapter; 比如之前使用的是feign和Hystrix搭配的，只需要将Hystrix的相关配置和依赖去掉，然后加入sentinel的依赖即可。
代码中的使用示例1，如果我们只需对相关的http方法进行限流，直接引入依赖的包即可；下面是我们向对某个方法进行限流，因此使用使用@SentinelResource注解来配置。
@Service
public class SentinelDemoServiceImpl implements SentinelDemoService {
/**
* sentinel 熔断限流示例1
*/
@SentinelResource(value = "SentinelDemoService#sentinelDemo1", defaultFallback = "sentinelDemo1Fallback")
@Override
public String sentinelDemo1() {
return "sentinel 示例1";
}
/**
* 失败的时候会调用此方法
*/
public String sentinelDemo1Fallback(Throwable t) {
if (BlockException.isBlockException(t)) {
return "Blocked by Sentinel: " + t.getClass().getSimpleName();
}
return "Oops, failed: " + t.getClass().getCanonicalName();
}
}然后在控制台配置相关的策略规则即可。
通过实现BlockExceptionHandler接口来自定义异常返回；注意之前的UrlBlockHandler 视乎已经在新版中移除了。
@Component
public class SentinelExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
/**
* 异常处理
*
* @param request 请求
* @param response 响应
* @param e BlockException异常接口，包含Sentinel的五个异常
* FlowException 限流异常
* DegradeException 降级异常
* ParamFlowException 参数限流异常
* AuthorityException 授权异常
* SystemBlockException 系统负载异常
* @throws IOException IO异常
*/
@Override
public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
JSONObject responseData = new JSONObject();
if (e instanceof FlowException) {
responseData.put("message", "限流异常");
responseData.put("code", "C5001");
} else if (e instanceof DegradeException) {
responseData.put("message", "降级异常");
responseData.put("code", "C5002");
} else if (e instanceof ParamFlowException) {
responseData.put("message", "参数限流异常");
responseData.put("code", "C5003");
} else if (e instanceof AuthorityException) {
responseData.put("message", "授权异常");
responseData.put("code", "C5004");
} else if (e instanceof SystemBlockException) {
responseData.put("message", "系统负载异常");
responseData.put("code", "C5005");
}
response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
response.getWriter().write(responseData.toJSONString());
}
}Sentinel 控制台通过 API 将规则推送至客户端并更新到内存中，接着注册的写数据源会将新的规则保存到本地的文件中。
编写一个实现InitFunc接口的类，在里面定义持久化的方式，这里使用文件
public class FilePersistence implements InitFunc {
@Value("spring.application.name")
private String applicationName;
@Override
public void init() throws Exception {
String ruleDir = System.getProperty("user.home") + "/sentinel-rules/" + applicationName;
String flowRulePath = ruleDir + "/flow-rule.json";
String degradeRulePath = ruleDir + "/degrade-rule.json";
String systemRulePath = ruleDir + "/system-rule.json";
String authorityRulePath = ruleDir + "/authority-rule.json";
String paramFlowRulePath = ruleDir + "/param-flow-rule.json";
this.mkdirIfNotExits(ruleDir);
this.createFileIfNotExits(flowRulePath);
this.createFileIfNotExits(degradeRulePath);
this.createFileIfNotExits(systemRulePath);
this.createFileIfNotExits(authorityRulePath);
this.createFileIfNotExits(paramFlowRulePath);
// 流控规则
ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
flowRulePath,
flowRuleListParser
);
FlowRuleManager.register2Property(flowRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource<List<FlowRule>> flowRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
flowRulePath,
this::encodeJson
);
WritableDataSourceRegistry.registerFlowDataSource(flowRuleWDS);
// 降级规则
ReadableDataSource<String, List<DegradeRule>> degradeRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
degradeRulePath,
degradeRuleListParser
);
DegradeRuleManager.register2Property(degradeRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource<List<DegradeRule>> degradeRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
degradeRulePath,
this::encodeJson
);
WritableDataSourceRegistry.registerDegradeDataSource(degradeRuleWDS);
// 系统规则
ReadableDataSource<String, List<SystemRule>> systemRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
systemRulePath,
systemRuleListParser
);
SystemRuleManager.register2Property(systemRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource<List<SystemRule>> systemRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
systemRulePath,
this::encodeJson
);
WritableDataSourceRegistry.registerSystemDataSource(systemRuleWDS);
// 授权规则
ReadableDataSource<String, List<AuthorityRule>> authorityRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
authorityRulePath,
authorityRuleListParser
);
AuthorityRuleManager.register2Property(authorityRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource<List<AuthorityRule>> authorityRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
authorityRulePath,
this::encodeJson
);
WritableDataSourceRegistry.registerAuthorityDataSource(authorityRuleWDS);
// 热点参数规则
ReadableDataSource<String, List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
paramFlowRulePath,
paramFlowRuleListParser
);
ParamFlowRuleManager.register2Property(paramFlowRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource<List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
paramFlowRulePath,
this::encodeJson
);
ModifyParamFlowRulesCommandHandler.setWritableDataSource(paramFlowRuleWDS);
}
private Converter<String, List<FlowRule>> flowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference<List<FlowRule>>() {
}
);
private Converter<String, List<DegradeRule>> degradeRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference<List<DegradeRule>>() {
}
);
private Converter<String, List<SystemRule>> systemRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference<List<SystemRule>>() {
}
);
private Converter<String, List<AuthorityRule>> authorityRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference<List<AuthorityRule>>() {
}
);
private Converter<String, List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference<List<ParamFlowRule>>() {
}
);
private void mkdirIfNotExits(String filePath) throws IOException {
File file = new File(filePath);
if (!file.exists()) {
file.mkdirs();
}
}
private void createFileIfNotExits(String filePath) throws IOException {
File file = new File(filePath);
if (!file.exists()) {
file.createNewFile();
}
}
private <T> String encodeJson(T t) {
return JSON.toJSONString(t);
}
}在resources下创建配置目录META-INF/services,然后添加文件 com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc；在文件中添加上面写的配置类的全路径top.vchar.order.config.FilePersistence
动态规则扩展文档
添加如下依赖
<dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId> </dependency>
添加如下配置（具体可以参考SentinelProperties 配置类）：
spring: cloud: sentinel: datasource: flow: # 配置nacos的 nacos: rule-type: FLOW server-addr: 127.0.0.1:8848 namespace: public groupId: "DEFAULT_GROUP" dataId: dubbo-customer-demo-sentinel.rule username: nacos password: 123456
然后在nacos中创建一个配置文件 dubbo-customer-demo-sentinel.rule，类型为text; 具体配置参数见官网说明；下面是一个示例：
[
{
"resource": "SentinelDemoService#sentinelDemo2",
"count": 0,
"grade": 1,
"limitApp":"default",
"strategy":0,
"controlBehavior":0,
"clusterMode":false
}
]实际使用不建议这样做，还是建议使用控制台的方式；因为使用官方提供的集成方式时，nacos的时候会疯狂的拉取数据，同时只支持一个规则的配置；因此要么自己去基于nacos实现，要么使用控制台的方式；
且配置项很多，因此还是建议使用控制台的方式来实现，或者是对接其rest api接口，在实际操作中还是建议使用界面化的操作。
sentinel使用了spring的AOP切面编程功能拦截有@SentinelResource注解的类，具体查看com.alibaba.csp.sentinel.annotation.aspectj.SentinelResourceAspect类，在执行实际的方法时使用try-catch进行异常捕获，
如果异常是BlockException的时候会调用handleBlockException方法（注意我们也可以配置自己自定义的异常也走这个方法），通过反射执行配置的Fallback方法。
以上是“Spring Cloud Alibaba之Sentinel实现熔断限流功能的方法”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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