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Sentinel-深度使用

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我是靠谱客的博主 美丽口红，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Sentinel-深度使用，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

Sentinel 数据持久化

参考文档动态规则扩展：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%99%E6%89%A9%E5%B1%95

默认的情况下Sentinel的规则是存放在内存中，如果Sentinel客户端重启后，Sentinel数据规则可能会丢失。
一般解决方案：
Sentinel持久化机制支持四种持久化的机制。

  1. 本地文件
  2. 携程阿波罗（推荐）
  3. Nacos（推荐）
  4. Zookeeper

基于nacos实现sentinel数据持久化

推模式：使用 Nacos 配置规则

实时的修改nacos的sentinel 配置信息之后，对应得客户端的规则也会更新。
准备工作：

  1. 启动nacos服务
  2. 已经整合了Sentinel 的springboot项目

步骤：
1、添加maven依赖

<!--sentinel 整合nacos -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    <version>1.5.2</version>
</dependency>

2、yml配置中Sentinel 添加 nacos 配置信息

spring:
  application:
    name: kaico-sentinel-demo
  cloud:
    #sentinel仪表盘连接信息
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080
      #取消Sentinel控制台懒加载
      eager: true
      datasource:
        ds:
          nacos:
            ### nacos连接地址
            server-addr: localhost:8848
            ## nacos连接的分组
            group-id: DEFAULT_GROUP
            ###路由存储规则
            rule-type: flow
            ### 读取配置文件的 data-id
            data-id: kaico-sentinel-demo-sentinel
            ###  读取培训文件类型为json
            data-type: json

3、在nacos配置json 数据
在这里插入图片描述
json字段解释：
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（QPS 或并发线程数）；0代表根据并发数量来限流，1代表根据QPS来进行流量控制
count：限流阈值
strategy：调用关系限流策略
controlBehavior：流量控制效果（直接拒绝、Warm Up、匀速排队）
clusterMode：是否为集群模式

可以参考文档：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
注意：直接在sentinel 控制台修改限流等规则后，对应的数据不会持久化到 nacos 中去。但是修改规则后，会有对应得回调方法执行，可以通过回调方法修改 nacos 的数据。

推荐通过动态配置源的控制台来进行规则写入和推送，而不是通过 Sentinel 客户端直接写入到动态配置源中。在生产环境中，我们推荐 push 模式，也就是推荐使用修改nacos的配置信息来修改规则。

也可以使用MySQL等其他数据库来实现sentinel 的数据持久化，详细参看文档：
参考博客：https://blog.csdn.net/zhangchaoyang/article/details/124159139?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultbaidujs_baidulandingword~default-0-124159139-blog-119926126.pc_relevant_default&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=3
在这里插入图片描述

gateway整合sentinel实现服务限流

官方文档：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%BD%91%E5%85%B3%E9%99%90%E6%B5%81

使用步骤：

1、网关项目引入maven 依赖

<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
    <version>2.0.0.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-spring-cloud-gateway-adapter</artifactId>
    <version>1.6.0</version>
</dependency>

2、网关项目增加yml 配置

gateway:
  routes:
    - id: kaico
      uri: http://www.kaico.com
      predicates:
        - Path=/kaico/**

3、网关项目增加配置类

@Configuration
public class GatewayConfiguration {

    private final List<ViewResolver> viewResolvers;
    private final ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer;

    public GatewayConfiguration(ObjectProvider<List<ViewResolver>> viewResolversProvider,
                                ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer) {
        this.viewResolvers = viewResolversProvider.getIfAvailable(Collections::emptyList);
        this.serverCodecConfigurer = serverCodecConfigurer;
    }

    @Bean
    @Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
    public SentinelGatewayBlockExceptionHandler sentinelGatewayBlockExceptionHandler() {
        // Register the block exception handler for Spring Cloud Gateway.
        return new SentinelGatewayBlockExceptionHandler(viewResolvers, serverCodecConfigurer);
    }

    @Bean
    @Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
    public GlobalFilter sentinelGatewayFilter() {
        return new SentinelGatewayFilter();
    }
}

4、加载网关流控规则（这里使用项目启动后自动加载），也可以开发成 http 请求动态添加规则，或者使用nacos 再开发

@Slf4j
@Component
public class SentinelApplicationRunner implements ApplicationRunner {

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
        initGatewayRules();

    }

    /**
     * 配置限流规则
     */
    private void initGatewayRules() {
        Set<GatewayFlowRule> rules = new HashSet<>();
        rules.add(new GatewayFlowRule("mayikt")//路由id
                // 限流阈值
                .setCount(1)
                // 统计时间窗口，单位是秒，默认是 1 秒
                .setIntervalSec(1)
        );
        GatewayRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

5、限流返回自定义提示
编写自定义的 BlockExceptionHandler

public class JsonSentinelGatewayBlockExceptionHandler implements WebExceptionHandler {
    public JsonSentinelGatewayBlockExceptionHandler(List<ViewResolver> viewResolvers, ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer) {
    }

    @Override
    public Mono<Void> handle(ServerWebExchange exchange, Throwable ex) {
        ServerHttpResponse serverHttpResponse = exchange.getResponse();
        serverHttpResponse.getHeaders().add("Content-Type", "application/json;charset=UTF-8");
        byte[] datas = "{"code":403,"msg":"API接口被限流"}".getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
        DataBuffer buffer = serverHttpResponse.bufferFactory().wrap(datas);
        return serverHttpResponse.writeWith(Mono.just(buffer));
    }
}

然后再GatewayConfiguration 配置类中替换 sentinelGatewayBlockExceptionHandler() ，注入自定义的bean

@Bean
@Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
public JsonSentinelGatewayBlockExceptionHandler sentinelGatewayBlockExceptionHandler() {
    // Register the block exception handler for Spring Cloud Gateway.
    return new JsonSentinelGatewayBlockExceptionHandler(viewResolvers, serverCodecConfigurer);
}

服务降级

官方文档：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%86%94%E6%96%AD%E9%99%8D%E7%BA%A7

熔断类似于保险丝，如果超出了我们的阈值的情况下，在一定的时间内不会执行我们的业务逻辑直接执行我们的服务降级的方法。

除了流量控制以外，对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一。由于调用关系的复杂性，如果调用链路中的某个资源不稳定，最终会导致请求发生堆积。Sentinel 熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高），对这个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错误。当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都自动熔断（默认行为是抛出 DegradeException）。

降级的策略

在这里插入图片描述

第一种、平均响应时间 (DEGRADE_GRADE_RT)：当 1s 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（count，以 ms 为单位），那么在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地熔断（抛出 DegradeException）。注意 Sentinel 默认统计的 RT 上限是 4900 ms，超出此阈值的都会算作 4900 ms，若需要变更此上限可以通过启动配置项 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 来配置。
在这里插入图片描述
如果在1s秒，平均有5个请求的响应时间大于配置的10rt毫秒时间阈值，则会执行一定时间窗口的熔断和降级。
RT：平均响应时间
时间窗口：当执行到降级方法后，该时间内会一直执行服务降级的方法（单位：秒）

第二种、异常比例 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO)：当资源的每秒请求量 >= 5，并且每秒异常总数占通过量的比值超过阈值（DegradeRule 中的 count）之后，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。
在这里插入图片描述

第三种、异常数 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT)：当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断。注意由于统计时间窗口是分钟级别的，若时间窗口小于 60s，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。
在这里插入图片描述

最后

以上就是美丽口红为你收集整理的Sentinel-深度使用的全部内容，希望文章能够帮你解决Sentinel-深度使用所遇到的程序开发问题。

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本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
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