Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵

jifei 发布于2019-08-16 15:29 / 2811人阅读

摘要：有没有那么一个框架能够把熔断跟限流都给做了，以前没有，但是现在有了，我这属于自问自答哈这个框架就是阿里最新开源的。后来我才发现我错了，大错特错，这是一个新的框架，潜力实力阿里开源。

前言

在 Spring Cloud 体系中，熔断降级我们会使用 Hystrix 框架，限流通常会在 Zuul 中进行处理，Zuul 中没有自带限流的功能，我们可以自己做限流或者集成第三方开源的限流框架。最新一代的网关 Spring Cloud Gateway 则自带了限流的功能。

有没有那么一个框架能够把熔断跟限流都给做了，以前没有，但是现在有了，我这属于自问自答哈！这个框架就是阿里最新开源的 Sentinel。

第一眼见到 Sentinel 有一种很熟悉的感觉，似曾相识啊！Redis 里面集群的那个哨兵模式不就是 Sentinel 嘛。后来我才发现我错了，大错特错，这是一个新的框架，潜力 + 实力 = 阿里开源。

Sentinel 是什么？

本段介绍来源于Sentinel Github主页介绍

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 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。

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、集群流量控制、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、适配动态数据源等。

Sentinel 的主要特性：

Sentinel 的开源生态：

初次见面的我们

先来简单的体验下 Sentinel 吧，在你的Maven项目中增加 Sentinel 的依赖：


    com.alibaba.csp
    sentinel-core
    1.4.1

Sentinel中需要限流的称之为资源，对资源进行处理，下面来看最简单的一段代码：

public static void main(String[] args) {
    initFlowRules();
    while (true) {
        Entry entry = null;
        try {
            entry = SphU.entry("HelloWorld");
            /*您的业务逻辑 - 开始*/
            System.out.println("hello world");
            /*您的业务逻辑 - 结束*/
        } catch (BlockException e1) {
            /*流控逻辑处理 - 开始*/
            System.out.println("block!");
            /*流控逻辑处理 - 结束*/
        } finally {
           if (entry != null) {
               entry.exit();
           }
       }
    }
}

private static void initFlowRules(){
    List rules = new ArrayList<>();
    FlowRule rule = new FlowRule();
    rule.setResource("HelloWorld");
    rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
    // Set limit QPS to 20.
    rule.setCount(20);
    rules.add(rule);
    FlowRuleManager.loadRules(rules);
}

第一行中初始化限流的规则，创建了一个资源叫 HelloWorld，设置了这个资源的QPS 为 20。

在业务开始前使用SphU.entry();方法标识开始，结束使用entry.exit();，如果触发了流控逻辑就会抛出BlockException异常让用户自行处理。

代码运行之后，我们可以在日志 ~/logs/csp/${appName}-metrics.log.xxx 里看到下面的输出:

|--timestamp-|------date time----|-resource-|p |block|s |e|rt
1529998904000|2018-06-26 15:41:44|HelloWorld|20|0    |20|0|0
1529998905000|2018-06-26 15:41:45|HelloWorld|20|5579 |20|0|728
1529998906000|2018-06-26 15:41:46|HelloWorld|20|15698|20|0|0
1529998907000|2018-06-26 15:41:47|HelloWorld|20|19262|20|0|0
1529998908000|2018-06-26 15:41:48|HelloWorld|20|19502|20|0|0
1529998909000|2018-06-26 15:41:49|HelloWorld|20|18386|20|0|0

p：通过的请求,

block：被阻止的请求

s：成功执行完成的请求个数

e：用户自定义的异常

rt：平均响应时长。

我是Mac系统，日志是在这个目录下，Windows我没试过，应该也在用户的主目录下

上面这个列子是官方的示列，如果你觉得没有看到你想要的效果，因为一直在循环，也不知道有没有限流成功，我们可以稍微改动一下进行测试就知道了。

将while循环改成for循环, 次数为10000次，只输出一句话，不做任何限制，执行完成的时间大概在40毫秒左右。

long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
    System.out.println("hello world");
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println(endTime - startTime);

下面加上限流的逻辑，执行完成的时间基本上就超过100毫秒了，可见限流起了作用。

for (int i = 0; i < 10000; i++) {
    Entry entry = null;
    try {
        entry = SphU.entry("HelloWorld");
        // 资源中的逻辑.
        System.out.println("hello world");
    } catch (BlockException e1) {
        System.out.println("blocked!");
    } finally {
        if (entry != null) {
            entry.exit();
        }
    }
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println(endTime - startTime);

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