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sentinel 一

sentinel 一

作者: SingleException | 来源:发表于2020-10-13 11:16 被阅读0次

    安装

    1. 下载地址 https://github.com/alibaba/Sentinel/releases 我用的是1.7.2版本
    2. 运行 java -jar sentinel-dashboard-1.7.2.jar
    3. 输入http://localhost:8080/
    4. 账号密码 sentinel

    使用
    pom加入

    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
        <version>1.8.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    </dependency>
    

    配置文件

    spring:
      cloud:
        nacos:
          discovery:
            username: nacos
            password: nacos
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            namespace: public
          config:
            server-addr: localhost:8848 # 服务注册中心
            file-extension: yaml # 指定yaml格式的配置
        sentinel:
          transport:
            # 配置sentinel dashboard地址
            dashboard: localhost:8080
            # 默认 8719端口,假如被占用从8719开始+1扫描直到直到未被占用的端口
            port: 8719
    

    启动 nacos,sentinel,启动模块.

    具体springcloud整合https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/wiki/Sentinel

    具体功能 https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/介绍

    流控规则

    image.png

    介绍

    1. 资源名:唯一名称,默认请求路径
    2. 针对来源:Sentinel可以针对调用者进行限流 ,填写微服务名,默认 default
    3. 阈值类型
      • QPS(每秒请求数量):当调用api的QPS达到阈值后进行限流
      • 线程数:调用该api的线程数达到阈值后进行限流
    4. 是否集群:不需要集群
    5. 流控模式:
      • 直接:api达到限流条件时直接限流
      • 关联:当关联的资源达到阈值时就限流自己
      • 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)
    6. 流控效果
      • 快速失败:直接失败,抛异常
      • Warm Up:根据codeFactor(冷加热因子,默认3)的值,从阈值 codeFactor,经过预热时长,才达到设定的QPS阈值。
      • 匀速排队(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER)方式会严格控制请求通过的间隔时间,也即是让请求以均匀的速度通过,对应的是漏桶算法

    熔断降级

    image.png
    1. 慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO):选择以慢调用比例作为阈值,需要设置允许的慢调用 RT(即最大的响应时间),请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长(statIntervalMs)内请求数目大于设置的最小请求数目,并且慢调用的比例大于阈值,则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态(HALF-OPEN 状态),若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断,若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。
    2. 异常比例 (ERROR_RATIO):当单位统计时长(statIntervalMs)内请求数目大于设置的最小请求数目,并且异常的比例大于阈值,则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态(HALF-OPEN 状态),若接下来的一个请求成功完成(没有错误)则结束熔断,否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0],代表 0% - 100%。
    3. 异常数 (ERROR_COUNT):当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态(HALF-OPEN 状态),若接下来的一个请求成功完成(没有错误)则结束熔断,否则会再次被熔断。

    热点参数限流 https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/热点参数限流

    image.png

    针对资源10s内能调用100次,但是针对参数0为aaa的情况只能调用5次。

    持久化,利用nacos进行规则 https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/动态规则扩展

    1. 简介
      存到nacos中
    2. pom
     <!-- 后续做持久化用到 -->
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
                <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
            </dependency>
    
    1. yml
    spring:
      cloud:
        nacos:
          discovery:
            username: nacos
            password: nacos
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            namespace: public
          config:
            server-addr: localhost:8848 # 服务注册中心
            file-extension: yaml # 指定yaml格式的配置
        sentinel:
          transport:
            # 配置sentinel dashboard地址
            dashboard: localhost:8080
            # 默认 8719端口,假如被占用从8719开始+1扫描直到直到未被占用的端口
            port: 8719
          datasource:
            ds:
              nacos:
                server-addr: localhost:8848
                data-id: alibabDemo-sentinel
                group-id: DEFAULT_GROUP
                rule-type: flow
                username: nacos
                password: nacos
    
    

    配置项参考NacosDataSourceProperties

    1. nocos 8848 中新增配置


      image.png
    [
        {
            "resource":"/A",//资源名称
            "limitApp":"default",//来源应用
            "grade":1,//阈值类型,0线程数,1QPS
            "count":1,//单机阈值
            "strategy":0,//流控模式,0表示直接,1表示关联,2表示链路
            "controlBehavior":0,//流控效果 ,0表示快速失败,1表示warm up,2表示排队等待
            "clusterMode":false //是否集群
        }
    ]
    
    1. 可以发现在nacos上面新增的条件在sentinel也可以看见。重启sentinel条件也不会被删除,做到了持久化。

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