RPC（十一：Sentinel ）

Sentinel 是什么？
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、流量路由、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度保护服务的稳定性。
官网：https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html
项目介绍：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D

在限制的手段上，Sentinel 和 Hystrix 采取了完全不一样的方法。
Hystrix 通过线程池的方式，来对依赖(在我们的概念中对应资源)进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成本，还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。
Sentinel 对这个问题采取了两种手段:

• 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。
  
  
  线程池隔离时候耗时长的请求，保证大量tomcat线程可用
  线程池隔离和信号量隔离区别可以看看文章：Hystrix线程池隔离和信号量隔离的区别

下面简单实践下sentinel的使用吧：
一、 安装Jmeter
下载地址：http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi
教程参考：JAVA常用工具--JMeter压力测试工具_lanyh996的博客-CSDN博客_java压力测试工具
二、 安装Sentinel
下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
下载的是jar包可以直接运行
java -Dserver.port=8480 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8480 -Dproject.name=sentinel-dashboard -Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel -Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 -jar sentinel-dashboard-1.7.2.jar
参数说明：(注意：参数要放到 -jar的前边)

-Dserver.port=8480 # 指定控制台的端口为8480
-Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8480 # 指定要被哪个控制台监控（这里指定的是自己监控自己）
-Dproject.name=sentinel-dashboard # 指定实例名称（名称会在控制台左侧以菜单显示）
-Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel # 设置登录的帐号为：sentinel
-Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 # 设置登录的密码为：123456

重启后访问：http://localhost:8480/

更多的参数参考：
启动配置：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%90%AF%E5%8A%A8%E9%85%8D%E7%BD%AE%E9%A1%B9
登录鉴权：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%8F%B0#%E9%89%B4%E6%9D%83

SpringCloud项目服务端配置：

server:
    port: 8321
spring:
    application:
        name: alibaba-sentinel # 项目名称，如果不写Sentinel会自己产生一个有端口号的名称
    cloud:
        sentinel:
            transport:
                # 端口配置会在应用对应的机器上启动一个 Http Server，该 Server 会与 Sentinel 控制台做交互
                port: 8719
                # sentinel控制台地址
                dashboard: localhost:8480

spring.cloud.sentinel.transport.port 端口配置会在应用对应的机器上启动一个 Http Server，该 Server 会与 Sentinel 控制台做交互。比如 Sentinel 控制台添加了一个限流规则，会把规则数据 push 给这个 Http Server 接收，Http Server 再将规则注册到 Sentinel 中。默认值8719

在接口中使用@SentinelResource注解

 @GetMapping("/rateLimit/byURL")
    @SentinelResource(value = "byURL")
    public CommonGenericResultRes byURL(){
        int i=0;
        return new CommonGenericResultRes("按url限流测试ok");
    }

启动后要先访问下该接口，才能在图形化界面看到

接下来对资源做下限流

启动Jmeter发送请求，可以看到简单的曲线波动

官网@SentinelResource的使用：注解支持 · alibaba/Sentinel Wiki (github.com)
@SentinelResource的参数如下：
value：资源名称
entryType：entry 类型，可选项（默认为 EntryType.OUT），可选EntryType.OUT和EntryType.IN
blockHandler/ blockHandlerClass：定位对应处理 BlockException 的函数名称blockHandler 函数访问范围需要是 public，返回类型需要与原方法相匹配，参数类型需要和原方法相匹配并且最后加一个额外的参数，类型为 BlockException。
fallback / fallbackClass：fallback 函数名称，可选项，用于在抛出异常的时候提供 fallback 处理逻辑。
defaultFallback（since 1.6.0）：默认的 fallback 函数名称，可选项
exceptionsToIgnore（since 1.6.0）：用于指定哪些异常被排除掉，不会计入异常统计中，也不会进入 fallback 逻辑中，而是会原样抛出。
示例：

public class TestService {

    // 原函数
    @SentinelResource(value = "hello", blockHandler = "exceptionHandler", fallback = "helloFallback")
    public String hello(long s) {
        return String.format("Hello at %d", s);
    }
    
    // Fallback 函数，函数签名与原函数一致或加一个 Throwable 类型的参数.
    public String helloFallback(long s) {
        return String.format("Halooooo %d", s);
    }

    // Block 异常处理函数，参数最后多一个 BlockException，其余与原函数一致.
    public String exceptionHandler(long s, BlockException ex) {
        // Do some log here.
        ex.printStackTrace();
        return "Oops, error occurred at " + s;
    }

    // 这里单独演示 blockHandlerClass 的配置.
    // 对应的 `handleException` 函数需要位于 `ExceptionUtil` 类中，并且必须为 public static 函数.
    @SentinelResource(value = "test", blockHandler = "handleException", blockHandlerClass = {ExceptionUtil.class})
    public void test() {
        System.out.println("Test");
    }
}

Sentinel一个比较显著的问题：就是随着项目的重启，原来做好的配置就都没有了，还需要再配置。这点如果是在生产环境是不能发生的。我们可以通过配置apollo避免这个问题。
添加依赖：

<!-- sentinel整合apollo进行规则持久化 -->
</dependency>
    <dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-apollo</artifactId>
</dependency>

添加与 sentinel 规则相关的配置项：

# 项目名
spring.application.name = myApplication
# sentinel + apollo 进行规则持久化，为了方便管理，统一将所有项目的 sentinel 规则存放在 sentinel-rules 的公共NameSpace中
sentinel.datasource.rules.apollo.namespace-name = EDU001.sentinel-rules
 
# 规则类型：限流
spring.cloud.sentinel.datasource.flow.apollo.ruleType = flow
# 从Apollo公共空间中EDU001.sentinel-rules读取限流规则
spring.cloud.sentinel.datasource.flow.apollo.namespace-name = ${sentinel.datasource.rules.apollo.namespace-name}
# 限流规则的具体内容，具体写法下文会介绍（我们需要再添加一个key为“myApplication-flow-rules”的属性存放具体的限流规则）
spring.cloud.sentinel.datasource.flow.apollo.flowRulesKey = ${spring.application.name}-${spring.cloud.sentinel.datasource.flow.apollo.ruleType}-rules
 
# 规则类型：熔断降级
spring.cloud.sentinel.datasource.degrade.apollo.ruleType = degrade
# 从Apollo公共空间中EDU001.sentinel-rules读取熔断规则
spring.cloud.sentinel.datasource.degrade.apollo.namespace-name = ${sentinel.datasource.rules.apollo.namespace-name}
# 熔断降级规则的具体内容，具体写法下文会介绍
spring.cloud.sentinel.datasource.degrade.apollo.flowRulesKey = ${spring.application.name}-${spring.cloud.sentinel.datasource.degrade.apollo.rule-ruleType}-rules

push 模式：即推模式，由规则中心统一推送， Sentinel Client 通过注册监听器的方式时刻监听变化，比如使用 Nacos、Apollo、ZooKeeper 等配置中心，这种方式有更好的实时性和一致性保证。生产环境下推荐采用 push 模式的数据源，push 推送的操作应该由 Sentinel dashboard 和 Config Center Dashboard 控制台统一进行管理和推送，不应该经 Sentinel Client 推送至配置中心，Sentinel Client 仅负责获取配置中心推送的配置并更新到本地，因此推送规则正确做法应该是：配置中心控制台/Sentinel 控制台 → 配置中心 → Sentinel 客户端。
单纯通过上面配置只能实现apollo更改同步到图形化界面，实现不了图形化界面更改同步到apollo，需要调整代码，具体怎么实现可以看文章：Sentinel 规则持久化到 apollo 配置中心