认识Sentinel

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在微服务架构中，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证服务的稳定性。

Sentinel 提供了机器发现、健康情况管理、监控(单机和集群)、规则管理和推送等功能。它还提供了一个轻量级的开源控制台(Sentinel Dashboard)。

丰富的应用场景：Sentinel 是阿里巴巴在生产环境中使用的产品，应用在近 10 年来的 ” 双十一 ” 大促流量场景中，实现了秒杀(将突发流量控制在系统容量可以承受的范围)、消息削峰填谷、实时熔断下游不可用应用等功能
完备的实时监控：Sentinel 提供了实时监控功能。在控制台中，不仅可以看到接入的单台机器的秒级数据，还可以看到 500 以下规模的集群的运行情况的汇总数据
广泛的开源生态：Sentinel 提供了 ” 开箱即用 ” 的、可与其他开源框架 / 库整合的模块，例如：可以与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 进行整合
完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供了 SPI(Service Provider Interface 一种服务发现机制)扩展点。它可以快速地定制逻辑，例如定制规则管理、适配数据源等

资源：Sentinel 控制和保护的对象即 ” 资源 ”，它是 Sentinel 中一个关键的概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容，例如，由应用程序提供的服务、应用程序调用的其他应用提供的服务，甚至是通过 Sentinel API 定义的代码
规则：有流量控制、熔断降级及系统保护规则，可以动态调整这些规则
Context：Sentinel 处理的上下文
Node：它统计资源运行时的各种数据。一个 Resource(资源)在同一个 Context 中有且仅有一个 DefaultNode，一个 Resource 全局有且仅有一个 ClusterNode
Entry：代表对资源的一次访问。每访问一个资源都会创建一个 Entry
ProcessorSlotChain：由各个处理插槽组成的处理插槽链。每个资源在整个服务中对应一个处理插槽链
Rule：用户定义的各种规则
RuleManager：加载并管理 Rule
Slot：插槽。Sentinel 的工作流程就是围绕一个个插槽所组成的插槽链来展开的。每个插槽都有自己的职责，它们各司其职，完美地配置合，通过一定的编排顺序来达到最终限流、降级的目的

客户端需要引入 Transport 模块来与 Sentinel 控制台进行通信。可以通过 pom.xml 引入 JAR 包

		<dependency>
			<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
			<artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
		</dependency>

Sentinel 支持 Zuul，但需要额外加上 Sentinel 对网关支持的依赖

		<!--Sentinel 的依赖 -->
		<dependency>
			<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
		</dependency>
		<!--Sentinel 对网关支持的依赖 -->
		<dependency>
			<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway</artifactId>
		</dependency>
		<!--Zull 的依赖 -->
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-zuul</artifactId>
		</dependency>

Sentinel 支持 Spring Cloud Gateway，但需要额外加上 Sentinel 对网关支持的依赖

		<!--Sentinel 的依赖 -->
		<dependency>
			<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
		</dependency>
		<!--Sentinel 对网关支持的依赖 -->
		<dependency>
			<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway</artifactId>
		</dependency>
		<!--Spring Cloud Gateway 的依赖 -->
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-gateway</artifactId>
		</dependency>

在使用 Endpoint(端点)之前，需要在 Maven 中添加 Actuator 依赖，并在配置文件中开启对 Endpoint 的访问支持。

在 Sentinel Endpoint 中暴露的信息有：规则信息、日志目录、当前实例的 IP 地址、Sentinel Dashboard 地址、应用与 Sentinel Dashboard 的心跳频率等。

步骤：

1、下载 Sentinel 客户端

https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

2、启动控制台

java -jar sentinel-dashboard.jar

3、进入控制台

访问 http://localhost:8080 访问控制台，账号和密码都是 sentinel

认识 Sentinel

进入控制台后，单击左侧导航栏中的 ” 流控规则 ” 按钮可以新建流控规则

认识 Sentinel

流控规则的参数：

参数名	说明
资源名	限流规则的作用对象，如：@SentinelResource 中 Value 字段的值、相对 URI、其他图片文件资源名
流控应用	流控针对的调用来源(服务级别)。若为 default，则不区分调用来源
阀值类型	QPS(每秒查询率)或线程数
单机阀值	限流阀值。超过这个值就执行流控规则
流控模式	直接、关联、链路
流控方式	直接拒绝、Warm Up、匀速排队

基于调用关系的流量控制有 3 种模式：

直接：直接对资源本身进行流量控制
关联：如果多个资源之间具有资源争抢或者依赖关系，则需要设置关联模式。当关联的资源达到阀值时，会限流某个资源的使用，让出系统资源给关联的资源
链路：资源通过调用关系构成一条链路

直接拒绝：当 QPS 或线程数超过规则的阀值后，新的请求会被拒绝，抛出 FlowException。这种方式适用于已经知道系统处理能力的情况
Warm Up：流量突然增加可能把系统压垮。可以让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阀值上限，给系统一个预热 (Warm Up) 时间，避免系统突然被压垮
匀速排列：严格控制请求通过的间隔时间，让请求均速通过。这种方式主要用于处理间隔性突发的流量。如果在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，则可以让这些请求在接下来的空闲期间被逐渐处理，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求

Sentinel 还提供了降级规则来处理流控

认识 Sentinel

重要概念：

RT(Response Time)：当请求的时间大于阀值时，断路器打开，返回请求失败，直到时间窗口设置的时间结束后才关闭降级。RT 默认上限是 4900ms
异常比例：资源接近 1 分钟的异常数目超过阀值后会进行降级。它统计时间窗口是 ” 分钟 ” 级别，所以时间窗口最好大于 60s, 异常比率的阀值范围是[0.0,1.0]，代表 0 -100%

系统保护规则是应用整体维度，而不是资源维度。它仅对入口流量生效。

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阀值类型：