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这篇文章给大家介绍SpringCloud中如何使用Sentinel哨兵组件,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
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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。包括核心的独立类库,监控台,丰富的使用场景验证。(这似乎是阿里开源组件的一贯作风,极其有特点,且特点很规律)
基本特性图:
补刀一句
:这种图很多人可能不在意,但是一般官方给这个图就是该中间件的基本使用思路,与核心功能点。
资源管理
资源是Sentinel组件中的核心概念之一。应用服务器上脚本,静态页面,API接口,文件图片等都可以理解为资源,对于Java开发者而言,API接口就是这里资源的概念。
规则配置
Sentinel组件通过流控规则的配置,来指定允许该资源(API接口)通过的请求次数,IP黑白名单,应用服务等。
测试效果
QPS
:每秒查询率,是一台服务器每秒能够处理的查询次数。
TPS
:每秒处理事务数,事务处理整体倾向于整个过程。
这里的环境主要整合Nacos注册中心,Feign服务,Sentinel哨兵,和Sentinel控制台。
这里的依赖需要参考官方文档,不同的环境使用不同的依赖,这里主要适配SpringCloud环境,所以使用如下包即可。
com.alibaba.cloud spring-cloud-starter-alibaba-sentinel 2.1.1.RELEASE
这里直接从GitHub下载一个控制台服务包即可,也可以自己下载源码,按照需求修改后自行打包。
java -jar sentinel-dashboard-1.7.1.jar
下载并启动控制台服务。
这里主要是把用到的两个服务9001和9002连接到监控台。
spring: application: name: node09-nacos-9001 cloud: nacos: discovery: server-addr: 127.0.0.1:8848 config: server-addr: 127.0.0.1:8848 file-extension: yaml sentinel: transport: port: 9001 dashboard: localhost:8080
最下面四行文件是哨兵控制台的主要配置,注意刚启动之后控制台是看不到连接的,有资源被触发之后才能看到。(附一张首页效果图)
流量控制(flow control),其原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标,当达到指定的阈值时对流量进行控制,以避免被瞬时的流量高峰冲垮,从而保障应用的高可用性。
限流规则主要由下面几个因素组成。
resource:资源名,即限流规则的作用对象,对于Java服务端开发而言就是执行的方法;
count: 限流阈值,单位时间内能按照规则通过的请求量;
grade: 限流阈值类型,QPS 或并发线程数 ;
limitApp: 流控限制的指定应用来源,若为default则不区分调用来源;
strategy: 调用关系限流策略,直连,链路等;
controlBehavior: 流量控制效果,直接拒绝、Warm Up、匀速排队;
硬编码
配置规则
public class FlowRuleConfig { public static void initFlowQpsRule(String resourceName) { Listrules = new ArrayList<>(); FlowRule rule = new FlowRule(resourceName); // 修改这里参数,查看效果 rule.setCount(100); rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); rule.setLimitApp("default"); rules.add(rule); FlowRuleManager.loadRules(rules); } }
该规则参考上面的限流因素,不难理解。
使用方式
@RequestMapping(value = "/web/getOrder",method = RequestMethod.GET) public String getOrder (@RequestParam("id") Integer id){ FlowRuleConfig.initFlowQpsRule("getOrder"); Entry entry = null; try { // 定义资源,埋点 entry = SphU.entry("getOrder"); // 保护的业务逻辑 return "Order=" + id ; } catch (Exception e){ e.printStackTrace(); } finally { if (entry != null){entry.exit();} } return "Order Error" ; }
测试的时候修改规则中count值,测试效果明显。
编码简化
SphU.entry中可以设置处理类型,限流阈值。
@RequestMapping(value = "/web/getState",method = RequestMethod.GET) public String getState (@RequestParam("id") Integer id){ Entry entry = null; try { entry = SphU.entry("getOrder",EntryType.IN,2); return "state=" + id; } catch (BlockException e){ e.printStackTrace(); } finally { if (entry != null){entry.exit();} } return "State Error" ; }
不过这种模式依旧是代码入侵严重,不太符合现在编程的大趋势。Sentinel支持通过 @SentinelResource注解定义资源并配置。
请求上述的两个测试接口,之后看控制台中9001服务的簇点链路。
可以基于控制台实时配置资源的:流控、降级、热点、授权等核心功能,服务重启之后配置也会重置。
核心注解SentinelResource
用于定义资源,并提供可选的异常处理和 fallback 配置项。 @SentinelResource 注解包含以下属性:
value
资源名称,核心概念不能为空;
entryType
entry 类型,可选项默认为 EntryType.OUT;
blockHandler
对应处理BlockException的函数名称,可选项。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。blockHandler函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数,则可以指定 blockHandlerClass为对应的类的Class对象,注意对应的函数必须为 static 函数,否则无法解析。
fallback
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。fallback函数可以针对所有类型的异常(除了 exceptionsToIgnore里面排除掉的异常类型)进行处理。fallback 函数签名和位置要求:返回值类型必须与原函数返回值类型一致;方法参数列表需要和原函数一致,或者可以额外多一个;
注意
:这里可以这样理解blockHandler和fallback,fallback处理业务逻辑的异常,服务降级,blockHandler处理sentinel组件控制的阻断异常。
9001接口服务
@Service public class FlowServiceImpl implements FlowService { @Resource private JdbcTemplate jdbcTemplate ; @SentinelResource(value = "getPhone",blockHandler = "exceptionHandler", fallback = "fallback") @Override public String getPhone(Integer id) { String sql = "select phone from d_phone WHERE id="+id ; Integer.parseInt("hand") ; return jdbcTemplate.queryForList(sql,String.class).get(0) ; } // 降级处理 public String fallback(Integer id) { return "服务降级,id="+id ; } // 异常处理 public String exceptionHandler(Integer id,BlockException be) { be.printStackTrace(); return "服务抛异常,id="+id ; } }
9002请求服务
@RequestMapping(value = "/web/getJdbc",method = RequestMethod.GET) public String getJdbc () { return msgFeign.getJdbc() ; }
通过控制台配置9001的限流规则,然后刷接口看效果。
注意阻断异常和业务异常的返参区别。
Hystrix的核心点在于以隔离和熔断为主的容错机制,超时或被熔断的调用将会快速失败,并可以提供 fallback 机制;
Sentinel核心点在于流量控制多样化,熔断降级服务,系统负载保护,实时监控和控制台;
补刀一句
:对于流量控制类的组件,大部分场景是使用限流,服务降级这两块核心功能。
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