Sentinel流量防卫兵介绍、流量控制

一、Sentinel是什么？

Sentinel是分布式系统的流量防卫兵！

什么意思呢？在分布式系统中，各个节点之间往往会存在调用关系。比如电商系统中，订单节点A需要调用库存节点B的减库存接口，但是在库存节点B挂掉了，或者库存节点B负载极高，短时间内无法response，就可能导致订单节点也跟着异常或停滞。

为了防止这种，节点B挂掉（或停滞）导致节点A挂掉（或停滞），又进一步导致其他节点一同发生连锁反应，Hystrix闪亮登场。

嗯……说好的Sentinel，Hystrix是个什么鬼？

在SpringCloud的家族里面，Netflix公司开源的Hystrix才是老牌选手，具有“熔断、服务降级、近实时服务监控”的能力。Sentinel则是随着新生代（SpringCloud Alibaba）一同登场的“QPS可控、支撑近十年阿里巴巴双11”的强劲新人（对两者区别有兴趣可以看看这里）。

为了更好的理解Sentinel，我们先来看一下Sentinel最基本的功能——限流。

二、Sentinel Dashboard

Sentinel可视化控制台，我们可以在上面看到已连接服务的一些监控信息。

下载Sentinel dashboard包。
https://github.com/alibaba/Sentinel/releases 可见所有版本的jar包。
启动dashboard。
java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.7.1.jar
访问localhost:8080，用户名密码全部默认sentinel。
进入dashboard，可以看到这里有某个服务的QPS数据（图中是Sentinel Dashboard自身的服务接口），左侧菜单栏里面可以配置流量控制规则、服务降级规则、热点数据规则。

三、Sentinel 接入端

dashboard是一个便捷的页面管理工具，真正的Sentinel功能还是依赖在业务项目之中，我们继续在之前的Demo基础上进行扩充。

添加依赖。

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

添加配置。（上一章我们介绍了可以在Nacos配置中心添加yml或properties配置，但是这里为了代码完整保存，仍然写在了bootstrap.properties中）。
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spring.cloud.sentinel.transport.port=8121
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:8080

添加接口并配置Sentinel资源名称：test。

import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class TestController {

    @SentinelResource("test")
    @GetMapping(value = "/test")
    public String test(){
        return "test";
    }
}

启动application，页面访问测试接口（注意：必须先访问过该接口，才能在dashboard上看到该接口的信息）。
查看dashboard，可以看到order项目已经被sentinel dashboard监控到了。我们可以直接在页面上配置流量限制（注意：页面配置不是持久化的，之后章节我们会介绍sentinel规则持久化的方法）。

6. 测试流量限制，设置test接口的QPS 单机阈值为1.

7. 测试流量限制，连续访问test接口两次，发现第二次接口不可达，测试成功。

四、热点规则/服务降级规则

除了流量控制，sentinel还支持热点流量控制、服务降级规则配置等

热点规则

热点规则是对接口规则的更细化的控制，可以通过对参数进行流量控制，比如将test方法改造为带参数的方法（如下代码），然后配置热点规则的参数索引、单机阈值、统计窗口长度（如下图），则可以按照参数限制。
限制规则：按照索引下标选择限制的参数，如test接口限制第一个参数name，若该参数为某值的方法连续被调用n次（如name=”asd”在窗口长度时间内调用超过单机阈值次数），则接下来的name=”asd”的访问请求将无法访问。

@SentinelResource("test")
    @GetMapping(value = "/test")
    public String test(@RequestParam String name){
        return name;
    }

降级规则

降级规则则是从服务响应时间、接口异常次数、接口异常频率来评估接口，若响应过慢，或异常次数过多，则对接口进行降级。

如：test接口被限制为1分钟内异常2次就进行服务降级，服务降级3秒。测试代码及dashboard配置如下。

@SentinelResource("test")
    @GetMapping(value = "/test")
    public String test(@RequestParam String name){
        throw new RuntimeException("asdasd");// 服务降级前页面会看到异常抛出asdasd，服务降级后不会有该信息
        //return name;

五、Sentinel的主要功能就是容错，主要体现为下面这个三个：

1.流量控制

流量控制在网络传输中是一个常用的概念，它用于调整网络包的数据。任意时间到来的请求往往是随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel作为一个调配器，可以根据需要吧随机的请求调整成合适的形状。

2.熔断降级

当检测到调用链路中某个资源出现不稳定的表现，例如请求响应时间长或异常比例升高的时候，则对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其他的资源而导致级联故障。
Sentinel对这个问题采取了两种手段：
通过并发线程数进行限制
Sentinel通过限制资源并发线程的数量，来减少不稳定资源对其他资源的影响。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受请求。
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。

Sentinel和Hystrix的区别

两者的原则是一致的，都是当一个资源出现问题时，让其快速失败，不要波及到其它服务但是在限制的手段上，确采取了完全不一样的方法：
Hystrix采用的是线程池隔离的方式，优点是做到了资源之间的隔离，缺点是增加了线程切换的成本。
Sentinel采用的是通过并发线程的数量和响应时间来对资源做限制。

3.系统负载保护

Sentinel同时提供系统维度的自适应保护能力。当系统负载较高的时候，如果还持续让请求进入可能会导致系统崩溃，无法响应。在集群环境下，会把本应这台机器承载的流量转发到其他的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候，Sentinel提供了对应的保护机制，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，保证系统在能力范围之内处理最多的请求。

总之一句话：我们需要做的事情，就是在Sentinel的资源上配置各种各样的规则，来实现各种容错的功能。Sentinel的功能很强大，不只是可以对接口进行限制，还可以让超出限制的请求去调用本地的‘失败专用接口’。而后续的‘失败专用接口’则是关乎用户体验的命脉，这一部分以及规则持久化我们下一章再来介绍。