Dubbo學習系列之十（Sentinel之限流與降級）

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各位看官，先提個問題，若是讓你設計一套秒殺系統，核心要點是啥？？？我認爲有三點：緩存、限流和分離。想當年12306大面積崩潰，還有現在的微博總體宕機狀況，

感受就是限流降級沒作好，"用有限的資源響應過量請求"——這就是限流降級的核心。限流降級組件，當今開源界應該是Hystrix最爲出名，這也得益於SpringCloud的流

行，固然，挑戰者老是有的，因而Sentinel橫空出世，正因實際生產使用中彷佛並很少見，因此纔有必要拿來一用，否則就脫離了此係列文章的主旨了，就是要見些不同的風景！

 

工具：Idea201902/JDK11/ZK3.5.5/Gradle5.4.1/RabbitMQ3.7.13/Mysql8.0.11/Lombok0.26/Erlang21.2/postman7.5.0/Redis3.2/RocketMQ4.5.2/Sentinel1.6.3/SpringBoot2.1.6

難度： 新手--戰士--老兵--大師

目標：

1. 使用Sentinel實現交易業務特定方法的限流

2. AOP註解模式實現交易業務方法限流降級

3. 使用Sentinel實現受權模式控制

步驟：

1.總體框架依舊，多模塊微服務框架商城系統，一個共享模塊，多個功能模塊。

2.先說幾個Sentinel基本概念：

• 資源Resource，能夠是任意對象，一個字符串、一個方法，一個類對象；

• 規則Rule，須要如何限制或者降級，好比按照「QPS/失敗比率」作出相應的處理；

• 入口Entry，每次資源調用都會建立一個Entry對象，Entry 建立的時候，同時也會建立一系列功能插槽（slot chain），鏈裏面的slot各司其職，好比其中的FlowSlot 則用於根據預設的限流規則以及前面 slot 統計的狀態，來進行流量控制，DegradeSlot 則經過統計信息以及預設的規則，來作熔斷降級；AuthoritySlot 則根據配置的黑白名單和調用來源信息，來作黑白名單控制；

3.引入的依賴項目：

// 引入此依賴後，Dubbo 的服務接口和方法（包括調用端和服務端）就會成爲 Sentinel 中的資源
compile group: 'com.alibaba.csp', name: 'sentinel-dubbo-adapter', version: '1.6.3'
// Sentinel 控制檯依賴，
compile group: 'com.alibaba.csp', name: 'sentinel-transport-simple-http', version: '1.6.3'
// compile group: 'com.alibaba.csp', name: 'sentinel-core', version: '1.6.3'
// 可使用URL：查詢規則：http://localhost:8083/actuator/sentinel
compile group: 'org.springframework.boot', name: 'spring-boot-starter-actuator', version: '2.1.6.RELEASE'
// https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba.csp/sentinel-annotation-aspectj
compile group: 'com.alibaba.csp', name: 'sentinel-annotation-aspectj', version: '1.6.3'
// https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.cloud/spring-cloud-starter-alibaba-sentinel
compile group: 'org.springframework.cloud', name: 'spring-cloud-starter-alibaba-sentinel', version: '0.9.0.RELEASE'

 

4.Sentinel的使用方式都是：定義資源——定義規則——適配規則，先看個最基本的樣例：com.biao.mall.business.controller.SentinelTestController中，方式很完整，定義一個字符串爲資源，initFlowQpsRule定義規則，QPS限制爲2(即<2)，testSentinel方法中使用規則。

@RestController public class SentinelTestController { private String resourceName = "testSentinel"; @GetMapping("/testSentinel") public String testSentinel(){ initFlowQpsRule(); Entry entry = null; String retVal; try{ entry = SphU.entry(resourceName,EntryType.IN); retVal = "passed"; }catch(BlockException e){ retVal="block"; }finally{ if (entry != null){ entry.exit(); } } return retVal; } private void initFlowQpsRule() { List<FlowRule> rules = new ArrayList<>(); FlowRule rule1 = new FlowRule(); rule1.setResource(resourceName); // set limit qps to 2
        rule1.setCount(2); rule1.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); rule1.setLimitApp("default"); rules.add(rule1); FlowRuleManager.loadRules(rules); } }

 

5.測試運行一下，先啓動各組件(zk-->redis-->Rabbit-->Rocket)：快速刷新幾回，就顯示限流特徵了！

 

6.再看第2個目標實現，註解模式，這裏我先只改動business模塊：com.biao.mall.business.controller.DubboOrderController中，實現目標對saveOrder方法進行限流，對比以前版本，變化不大，只是先initFlowQpsRule初始化規則，而後再初始化一個Entry ，這裏使用了try-with-resource語法糖，固然也可以使用try-catch-finally語法，參數EntryType.IN表示監視「進入流量」，這裏的"saveOrder"是資源的名稱，具體定義請見第7點，

@RequestMapping(value = "/order",method = RequestMethod.POST) public ResEntity<String> saveOrder(@RequestBody OrderBO orderBO ) throws Exception { logger.debug(orderBO.toString()); initFlowQpsRule("saveOrder"); try(Entry entry = SphU.entry("saveOrder",EntryType.IN)) { //存未付款訂單
 orderService.saveOrder(orderBO); //響應封裝
            ResEntity<String> resEntity = new ResEntity<>(); resEntity.setCode(ResConstant.SUCCESS_CODE); resEntity.setMsg(ResConstant.SUCCESS_STRING); resEntity.setData("order saved"); return resEntity; } }

 

進一步，看初始化規則initFlowQpsRule方法：生成一個規則鏈，每一個資源能夠對應多個規則，sentinel將遍歷匹配每一個規則，具體做用見代碼中的註釋：

private void initFlowQpsRule(String resourceName) { List<FlowRule> rules = new ArrayList<>(); FlowRule rule1 = new FlowRule(); //定義資源，resourceName只能是String類型
 rule1.setResource(resourceName); // set limit QPS
        rule1.setCount(2); //流控制的門檻類型
 rule1.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); //設置應用的名稱，
        rule1.setLimitApp("default"); rules.add(rule1); FlowRuleManager.loadRules(rules); }

這裏爲了測試效果，我將QPS設置較小，其參數爲double類型，應設置爲>1，不然測試時會直接流量拒絕，由於其按每秒計數。setGrade是設置流量控制的門檻類型0: thread count, 1: QPS，即常量值爲0按照併發線程數標準，爲1按照QPS標準；

7.再看com.biao.mall.business.impl.DubboOrderServiceImpl，其中的saveOrder方法，這裏使用了AOP模式，使用了引入的sentinel-annotation-aspectj依賴，其實就是sentinel對AspectJ作了封裝處理，這樣註解後，saveOrder方法即成了一個resource，就對應上了DubboOrderController中"saveOrder"資源的名稱，同時還指定了blockHandler，即對應處理 BlockException 的函數名稱。fallback，用於在拋出異常的時候提供 fallback 處理邏輯。

 @Override @Transactional @SentinelResource(value = "saveOrder", blockHandler = "saveOrderExHandler", fallback = "saveOrderFallback") public boolean saveOrder(OrderBO orderBO) throws Exception {...}

這裏注意兩點：

• 若但願使用其餘類的函數，則能夠在SentinelResource註解參數中指定 blockHandlerClass 爲對應的類的 Class 對象，注意對應的函數必須爲 static 函數，不然沒法解析，實例見payOrder方法上的註解模式

@Override @Transactional @SentinelResource(value = "payOrder", blockHandler = "PayOrderExHandler",blockHandlerClass = {ExceptionUtil.class}) public boolean payOrder(String orderId) throws MQClientException, UnsupportedEncodingException {...}

• 若 blockHandler 和 fallback 都進行了配置，則被限流降級而拋出 BlockException 時只會進入 blockHandler 處理邏輯。若未配置 blockHandler、fallback 和 defaultFallback，則被限流降級時會將 BlockException 直接拋出

8.再看下定義的blockHandler 和 fallback 方法，比較簡單，真實業務系統確定會作些其餘處理，好比顯示靜態內容，提示些用戶友好型信息等。

// Fallback 函數，函數簽名與原函數一致或加一個 Throwable 類型的參數.
    public String saveOrderFallback(long s) { logger.info("saveOrderFallback"); return String.format("saveOrderFallback %d", s); } // BlockHandle 異常處理函數，參數最後多一個 BlockException，其他與原函數一致.
    public String saveOrderExHandler(long s, BlockException ex) { logger.error("saveOrderExHandler"); ex.printStackTrace(); return "Oops, error occurred at saveOrder" + s; }

9.測試：啓動ZK-->Redis-->RabbitMQ-->RocketMQ-->各模塊-->postman， 快速點擊send按鈕3次，就發現報錯500:

 

 同時sentinelDashboard(下篇文章)的監控圖：

 

 

10.實現受權模式，先修改下business模中RPC調用的stockService.updateStockRPC(stockEntity)方法，其中的ContextUtil.enter(resourceName,"mall-business")模擬了請求應用名爲「mall-business」：

@Override @Transactional public int updateStockRPC(DubboStockEntity stockEntity) throws BlockException { String resourceName = "updateStockRPC"; this.initWhiteRules(resourceName); //獲取app來源
        ContextUtil.enter(resourceName,"mall-business"); try(Entry entry = SphU.entry(resourceName)){ if (Objects.equals(null, stockEntity)) { return -1; } return dubboStockDao.updateById(stockEntity); } }

再看initWhiteRules方法：即只容許應用名爲 appA/appE 的應用請求經過，

/**白名單規則*/
    private void initWhiteRules(String resourceName){ AuthorityRule rule = new AuthorityRule(); rule.setResource(resourceName); rule.setStrategy(RuleConstant.AUTHORITY_WHITE); rule.setLimitApp("appA,appE"); AuthorityRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule)); }

測試效果以下：

 

 同時sentinelDashboard也能夠看到拒絕的請求：

 

11.經測試，受權模式(黑白名單)模式的資源定義適合於service調用，若是放在controller中，將不起做用，具體可看com.biao.mall.logistic.controller.DubboDeliveryController中的代碼，測試運行時無任何做用，這是由於REST調用使用http請求，sentinel規則將被忽略。

12.代碼地址：其中的day13

https://github.com/xiexiaobiao/dubbo-project.git

 

後記：

1.運行sentinel官方源碼時，JDK11下提示sun.misc does not exist，可是類文件又能夠在jdk文件夾下找到，這是由於sun.misc.Unsafe自JDK9起已經再也不是標準API，被移除，編譯時會提示出錯，解決方法：要麼重構代碼，或者下載1.8的rt.jar包，再做爲依賴導入。我直接下載導入解決問題。

2.java.util.stream.longstream 或者相似java.util.XXX not found 經過設置java language level解決。

3.Sentinel的核心規則類：

• AuthorityRule：黑白名單根據資源的請求來源（origin）限制資源是否經過，若配置白名單則只有請求來源位於白名單內時纔可經過；若配置黑名單則請求來源位於黑名單時不經過，其他的請求經過。

• FlowRule：監控應用流量的 QPS 或併發線程數等指標，當達到指定的閾值時對流量進行控制，以免被瞬時的流量高峯沖垮。

• DegradeRule：在調用鏈路中某個資源出現不穩定狀態時（例如調用超時或異常比例升高），對這個資源的調用進行限制，讓請求快速失敗，避免影響到其它的資源而致使級聯錯誤

• SystemRule：單臺機器的整體 Load、RT(ResponseTime)、入口 QPS 和線程數四個維度監控應用數據，讓系統儘量跑在最大吞吐量的同時保證系統總體的穩定性。

相關核心方法我整理以下圖：

 

 

 

4.下載源碼 打包 dashboard生成jar，提示缺乏各種依賴，可先install：sentinel-parent，生成各個依賴的jar。

5.Sentinel與Hystrix的對比，借用一張圖：大體來說，sentinel輕量級、組件獨立、適配好、規則豐富。

 

6.若是使用springBoot開發，必須添加依賴spring-cloud-starter-alibaba-sentinel，不然沒法鏈接sentinelDashboard。

7.如想使用URL輸出Rules: http://localhost:8083/actuator/sentinel，需添加actuator依賴。

8.注意啓動參數好比 -Dserver.port=8718 放 java <-D參數位置> -jar sentinel-dashboard.jar 中間，不要放後面，會丟失參數 。

 

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