Sentinel 原理-全解析
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Sentinel 實戰-控制檯篇spring
Sentinel 是阿里中間件團隊開源的，面向分佈式服務架構的輕量級高可用流量控制組件，主要以流量爲切入點，從流量控制、熔斷降級、系統負載保護等多個維度來幫助用戶保護服務的穩定性。api
你們可能會問：Sentinel 和以前經常使用的熔斷降級庫 Netflix Hystrix 有什麼異同呢？Sentinel官網有一個對比的文章，這裏摘抄一個總結的表格，具體的對比能夠點此 連接 查看。緩存
| 對比內容 | Sentinel | Hystrix |
|---|---|---|
| 隔離策略 | 信號量隔離 | 線程池隔離/信號量隔離 |
| 熔斷降級策略 | 基於響應時間或失敗比率 | 基於失敗比率 |
| 實時指標實現 | 滑動窗口 | 滑動窗口（基於 RxJava） |
| 規則配置 | 支持多種數據源 | 支持多種數據源 |
| 擴展性 | 多個擴展點 | 插件的形式 |
| 基於註解的支持 | 支持 | 支持 |
| 限流 | 基於 QPS，支持基於調用關係的限流 | 不支持 |
| 流量整形 | 支持慢啓動、勻速器模式 | 不支持 |
| 系統負載保護 | 支持 | 不支持 |
| 控制檯 | 開箱即用，可配置規則、查看秒級監控、機器發現等 | 不完善 |
| 常見框架的適配 | Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等 | Servlet、Spring Cloud Netflix |
從對比的表格能夠看到，Sentinel比Hystrix在功能性上還要強大一些，本文讓咱們一塊兒來了解下Sentinel的源碼，揭開Sentinel的神祕面紗。bash
項目結構
將Sentinel的源碼fork到本身的github庫中，接着把源碼clone到本地，而後開始源碼閱讀之旅吧。
首先咱們看一下Sentinel項目的整個結構：
- sentinel-core 核心模塊，限流、降級、系統保護等都在這裏實現
- sentinel-dashboard 控制檯模塊，能夠對鏈接上的sentinel客戶端實現可視化的管理
- sentinel-transport 傳輸模塊，提供了基本的監控服務端和客戶端的API接口，以及一些基於不一樣庫的實現
- sentinel-extension 擴展模塊，主要對DataSource進行了部分擴展實現
- sentinel-adapter 適配器模塊，主要實現了對一些常見框架的適配
- sentinel-demo 樣例模塊，可參考怎麼使用sentinel進行限流、降級等
- sentinel-benchmark 基準測試模塊，對核心代碼的精確性提供基準測試
運行樣例
基本上每一個框架都會帶有樣例模塊，有的叫example，有的叫demo，sentinel也不例外。
那咱們從sentinel的demo中找一個例子運行下看看大體的狀況吧，上面說過了sentinel主要的核心功能是作限流、降級和系統保護，那咱們就從「限流」開始看sentinel的實現原理吧。
能夠看到sentinel-demo模塊中有不少不一樣的樣例，咱們找到basic模塊下的flow包，這個包下面就是對應的限流的樣例，可是限流也有不少種類型的限流，咱們就找根據qps限流的類看吧，其餘的限流方式原理上都大差不差。
public class FlowQpsDemo {
private static final String KEY = "abc";
private static AtomicInteger pass = new AtomicInteger();
private static AtomicInteger block = new AtomicInteger();
private static AtomicInteger total = new AtomicInteger();
private static volatile boolean stop = false;
private static final int threadCount = 32;
private static int seconds = 30;
public static void main(String[] args) throws Exception {
initFlowQpsRule();
tick();
// first make the system run on a very low condition
simulateTraffic();
System.out.println("===== begin to do flow control");
System.out.println("only 20 requests per second can pass");
}
private static void initFlowQpsRule() {
List<FlowRule> rules = new ArrayList<FlowRule>();
FlowRule rule1 = new FlowRule();
rule1.setResource(KEY);
// set limit qps to 20
rule1.setCount(20);
// 設置限流類型：根據qps
rule1.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule1.setLimitApp("default");
rules.add(rule1);
// 加載限流的規則
FlowRuleManager.loadRules(rules);
}
private static void simulateTraffic() {
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
Thread t = new Thread(new RunTask());
t.setName("simulate-traffic-Task");
t.start();
}
}
private static void tick() {
Thread timer = new Thread(new TimerTask());
timer.setName("sentinel-timer-task");
timer.start();
}
static class TimerTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
long start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("begin to statistic!!!");
long oldTotal = 0;
long oldPass = 0;
long oldBlock = 0;
while (!stop) {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
}
long globalTotal = total.get();
long oneSecondTotal = globalTotal - oldTotal;
oldTotal = globalTotal;
long globalPass = pass.get();
long oneSecondPass = globalPass - oldPass;
oldPass = globalPass;
long globalBlock = block.get();
long oneSecondBlock = globalBlock - oldBlock;
oldBlock = globalBlock;
System.out.println(seconds + " send qps is: " + oneSecondTotal);
System.out.println(TimeUtil.currentTimeMillis() + ", total:" + oneSecondTotal
+ ", pass:" + oneSecondPass
+ ", block:" + oneSecondBlock);
if (seconds-- <= 0) {
stop = true;
}
}
long cost = System.currentTimeMillis() - start;
System.out.println("time cost: " + cost + " ms");
System.out.println("total:" + total.get() + ", pass:" + pass.get()
+ ", block:" + block.get());
System.exit(0);
}
}
static class RunTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (!stop) {
Entry entry = null;
try {
entry = SphU.entry(KEY);
// token acquired, means pass
pass.addAndGet(1);
} catch (BlockException e1) {
block.incrementAndGet();
} catch (Exception e2) {
// biz exception
} finally {
total.incrementAndGet();
if (entry != null) {
entry.exit();
}
}
Random random2 = new Random();
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(random2.nextInt(50));
} catch (InterruptedException e) {
// ignore
}
}
}
}
}
複製代碼
執行上面的代碼後，打印出以下的結果：
能夠看到，上面的結果中，pass的數量和咱們的預期並不相同，咱們預期的是每秒容許pass的請求數是20個，可是目前有不少pass的請求數是超過20個的。
緣由是，咱們這裏測試的代碼使用了多線程，注意看 threadCount 的值，一共有32個線程來模擬，而在RunTask的run方法中執行資源保護時，即在 SphU.entry 的內部是沒有加鎖的，因此就會致使在高併發下，pass的數量會高於20。
能夠用下面這個模型來描述下，有一個TimeTicker線程在作統計，每1秒鐘作一次。有N個RunTask線程在模擬請求，被訪問的business code被資源key保護着，根據規則，每秒只容許20個請求經過。
因爲pass、block、total等計數器是全局共享的，而多個RunTask線程在執行SphU.entry申請獲取entry時，內部沒有鎖保護，因此會存在pass的個數超過設定的閾值。
那爲了證實在單線程下限流的正確性與可靠性，那咱們的模型就應該變成了這樣：
那接下來我把 threadCount 的值改成1，只有一個線程來執行這個方法，看下具體的限流結果，執行上面的代碼後打印的結果以下：
能夠看到pass數基本上維持在20，可是第一次統計的pass值仍是超過了20。這又是什麼緣由致使的呢？
其實仔細看下Demo中的代碼能夠發現，模擬請求是用的一個線程，統計結果是用的另一個線程，統計線程每1秒鐘統計一次結果，這兩個線程之間是有時間上的偏差的。從TimeTicker線程打印出來的時間戳能夠看出來，雖然每隔一秒進行統計，可是當前打印時的時間和上一次的時間仍是有偏差的，不徹底是1000ms的間隔。
要真正驗證每秒限制20個請求，保證數據的精準性，須要作基準測試，這個不是本篇文章的重點，有興趣的同窗能夠去了解下jmh，sentinel中的基準測試也是經過jmh作的。
深刻原理
經過一個簡單的示例程序，咱們瞭解了sentinel能夠對請求進行限流，除了限流外，還有降級和系統保護等功能。那如今咱們就撥開雲霧，深刻源碼內部去一窺sentinel的實現原理吧。
首先從入口開始：SphU.entry() 。這個方法會去申請一個entry，若是可以申請成功，則說明沒有被限流，不然會拋出BlockException，表面已經被限流了。
從 SphU.entry() 方法往下執行會進入到 Sph.entry() ，Sph的默認實現類是 CtSph ，在CtSph中最終會執行到 entry(ResourceWrapper resourceWrapper, int count, Object... args) throws BlockException 這個方法。
咱們來看一下這個方法的具體實現：
public Entry entry(ResourceWrapper resourceWrapper, int count, Object... args) throws BlockException {
Context context = ContextUtil.getContext();
if (context instanceof NullContext) {
// Init the entry only. No rule checking will occur.
return new CtEntry(resourceWrapper, null, context);
}
if (context == null) {
context = MyContextUtil.myEnter(Constants.CONTEXT_DEFAULT_NAME, "", resourceWrapper.getType());
}
// Global switch is close, no rule checking will do.
if (!Constants.ON) {
return new CtEntry(resourceWrapper, null, context);
}
// 獲取該資源對應的SlotChain
ProcessorSlot<Object> chain = lookProcessChain(resourceWrapper);
/* * Means processor cache size exceeds {@link Constants.MAX_SLOT_CHAIN_SIZE}, so no * rule checking will be done. */
if (chain == null) {
return new CtEntry(resourceWrapper, null, context);
}
Entry e = new CtEntry(resourceWrapper, chain, context);
try {
// 執行Slot的entry方法
chain.entry(context, resourceWrapper, null, count, args);
} catch (BlockException e1) {
e.exit(count, args);
// 拋出BlockExecption
throw e1;
} catch (Throwable e1) {
RecordLog.info("Sentinel unexpected exception", e1);
}
return e;
}
複製代碼
這個方法能夠分爲如下幾個部分：
- 1.對參數和全局配置項作檢測，若是不符合要求就直接返回了一個CtEntry對象，不會再進行後面的限流檢測，不然進入下面的檢測流程。
- 2.根據包裝過的資源對象獲取對應的SlotChain
- 3.執行SlotChain的entry方法
- 3.1.若是SlotChain的entry方法拋出了BlockException，則將該異常繼續向上拋出
- 3.2.若是SlotChain的entry方法正常執行了，則最後會將該entry對象返回
- 4.若是上層方法捕獲了BlockException，則說明請求被限流了，不然請求能正常執行
其中比較重要的是第二、3兩個步驟，咱們來分解一下這兩個步驟。
建立SlotChain
首先看一下lookProcessChain的方法實現：
private ProcessorSlot<Object> lookProcessChain(ResourceWrapper resourceWrapper) {
ProcessorSlotChain chain = chainMap.get(resourceWrapper);
if (chain == null) {
synchronized (LOCK) {
chain = chainMap.get(resourceWrapper);
if (chain == null) {
// Entry size limit.
if (chainMap.size() >= Constants.MAX_SLOT_CHAIN_SIZE) {
return null;
}
// 具體構造chain的方法
chain = Env.slotsChainbuilder.build();
Map<ResourceWrapper, ProcessorSlotChain> newMap = new HashMap<ResourceWrapper, ProcessorSlotChain>(chainMap.size() + 1);
newMap.putAll(chainMap);
newMap.put(resourceWrapper, chain);
chainMap = newMap;
}
}
}
return chain;
}
複製代碼
該方法使用了一個HashMap作了緩存，key是資源對象。這裏加了鎖，而且作了 double check 。具體構造chain的方法是經過： Env.slotsChainbuilder.build() 這句代碼建立的。那就進入這個方法看看吧。
public ProcessorSlotChain build() {
ProcessorSlotChain chain = new DefaultProcessorSlotChain();
chain.addLast(new NodeSelectorSlot());
chain.addLast(new ClusterBuilderSlot());
chain.addLast(new LogSlot());
chain.addLast(new StatisticSlot());
chain.addLast(new SystemSlot());
chain.addLast(new AuthoritySlot());
chain.addLast(new FlowSlot());
chain.addLast(new DegradeSlot());
return chain;
}
複製代碼
Chain是鏈條的意思，從build的方法可看出，ProcessorSlotChain是一個鏈表，裏面添加了不少個Slot。具體的實現須要到DefaultProcessorSlotChain中去看。
public class DefaultProcessorSlotChain extends ProcessorSlotChain {
AbstractLinkedProcessorSlot<?> first = new AbstractLinkedProcessorSlot<Object>() {
@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, Object t, int count, Object... args) throws Throwable {
super.fireEntry(context, resourceWrapper, t, count, args);
}
@Override
public void exit(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, int count, Object... args) {
super.fireExit(context, resourceWrapper, count, args);
}
};
AbstractLinkedProcessorSlot<?> end = first;
@Override
public void addFirst(AbstractLinkedProcessorSlot<?> protocolProcessor) {
protocolProcessor.setNext(first.getNext());
first.setNext(protocolProcessor);
if (end == first) {
end = protocolProcessor;
}
}
@Override
public void addLast(AbstractLinkedProcessorSlot<?> protocolProcessor) {
end.setNext(protocolProcessor);
end = protocolProcessor;
}
}
複製代碼
DefaultProcessorSlotChain中有兩個AbstractLinkedProcessorSlot類型的變量：first和end，這就是鏈表的頭結點和尾節點。
建立DefaultProcessorSlotChain對象時，首先建立了首節點，而後把首節點賦值給了尾節點，能夠用下圖表示：
將第一個節點添加到鏈表中後，整個鏈表的結構變成了以下圖這樣：
將全部的節點都加入到鏈表中後，整個鏈表的結構變成了以下圖所示：
這樣就將全部的Slot對象添加到了鏈表中去了，每個Slot都是繼承自AbstractLinkedProcessorSlot。而AbstractLinkedProcessorSlot是一種責任鏈的設計，每一個對象中都有一個next屬性，指向的是另外一個AbstractLinkedProcessorSlot對象。其實責任鏈模式在不少框架中都有，好比Netty中是經過pipeline來實現的。
知道了SlotChain是如何建立的了，那接下來就要看下是如何執行Slot的entry方法的了。
執行SlotChain的entry方法
lookProcessChain方法得到的ProcessorSlotChain的實例是DefaultProcessorSlotChain，那麼執行chain.entry方法，就會執行DefaultProcessorSlotChain的entry方法，而DefaultProcessorSlotChain的entry方法是這樣的：
@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, Object t, int count, Object... args) throws Throwable {
first.transformEntry(context, resourceWrapper, t, count, args);
}
複製代碼
也就是說，DefaultProcessorSlotChain的entry實際是執行的first屬性的transformEntry方法。
而transformEntry方法會執行當前節點的entry方法，在DefaultProcessorSlotChain中first節點重寫了entry方法，具體以下：
@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, Object t, int count, Object... args) throws Throwable {
super.fireEntry(context, resourceWrapper, t, count, args);
}
複製代碼
first節點的entry方法，實際又是執行的super的fireEntry方法，那繼續把目光轉移到fireEntry方法，具體以下：
@Override
public void fireEntry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, Object obj, int count, Object... args) throws Throwable {
if (next != null) {
next.transformEntry(context, resourceWrapper, obj, count, args);
}
}
複製代碼
從這裏能夠看到，從fireEntry方法中就開始傳遞執行entry了，這裏會執行當前節點的下一個節點transformEntry方法，上面已經分析過了，transformEntry方法會觸發當前節點的entry，也就是說fireEntry方法實際是觸發了下一個節點的entry方法。具體的流程以下圖所示：
從圖中能夠看出，從最初的調用Chain的entry()方法，轉變成了調用SlotChain中Slot的entry()方法。從上面的分析能夠知道，SlotChain中的第一個Slot節點是NodeSelectorSlot。
執行Slot的entry方法
如今能夠把目光轉移到SlotChain中的第一個節點NodeSelectorSlot的entry方法中去了，具體的代碼以下：
@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, Object obj, int count, Object... args) throws Throwable {
DefaultNode node = map.get(context.getName());
if (node == null) {
synchronized (this) {
node = map.get(context.getName());
if (node == null) {
node = Env.nodeBuilder.buildTreeNode(resourceWrapper, null);
HashMap<String, DefaultNode> cacheMap = new HashMap<String, DefaultNode>(map.size());
cacheMap.putAll(map);
cacheMap.put(context.getName(), node);
map = cacheMap;
}
// Build invocation tree
((DefaultNode)context.getLastNode()).addChild(node);
}
}
context.setCurNode(node);
// 由此觸發下一個節點的entry方法
fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, args);
}
複製代碼
從代碼中能夠看到，NodeSelectorSlot節點作了一些本身的業務邏輯處理，具體的你們能夠深刻源碼繼續追蹤，這裏大概的介紹下每種Slot的功能職責：
NodeSelectorSlot負責收集資源的路徑，並將這些資源的調用路徑，以樹狀結構存儲起來，用於根據調用路徑來限流降級；ClusterBuilderSlot則用於存儲資源的統計信息以及調用者信息，例如該資源的 RT, QPS, thread count 等等，這些信息將用做爲多維度限流，降級的依據；StatistcSlot則用於記錄，統計不一樣緯度的 runtime 信息；FlowSlot則用於根據預設的限流規則，以及前面 slot 統計的狀態，來進行限流；AuthorizationSlot則根據黑白名單，來作黑白名單控制；DegradeSlot則經過統計信息，以及預設的規則，來作熔斷降級；SystemSlot則經過系統的狀態，例如 load1 等，來控制總的入口流量；
執行完業務邏輯處理後，調用了fireEntry()方法，由此觸發了下一個節點的entry方法。此時咱們就知道了sentinel的責任鏈就是這樣傳遞的：每一個Slot節點執行完本身的業務後，會調用fireEntry來觸發下一個節點的entry方法。
因此能夠將上面的圖完整了，具體以下：
至此就經過SlotChain完成了對每一個節點的entry()方法的調用，每一個節點會根據建立的規則，進行本身的邏輯處理，當統計的結果達到設置的閾值時，就會觸發限流、降級等事件，具體是拋出BlockException異常。
總結
sentinel主要是基於7種不一樣的Slot造成了一個鏈表，每一個Slot都各司其職，本身作完份內的事以後，會把請求傳遞給下一個Slot，直到在某一個Slot中命中規則後拋出BlockException而終止。
前三個Slot負責作統計，後面的Slot負責根據統計的結果結合配置的規則進行具體的控制，是Block該請求仍是放行。
控制的類型也有不少可選項：根據qps、線程數、冷啓動等等。
而後基於這個核心的方法，衍生出了不少其餘的功能：
- 一、dashboard控制檯，能夠可視化的對每一個鏈接過來的sentinel客戶端 (經過發送heartbeat消息)進行控制，dashboard和客戶端之間經過http協議進行通信。
- 二、規則的持久化，經過實現DataSource接口，能夠經過不一樣的方式對配置的規則進行持久化，默認規則是在內存中的
- 三、對主流的框架進行適配，包括servlet，dubbo，rRpc等
Dashboard控制檯
sentinel-dashboard是一個單獨的應用，經過spring-boot進行啓動，主要提供一個輕量級的控制檯，它提供機器發現、單機資源實時監控、集羣資源彙總，以及規則管理的功能。
咱們只須要對應用進行簡單的配置，就可使用這些功能。
1 啓動控制檯
1.1 下載代碼並編譯控制檯
- 下載 控制檯 工程
- 使用如下命令將代碼打包成一個 fat jar:
mvn clean package
1.2 啓動
使用以下命令啓動編譯後的控制檯：
$ java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -jar target/sentinel-dashboard.jar
複製代碼
上述命令中咱們指定了一個JVM參數，-Dserver.port=8080 用於指定 Spring Boot 啓動端口爲 8080。
2 客戶端接入控制檯
控制檯啓動後，客戶端須要按照如下步驟接入到控制檯。
2.1 引入客戶端jar包
經過 pom.xml 引入 jar 包:
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
<version>x.y.z</version>
</dependency>
複製代碼
2.2 配置啓動參數
啓動時加入 JVM 參數 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=consoleIp:port 指定控制檯地址和端口。若啓動多個應用，則須要經過 -Dcsp.sentinel.api.port=xxxx 指定客戶端監控 API 的端口（默認是 8719）。
除了修改 JVM 參數，也能夠經過配置文件取得一樣的效果。更詳細的信息能夠參考 啓動配置項。
2.3 觸發客戶端初始化
確保客戶端有訪問量，Sentinel 會在客戶端首次調用的時候進行初始化，開始向控制檯發送心跳包。
sentinel-dashboard是一個獨立的web應用，能夠接受客戶端的鏈接，而後與客戶端之間進行通信，他們之間使用http協議進行通信。他們之間的關係以下圖所示：
dashboard
dashboard啓動後會等待客戶端的鏈接，具體的作法是在 MachineRegistryController 中有一個 receiveHeartBeat 的方法，客戶端發送心跳消息，就是經過http請求這個方法。
dashboard接收到客戶端的心跳消息後，會把客戶端的傳遞過來的ip、port等信息封裝成一個 MachineInfo 對象，而後將該對象經過 MachineDiscovery 接口的 addMachine 方法添加到一個ConcurrentHashMap中保存起來。
這裏會有問題，由於客戶端的信息是保存在dashboard的內存中的，因此當dashboard應用重啓後，以前已經發送過來的客戶端信息都會丟失掉。
client
client在啓動時，會經過CommandCenterInitFunc選擇一個，而且只選擇一個CommandCenter進行啓動。
啓動以前會經過spi的方式掃描獲取到全部的CommandHandler的實現類，而後將全部的CommandHandler註冊到一個HashMap中去，待後期使用。
PS：考慮一下，爲何CommandHandler不須要作持久化，而是直接保存在內存中。
註冊完CommandHandler以後，緊接着就啓動CommandCenter了，目前CommandCenter有兩個實現類：
- SimpleHttpCommandCenter 經過ServerSocket啓動一個服務端，接受socket鏈接
- NettyHttpCommandCenter 經過Netty啓動一個服務端，接受channel鏈接
CommandCenter啓動後，就等待dashboard發送消息過來了，當接收到消息後，會把消息經過具體的CommandHandler進行處理，而後將處理的結果返回給dashboard。
這裏須要注意的是，dashboard給client發送消息是經過異步的httpClient進行發送的，在HttpHelper類中。
可是詭異的是，既然經過異步發送了，又經過一個CountDownLatch來等待消息的返回，而後獲取結果，那這樣不就失去了異步的意義的嗎？具體的代碼以下：
private String httpGetContent(String url) {
final HttpGet httpGet = new HttpGet(url);
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
final AtomicReference<String> reference = new AtomicReference<>();
httpclient.execute(httpGet, new FutureCallback<HttpResponse>() {
@Override
public void completed(final HttpResponse response) {
try {
reference.set(getBody(response));
} catch (Exception e) {
logger.info("httpGetContent " + url + " error:", e);
} finally {
latch.countDown();
}
}
@Override
public void failed(final Exception ex) {
latch.countDown();
logger.info("httpGetContent " + url + " failed:", ex);
}
@Override
public void cancelled() {
latch.countDown();
}
});
try {
latch.await(5, TimeUnit.SECONDS);
} catch (Exception e) {
logger.info("wait http client error:", e);
}
return reference.get();
}
複製代碼
主流框架的適配
sentinel也對一些主流的框架進行了適配，使得在使用主流框架時，也能夠享受到sentinel的保護。目前已經支持的適配器包括如下這些：
- Web Servlet
- Dubbo
- Spring Boot / Spring Cloud
- gRPC
- Apache RocketMQ
其實作適配就是經過那些主流框架的擴展點，而後在擴展點上加入sentinel限流降級的代碼便可。拿Servlet的適配代碼看一下，具體的代碼是：
public class CommonFilter implements Filter {
@Override
public void init(FilterConfig filterConfig) {
}
@Override
public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
HttpServletRequest sRequest = (HttpServletRequest)request;
Entry entry = null;
try {
// 根據請求生成的資源
String target = FilterUtil.filterTarget(sRequest);
target = WebCallbackManager.getUrlCleaner().clean(target);
// 「申請」該資源
ContextUtil.enter(target);
entry = SphU.entry(target, EntryType.IN);
// 若是能成功「申請」到資源，則說明未被限流
// 則將請求放行
chain.doFilter(request, response);
} catch (BlockException e) {
// 不然若是捕獲了BlockException異常，說明請求被限流了
// 則將請求重定向到一個默認的頁面
HttpServletResponse sResponse = (HttpServletResponse)response;
WebCallbackManager.getUrlBlockHandler().blocked(sRequest, sResponse);
} catch (IOException e2) {
// 省略部分代碼
} finally {
if (entry != null) {
entry.exit();
}
ContextUtil.exit();
}
}
@Override
public void destroy() {
}
}
複製代碼
經過Servlet的Filter進行擴展，實現一個Filter，而後在doFilter方法中對請求進行限流控制，若是請求被限流則將請求重定向到一個默認頁面，不然將請求放行給下一個Filter。
規則持久化，動態化
Sentinel 的理念是開發者只須要關注資源的定義，當資源定義成功，能夠動態增長各類流控降級規則。
Sentinel 提供兩種方式修改規則：
- 經過 API 直接修改 (
loadRules) - 經過
DataSource適配不一樣數據源修改
經過 API 修改比較直觀，能夠經過如下三個 API 修改不一樣的規則：
FlowRuleManager.loadRules(List<FlowRule> rules); // 修改流控規則
DegradeRuleManager.loadRules(List<DegradeRule> rules); // 修改降級規則
SystemRuleManager.loadRules(List<SystemRule> rules); // 修改系統規則
複製代碼
DataSource 擴展
上述 loadRules() 方法只接受內存態的規則對象，但應用重啓後內存中的規則就會丟失，更多的時候規則最好可以存儲在文件、數據庫或者配置中心中。
DataSource 接口給咱們提供了對接任意配置源的能力。相比直接經過 API 修改規則，實現 DataSource 接口是更加可靠的作法。
官方推薦經過控制檯設置規則後將規則推送到統一的規則中心，用戶只須要實現 DataSource 接口，來監聽規則中心的規則變化，以實時獲取變動的規則。
DataSource 拓展常見的實現方式有：
- 拉模式：客戶端主動向某個規則管理中心按期輪詢拉取規則，這個規則中心能夠是 SQL、文件，甚至是 VCS 等。這樣作的方式是簡單，缺點是沒法及時獲取變動；
- 推模式：規則中心統一推送，客戶端經過註冊監聽器的方式時刻監聽變化，好比使用 Nacos、Zookeeper 等配置中心。這種方式有更好的實時性和一致性保證。
至此，sentinel的基本狀況都已經分析了，更加詳細的內容，能夠繼續閱讀源碼來研究。
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