《吃透微服務》 - 服務容錯之Sentinel

大家好，我是小菜。一個希望能夠成為 吹著牛X談架構 的男人！如果你也想成為我想成為的人，不然點個關注做個伴，讓成長道路不再孤單！

本文主要介紹 SpringCloud中Sentinel

如有需要，可以參考

如有幫助，不忘 點贊 ?

微信公眾號已開啟，小菜良記，沒關注的同學們記得關注哦！

上篇我們已經(jīng)了解到微服務中重要的組件之一 --- 服務網(wǎng)關Gateway 。我們在取精排糠的同時，不可否認微服務給我們帶來的好處。其中承載高并發(fā)的好處更是讓各大公司趨之若鶩！

《吃透微服務》 - 服務網(wǎng)關之Gateway

但是想要接收高并發(fā)，自然要接收它帶來的一系列問題。在微服務架構中，我們將業(yè)務拆分成了一個個服務，這樣的好處之一便是分擔壓力，一個服務頂不住了，下一個服務頂上去。但是服務與服務之間可以相互調(diào)用，由于網(wǎng)絡原因或自身的原因，服務并不能保證百分百可用，也就是各大公司現(xiàn)在追尋的幾個9（99.99%，99.999%）可用！如果單個服務出現(xiàn)問題，調(diào)用這個服務就會出現(xiàn)網(wǎng)絡延遲，此時如果正好有大量的網(wǎng)絡涌入，勢必會形成任務堆積，導致服務癱瘓！

空口無憑，小菜給你整個示例：

OrderController

這里我們通過接口模擬了下單的場景，其中通過線程休眠的方式模擬了網(wǎng)絡延遲的場景。接下來我們還需要改一下 tomcat 中并發(fā)的線程數(shù)

applicatio.yaml

server:
??tomcat:
????max-threads:?10??#?默認的并發(fā)數(shù)為10

當這一切準備就緒好，我們這個時候還需要壓測工具 Jmeter 的幫助（不會操作的同學具體看以下使用）

1. 首先打開Jmeter軟件，選擇新建線程組

1. 設置請求線程數(shù)

1. 設置HTTP請求取樣器

1. 設置請求的接口

完成上面步驟就可以點擊開始了。不過測試之前我們確保兩個API都是可以訪問的：

image-20210612220817883

然后開始壓力測試，當大量請求發(fā)送到創(chuàng)建訂單的接口時，我們這時候通過網(wǎng)頁訪問 detail API 發(fā)現(xiàn)請求一直在阻塞，過一會才聯(lián)通！

這無疑是一個開發(fā)炸彈，而這便是高并發(fā)帶來的問題。看到這里，恭喜你成功見證了一場服務雪崩的問題。那不妨帶著這份興趣繼續(xù)往下看，會給你驚喜的。

Sentinel

一、服務雪崩

我們開頭直接用服務雪崩勾引你，不知道你心動了沒有，如果不想你的項目在線上環(huán)境面臨同樣的問題，趕緊為項目搭線起來，不經(jīng)意的舉動往往能讓你升職加薪！

在分布式系統(tǒng)中，由于網(wǎng)絡原因或自身的原因。服務一般無法保證 100% 可用，如果一個服務出現(xiàn)了問題，調(diào)用這個服務就會出現(xiàn)線程阻塞的情況，此時若有大量的請求涌入，就會出現(xiàn)多條線程阻塞等待，進而導致服務癱瘓。而由于服務與服務之間的依賴性，故障會進行傳播，相互影響之下，會對整個微服務系統(tǒng)造成災難性的嚴重后果，這就是服務故障的 “雪崩效應”！

最開始的時候，服務A~C 三個服務其樂融融的相互調(diào)用，響應也很快，為主人工作也很賣力

好景不長，主人火了，并發(fā)量上來了。可能因為服務C還不夠健壯的原因，服務C在某一天宕機了，但是服務B還是依賴服務C，不停的進行服務調(diào)用

這個時候可能大家都還沒意識到問題的嚴重性，只是懷疑可能請求太多了，導致服務器變卡了。請求繼續(xù)發(fā)送，服務A這個時候也未知問題，一邊覺得奇怪服務B是不是偷懶了，怎么還不把響應返回給它，一邊繼續(xù)發(fā)送請求。但是這個時候請求都在服務B堆積著，終于有一天服務B也累出問題了

這個時候人們開始抱怨服務A了，卻不知道服務A底層原來還依賴服務B和服務C，而這時服務B和服務C都掛了。服務A這時才想通為什么服務B之前那么久沒返回響應，原來服務B也依賴服務C啊！但是這個時候已經(jīng)晚了，請求不斷接收，不斷堆積，下場都是驚人的相似，也走向了宕機的結果。不過有一點不同的是，服務A宕機后需要承載了用戶各種的罵聲~

可悲的故事警惕了我們，微服務架構之間并沒有那么可靠。有時候真的是說掛就掛，原因各種各樣，不合理的容量設計，高并發(fā)情況下某個方法響應變慢，亦或是某臺機器的資源耗盡。我們?nèi)绻徊扇〈胧荒茏源龜溃粩嗟脑谥貑⒎掌髦醒h(huán)。但是我們可能無法杜絕雪崩的源頭，但是如果我們在問題發(fā)生后做好容錯的準備，保證下一個服務發(fā)生問題，不會影響到其他服務的正常運行，各個服務自掃家門雪，做到獨立，雪落而不雪崩！

二、容錯方案

想要防止雪崩的擴散，就要做好服務的容錯，容錯說白了就是保護自己不被其他隊友坑，帶進送人頭的行列！那我們有哪些容錯的思路呢？

1）隔離方案

它是指將系統(tǒng)按照一定的原則劃分為若干個服務模塊，各個模塊之間相互獨立，無強依賴。當有故障發(fā)生時，能將問題和影響隔離在某個模塊內(nèi)部，而不擴散風險，不涉及其他模塊，不影響整體的系統(tǒng)服務。常見的隔離方式有：線程隔離 和信號量隔離：

2）超時方案

在上游服務調(diào)用下游服務的時候，設置一個最大響應時間，如果超過這個時間下游服務還沒響應，那么就斷開連接，釋放掉線程

3）限流方案

限流就是限制系統(tǒng)的輸入和輸出流量已達到保護系統(tǒng)的目的。為了保證系統(tǒng)的穩(wěn)固運行，一旦達到需要限制的閾值，就需要限制流量并采用少量措施完成限制流量的目的

限流策略有很多，后期也會考慮出一篇專門將如何進行限流

4）熔斷方案

在互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，當下游服務因訪問壓力過大而相應變慢或失敗的時候，上游服務為了保護系統(tǒng)整體的可用性，可以暫時切斷對下游服務的調(diào)用。這種犧牲局部，保全整體的措施就叫做熔斷

其中熔斷有分為三種狀態(tài)：

• 熔斷關閉狀態(tài)（Closed）

服務沒有故障時，熔斷器所處的狀態(tài)，對調(diào)用方的調(diào)用不做任何限制

• 熔斷開啟狀態(tài)（Open）

后續(xù)對該服務接口的調(diào)用不再經(jīng)過網(wǎng)絡，直接執(zhí)行本地的 fallback 方法

• 半熔斷狀態(tài)（Half-Open）

嘗試恢復服務調(diào)用，允許有限的流量調(diào)用該服務，并監(jiān)控成功率。如果成功率達到預期，則說明服務已經(jīng)恢復，進入熔斷關閉狀態(tài)；如果成功率依然很低，則重新進入熔斷關閉狀態(tài)

5）降級方案

降級其實就是為服務提供一個 B計劃，一旦服務無法正常，就啟用 B計劃

方案其實有很多，但是很難說明那種方案是最好的。在開發(fā)者的世界中，沒有最好，只有最適合。那如果自己寫一個容錯方案往往是比較容易出錯的（功力高深者除外），那么為了解決這個問題，我們不妨用第三方已經(jīng)為我實現(xiàn)好的組件！

三、容錯組件

1）Hystrix

Hystrix 是 Netflix 開源的一個延遲和容錯庫，用于隔離訪問遠程系統(tǒng)，服務或者第三方庫，防止級聯(lián)失敗，從而提升系統(tǒng)的可用性和容錯性

2）Resilience4J

Resilience4J是一款非常輕量，簡單，并且文檔非常清晰，豐富的熔斷工具，這是 Hystrix 官方推薦的替代品。它支持 SpringBoot 1.x/2.x 版本，而且監(jiān)控也支持和 prometheus 等多款主流產(chǎn)品進行整合

3）Sentinel

Sentinel 是阿里開源的一款斷路器的實現(xiàn)，在阿里巴巴內(nèi)部也已經(jīng)大規(guī)模采用，可以說是非常穩(wěn)定

不同之處

容錯組件其實有很多，但各有風騷，下面分別說明這這三種組件的不同之處，如何抉擇，仔細斟酌！

功能	Sentinel	Hystrix	resilience4j
隔離策略	信號量隔離（并發(fā)線程數(shù)限流）	線程池隔離/信號量隔離	信號量隔離
熔斷降級策略	基于響應時間，異常比率，異常數(shù)	基于異常比率	基于異常比率，響應時間
實時統(tǒng)計實現(xiàn)	時間滑動窗口（LeapArray）	時間滑動窗口（基于Rxjava）	Ring Bit Buffer
動態(tài)規(guī)則配置	支持多種數(shù)據(jù)源	支持多種數(shù)據(jù)源	有限支持
擴展性	多個擴展點	插件的形式	接口的形式
基于注解的支持	支持	支持	支持
限流	基于 QPS，支持基于調(diào)用關系的限流	有限的支持	Rate LImiter
流量整形	支持預熱模式，勻速器模式，預熱排隊模式	不支持	簡單的 Rate Limiter模式
系統(tǒng)自適應保護	支持	不支持	不支持
控制臺	提供即用的控制臺，可配置規(guī)則，查看秒級監(jiān)控，機器發(fā)現(xiàn)等	簡單的監(jiān)控查看	不提供控制臺，可對接其他監(jiān)控系統(tǒng)

之前有說過，一個新秀想讓大伙接受并廣泛使用，肯定得具備良好的特性才能沖出老牌的包圍圈。那么 Sentinel 作為一個微服務中的新秀，只有具備讓人滿意的功能，才能被大伙接受。因此，這篇的主角便是 Sentinel ，不妨深入了解一番！

四、認識Sentinel

學會用一個組件之前，我們先需要知道這個組件是什么。

1）什么是Sentinel

Sentinel（分布式系統(tǒng)的流量防衛(wèi)兵）是阿里開源的一套用于 服務容錯 的綜合性解決方案。它以流量為切入點，從 流量控制、熔斷降級、系統(tǒng)負載保護等多個維度來保護服務的穩(wěn)定性。

2）特性

• 豐富的應用場景：Sentinel 承接了阿里巴巴近10年的雙十一大促的流量的核心場景。在秒殺、消息削峰填谷，集群流量控制、實時熔斷下游不可用應用等場景游刃有余
• 完備的實時監(jiān)控： Sentinel 提供了實時的監(jiān)控功能。通過控制臺可以看到接入應用的單臺機器的數(shù)據(jù)，甚至500臺以下規(guī)模的集群的匯總情況
• 廣泛的開源生態(tài)： Sentinel 提供開箱即用的與其他開源框架整合模塊，只需要引入相關的依賴進行簡單的配置即可快速接入
• 完善的 SPI 擴展點： Sentinel 提供簡單易用、完善的 SPI 擴展接口。可以通過擴展接口來快速定制邏輯。例如定制規(guī)則管理，適配動態(tài)數(shù)據(jù)源等

3）組成部分

• 核心庫（Java客戶端）：不依賴任何框架/庫，能夠運行于所有的Java運行環(huán)境，同時對 Dubbo和SpringCloud 有很好的支持
• 控制臺（Dashboard）：基于SpringBoot開發(fā)， 打包后可以直接運行，不需要額外的 Tomcat 等應用容器

五、上手 Sentinel

既然 Sentinel 有兩個組成部分，我們分別介紹

1） 核心庫使用

最關鍵的一步便是引入依賴

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

然后編寫一個測試控制器

@RestController
@RequestMapping("order")
public?class?OrderController?{

????private?final?static?Logger?LOGGER?=?LoggerFactory.getLogger(OrderController.class);

????@GetMapping("/create/{id:.+}")
????public?String?createOrder(@PathVariable?String?id)?{
????????LOGGER.info("準備下單ID為?[{}]?的商品",?id);
????????LOGGER.info("成功下單了ID為?[{}]?的商品",?id);
????????return?"success";
????}

????@GetMapping("/{id:.+}")
????public?String?detail(@PathVariable?String?id)?{
????????return?StringUtils.join("獲取到了ID為",?id,?"的商品");
????}
}

2）控制臺使用

Sentinel 具備完善的控制臺， 其實就抓住了國人開發(fā)的命點。很多人看到有控制臺的使用，毫不猶豫的選擇了它！

• 首先我們需要下載控制臺的 Jar 包啟動運行，下載地址

• 下載結束進入到下載目錄中通過以下命令啟動，然后訪問 localhost:8080，即可看到頁面

java?-Dserver.port=8080?-Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080?-Dproject.name=sentinel-dashboard?-jar?sentinel-dashboard-1.8.1.jar

• 登錄控制臺（sentinel/sentinel）

到這里我們就成功進入 Sentinel的控制臺頁面了，是不是上手十分簡單。但這里控制臺還是空蕩蕩的，那是因為我們項目還沒進行控制臺的相關配置。我們回到 store-order ?訂單服務中，在 application.yaml 中進行配置：

sertinel.transport.port為隨意端口號，用來跟控制臺交流的端口；sentinel.transport.dashboard ?為控制臺的訪問地址

配置完成后，我們便可以啟動 store-order 服務，此時再看控制臺可以發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有了 store-order 這個服務了

可能有些小伙伴會覺得奇怪，上面說到用來跟控制臺交流的端口是干嘛用的？有問題，便有進步！這里我們可以順帶了解一下控制臺的使用原理

當 Sentinel應用啟動后，我們需要將我們的微服務程序注冊到控制臺上，也就是在配置文件中指定控制臺的地址，這個是肯定的。但是所謂用來跟控制臺交流的端口，也就是我們每個服務都會通過這個端口跟控制臺傳遞數(shù)據(jù)，控制臺也可以通過此端口調(diào)用微服務中的監(jiān)控程序來獲取微服務的各種信息。因此這個端口必不可少，而且每個服務都需要具備獨立的端口號。

3）基本概念

• 資源

所謂的資源就是 Sentinel 要保護的東西。資源是 Sentinel 的關鍵概念，它可以使 Java 應用程序中的任何內(nèi)容，可以是一個服務，也可以是一個方法，甚至是一段代碼。

• 規(guī)則

所謂的規(guī)則就是用來定義如何進行保護資源的，它是作用于資源之上的，定義以什么樣的方式保護資源，主要包括了流量控制規(guī)則，熔斷降級規(guī)則以及系統(tǒng)保護規(guī)則

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我們來看個簡單的例子，我們設置 order/{id}這個API 的 QPS 為1

當我們不斷刷新頁面就會發(fā)現(xiàn)，已經(jīng)進行了流控

在這里面 order/{id}指的就是 資源，我們設置的QPS閾值就是 規(guī)則

4）重要功能

學會用 Sentinel 之前，我們需要清楚 Sentinel 能為我們干點什么

（1）流量控制

流量控制在網(wǎng)絡傳輸中是一個常用的概念，它用于調(diào)整網(wǎng)絡包的數(shù)據(jù)。任意時間到來的請求往往是隨機不可控的，而系統(tǒng)的處理能力是有限的。我們需要根據(jù)系統(tǒng)的處理能力對流量進行控制，Sentinel 作為一個調(diào)配器，可以根據(jù)需要把隨機的請求調(diào)整成合適的形狀。

（2）熔斷降級

當檢測到調(diào)用鏈路中某個資源出現(xiàn)不穩(wěn)定的表現(xiàn)，例如請求響應時間長或者異常比例升高的時候，則對這個資源的調(diào)用進行限制，讓請求快速失敗，避免影響到其他資源而導致級聯(lián)故障

Sentinel 采用了兩種手段進行解決

1. 通過并發(fā)線程數(shù)進行限制

Sentinel 通過限制資源并發(fā)線程的數(shù)量，來減少不穩(wěn)定資源對其他資源的影響。當某個資源出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況時，例如響應時間變長，對資源的直接影響就是會造成線程數(shù)的逐步堆積。當 線程數(shù)在特定資源上堆積到一定的數(shù)量之后，對該資源的新請求就會拒絕。堆積的線程完成任務后才會開始繼續(xù)接受請求

1. 通過響應時間對資源進行降級

除了對并發(fā)線程數(shù)進行控制之外，Sentinel 還可以通過響應時間來快速降級不穩(wěn)定的資源。當依賴的資源出現(xiàn)響應時間過長后，所有對該資源的訪問都會被直接拒絕，直到過了指定的時間窗口之后才會重新恢復

這里提一嘴和 Hystrix 的區(qū)別

兩者的原則實際上都是一致的。都是當一個資源出現(xiàn)問題時，讓其快速失敗，不會波及到其他資源服務。但是在限制的實現(xiàn)上是不一樣的

• Hystrix 采用的是線程池隔離方式，優(yōu)點是做到了資源之間的隔離，缺點是增加了線程上下文切換的成本
• Sentinel 采用的是通過并發(fā)線程的數(shù)量和響應時間來對資源做限制的

個人認為 Sentinel 處理限制的方式更好一些

（3）系統(tǒng)負載保護

Sentinel 同時提供系統(tǒng)維度的自適應保護能力。當系統(tǒng)負載較高的時候，如果還持續(xù)讓請求進入可能會導致系統(tǒng)崩潰，無法響應。在集群環(huán)境下，會把本應這臺機器承載的流量轉發(fā)到其他機器上去。如果這個時候其他的機器也處在一個崩潰的邊緣狀態(tài)，Sentinel 提供了對應的保護機制，讓系統(tǒng)的入口流量和負載達到一個平衡，保證系統(tǒng)在能力方位之內(nèi)處理最多的請求。

5）流控規(guī)則

流控規(guī)則，在我們上面說明 Sentinel 的基本概念時簡單演示了一下。流量控制就是用來監(jiān)控應用流量的 QPS（每秒查詢率）或并發(fā)線程數(shù)等指標，當達到指定的閾值時對流量進行控制，以避免被瞬時的流量高峰沖垮，從而保障應用的高可用性。

簡單配置

簇點鏈路 ---> 選擇對應資源 ---> 添加流控

• 資源名：唯一名稱，默認就是請求路徑，支持自定義

• 針對來源： 指定對哪個微服務進行限流，默認為 default（不區(qū)分來源，全部限制）

• 閾值類型/單機閾值：

1. QPS (每秒請求數(shù))：當調(diào)用該接口的QPS達到閾值的時候進行限流
2. 線程數(shù)：當調(diào)用該接口的線程數(shù)達到閾值的時候進行限流

是否集群： 這里暫時不演示集群

高級配置

我們點開 高級選項 可以看到多出了兩個額外功能

其中 流控模式 分為 三種

• 直接（默認）：接口達到限流條件時，開啟限流

• 關聯(lián)：當關聯(lián)的資源達到限流條件時，開啟限流（適合做應用讓步）

• 鏈路： 當從某個接口過來的資源達到限流條件時，開啟限流

1、關聯(lián)流控

直接流控 的方式我們在上面已經(jīng)演示過了，我們這里直接說 關聯(lián)流控 如何使用

使用方式也很簡單，只要添加相關聯(lián)的資源即可。只要關聯(lián)資源 /order/create/{id}的 QPS 每秒超過 1。那么 /order/{id} 就會觸發(fā)流控。這就是 你沖動，我買單

設置完后，我們需要請我們的老幫手 Jmeter 幫忙測試一下：

這個時候 /order/create/{id} 的QPS已經(jīng)遠遠超過1了，然后我們再試著訪問 /order/{id}，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)被限流了！

2、鏈路流控

鏈路流控模式指的是：當從某個接口過來的資源達到限流條件的時候，開啟限流。它的功能有點類似于針對來源配置項，區(qū)別在于：針對來源是針對上級微服務，而鏈路流控是針對上級接口，也就是說它的粒度更細

該模式使用麻煩一些，我們需要改造下代碼：

OrderService

OrderController

application.yaml

然后自定義 Sentinel 上下文過濾類 FilterContextConfig：

接下來我們在 Sentinel 控制臺流控中添加配置：

然后我們看測試結果，發(fā)現(xiàn)以/order/_datail02為入口訪問，會進行流控，而/order/_datail01訪問便不會進行流控

因此我們清楚了鏈路模式的入口資源是針對方法接口的

6）降級規(guī)則

降級規(guī)則指的就是當滿足什么條件的時候，對服務進行降級。Sentinel 提供了三個衡量條件：

• 慢調(diào)用比例

當資源的平均相應時間超過閾值（單位 ms）之后，資源進入準降級的狀態(tài)。如果接下來1s內(nèi)持續(xù)進入5個請求，它們的RT都持續(xù)超過這個閾值，那么在接下來的時間窗口（單位 s）之內(nèi)，就會對這個方法進行降級。

• 異常比例

當資源的每秒異常總數(shù)/占通過量的比率超過閾值之后，資源就會進入降低狀態(tài)，即在接下的時間窗口（單位 s）之內(nèi)，對這個方法的調(diào)用都會自動的返回。異常比率的賦值范圍為 [0.0, 1.0]

• 異常數(shù)

當資源近1分鐘的異常數(shù)目超過閾值之后就會直接進行降級。但是這里需要注意的是，由于統(tǒng)計時間窗口是分鐘級別的，若時間窗口小于60s，則結束熔斷狀態(tài)后仍可能再進入熔斷狀態(tài)

7）熱點規(guī)則

熱點參數(shù)流控規(guī)則是一種更加細粒度的流控規(guī)則，它允許將規(guī)則具體到參數(shù)上。這里我們可以在代碼里面具體看下怎么使用

@SentinelResource("order")??//?不添加該注解標識,?熱點規(guī)則不生效
@GetMapping("/_datail03")
public?String?detail03(String?arg1,?String?arg2)?{
????return?StringUtils.join(arg1,?arg2);
}

該API接收兩個參數(shù)arg1和arg2，這個時候我們對這個資源添加參數(shù)流控

弄完上面配置后，我們就可以在瀏覽器進行測試了

當參數(shù)為第二個的時候，無論一秒刷新幾次都不會觸發(fā)流控

當參數(shù)為第一個的時候，只要QPS超過了1，就會觸發(fā)流控

這個配置也有高級選項，可以更細顆粒的對參數(shù)進行限制，這里就不再演示了。

8）系統(tǒng)規(guī)則

系統(tǒng)保護規(guī)則是從應用級別的入口流量進行控制，從單臺機器總體的 Load、RT、線程數(shù)、入口QPS、CPU 使用率五個維度監(jiān)控應用數(shù)據(jù)，讓系統(tǒng)盡可能跑在最大吞吐量的同時保證系統(tǒng)整體的穩(wěn)定性

image-20210613220336221

• Load： 僅對 Linux/Unix 有效。當系統(tǒng)的 load 超過閾值時，且系統(tǒng)當前的并發(fā)線程數(shù)超過系統(tǒng)容量時才會觸發(fā)系統(tǒng)保護。系統(tǒng)容量是由系統(tǒng)的 maxQPS * minRT 計算而出，設定的參考值可以參考 CPU 核數(shù) * 2.5
• RT： 當單臺機器上所有入口流量的平均 RT 達到閾值就會觸發(fā)系統(tǒng)保護，單位是毫秒
• 線程數(shù)： 當單臺機器上所有入口流量的并發(fā)線程數(shù)達到閾值是就會觸發(fā)保護
• 入口QPS： 當單臺機器上所有入口流量的QPS達到閾值就會觸發(fā)系統(tǒng)保護
• CPU使用率： 當單臺機器上所有入口流量的CPU使用率達到閾值就會觸發(fā)系統(tǒng)保護

9）授權規(guī)則

在某些場景下，我們需要根據(jù)調(diào)用來源來判斷該次請求是否允許放行，這個時候我們可以使用Sentinel的來源訪問控制的功能。來源訪問控制根據(jù)資源的請求來源判斷資源是否能夠通過。

• 白名單： 只有請求來源位于白名單內(nèi)才能通過
• 黑名單： 請求來源位于黑名單時不予通過，其余的則放行通過

那么問題來了，流控應用是啥玩意？要用這個流控應用，我們還需要借助 Sentinel 中的 RequestOriginParser 接口來處理來源。只要 Sentinel 保護的接口資源被訪問，Sentinel 就會調(diào)用 RequestOriginParser 的實現(xiàn)類去解析訪問源

CustomRequestOriginParser

public?class?CustomRequestOriginParser?implements?RequestOriginParser?{
????@Override
????public?String?parseOrigin(HttpServletRequest?httpServletRequest)?{
????????return?httpServletRequest.getParameter("api");
????}
}

然后我們添加授權規(guī)則

該規(guī)則的作用是，只有當請求URL中帶有參數(shù) api=detail03 才能訪問成功，否則失敗。以下便是測試結果

六、擴展 Sentinel

1）@SentinelResource

這個注解我們上面已經(jīng)用過，不知道小伙伴們有沒有注意到，上面避開沒講就是為了在這詳細的介紹下！

該注解的作用就是用來定義資源點。當我們定義了資源點之后，就可以通過 Sentinel 控制臺來設置限流和降級策略來對資源點進行保護。同時還可以通過該注解來指定出現(xiàn)異常時候的處理策略。

我們點進注解可以看到該注解中存在許多屬性

屬性	作用
value	資源點名稱
blockHandle	處理BlockException的函數(shù)名稱，函數(shù)要求： 1. 必須是 public 2. 返回類型參數(shù)與原方法要一致 3. 默認需和原方法在同一個類中。如果希望使用其他類的函數(shù)，可以配置 blockHandlerClass，并制定blockHandlerClass 里面的方法
blackHandlerClass	存放 blockHandler 的類，對應的處理函數(shù)必須用 static ?修飾
fallback	用于在拋出異常時候提供 fallback 處理邏輯。fallback 函數(shù)可以針對所有類型的異常（除了exceptionsToIgnore 中排除的異常），函數(shù)要求： 1. 返回類型與原方法一致 2. 參數(shù)類型需和原方法匹配 3. 默認需和原方法在同一個類中。若希望使用其他類的函數(shù)，可配置 fallbackClass，并指定對應的方法
fallbackClass	存放 fallback 的類，對應的處理函數(shù)必須用 static ? 修飾
defaultFallback	用于通用的 fallback 邏輯。默認fallback函數(shù)可以針對所有類型的異常進行處理。若同時配置了 fallback 和 defaultFallback，以fallback為準。函數(shù)要求： 1. 返回類型與原方法一致 2. 方法參數(shù)列表為空，或者有一個 Throwable 類型的參數(shù)。 3. 默認需要和原方法在同一個類中。若希望使用其他類的函數(shù)，可配置 fallbackClass ，并指定 fallbackClass 里面的方法。
exceptionsToIgnore	指定排除掉哪些異常。排除的異常不會計入異常統(tǒng)計，也不會進入fallback邏輯，而是原樣拋出。
exceptionsToTrace	需要trace的異常

我們這里簡單使用演示一下

• 將限流和降級方法定義在原方法同一個類中

• 限流和降級方法定義不在原方法同一個類中

然后我們做個簡單的流控設置：

訪問結果：

這種提示的方式顯然更加友好！

2）Sentinel 規(guī)則持久化

已經(jīng)上手嘗試的同學可能會發(fā)現(xiàn)一個問題，當我們的項目重啟，或者 Sentinel 控制臺重啟都會導致配置被清空了！這是因為這些規(guī)則默認是存放在內(nèi)存中，這可是很大的問題！因此規(guī)則持久化是一個必不可少的工作！當然在 Sentinel 也已經(jīng)很好的支持了這項功能，處理邏輯如下：

實話說配置類代碼有點長，這里直接貼代碼了，有需要的小伙伴可以拷過去直接用！

public?class?FilePersistence?implements?InitFunc?{

????@Override
????public?void?init()?throws?Exception?{
????????String?ruleDir?=?new?File("").getCanonicalPath()?+?"/sentinel-rules";
????????String?flowRulePath?=?ruleDir?+?"/flow-rule.json";
????????String?degradeRulePath?=?ruleDir?+?"/degrade-rule.json";
????????String?systemRulePath?=?ruleDir?+?"/system-rule.json";
????????String?authorityRulePath?=?ruleDir?+?"/authority-rule.json";
????????String?paramFlowRulePath?=?ruleDir?+?"/param-flow-rule.json";
????????this.mkdirIfNotExits(ruleDir);
????????this.createFileIfNotExits(flowRulePath);
????????this.createFileIfNotExits(degradeRulePath);
????????this.createFileIfNotExits(systemRulePath);
????????this.createFileIfNotExits(authorityRulePath);
????????this.createFileIfNotExits(paramFlowRulePath);
????????//?流控規(guī)則sentinel
????????ReadableDataSource<String,?List<FlowRule>>?flowRuleRDS?=?new
????????????????FileRefreshableDataSource<>(
????????????????flowRulePath,
????????????????flowRuleListParser
????????);
????????FlowRuleManager.register2Property(flowRuleRDS.getProperty());
????????WritableDataSource<List<FlowRule>>?flowRuleWDS?=?new
????????????????FileWritableDataSource<>(
????????????????flowRulePath,
????????????????this::encodeJson
????????);
????????WritableDataSourceRegistry.registerFlowDataSource(flowRuleWDS);
????????//?降級規(guī)則
????????ReadableDataSource<String,?List<DegradeRule>>?degradeRuleRDS?=?new
????????????????FileRefreshableDataSource<>(
????????????????degradeRulePath,
????????????????degradeRuleListParser
????????);
????????DegradeRuleManager.register2Property(degradeRuleRDS.getProperty());
????????WritableDataSource<List<DegradeRule>>?degradeRuleWDS?=?new
????????????????FileWritableDataSource<>(
????????????????degradeRulePath,
????????????????this::encodeJson
????????);
????????WritableDataSourceRegistry.registerDegradeDataSource(degradeRuleWDS);
????????//?系統(tǒng)規(guī)則
????????ReadableDataSource<String,?List<SystemRule>>?systemRuleRDS?=?new
????????????????FileRefreshableDataSource<>(
????????????????systemRulePath,
????????????????systemRuleListParser
????????);
????????SystemRuleManager.register2Property(systemRuleRDS.getProperty());
????????WritableDataSource<List<SystemRule>>?systemRuleWDS?=?new
????????????????FileWritableDataSource<>(
????????????????systemRulePath,
????????????????this::encodeJson
????????);
????????WritableDataSourceRegistry.registerSystemDataSource(systemRuleWDS);
????????//?授權規(guī)則
????????ReadableDataSource<String,?List<AuthorityRule>>?authorityRuleRDS?=?new
????????????????FileRefreshableDataSource<>(
????????????????authorityRulePath,
????????????????authorityRuleListParser
????????);
????????AuthorityRuleManager.register2Property(authorityRuleRDS.getProperty());
????????WritableDataSource<List<AuthorityRule>>?authorityRuleWDS?=?new
????????????????FileWritableDataSource<>(
????????????????authorityRulePath,
????????????????this::encodeJson
????????);
????????WritableDataSourceRegistry.registerAuthorityDataSource(authorityRuleWDS);
//?熱點參數(shù)規(guī)則
????????ReadableDataSource<String,?List<ParamFlowRule>>?paramFlowRuleRDS?=?new
????????????????FileRefreshableDataSource<>(
????????????????paramFlowRulePath,
????????????????paramFlowRuleListParser
????????);
????????ParamFlowRuleManager.register2Property(paramFlowRuleRDS.getProperty());
????????WritableDataSource<List<ParamFlowRule>>?paramFlowRuleWDS?=?new
????????????????FileWritableDataSource<>(
????????????????paramFlowRulePath,
????????????????this::encodeJson
????????);
????????ModifyParamFlowRulesCommandHandler.setWritableDataSource(paramFlowRuleWDS);
????}

????private?final?Converter<String,?List<FlowRule>>?flowRuleListParser?=?source?->
????????????JSON.parseObject(
????????????????????source,
????????????????????new?TypeReference<List<FlowRule>>()?{
????????????????????}
????????????);

????private?final?Converter<String,?List<DegradeRule>>?degradeRuleListParser?=?source
????????????->?JSON.parseObject(
????????????source,
????????????new?TypeReference<List<DegradeRule>>()?{
????????????}
????);

????private?final?Converter<String,?List<SystemRule>>?systemRuleListParser?=?source?->
????????????JSON.parseObject(
????????????????????source,
????????????????????new?TypeReference<List<SystemRule>>()?{
????????????????????}
????????????);
????private?final?Converter<String,?List<AuthorityRule>>?authorityRuleListParser?=
????????????source?->?JSON.parseObject(
????????????????????source,
????????????????????new?TypeReference<List<AuthorityRule>>()?{
????????????????????}
????????????);
????private?final?Converter<String,?List<ParamFlowRule>>?paramFlowRuleListParser?=
????????????source?->?JSON.parseObject(
????????????????????source,
????????????????????new?TypeReference<List<ParamFlowRule>>()?{
????????????????????}
????????????);

????private?void?mkdirIfNotExits(String?filePath)?throws?IOException?{
????????File?file?=?new?File(filePath);
????????if?(!file.exists())?{
????????????file.mkdirs();
????????}
????}

????private?void?createFileIfNotExits(String?filePath)?throws?IOException?{
????????File?file?=?new?File(filePath);
????????if?(!file.exists())?{
????????????file.createNewFile();
????????}
????}

????private?<T>?String?encodeJson(T?t)?{
????????return?JSON.toJSONString(t);
????}
}

然后在 resources 下創(chuàng)建配置目錄 META-INF/services ,然后添加文件com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc在文件中添加配置類的全路徑

這樣子我們啟動項目的時候就會生成 Sentinel 的配置文件了

當我們在控制臺中添加一條流控規(guī)則后，對應的 json 文件就會有對應的配置

到這里我們就完成了 Sentinel 的持久化功能，到這里我們也完成了對 SpringCloud 中Sentinel 的介紹！

后面會繼續(xù)整理關于 SpringCloud 組件的文章，敬請關注！

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我是小菜，一個和你一起變強的男人。 ??

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