Sentinel

发布于:2025-02-27 ⋅ 阅读:(10) ⋅ 点赞:(0)

简介

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使用Sentinel要明白
1.先定义你需要保护的资源
这里的资源我们的那些web接口(controller的那些方法)是默认就配置的
我们也可以使用注解标志方法为我们想保护的资源
2.然后定义各种保护规则
3.违反规则后我们要不要处理这个异常,怎么处理这个异常
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基础场景展示

这里我们先下一下sentinel的dashboard的jar包
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使用java-jar启动
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网页输入localhsot:8080就可以到sentinel登录页面
账号密码默认都为sentinel

配置一下sentinel信息
第一个设置sentinel地址
第二个是eager是让sentinel提前加载
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再将服务运行,这样这些服务就进来了
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这是我们controller的web接口,默认会成为sentinel管理的资源
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使用注解标记资源
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这样的话你发送请求
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就可以在sentinel里看见我们的调用链路,可以对我们的资源进行一些控制
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异常处理

比如你个资源加了流控1s只能有一个请求
如果违反,新的请求就会显示被sentinel阻止,默认的这种不符合前后端开发规则
我们一般是返回json数据
分别有流控,热点,熔断,授权和系统阻塞异常,就和我们可以定义的规则匹配
违反我们规则可以抛这个异常
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这种异常又会由于定义资源的方式不同会有不同的处理机制
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Web接口处理

就是controller处理
web接口底层用sentinelWebInterceptor来拦截
在我们调用前,看我们的请求是否违背规则,没有违背的话返回true放行
违背的话我们捕获异常用我们默认的BlockExecptionHadnler进行处理

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而他里面的处理就是帮我们写一个提示语句
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我们想要更改异常返回形式,需要自定义BlockExecptionHadnler来实现我们自己的逻辑
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ok
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@SentinelResource

这里我们把web接口的流控规则删了
然后流控我们的这个设为资源的方法,每秒一次
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多次请求会返回springboot的默认错误页
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我们所有@SentinelResource都会被一个AOP管理
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这个AOP就是看一下我们的请求是否符合规则
符合就原方法直接知悉procced()
不符合抛异常,捕获后
先调用我们在注解上指定的blockHandler标注的方法
如果指定了该值就会执行该方法
没有标注,会走注解标注的fallback指定的方法
这里我们就指定blockHandler方法就行
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ok
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OpenFegin

远程调用好习惯,一定要射个兜底类实现fegin接口,实现方法调用失败后的兜底数据

我们的createOrder里面使用了Openfegin
这里会识别到,可以对该远程调用进行流控
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实现我们的接口,对应重写的方法就是fallback逻辑,正常的话是可以从http请求中获取获取到数据的
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流控规则

流控可以针对所有资源

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QPS指每秒请求数(推荐)
并发线程数效果和qps差不多,配合线程池使用

单机均摊就是服务部署多个服务器,每一个的qps为1
总体就是所有的服务,1s内只能接受一个请求
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流控模式

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直接模式

我们默认就是直接模式
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链路模式

就是根据不同的调用链进行现在
A和C都要调用B资源,只限制C而不显示A

我们在订单的controller再写一个秒杀创建订单方法
也会调用我们的createOrder的资源(就那个方法)
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关闭上下文统一
因为默认会统一web上下文,就是seckill和普通的创建订单为同一个链路
这样就分割不开了,所以下设置为false
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这样就可以分成两个链路
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然后设置我们的入口资源,就可以做到知对应秒杀进行流控管理
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关联

比如说我们读数据库和写数据库
当我们写非常大的时候,我们对读进行一个限流
实现优先写
仅在写的请求量大的情况下,限制读的操作,如果没有写就正常读无限制

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读写两个方法,假设他们操作的都是同一个数据
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这里你设置readDb的流控关联资源位writeDb
效果就是writeDb访问量多时候这个流控规则才会执行(至于访问量到多少我就不知道了)

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流控效果

就这三种流控效果
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快速失败

抛出BlockExecption异常
这里一般都是我们进行上面的异常处理,使用blockexecptionhandler进行异常处理,返回默认数据
这里可以用apipost(类似postman),使用压力测试来看我们的请求是否符号流控

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Warm Up

逐渐的加热到我们的最大阈值QPS
预热的方式进行流控(冷启动)
我们会设置两个值QPS和Period
比如我们QPS设置为9 冷启动周期Period=3
我们刚开始流控就会设为QPS=9/3=3
如果我们的请求超过3,比如5,这段时间会有两个失败的
然后他就会加大其QPS变为9/3*2=6这样就可以全接受了
如果超过6同理,变为9,9为最大值,超过9都失败

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这样不至于请求流量过大时候,系统还没反应过来
就像开车吧,慢慢踩油门和直接油门踩到底

匀速排队

根据你的QPS,来计算大约每ms接受多少个请求
如果你qps>1000的话,就是0.几ms,不支持这种所以qps要<=1000

设置两个参数QPS和tiemout,就是我们的请求不会直接被拒绝
而是分为拒绝和排队两种情况
比如我们qps=2
我们会每搁500ms才处理一个请求(不是上一个请求处理完直接处理下一个)
然后又最高等待时间,超过等待时间就会被拒绝(这里我不知道是直接判断出等待时间拒绝,还是等待完这个时间后才被拒绝)
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这里单位为ms,1000ms也就是1s
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熔断规则

熔断是针对于远程调用资源的(可能)

断路器工作原理

G调D,D不稳定,G快速返回
就防止服务雪崩
而G通过断路器来进行对D的访问
类似于电路中的开关
闭合就是访问,出现D访问慢就打开(这个有不同的打开策略),打开就连接不到D然后自己快速返回数据
我们通过半开的方式(放一个请求测试)来判断D有没有复活开觉得是否打开
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就是我们请求进来
根据我们不同的策略进行打开我们的断路器
比如慢调用比例吧,你发了10个请求有7个调用(70%)很慢,就会打开断路器
比如30s,30s内所有请求都快速失败
然后等待熔断时长后会进入半开状态
释放一个请求去探测,成功的话再次关闭,失败的话还是打开

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熔断策略

慢调用比例

当5s内至少有5个请求时,统计5s内,返回时间大于1s的请求标记为慢请求,如果慢请求栈所有请求比例超80%
30s内所有请求都不会请求到该服务,而是直接失败(异常处理那块会兜底回调)
那么进行熔断,30s后半开,放行一个请求(需要自己调用,不是他替我们发的)进行测试,如果是快请求就重新执行上面的规则,如果还是慢请求(大于1s)得到回应的话还是打开状态

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异常比例

就是你远程调用B服务
B服务返回里面发生了异常,返回500状态码
然后你A服务就会执行fallback逻辑
其实在B中固定出现异常状态下,有无该熔断,返回的数据结果都是fallbcak的结果

不设置熔断会更慢,因为他需要等B失败后返回错误才执行fallbcak,设置完后,断路器打开是直接执行fallback
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这里逻辑我们的慢比例其实差不多
5s内如果至少发了5个请求,统计请求中异常请求比例,超80%,熔断
30s后
放行一个请求,如果还是异常继续熔断,正常的话闭合,再执行熔断规则
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异常数

和异常比例逻辑是一样的
只是将异常比例换成了异常数,只要达到异常数就进行熔断

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热点规则

更细节的流控吧
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环境搭建

比如通过热点参数完成这三个需求
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我们的web默认不支持热点规则,需要我们自己自定义埋点
就是web默认不是资源吗,但这个资源是不用热点规则,需要自己再标明一次资源
而且这个资源名不能和web本身资源名字重复
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然后给这个添加热点规则即可
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热点参数

热点参数和限流
携带我们指定参数的参与流控

针对参数的流控,就是同样的参数useid=1,qps=1  1s内你发送两次请求就会失败
但是如果useid=1和userid=2的用户同时发请求的话不会流控的,针对与相同参数才会流控

突然想到这样可以反爬
如果不携带且参数命运默认值就不会参与流控
这里就实现我们的需求1了
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实现需求2
点击编写之前创建的,出现高级选项点击后
把我们的6号设成100000(一个很大的值)即可(相当于不限制了)

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需求3
先创建一个热点规则,商品服务不受限,但666除外
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热点规则添加例外项即可
666商品QPS为0就是无法访问
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fallback和blockhandler区别

@SentinelResource注解标识的资源
有block优先使用block,如果没有调用fallback
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fallback相比于block最大的好处是
fallback不仅可以处理blockexecption还可以处理我们的业务异常
比如这个逻辑的算数异常
所以fallback指定的兜底回调,参数要写Throwable 指定异常
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授权和系统规则

说实话,用得不多
某个资源访问可以添加授权规则
授权里面的授权应用
白名单就是只有写的这些可以访问,黑名单就是写的这些不允许访问
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就是从整个系统来限流的
达到这个参数就限流
但是cpu不一定就是运行我们的程序导致利用率高,你打开别的应用也会
所以这个精确率低,用的也不多
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注意

这里我们学习的sentinel没有持久化
就是我们新建的规则都会在我们重启项目后消失
之后可以配合nacos实现规则持久化