SpringCloud Alibaba——Sentinel服务熔断与限流（一流控规则）
Posted 张起灵-小哥
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了SpringCloud Alibaba——Sentinel服务熔断与限流（一流控规则）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1.开篇
继前几篇文章中的内容，学完了SpringCloud Alibaba的Nacos服务注册与配置中心、集群搭建、持久化配置。那么接下来肯定要看看最新的关于服务熔断与限流的技术了，也就是SpringCloud Alibaba的Sentinel。
官网：https://github.com/alibaba/Sentinel，Sentinel在官网给出的解释是：轻量级的流量控制、熔断降级Java库。
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
既然要使用Sentinel来做服务熔断与降级，那就需要和之前的Nacos一样，下载安装运行。链接：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases/tag/1.7.0
下面先来看看Sentinel能够干嘛？
整个Sentinel组件由两部分构成：
- 核心库(Java客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有Java运行时环境，同时对 Dubbo /Spring Cloud等框架也有较好的支持。
- 控制台(Dashboard)基于Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat等应用容器。
下载完Sentinel的jar包之后，直接java -jar运行即可。之后在浏览器中输入localhost:8080即可访问，账号密码都是 sentinel。在访问之前一定确保8080端口没有被占用（tomcat）。
2.项目源码
github源码地址：https://github.com/2656307671/SpringCloud-Alibaba-Sentinel
gitee源码地址：https://gitee.com/szh-forever-young/SpringCloud-Alibaba-Sentinel
本次做Sentinel测试的代码请参考上面的仓库。
下面，我们启动测试，这里我考虑到电脑的性能、内存占用等问题，所以nacos直接在windows端启动了，然后启动sentinel，同时启动8401微服务模块。
此时，nacos和sentinel都启动成功，但是我们刷新sentinel的页面，发现并没有微服务出现。这是因为sentinel默认采用了懒加载机制。
这里需要我们访问一次controller才OK。
此时就可以在热点链路中看到我们上面访问的testA、testB。
当在浏览器中多次访问testA或者testB的时候，可以在sentinel的实时监控中看到请求的曲线图变化情况。
3.流控规则
上面简单说了一下sentinel是什么？下载安装、简单测试。
下面来说说sentinel的核心重要操作了，先说这个流控规则，对应于sentinel界面中的这个位置：👇👇👇
- 资源名: 唯一名称，默认请求路径。
- 针对来源: Sentinel可以针对调用者进行限流，填写微服务名，默认default (不区分来源)·阈值类型/单机阈值:
QPS(每秒钟的请求数量): 当调用该api的QPS达到阈值的时候，进行限流。
线程数: 当调用该api的线程数达到阈值的时候，进行限流。
- 是否集群: 不需要集群。
- 流控模式：
直接: api达到限流条件时，直接限流。
关联: 当关联的资源达到阈值时，就限流自己。
链路: 只记录指定链路上的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流)【api级别的针对来源】
- 流控效果：
快速失败: 直接失败，抛异常。
oWarm Up: 根据codeFactor (冷加载因子，默认3)的值，从阈值/codeFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值。
排队等待: 匀速排队，让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置为QPS，否则无效。
3.1 流控模式：直接
这是sentinel系统默认的流控模式。
见如下配置，表示1秒钟内查询1次就是OK，若超过次数1，就直接-快速失败，报默认错误。
在浏览器中快速多次的访问 localhost:8401/testA，即可看到sentinel的默认错误页面的提示信息。
3.2 流控模式：关联
- 当关联的资源达到阈值时，就限流自己。
- 当与A关联的资源B达到阀值后，就限流A自己。B惹事，但是A却挂了。。。
当关联资源/testB的QPS阀值超过1时，就限流/testA的Rest访问地址，当关联资源到阈值后限制配置好的资源名。
这里使用Postman来模拟并发密集访问 testB，添加一个集合，在其中设置关于 testB 请求的并发访问信息：20个线程每间隔0.3秒访问一次。
Run之后，testB就面临着高并发的访问压力，也就是说B惹事了；到浏览器中访问testA，可以看到 testA 得到的是sentinel系统默认的出错提示页面。
我们要求的是每秒钟访问一次testB，而Postman中设置了每隔0.3秒访问20次testB，肯定已经超越了B的阈值。
也即：当与A关联的资源B达到阀值后，就限流A自己。
3.3 流控效果：快速失败
快速失败其实就是和流控模式中的直接相匹配的，直接 ---> 快速失败。失败，直接反馈sentinel系统的默认出错页面信息。
参考上面的3.1。
3.4 流控效果：预热
公式: 阈值除以coldFactor(默认值为3)，经过预热时长后才会达到阈值。
默认coldFactor为3，即请求QPS 从 threshold / 3 开始，经预热时长逐渐升至设定的QPS阈值。
关于预热的配置如下：👇👇👇
默认 coldFactor 为 3，即请求QPS从(threshold / 3) 开始，经多少预热时长才逐渐升至设定的 QPS 阈值。
案例，阀值为10 + 预热时长设置4秒。系统初始化的阀值为10 / 3 约等于3，即阀值刚开始为3；然后过了4秒后阀值才慢慢升高恢复到10
测试结果这里截图不便，情况就是：刚开始我们快速多次的访问 localhost:8041/testB，一秒钟之内超过10/3=3次，那么此时直接出现sentinel的默认出错页面信息。当慢慢的预热了4秒之后，此时阈值达到了10，我们再像之前那样快速多次的访问testB，页面就恢复正常了。
这种预热的流控效果多应用于：秒杀系统在开启的瞬间，会有很多流量上来，很有可能把系统打死，预热方式就是把为了保护系统，可慢慢的把流量放进来，慢慢的把阀值增长到设置的阀值。
3.5 流控效果：排队等待
匀速排队，让请求以均匀的速度通过，阀值类型必须设成QPS，否则无效。
排队等待设置含义：/testA每秒1次请求，超过的话就排队等待，等待的超时时间为20000毫秒。
Postman设置含义：每隔1秒，就有10个线程过来访问B。
在IDEA的控制台中，可以看到详细的日志信息，每隔1秒出现一条日志。
以上是关于SpringCloud Alibaba——Sentinel服务熔断与限流（一流控规则）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章