独立于项目外的 服务流量控制台,可以用于熔断 防止服务崩溃无响应,服务重启,流量限制等
sentinel给我们带来的服务
解决了什么场景问题
下载地址 :sentinel下载地址
文档地址 :sentinel文档地址
Sentinel 组件由两部分组成
安装环境我们只需要有 java 8 以上就可以了
下载完成之后,直接运行java -jar 启动查看即可java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar
我们只需要访问 默认的启动端口就可以看到 sentinel的控制台了
账号和密码均为 :sentinel
我们主要以介绍sentinel实战,对于演示工程,选核心部分展示
核心依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
演示项目配置
server:
port: 8401
spring:
application:
name: cloudalibaba-sentinel-service
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8080
port: 8719 #默认8719,假如被占用了会自动从8719开始依次+1扫描。直至找到未被占用的端口
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'
编写一个controller 来演示
@RestController
public class FlowLimitController
{
@GetMapping("/testA")
public String testA() {
return "------testA";
}
@GetMapping("/testB")
public String testB() {
return "------testB";
}
}
之后启动nacos和 sentinel 这个时候你访问sentinel 会发现什么也没有
为什么?
应为 sentinel是懒加载的,我们访问其中一个方法,就会在sentinel中看到我们项目
我们可以看到面板
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
Warm 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
快速失败,配置如下:
之后我们快速访问 testa 就会发现 Blocked by Sentinel (flow limiting)
触发了 sentinel的默认提示
当关联的资源达到阈值时,就限流自己
只要我们访问b 超过了 qps a就会把自己限流
**Warm Up ( RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_UARM_uP)**方式,即预热/冷启动方式。当系统长期处于低水位的情况下,当流量突然增加时,直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过"冷启动”,让通过的流量缓慢增加,在一定时间内逐渐增加到阈值上限,给冷系统一个预热的时间,避免冷系统被压垮。详细文档可以参考流量控制-Warm Up文档,具体的例子可以参见
WarmUpFlowDemo。
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。
适合应用场景
大量数据情况 : 如秒杀
这里设置好之后,我们去访问,会发现,当到了阈值之后,慢慢的还是可以访问,直到10
匀速排队
匀速排队( RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LTIMITER)方式会严格控制请求通过的间隔时间,也即是让请求以均匀的速度通过,对应的是漏桶算法。详细文档可以参考流星控制–匀速器模式,具体的例子可以参见PaceFlowDemo。
匀速排队,阈值必须设置为QPS
在一定时间内,逐渐处理进入到的请求,而不是第一时间拒绝请求
Sentinel这个控制台,十分到强大,给我们带来了很多很多可以使用的服务规则,我们这里主要介绍了流控,这只是Sentinel的冰山一角,
Sentinel 可以看到,还有很多模块可以根据不同的场景和需求是了解,
天道酬勤,我们一起进步吧
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