深入理解Sentinel系列-1.初识Sentinel

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文章目录

限流的作用
限流的算法
- 计数器
- 滑动窗口
- 漏桶
- 令牌桶
限流的实现
Sentinel
- 服务熔断
- demo
- Sentinel中的流量控制

对于后端来说，我们需要提供一些接口去进行交互，比如登陆注册，支付下单等这样的一些功能，所以我们需要搭建一个整体的架构，早期的话可能没那么复杂，就是通过ssm框架组成的架构，然后通过部署tomcat来提供一个端口，随着整个并发量上去之后，我们需要去提供高性能的服务。

当我们的客户端，用户量的访问大了之后，对于后端系统的并发量会更高，并发量越高对于后端整个处理的能力就是一个挑战，因为我们需要保证，用户从10个到10000个的时候，我们需要提供给用户的是它的响应时间不能超过多少。因为用户的操作是存在一个心理预期的，这就是所谓的用户体验。其次就是系统是否能够支撑这么大的量，是否会挂掉，挂掉之后网站无法提供对外服务的情况下，你无法产生商业价值。

比如说双十一零点的时候，那一瞬间瞬时的流量一定会大于正常时间的吞吐量，所以需要采用一定的机制来限流

限流的作用

保护系统避免被瞬时流量冲垮
预防恶意请求（如果自己公司不提供安全的话，可以去买高防的服务器）

针对请求进行限制

服务器能支撑的连接数是多少

接口的处理能力（QPS/TPS）,可以使用Jmeter来测试平均响应时间

资源限制（cpu（线程池）、内存、网络资源）

如何控制流量

限流的指标（可以容纳的流量、已经容纳的流量、可以接受的流量）阈值（基于这个指标）

限流的过程（通过算法来实现）

限流的结果（处理策略）

限流的算法

计数器

（Zookeeper：RequestThrottle 限流阀）、线程池大小、连接数大小

滑动窗口

实际上发送方和接收方都维护了一个滑动窗口

在这里插入图片描述

当发送端发送了一个数据包，等到接收端接收到后，接收端窗口开始滑动，发送端需要等待返回后才能滑动

在这里插入图片描述

其限流的核心就是流量只能在这个窗口里面，但是在tcp里面，其窗口是可以灵活的扩大的，其会根据当前网络拥挤的程度来决定窗口大小。

最大只能发送五个（阈值），超过了就不能发送了

在这里插入图片描述

所以说io通信是一个阻塞通信其实就是这样，基于数据包处理的结果，等到这个数据返回，如果数据一直不返回，那么这个时候请求是阻塞的。

漏桶

（用来控制传输速率的）本质上控制的是发送者的速度

在这里插入图片描述

流入水滴的速率代表的是请求，而滴出水滴的速度代表是处理的请求，不管来的请求有多少，但是能够处理的请求就这么多。

漏桶算法的特点：

水的流出速度是固定的
桶的大小也是固定的

令牌桶

在这里插入图片描述

其恒定的生成速率决定了并发数，假如说我每秒生成10个令牌，那么我的qps 就是 10

令牌桶对比漏桶的区别是，其能够处理瞬时突发流量，而不像漏桶一样，流出的速度是固定的。

令牌桶的设计：

桶的大小
令牌标记
定时任务生成令牌
提供令牌获取的接口

限流的实现

Semphore 信号量

分布式限流

其大小怎么计算呢？通过压测来进行计算

//单机实现
//令牌桶算法RateLimiter rateLimiter=RateLimiter.create(10); //TPS=10public void doRequest(){if(rateLimiter.tryAcquire()){ //获取令牌System.out.println("success");}else{System.out.println("failed");}}
// 令牌桶不需要释放，处理完后自动丢弃

Sentinel

Sentinel 是阿里中间件团队开源的，面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。

在这里插入图片描述

其中对于Sentinel最重要的两个东西：

资源（需要被保护的东西）
规则（限流的规则/熔断规则）

在这里插入图片描述

所有的流量经过这个组件后，会根据这个规则去控制这个流量来进行处理。

而熔断是一个这样的概念：

在这里插入图片描述

上图存在很多相互调用的情况，里面存在很多服务调用的链路，当Service D出现故障，会导致G F阻塞，间接的又会导致A B阻塞，如果特别多的请求阻塞在这里之后，会占用特别多的资源，内存、服务器、cpu的资源，这时候会导致服务器因为大量的资源被占用而导致其他问题。

当出现这种情况的时候，会触发一种熔断的方式，熔断以后会触发降级。

服务熔断

Sentinel的服务熔断有两种方式：基于响应时间的熔断和基于异常比率的熔断。基于响应时间的熔断是根据服务的响应时间来判断是否需要熔断，当服务的响应时间超过设定的阈值时，触发熔断。基于异常比率的熔断是根据服务的异常比率来判断是否需要熔断，当服务的异常比率超过设定的阈值时，触发熔断。这两种方式可以根据具体的业务场景和需求来选择使用。

demo

public static void main(String[] arg) {initFlowRule(); //初始化限流规则while(true){//ResourceName表示资源,控制访问流量的点/*try(Entry entry=SphU.entry("helloWorld")){System.out.println("hello world");}catch (BlockException e){System.out.println("被拒绝");}*/if (SphO.entry("helloWorld")) {System.out.println("Hello World");SphO.exit();// 释放}}}private static void initFlowRule(){List<FlowRule> rules=new ArrayList<>();FlowRule flowRule=new FlowRule();flowRule.setResource("helloWorld"); //针对那个资源设置规则flowRule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);//QPS或者并发数flowRule.setCount(5); //QPS=5rules.add(flowRule);FlowRuleManager.loadRules(rules);}

Demo 运行之后，我们可以在日志 ~/logs/csp/${appName}-metrics.log.xxx 里看到下面的输出:`

-timestamp- -date time - -resource- 5表示， 通过的请求， block: 被拒绝的请
求 ,
1600608724000|2023-09-20 21:32:04|helloWorld|5|6078|5|0|5|0|0|0
1600608725000|2023-09-20 21:32:05|helloWorld|5|32105|5|0|0|0|0|0
1600608726000|2023-09-20 21:32:06|helloWorld|5|41084|5|0|0|0|0|0
1600608727000|2023-09-20 21:32:07|helloWorld|5|72211|5|0|0|0|0|0
1600608728000|2023-09-20 21:32:08|helloWorld|5|60828|5|0|0|0|0|0
1600608729000|2023-09-20 21:32:09|helloWorld|5|41696|5|0|0|0|0|0

@RestController
public class SentinelController {@AutowiredTestService testService;@GetMapping("/hello/{name}")public String sayHello(@PathVariable("name") String name){return testService.doTest(name);}
}@Service
public class TestService {@SentinelResource(value = "doTest",blockHandler ="blockHandler",fallback = "fallback") //声明限流的资源public String doTest(String name){return "hello , "+name;}public String blockHandler(String name, BlockException e){ //降级，限流触发的return "被限流了";}// 降级和限流是不一样的，限流可以触发降级，降级是因为已经被触发了// 降级是第三方业务调用的时候，针对下游的一个返回// 限流是针对当前服务访问的限制// 这两个配置只会调用一个public String fallback(String name){ //降级，熔断触发的return "被降级了";}}@SpringBootApplication
public class SpringbootSentinelApplication {public static void main(String[] args) {initFlowRule();SpringApplication.run(SpringbootSentinelApplication.class, args);}private static void initFlowRule(){List<FlowRule> rules=new ArrayList<>();FlowRule flowRule=new FlowRule();flowRule.setResource("doTest"); //针对那个资源设置规则flowRule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);//QPS或者并发数flowRule.setCount(5); //QPS=5rules.add(flowRule);FlowRuleManager.loadRules(rules);}}