1.基本介绍

1.Sentinel是什么

2.Sentinel主要特性

3.Sentinel核心功能

1.流量控制

2.熔断降级

3.消息削峰填谷

4.Sentinel两个组成部分

2.Sentinel控制台显示

1.需求分析

2.下载

3.运行

1.进入cmd

2.输入java -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar

3.查看默认端口8080

4.访问

1.账号和密码都是sentinel

2.登录成功

3.退出就在cmd输入ctrl + c

5.切换端口

1.在启动时携带端口参数 --server.port=8081（端口最大65535）

2.演示

3.netstat -anb | more 查看端口监听情况（空格显示更多）

3.Sentinel监听指定微服务

1.示意图（在10004模块配置）

2.pom.xml引入Sentinel

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

3.application.yml 配置sentinel与服务端通信

• 注意这里与sentinel相关的就只有配置sentinel的部分
• 这里开启的port是在本机上进行监听，作为客户端与sentinel的服务端进行通信，并且如果8719端口被占用，则会自动将端口号加一直到找到可用的端口

server:port: 10004 # 配置服务端口
spring:application:name: member-service-nacos-provider # 配置服务的名称，名字任意这里与项目
# 配置naocscloud:nacos:discovery:server-addr: localhost:8848 # 配置nacos的地址
# 配置sentinelsentinel:transport:dashboard: localhost:8080 # 配置sentinel的地址port: 8719 # 配置sentinel的端口，当端口冲突时，会自动+1，直到找到可用端口
# 暴露所有的监控点
management:endpoints:web:exposure:include: "*"
mybatis:mapper-locations: classpath:mapper/*.xml # 扫描所有Mapper.xmltype-aliases-package: com.sun.springcloud.entity # 扫描所有实体类，可以直接使用类名来标识

4.测试

1.启动Nacos（启不启动都可以）和Sentinel

2.启动10004微服务

3.nacos查看注册情况

4.浏览器输入 http://localhost:10004/member/get/1

5.http://localhost:8080 查看Sentinel实时监控

• 注意，这个实时监控只要一段时间不访问，数据就会暂时消失

5.QPS和Sentinel懒加载

4.Sentinel 流量控制介绍 + QPS实例

1.配置界面

2.基本介绍

3.流量控制实例-QPS

1.需求分析

2.找到/member/get/1的流量控制界面

3.选择QPS，单机阈值设置成1

4.可以查看流控规则

5.点击编辑即可修改

4.测试

1.步骤

2.浏览器快速访问http://localhost:10004/member/get/1，可以看到被限流了

5.流控规则实时生效原因

6.携带参数方式进行限流

1.方式一：修改/member/get/{id} 为/member/get，使用请求参数的形式获取值，限流规则修改为/member/get

1.代码：

    /*** 根据id来获取某个会员的信息** @param id 使用请求参数的形式传入参数* @return 返回json格式的数据*/@GetMapping("/member/get") // 这里修改成请求参数的形式public Result getMemberById(@RequestParam("id") Long id) {Member member = memberService.queryMemberById(id);if (member != null) {return Result.success("查询成功！member-service-nacos-provider-10004", member);} else {return Result.error("402", "ID= " + id + "不存在");}}

2.修改限流规则

3.测试，使用id=2也会被限流

2.方式二：使用URL资源清洗

1.基本介绍

2.com/sun/springcloud/controller/CustomerUrlCleaner.java 将URL进行资源清洗

• 注意：这里的资源清洗只是表示返回给Sentinel的URL改变了

package com.sun.springcloud.controller;import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.servlet.callback.UrlCleaner;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.springframework.stereotype.Component;/*** Description: URL资源清洗** @Author sun* @Create 2024/3/28 16:17* @Version 1.0*/
@Component // 注入到spring容器中
public class CustomerUrlCleaner implements UrlCleaner {@Overridepublic String clean(String originUrl) {// 判断是否为空if (StringUtils.isBlank(originUrl)) {return originUrl;}// 如果是/member/get开头的url，就将其清洗为/member/get/*if (originUrl.startsWith("/member/get")) {return "/member/get/*";}return originUrl;}
}

3.修改限流规则

4.访问测试，成功限流

7.注意事项：Sentinel的流控规则默认没有持久化，只要重启调用API所在模块就没了！

5.Sentinel 流量控制—线程数

1.需求分析

• 一次请求就是一个线程

2.修改流控规则

3.浏览器输入http://localhost:10004/member/get/1 并快速刷新

• 这里并没有被限流，原因是，第一次请求开启了一个工作线程，在第二次请求到达之前，上一个工作线程已经关闭

4.为了看到效果，让线程休眠一秒

5.重启10004模块（需要重新配置限流规则），快速发送请求

• 成功限流

6.Sentinel 流量控制—关联

1.需求分析

• 简单来说就是t1关联t2，当t2的QPS超过1，则t1被限流

2.com/sun/springcloud/controller/MemberController.java 添加两个接口为t1和t2

    // 编写两个测试的接口，路由分别为t1和t2@GetMapping("/t1")public String t1() {return "t1";}@GetMapping("/t2")public String t2() {return "t2";}

3.配置t1的限流规则为关联t2

4.postman模拟高并发测试

1.测试请求t2

2.点击save

3.New Collection

4.命名后创建

5.点击集合右边三个点，然后Run collection

6.选择迭代次数和间隔毫秒数，然后Run test

7.浏览器输入 http://localhost:10004/t1 ，发现被限流

7.Sentinel 流量控制—Warm up

1.基本介绍

2.需求分析

• 简单来说假如最终要到达的QPS为90，设置的预热时间为3s，则在3s内，QPS只能为90/3=30，而在3s后QPS逐渐增加，直到为90

3.具体配置

1.启动Sentinel

2.启动Nacos

3.启动10004微服务，成功注册

4.浏览器先输入 http://localhost:10004/t2 然后查看Sentinel控制台

5.修改流控规则

6.测试

前三秒的QPS为9 / 3 = 3，三秒后的QPS为9

8.Sentinel 流量控制—排队等待

1.基本介绍

排队等待策略只有在超过了QPS的情况下才会生效，也就是假如设置的QPS为1，就表示1s只能处理一个请求，一旦1s内有两个请求，那么第二个请求就会进行排队等待，当第一个请求完成之后才会处理第二个请求。

关于设置的超时时间，表示等待的时间一旦超过了这个时间就会被限流

需要注意的是，如果想要启动排队等待的流控策略，则阈值类型就必须要是QPS

2.需求分析

3.具体配置

• 这样配置就表示1s内只能有一个请求，如果有第二个就会进行排队等待，直到第一个请求处理完，一旦等待时间超过1s就会被限流