Sentinel组件介绍与使用

Sentinel 是阿里巴巴公司开源的一套面向分布式服务架构的限流和熔断组件，其以流量为切入点，可以为微服务提供流量控制、熔断降级和系统负载保护等功能，使微服务更稳定、更有保障。

Sentinel组件简介

Sentinel 诞生于 2012 年，当时主要用于入口流量控制。经过几年的发展及其在阿里巴巴集团内部的生产实践，Sentinel 基本上已经覆盖了阿里巴巴内部的所有核心业务场景。2018 年，Sentinel 进行了开源，2019 年推出了 C++ 版本，2020 年推出了 Go 语言版本。

在 Sentinel 中有两个基本概念：资源和限流规则。其中，资源是最关键的，Sentinel 最终要保护的就是资源。资源可以是应用程序中的任何内容，如由应用程序提供的接口，或由应用程序调用的其他第三方提供的服务，也可以是一段代码或一个方法等。

规则可以包括限流的规则、熔断降级的规则及系统保护规则，所有规则可以在管理界面动态并实时地调整。

Sentinel 提供的功能如下：

1. 流量控制

一个服务处理请求的能力是有限制的，但是请求到来的时间是随机的。Sentinel 根据系统的处理能力，通过灵活组合资源调用关系、系统运行指标（QPS、线程池、系统负载）及控制的效果（直接限流、Warm Up 和排队），达到对流量控制的目的。

2. 熔断降级

微服务调用关系复杂，如果某一个链路中的依赖资源出现不稳定的情况，有可能会引发级联故障。Sentinel 与 Hystrix 的熔断原则基本上是一样的，即在链路中某个请求响应时间过长或异常比例上升时，就需要对这个资源进行熔断，让请求快速失败，避免导致级联故障。

Sentinel 通过两种手段进行熔断处理，第一种是控制并发线程数，当线程数在特定资源上堆积到一定数量后，则直接拒绝新的请求；第二种是通过响应时间进行降级，当依赖的资源出现响应时间过长时，则拒绝对资源的访问。

3. 系统自适应保护

Sentinel 同时提供系统维度的自适应保护能力。当应用服务负载较高的时候，如果还有请求进入，可能会导致系统崩溃，无法响应。针对这种情况，Sentinel提供了响应的保护机制，让系统的入口流量和负载达到平衡，保证系统在能力范围之内处理最多的请求。

为了减少开发的复杂度，Sentinel 对当前主流框架如 Spring Boot、Spring Cloud 和 Spring WebFlux 等都做了适配，可以很方便地整合。

Sentinel 主要包括核心库与管理后台。核心库可以单独依赖，但是配合管理后台效果更佳。在使用 Sentinel 时，需要定义资源，Sentinel 提供了定义资源的很多方式，在与 Spring Boot 结合时，采用了注解 @SentinelResource 的方式。

定义规则可分为限流控制规则（如表 1 所示）、熔断降级规则（如表 2 所示）、系统保护规则（如表 3 所示）、来源访问规则和热点参数规则等。

表1　限流控制规则

属  性	说  明	默认值
resource	资源名
count	限流阈值
grade	限流类型	QPS模式
limitApp	针对的调用来源	default
strategy	调用关系策略	直接
controlBehavior	流控效果	直接拒绝
clusterMode	是否集群限流	否

表2　熔断降级规则

属  性	说  明	默认值
resource	资源名
grade	熔断策略	慢调用比例
count	慢调用临界RT
timeWindow	熔断时长
minRequestAmount	熔断触发最小请求数	5
statIntervalMs	统计时长	1000ms
slowRatioThreshold	慢调用比例阈值

表3　系统保护规则

属  性	说  明	默认值
highestSystemLoad	load1触发值	-1
avgRt	所有入口流量平均响应时间	-1
maxThread	入口流量最大并发数	-1
qps	所有入口资源的QPS	-1
highestCpuUsage	当前系统的CPU使用率	-1

规则制定后，可以配合Nacos进行持久化，Sentinel提供了统一的API进行规则查询。总的来说，Sentinel具有以下特性：

• 广泛的实战演练，多次承接阿里巴巴“双十一”大促销的流量场景。
• 提供了控制面板，可提供完善的实时监控功能。
• 开源生态，与流行框架容易整合。
• slot自定义扩展。

Sentinel的原理

Sentinel的主要工作流程是对每一个资源（Resource）创建一个 Entry 对象，并且在创建 Entry 对象的同时创建一系列的插槽（Slot）。不同的插槽有不同的功能。各个插槽的功能如下：

• NodeSelectorSlot：通过收集资源路径，将调用路径以树状结构存储起来，然后根据调用路径进行限流降级。
• ClusterBuilderSlot：存储资源的统计信息及调用者信息，主要包括该资源的 RT、QPS 和并发线程数等，这些信息将作为限流和降级的依据。
• StatisticSlot：统计运行时指标的监控信息。
• FlowSlot：根据制定的限流规则及前面的 Slot 统计的信息进行限流。
• AuthoritySlot：根据配置的黑白名单和调用来源信息进行黑白名单控制。
• DegradeSlot：根据制定的降级规则和统计信息进行熔断降级。
• SystemSlot：通过系统的状态控制总的入口流量。

如图 4 所示为 Sentinel 的总体运行流程。同时 Sentinel 还支持自定义 Slot，灵活指定执行顺序，对 Slot Chain 进行扩展。


FlowSlot（流量控制）主要通过 QPS/ 并发线程数进行限流。对于 QPS 限流，当请求超过某个阈值时则进行流量控制，主要包括 3 种方式:

1. 直接拒绝方式会抛出 FlowException 异常；
2. Warm Up 是预热/冷启动方式，通过该种方式可以让流量缓慢地增加，最终达到阈值上限，给系统一个预热时间，避免被流量压垮；
3. 匀速排队方式是控制请求的时间间隔，让请求匀速地通过，也就是漏桶算法。

DegradeSlot（熔断策略）主要分为 3 种策略：

1. 慢调用比例策略是选用这个比例作为阈值，同时需要设置慢调用响应时间，当达到阈值时自动熔断，经过熔断时长后进入探测恢复状态；
2. 异常比例策略则是按照系统出现异常的比例进行熔断；
3. 异常数策略是直接统计异常数量，当超过阈值时进行熔断。

快速搭建Sentinel Dashboard

Sentinel 为使用者提供了开源控制台，主要功能如下：

• 登录鉴权；
• 规则管理与发布；
• 监控应用信息；
• 查看机器列表与健康状态。

搭建控制台时要先获取控制台的 GitHub 工程或下载最新的 JAR 包，启动命令如下：

java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar

启动后访问 http://localhost:8080 即可看到登录页面，如图 5 所示。默认的用户名与密码都是 sentinel 。
登录之后，进入某个应用可以看到管理菜单，如图 6 所示。


选择“实时监控”选项可以看到资源的 QPS 监控页面，如图 7 所示。
选择“簇点链路”选项可以看到资源链路信息及最主要的几个规则设置，如流控规则、降级规则、热点规则和系统规则。其中，流控规则设置页面如图 8 所示。阈值类型可以选择 QPS 或线程数，然后设置阈值，流控效果可以选择快速失败、Warm Up或排队等待。


“降级规则”设置页面如图 9 所示。其中，降级策略可以选择 RT、异常比例或异常数，然后设置时间窗口。


“热点规则”设置页面如图 10 所示。在其中可以对某些热点参数进行限流控制，或者通过添加参数属性进行限流控制。


“系统规则”设置页面如图 11 所示。首先选择阈值类型，如 LOAD、RT、线程数、入口 QPS 和 CPU 使用率，然后设置阈值进行系统自适应保护。


“集群流控”选项可以设置整个集群的流控规则，“机器列表”选项提供了服务发现功能，可以监控注册机器的健康状态。

Spring Boot集成Sentinel

Sentinel 提供了对 Spring Cloud 的整合，使用起来非常方便。

（1）在 pom.xml 文件中添加对 Sentinel 的依赖，具体如下：

<dependency>
   <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
   <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

（2）新建 bootstrap.yml 配置文件，配置 Sentinel 控制台，代码如下：

spring:
  cloud:
    sentinel:
      enabled: true
      transport:
        dashboard: localhost:8080

（3）使用注解 @SentinelResource 定义资源，提供可选的异常处理与 fallback 配置。@SentinelResource 注解包含以下属性：

• value：资源名。
• entryType：entry类型。
• blockHandler/blockHandlerClass：限流类与方法。限流方法需要与资源方法参数相同且增加 BlockException 参数。
• fallback/fallbackClass：熔断类与方法。熔断方法需要增加 Throwable 参数。

（4）配置 SentinelResourceAspect 类，代码如下：

//声明Sentinel切面
@Configuration
public class SentinelConfig {
    @Bean
    public SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() {
        return new SentinelResourceAspect();
    }
}

Nacos集成Sentinel配置

Sentinel 的配置规则都是存储到内存中，并没有持久化，因此需要提供一个持久化的解决方案。通过和 Nacos 整合可以将 Sentinel 配置规则推送到 Nacos上进行存储。具体步骤如下：

（1）在应用中添加依赖包 sentinel-datasource-nacos，具体代码如下：

<dependency>
   <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
   <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

（2）在配置文件中添加 Nacos 属性配置，具体代码如下：

spring:
  cloud:
    sentinel:
      datasource:
        flow:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: test-flow-rules
            groupId: test
            rule-type: flow
        degrade:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: test-degrade-rules
            groupId: test
            rule-type: degrade
        system:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: test-system-rules
            groupId: test
            rule-type: system
        authority:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: test-authority-rules
            groupId: test
            rule-type: authority
        param-flow:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: test-param-flow-rules
            groupId: test
            rule-type: param-flow

完成以上配置后，重新启动 Nacos 管理后台即可看到配置的 Sentinel 规则数据信息。