1，什么是sentinel

随着微服务的普及，服务调用的稳定性变得越来越重要。Sentinel以“流量”为突破口，在流量控制、断路、负载保护等多个领域进行工作，保障服务可靠性。

用来在微服务系统中保护微服务对的作用如何服务雪崩服务熔断服务降级就是用来替换hystrix

特性：

丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。
完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。

2,sentinel使用

- sentinel提供了两个服务组件：一个是 sentinel 用来实现微服务系统中服务熔断、降级等功能。                         这点和hystrix 类似一个是 sentinel dashboard 用来监控微服务系统中流量调用等情况 流控  熔断  降级 配置。 这点和hystrix  dashboard类似

2.1. sentinel dashboard的安装

2.1.1 下载

下载: https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

2.1.2 启动

下载下来的是个jar包，找个目录保存后使用

- 仪表盘是个jar包可以直接通过java命令启动 如: java -jar 方式运行 默认端口为 8080
- java -Dserver.port=9191 -jar  sentinel-dashboard-1.7.2.jar

启动

2.1.3 访问web界面

用户名&密码: sentinel

2.2 sentinel 实时监控服务

2.2.1 创建sentinel服务

springcloudalibaba_07_sentinel_9964

2.2.1.1 pom文件

<dependencies><!-- 引入springboot的外部依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!--引入nacos client的依赖--><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId></dependency><!--引入sentinel依赖--><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.slf4j</groupId><artifactId>slf4j-api</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.slf4j</groupId><artifactId>slf4j-log4j12</artifactId></dependency></dependencies>

2.2.1.2 配置文件

server.port=9964spring.application.name=sentinelClientspring.cloud.nacos.server-addr=localhost:8848spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=${spring.cloud.nacos.server-addr}# 开启sentinel 默认开启
spring.cloud.sentinel.enabled=true# 连接dashboard
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:9191# 与dashboard通信的端口
spring.cloud.sentinel.transport.port=8719

2.2.1.3 启动类

package com.study;import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class Sentinel9964Application {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Sentinel9964Application.class, args);}
}

2.2.1.4 创建调用接口

package com.study.controller;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
public class SentinelController {@GetMapping("/sentinel/test")public String test(){return "sentinel test ";}@GetMapping("/sentinel/test1")public String test1(){return "sentinel test1 ";}
}

2.2.1.5 观察sentinel页面

默认情况下sentiel为延迟加载,不会在启动之后立即创建服务监控,需要对服务进行调用时才会初始化

3,sentinel 流量控制

# 0.说明
- 流量控制（flow control），其原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。- 同一个资源可以创建多条限流规则。FlowSlot 会对该资源的所有限流规则依次遍历，直到有规则触发限流或者所有规则遍历完毕。- 一条限流规则主要由下面几个因素组成，我们可以组合这些元素来实现不同的限流效果：resource：资源名，即限流规则的作用对象count: 限流阈值grade: 限流阈值类型（QPS 或并发线程数）limitApp: 流控针对的调用来源，若为 default 则不区分调用来源strategy: 调用关系限流策略 ( 直接   关联  链路 )controlBehavior: 流量控制效果（直接拒绝、Warm Up、匀速排队）- 流量控制主要有两种统计类型，一种是统计并发线程数，另外一种则是统计 QPS
- 更多细节参见官网:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6

3.1 QPS限流

3.1.1 配置QPS流量控制

3.1.2 测试

3.2 线程数限流

3.2.1 配置线程数限流

3.2.2 配置线程数限流

4,sentinel熔断降级

除了流量控制以外，对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一。由于调用关系的复杂性，如果调用链路中的某个资源不稳定，最终会导致请求发生堆积。Sentinel 熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高），对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联错误。当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都自动熔断（默认行为是抛出 DegradeException）。

4.1,降级策略

平均响应时间 (DEGRADE_GRADE_RT)：当 1s 内持续进入 N 个请求，对应时刻的平均响应时间（秒级）均超过阈值（count，以 ms 为单位），那么在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地熔断（抛出 DegradeException）。注意 Sentinel 默认统计的 RT 上限是 4900 ms，超出此阈值的都会算作 4900 ms，若需要变更此上限可以通过启动配置项 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 来配置。

异常比例 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO)：当资源的每秒请求量 >= N（可配置），并且每秒异常总数占通过量的比值超过阈值（DegradeRule 中的 count）之后，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。

异常数 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT)：当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断。注意由于统计时间窗口是分钟级别的，若 timeWindow 小于 60s，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。

5,SentinelResource注解

官网: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B3%A8%E8%A7%A3%E6%94%AF%E6%8C%81

5.1 代码演示

 @GetMapping("/sentinel/test1")@SentinelResource(value = "aa",blockHandler = "fallBack",fallback = "fall")public String test1(int id){log.info("sentinel test1");if(id<0)      throw new RuntimeException("非法参数!!!");}return "sentinel test1 :"+id;}//降级异常处理public String fallBack(int id,BlockException e){if(e instanceof FlowException){return "当前服务已被流控! "+e.getClass().getCanonicalName();}return "当前服务已被降级处理! "+e.getClass().getCanonicalName();}//异常处理public String fall(int id){return "当前服务已不可用!";}

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