Sentinel 是什么？

简言之，就是用于管理应用服务的流量控制、熔断降级的组件。当我们的服务有流量控制、熔断降级方面的需求时，可以考虑使用该组件。

Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统自适应保护等多个维度来帮助您保障微服务的稳定性。（摘自官方文档，更多介绍详见：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/introduction.html）

使用

使用方式主要是通过三个步骤：

定义资源resources （可以理解为Map中的key）
定义与资源相对应的规则rules （可以理解为Map中的value）
方法被调用时，通过Entry entry = SphU.entry(resource);进入Sentinel组件，通过resource找到对应rule，从而触发对应的限流或降级规则。

示例

官网教程中有一些demo，这里补充一个Springboot项目中的实际应用示例。
使用Apollo管理限流配置，更加灵活，可动态修改和加载。

/*** Sentienl限流配置** @author: Danger* @time: 2022/6/1*/
@Configuration
@EnableApolloConfig
@Slf4j
public class SentinelAutoConfig {private static Map<String, Object> flowQpsRuleMap;@ApolloJSONValue("${sentinel.flowrule:{\"sayHello\":{\"resource\":\"sayHello\",\"count\":1,\"grade\":1,\"limitApp\":\"default\"},\"sayBye\":{\"resource\":\"sayBye\",\"count\":20,\"grade\":1,\"limitApp\":\"default\"},\"testA\":{\"resource\":\"testA\",\"count\":10,\"grade\":1,\"limitApp\":\"default\"}}}")public void setFlowQpsRuleMap(Map<String, Object> data) {flowQpsRuleMap = data;log.info("update apollo flowQpsRuleMap:{}", flowQpsRuleMap);this.loadFlowQpsRules(flowQpsRuleMap);}private void loadFlowQpsRules(Map<String, Object> flowQpsRuleMap) {List<FlowRule> flowRules = new ArrayList<>();flowQpsRuleMap.forEach((k, v) -> {FlowRule flowRule = JSON.parseObject(JSON.toJSONString(v), FlowRule.class);flowRules.add(flowRule);});FlowRuleManager.loadRules(flowRules);log.info("loadFlowQpsRules success, flowRules={}", FlowRuleManager.getRules());}}

/*** Sentinel限流测试service** @author: Danger* @time: 2022/6/1*/
@Service
@Slf4j
public class SentinelService {@SentinelResource(value = "sayHello")public String sayHello(String name) {Entry entry = null;// 务必保证finally会被执行try {// 资源名可使用任意有业务语义的字符串entry = SphU.entry(name);// 被保护的业务逻辑return "Hello, " + name;} catch (BlockException e) {// 资源访问阻止，被限流或被降级// 进行相应的处理操作log.error("sayHello BlockException");} finally {if (entry != null) {entry.exit();}}return null;}@SentinelResource(value = "sayBye")public String sayBye(String name) {return "Bye, " + name;}/*** 通过sentinelDTO中的属性匹配限流规则** @author Danger* @time: 2022/6/1* @param sentinelDTO* @return java.lang.String*/public String flowRuleTest(SentinelDTO sentinelDTO) {Entry entry = null;// 务必保证finally会被执行try {// 资源名可使用任意有业务语义的字符串entry = SphU.entry(sentinelDTO.getName());// 被保护的业务逻辑printName(sentinelDTO);return sentinelDTO.getName();} catch (BlockException e) {// 资源访问阻止，被限流或被降级// 进行相应的处理操作return handleBlockExecption(sentinelDTO);} finally {if (entry != null) {entry.exit();}}}/*** 触发限流时的业务操作** @author Danger* @time: 2022/6/1* @param sentinelDTO* @return java.lang.String*/private String handleBlockExecption(SentinelDTO sentinelDTO) {log.error("flowRuleSayHello handleBlockExecption, sentinelDTO={}", sentinelDTO);return "handleBlockExecption";}private void printName(SentinelDTO sentinelDTO) {System.out.println(sentinelDTO.getName());}}

写一个测试Controller，使用Jmeter调用，可观察到测试结果如下：
请求flowRuleTest方法，触发“testA”的限流规则，由于使用的压测工具设置的qps为100，所以观察到结果如下：前10次请求正常，之后触发限流，执行了handleBlockExecption逻辑

以上。

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