gateway sentinel 熔断不起作用_《一起学sentinel》一

《一起学sentinel》一、一起搭建sentinel服务

一、概述

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 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保护服务的稳定性。

Sentinel 具有以下特征（来自官网概述）:

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。
完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

Sentinel 的主要特性：

Sentinel 分为两个部分:

核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
控制台（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。

二、概念简述

1.核心术语

Resource
资源，特指需要限流的内容或对象
- 具体实现为com.alibaba.csp.sentinel.slotchain.ResourceWrapper

//资源：
protected final String name;//资源名称

protected final EntryType entryType;//是入口流量还是出口流量

protected final int resourceType;//资源控制类型
/**
public static final int COMMON = 0;
public static final int COMMON_WEB = 1;
public static final int COMMON_RPC = 2;
public static final int COMMON_API_GATEWAY = 3;
public static final int COMMON_DB_SQL = 4;
*/
//实例
//com.alibaba.csp.sentinel.slotchain.MethodResourceWrapper 方法资源包装器
//com.alibaba.csp.sentinel.slotchain.StringResourceWrapper 字符串资源包装器

context
上下文，特指一个线程中的上下文,保存当前调用的元数据
//包含以下元素

Node //Entry的统计

private final String name;//上下文名称

private DefaultNode entranceNode;//当前调用树的跟节点

private Entry curEntry;//当前调用节点

private String origin = "";//作为调用者或者触发点，分别控制不同的调用者或者触发点

private final boolean async;
entry
入口，作为上下文中的链接项
- 具体实现为com.alibaba.csp.sentinel.CtEntry

//链接上下链路
protected Entry parent = null;//父节点
protected Entry child = null;//子节点
protected ProcessorSlot<Object> chain;//核心插槽，后面会详细讲解
protected Context context;//链路上下文

node
节点是用来保存某个资源的各种实时统计信息的，他是一个接口，通过访问节点，就可以获取到对应资源的实时状态，以此为依据进行限流和降级操作
FlowRule
- com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule可以理解为限流规则
  grade //代表示流控制的阀值类型,比如QPS或线程数
  
  private int strategy = RuleConstant.STRATEGY_DIRECT;
  //调用关系的策略
  //STRATEGY_DIRECT 用于直接流量控制(by origin);
  //STRATEGY_RELATE 用于相关流量控制(with relevant resource);
  //STRATEGY_CHAIN 用于链式流量控制(by entrance resource).
  
  controlBehavior//表示QPS成形行为(当QPS超过阈值时对传入请求的操作)。

三、快速入手

1.1 公网 Demo

如果希望最快的了解 Sentinel 在做什么，我们可以通过 Sentinel 新手指南来运行一个例子，并且能在云上控制台上看到最直观的监控和流控效果等。

1.2 手动接入 Sentinel 以及控制台

下面的例子将展示应用如何三步接入 Sentinel。同时，Sentinel 也提供所见即所得的控制台，可以实时监控资源以及管理规则。

STEP 1. 在应用中引入Sentinel Jar包

如果应用使用 pom 工程，则在 pom.xml 文件中加入以下代码即可：

<dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-core</artifactId><version>1.7.2</version>（最新的稳定版本）
</dependency>

注意: 从 Sentinel 1.5.0 开始仅支持 JDK 1.7 或者以上版本。Sentinel 1.5.0 之前的版本最低支持 JDK 1.6。

如果您未使用依赖管理工具，请到 Maven Center Repository 直接下载 JAR 包。

STEP 2. 定义资源

接下来，我们把需要控制流量的代码用 Sentinel API SphU.entry("HelloWorld") 和 entry.exit() 包围起来即可。在下面的例子中，我们将 System.out.println("hello world"); 这端代码作为资源，用 API 包围起来（埋点）。参考代码如下:

//第一种方式SphU.entry
public static void main(String[] args) {initFlowRules();//(规则)while (true) {Entry entry = null;try {entry = SphU.entry("HelloWorld");/*您的业务逻辑 - 开始*/System.out.println("hello world");/*您的业务逻辑 - 结束*/} catch (BlockException e1) {/*流控逻辑处理 - 开始*/System.out.println("block!");/*流控逻辑处理 - 结束*/} finally {if (entry != null) {entry.exit();}}}
}


//第二种方式SphO.entry
public static void main(String[] args) {initFlowRules();//(规则)while (true) {if (SphO.entry("HelloWorld")) {try {/*您的业务逻辑 - 开始*/System.out.println("hello world");/*您的业务逻辑 - 结束*/} finally {SphO.exit();}}else {/*流控逻辑处理 - 开始*/System.out.println("block!");/*流控逻辑处理 - 结束*/}}
}

SphU.entry方式会抛出异常
- 如果没有异常执行正确逻辑
- 如果出现异常执行限流和熔断逻辑

SphO.entry返回的是一个boolean值
- 如果true执行正确逻辑
- 如果false执行限流和熔断逻辑

完成以上两步后，代码端的改造就完成了。当然，也提供了注解支持模块，可以以低侵入性的方式定义资源。

STEP 3. 定义规则

接下来，通过规则来指定允许该资源通过的请求次数，例如下面的代码定义了资源 HelloWorld 每秒最多只能通过 20 个请求。

private static void initFlowRules(){List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();FlowRule rule = new FlowRule();rule.setResource("HelloWorld");rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);// 设置QPS限制为20。rule.setCount(20);rules.add(rule);FlowRuleManager.loadRules(rules);
}

完成上面 3 步，Sentinel 就能够正常工作了。更多的信息可以参考使用文档。

STEP 4. 检查效果

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-|p |block|s |e|rt
1529998904000|2018-06-26 15:41:44|HelloWorld|20|0    |20|0|0
1529998905000|2018-06-26 15:41:45|HelloWorld|20|5579 |20|0|728
1529998906000|2018-06-26 15:41:46|HelloWorld|20|15698|20|0|0
1529998907000|2018-06-26 15:41:47|HelloWorld|20|19262|20|0|0
1529998908000|2018-06-26 15:41:48|HelloWorld|20|19502|20|0|0
1529998909000|2018-06-26 15:41:49|HelloWorld|20|18386|20|0|0

其中 p 代表通过的请求, block 代表被阻止的请求, s 代表成功执行完成的请求个数, e 代表用户自定义的异常, rt 代表平均响应时长。

可以看到，这个程序每秒稳定输出 "hello world" 20 次，和规则中预先设定的阈值是一样的。

更详细的说明可以参考: 如何使用

更多的例子可以参考: Sentinel Examples

STEP 5. 启动 Sentinel 控制台

您可以参考 Sentinel 控制台文档启动控制台，可以实时监控各个资源的运行情况，并且可以实时地修改限流规则。