目录
一：服务保护基本概念
1.1 服务限流 / 熔断
1.2 服务降级
1.3 服务雪崩
二：Sentinel 与 Hytrix 区别
三：Sentinel 环境搭建
四：Springboot 整合 Sentinel
4.1 纯代码形式
4.2 注解形式
服务接口保护一些常见措施
黑名单和白名单对IP进行限流和熔断服务降级服务隔离服务限流目的是为了更好的保护服务，在高并发的情况下，如果客户端请求的数量达到一定阈值(可后台配置)，则开启自我保护措施，不再执行业务逻辑，直接调用我们定义的服务降级方法，即本地 falback 的方法，返回一个友好的提示。
在高并发的情况下，防止用户一直等待，采用限流/熔断方法，使用服务降级的方式，不再执行业务逻辑，直接调用我们定义的服务降级方法，即本地 falback 的方法，返回一个友好的提示，例如返回 “当前操作人数太多，请稍后再试！”。
默认情况下，tomcat或者netty服务器只会用一个线程池（可通过服务打印的日志看出只有一个线程池，因为日志默认会显示线程池名称+线程id）处理所有接口的请求。高并发情况下，如果所有请求都只请求同一个接口，则所有线程都在处理这个接口的请求，导致短暂时间内没有多余的线程去处理其他接口的请求。
解决服务雪崩的方案，也即是服务隔离机制：
线程池隔离机制：每个接口都有自己的线程池，线程池互不影响。但是缺点是占用内存资源大。信号量隔离机制：对接口设置线程数阈值，即最多有多少个线程能处理同一个接口，如果超出阈值，则拒绝服务。Sentinel 中文意思是哨兵，它以流量为切入点，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。有以下特征：
丰富的应用场景：前哨兵承接了阿里巴巴近10年的双十一大促流的核心场景，例如秒杀(即突然流量控制在系统容量可以承受的范围)，消息削峰填谷，传递流量控制，实时熔断下游不可用应用等。完备的实时监控：Sentinel 提供实时监控功能，可以在控制台中查看应用的单台机器秒级数据，甚至500台以下规模的整合的汇总运行情况。广泛的开源生态：Sentinel提供开箱即用的与其他开源框架/库的集成模块，例如与SpringCloud, Dubbo, gRPC的整合。只需要另外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，适应动态数据源等。Sentinel中文文档：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/主页
对比SentinelHytrix隔离策略信号量隔离线程池隔离 / 信号量隔离熔断降级策略基于响应时间或失败比率基于失败比率实时指标实现滑动窗口滑动窗口（基于RxJava）规则配置支持多种数据源支持多种数据源扩展性多扩展性插件的形式基于注解的支持支持支持限流基于QPS，基于调用关系的限流不支持流量整形支持慢启动，匀速器模式不支持系统负载保护支持不支持控制台开箱即用，可配置规则，查看秒级监控，机器发现等不完善常见框架的适配Servlet，SpringCloud，Dubbo，gPRC等Servlet，Spring Cloud Netflix
Sentinel-Dashboard下载：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
启动jar服务命令：
java -Dserver.port=8918 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8918 -Dproject.name=sentinel-dashboard -Dcsp.sentinel.port=8919 -jar sentinel-dashboard.jar浏览器打开：http://127.0.0.1:8918/#/login，账号和密码都是sentinel
Springboot 整合 Sentinel有2种方式：
使用纯代码或者注解在工程中进行配置Sentinel 控制台 + 注解进行配置下面以流控规则为例讲解上述2种方式
pom.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.1.15.RELEASE</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent> <groupId>com.nobdoy</groupId> <artifactId>sentinel-pro</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <name>sentinel-pro</name> <description>Demo project for Spring Boot</description> <properties> <java.version>1.8</java.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel</artifactId> <version>0.2.2.RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <!-- 注意版本号，要选和springboot相兼容的，不然会启动失败 --> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId> <version>2.1.0.RELEASE</version> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> </build> </project>配置文件application.properties
server.port=8081 server.servlet.context-path=/sentinelService spring.application.name=sentinel-pro # 配置Sentinel spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=127.0.0.1:8918 spring.cloud.sentinel.eager=true定义接口
package com.nobdoy.controller; import com.alibaba.csp.sentinel.Entry; import com.alibaba.csp.sentinel.SphU; import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; /** * @author Mr.nobody * @Description 测试Sentinel * @date 2020/7/1 */ @RestController @RequestMapping public class SentinelController { @GetMapping("/testQPS") public String testQPS() { // 睡眠是为了请求不那么块结束，让后续的请求触发限流规则 try { Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } Entry entry = null; try { entry = SphU.entry("testQPS"); } catch (BlockException e) { // 限流后进入此异常 e.printStackTrace(); return "当前访问人数过多，请稍后再试！"; } finally { // SphU.entry与entry.exit()成对出现，否则会导致调用链记录异常 if (entry != null) { entry.exit(); } } return "This is testQPS api..."; } }定义限流规则
package com.nobdoy.config; import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant; import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule; import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager; import org.springframework.boot.ApplicationArguments; import org.springframework.boot.ApplicationRunner; import org.springframework.stereotype.Component; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * @author Mr.nobody * @Description 限流规则配置,在程序启动时会自动加载 * @date 2020/7/1 */ @Component public class SentinelApplicationRunner implements ApplicationRunner { // 限流规则名称，与作用的接口名称一致 private static final String LIMIT_KEY = "testQPS"; @Override public void run(ApplicationArguments args) throws Exception { List<FlowRule> flowRules = new ArrayList<FlowRule>(); FlowRule rule = new FlowRule(); //设置限流规则名称 rule.setResource(LIMIT_KEY); //设置QPS限流 rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); //设置QPS为1 rule.setCount(1); rule.setLimitApp("default"); flowRules.add(rule); FlowRuleManager.loadRules(flowRules); System.out.println("-------------------配置限流规则成功-----------------------"); } }定义启动类
package com.nobdoy; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClients; @SpringBootApplication @EnableFeignClients public class Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class, args); } }启动服务后，我们能在Sentinel Dashboard 控制台看到服务设置的限流规则了。以下规则含义为如果在1秒内接口访问次数超过1，则进行限流。
在浏览器快速多次访问 http://127.0.0.1:8081/sentinelService/testQPS ，会出现以下两种返回结果：
将4.1中的接口改为如下，其他不用修改。访问接口后的返回结果和4.1的一样。
package com.nobdoy.controller; import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource; import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; /** * @author Mr.nobody * @Description 测试Sentinel * @date 2020/7/1 */ @RestController @RequestMapping public class SentinelController { // value的值即为限流配置的名称 @SentinelResource(value = "testQPS", blockHandler = "testBlockHandler") @GetMapping("/testQPS") public String testQPS() { // 睡眠是为了请求不那么块结束，让后续的请求触发限流规则 try { Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } return "This is testQPS api..."; } public String testBlockHandler(BlockException e) { e.printStackTrace(); return "当前访问人数过多，请稍后再试！"; } }
删除SentinelApplicationRunner类，定义的接口如4.2注解形式。在控制台添加如下图限流配置：
注意：如果没有使用@SentinelResource注解，接口默认的资源名称为接口路径地址。例如接口注解为@GetMapping("/testQPS")，则在控制台创建的流控规则的资源名需要填写为/testQPS。
基于线程数进行限流，接口定义和控制台配置如下，在同一秒内访问接口次数超过处理的线程数，则进行限流，接口返回跟以上样例一样
// value的值即为限流配置的名称 @SentinelResource(value = "testSemaphore", blockHandler = "testBlockHandler") @GetMapping("/testSemaphore") public String list() { // 睡眠是为了请求不那么块结束，让后续的请求触发限流规则 try { Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } return "This is testSemaphore api..."; } public String testBlockHandler(BlockException e) { e.printStackTrace(); return "当前访问人数过多，请稍后再试！"; }下图表示，如果1秒内持续有5个请求，对应时刻的平均响应时间均大于100毫秒时，在接下来的3秒内，服务降级，即调用我们定义的降级方法。
平均相应时间RT（DEGRADE_GRADE_RT）：在1秒内持续进入5个请求，对应时刻的平均响应时间（秒级）均超过阈值（毫秒级）时，则在接下来的时间窗口（秒级）内，对这个方法的调用都会自动熔断（抛出DegradeException）。Sentinel默认的
默认情况下，Sentinel不支持持久化，需要我们手动独立处理持久化。官方默认情况下支持4种持久化：
nacos分布式配置中心Zookeeper携程的阿波罗存放在本地文件那有人想说你这么知道是4种呢？其实从源代码就可以看出：
以nacos为例，简单讲解如何进行持久化。
存储在nacos的数据形式如下：
[ { "resource" : "serviceDegradeRtType", "limitApp" : "default", "grade" : 1, "count" : 10, "stratery" : 0, "controlBehavior" : 0, "clusterMode" : false } ] // resource：资源名，即限流规则的作用对象 // limitApp：流控针对的调用来源，若为default则不区分调用来源 // grade：限流阈值类型，即QPS还是并发线程数，0代表线程数，1代表QPS // count：限流阈值 // strategy：调用关系限流策略 // controlBehavior：流量控制效果（快速失败，Warm Up，排队等待） // clusterMode：是否集群不过有现成的组件能帮我们做这件事，在pom.xml文件添加依赖，此依赖能在我们的业务服务自动将nacos中的流控规则配置读取到我们的服务中，并能让sentinel控制台读取。
<dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId> <version>1.5.2</version> </dependency>
