Sentinel流量限流熔断降级控制Docker容器化部署

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docker run --name sentinel -d -p 8858:8858 -d bladex/sentinel-dashboard

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docker logs -f ${CONTAINER ID}

访问Sentinel

记得开放阿里云的网络安全组

http://localhost:8858

默认登录密码

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sentinel/sentinel

持久化Sentinel

在生产环境中使用 Sentinel

推送模式 说明 优点 缺点
原始模式 API 将规则推送至客户端并直接更新到内存中，扩展写数据源（WritableDataSource） 简单，无任何依赖 不保证一致性；规则保存在内存中，重启即消失。严重不建议用于生产环境
Pull 模式 扩展写数据源（WritableDataSource）， 客户端主动向某个规则管理中心定期轮询拉取规则，这个规则中心可以是 RDBMS、文件 等 简单，无任何依赖；规则持久化 不保证一致性；实时性不保证，拉取过于频繁也可能会有性能问题。
Push 模式 扩展读数据源（ReadableDataSource），规则中心统一推送，客户端通过注册监听器的方式时刻监听变化，比如使用 Nacos、Zookeeper 等配置中心。这种方式有更好的实时性和一致性保证。生产环境下一般采用 push 模式的数据源。 规则持久化；一致性；快速 引入第三方依赖

Sentinel流控规则持久化到nacos配置中心

引入maven依赖 pom.xml

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<!--sentinel流控规则持久化到nacos配置中心-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

配置 application.yml

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spring:
  application:
    name: api-gateway

  #nacos配置
  cloud:
    #注册中心地址
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848

    #限流熔断
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8858  #控制台端口
        #本地启的端口, 随机选个不能被占用的, 与dashboard进行数据交互, 会在应用对应机器上启动一个 HttpServer, 该 Server 会与 Sentinel 控制台做交互, 若被占用, 则开始+1一次扫描
        port: 9999

      #sentinel流控规则持久化到nacos配置中心
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            data-id: ${spring.application.name}.json
            group-id: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow

配置nacos配置中心

新建配置 ${spring.application.name}.json

Sentinel配置文档

示例配置

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[
    {
        "resource":"/api/v1/page",
        "controlBehavior":0,
        "count":1,
        "grade":1,
        "limitApp":"default",
        "strategy":0
    },
    {
        "resource":"/api/v2/page",
        "controlBehavior":0,
        "count":2,
        "grade":1,
        "limitApp":"default",
        "strategy":0
    }
]

规则的种类

Sentinel 的所有规则都可以在内存态中动态地查询及修改，修改之后立即生效。同时 Sentinel 也提供相关 API，供您来定制自己的规则策略。

Sentinel 支持以下几种规则：流量控制规则、熔断降级规则、系统保护规则、来源访问控制规则 和 热点参数规则。

流量控制规则 (FlowRule)

流量规则的定义
Field 说明 默认值
resource 资源名，资源名是限流规则的作用对象
count 限流阈值
grade 限流阈值类型，QPS 模式（1）或并发线程数模式（0） QPS 模式
limitApp 流控针对的调用来源 default，代表不区分调用来源
strategy 调用关系限流策略：直接、链路、关联 根据资源本身（直接）
controlBehavior 流控效果（直接拒绝/WarmUp/匀速+排队等待），不支持按调用关系限流 直接拒绝
clusterMode 是否集群限流 否

同一个资源可以同时有多个限流规则，检查规则时会依次检查。

通过代码定义流量控制规则

理解上面规则的定义之后，我们可以通过调用 FlowRuleManager.loadRules() 方法来用硬编码的方式定义流量控制规则，比如：

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private void initFlowQpsRule() {
    List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
    FlowRule rule = new FlowRule(resourceName);
    // set limit qps to 20
    rule.setCount(20);
    rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
    rule.setLimitApp("default");
    rules.add(rule);
    FlowRuleManager.loadRules(rules);
}

熔断降级规则 (DegradeRule)

熔断降级规则包含下面几个重要的属性：

Field 说明 默认值
resource 资源名，即规则的作用对象
grade 熔断策略，支持慢调用比例/异常比例/异常数策略 慢调用比例
count 慢调用比例模式下为慢调用临界 RT（超出该值计为慢调用）；异常比例/异常数模式下为对应的阈值
timeWindow 熔断时长，单位为 s
minRequestAmount 熔断触发的最小请求数，请求数小于该值时即使异常比率超出阈值也不会熔断（1.7.0 引入） 5
statIntervalMs 统计时长（单位为 ms），如 60*1000 代表分钟级（1.8.0 引入） 1000 ms
slowRatioThreshold 慢调用比例阈值，仅慢调用比例模式有效（1.8.0 引入）

同一个资源可以同时有多个降级规则。

理解上面规则的定义之后，我们可以通过调用 DegradeRuleManager.loadRules() 方法来用硬编码的方式定义流量控制规则。

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private void initDegradeRule() {
    List<DegradeRule> rules = new ArrayList<>();
    DegradeRule rule = new DegradeRule();
    rule.setResource(KEY);
    // set threshold RT, 10 ms
    rule.setCount(10);
    rule.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_RT);
    rule.setTimeWindow(10);
    rules.add(rule);
    DegradeRuleManager.loadRules(rules);
}

系统保护规则 (SystemRule)

Sentinel 系统自适应限流从整体维度对应用入口流量进行控制，结合应用的 Load、CPU 使用率、总体平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度的监控指标，通过自适应的流控策略，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。

系统规则包含下面几个重要的属性：

Field 说明 默认值
highestSystemLoad load1 触发值，用于触发自适应控制阶段 -1 (不生效)
avgRt 所有入口流量的平均响应时间 -1 (不生效)
maxThread 入口流量的最大并发数 -1 (不生效)
qps 所有入口资源的 QPS -1 (不生效)
highestCpuUsage 当前系统的 CPU 使用率（0.0-1.0） -1 (不生效)

理解上面规则的定义之后，我们可以通过调用 SystemRuleManager.loadRules() 方法来用硬编码的方式定义流量控制规则。

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private void initSystemRule() {
    List<SystemRule> rules = new ArrayList<>();
    SystemRule rule = new SystemRule();
    rule.setHighestSystemLoad(10);
    rules.add(rule);
    SystemRuleManager.loadRules(rules);
}

注意系统规则只针对入口资源（EntryType=IN）生效。更多详情可以参考 系统自适应保护文档。

访问控制规则 (AuthorityRule)

很多时候，我们需要根据调用方来限制资源是否通过，这时候可以使用 Sentinel 的访问控制（黑白名单）的功能。黑白名单根据资源的请求来源（origin）限制资源是否通过，若配置白名单则只有请求来源位于白名单内时才可通过；若配置黑名单则请求来源位于黑名单时不通过，其余的请求通过。

授权规则，即黑白名单规则（AuthorityRule）非常简单，主要有以下配置项：

  • resource：资源名，即规则的作用对象
  • limitApp：对应的黑名单/白名单，不同 origin 用 , 分隔，如 appA,appB
  • strategy：限制模式，AUTHORITY_WHITE 为白名单模式，AUTHORITY_BLACK 为黑名单模式，默认为白名单模式

热点规则 (ParamFlowRule)

详情可以参考 热点参数限流。