SpringCloud Alibaba Sentinel 限流详解

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熔断规则

在上一篇文章中我们讲解了流控规则的使用和介绍Sentinel流控规则，今天我们给大家讲解sentinel更多样化的讲解以及流量控制。

官方文档：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/circuit-breaking.html

在面对调用链路中不稳定的资源如何保证高可用？在微服务中一个服务通常会调用其他的模块，可能是服务内的某个应用也有可能是另外的一个远程服务，数据库或者其他API调用。比如我们在支付的时候会调用（某付宝、某信、某联）提供的API，在查询订单我们会调用数据库连接，这些依赖的服务有可能会存在系统不稳定的情况，如果依赖的服务出现了不稳定的情况，请求响应时间过长，线程资源产生堆积，可能最终会耗尽服务的资源，导致服务变的不可用，这个时候 熔断降级 是保证服务高可用的重要措施之一。

如今的微服务都是分布式，有很多服务组成，不同服务之间互相调用，有着比较复杂的调用链路，在上面我们只是模拟绘画了支付操作，在实际的链路调用过程中会有着放大效果，如果某一环不稳定，可能会形成 蝴蝶效应 最终导致整个链路响应时间过长，甚至不可用，所以如果当我们的服务出现 不稳定且没有强依赖服务 调用的时，可以进行熔断降级，暂时限制不稳定的调用，避免影响整体服务。

熔断策略：

sentinel提供了三种熔断策略

• 慢调用比例: 选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用RT(最大响应时间)，如果请求响应时间大于该值则认为慢调用，当统计时长内请求数 大于 最小请求数，且慢调用比例大于阈值，在熔断时长内的请求会被自动熔断，超过熔断时长进入半恢复状态（HALF_OPEN），如果下一个请求响应时间 小于 慢调用比例RT结束熔断，否则再次熔断。

• 异常比例： 当统计时长内请求数 大于 最小请求数，且异常比例大于设定的阈值，在熔断时间内请求自动熔断，超过熔断时长进入半恢复状态（HALF_OPEN），如果下一个请求成功，结束熔断，否则再次熔断，异常比例阈值范围（0.0-1.0）代表百分比。

• 异常数： 当统计时长内异常数 大于 阈值，自动进行熔断，超过熔断时长进入半恢复状态（HALF_OPEN），如果下一个请求成功，结束熔断，否则再次熔断。

熔断状态：

热点参数规则的核心属性：

熔断策略 – 慢调用比例

选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用RT(最大响应时间)，如果请求响应时间大于该值则认为慢调用，当统计时长内请求数 大于 最小请求数，且慢调用比例大于阈值，在熔断时长内的请求会被自动熔断，超过熔断时长进入半恢复状态（HALF_OPEN），如果下一个请求响应时间 小于 慢调用比例RT结束熔断，否则再次熔断。

如果我们一秒钟请求的数量大于5且RT(最大响应时间)大于我们设置的比例阈值的时候，触发熔断策略，比如我们有8个请求在一秒中进来，有5个慢调用，比例阈值设置为 0.1，这个时候我们满足(QPS > 5 且 RT > 比例阈值)，进入下一步熔断策略，触发熔断器。

熔断器的内部使用的是断路器，这个好比我们做核酸，本来一栋一栋下去做，如果服务或者检测机器蹦了，通知你暂时不要下来，当机器恢复了，再通知你下来做，这个就类似我们的断路器。

案例演示：

    @GetMapping("/fuse")
    public String fuse(){
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "hello fuse";
    }

设置我们的熔断策略，如果QPS>5请求RT>250且大于比例阈值触发熔断

通过JMeter测试，1秒钟发起10个线程请求，此时就会触发熔断效果，停止测试以后，10秒钟恢复正常

当我们启动线程之后，再去访问fuse接口，可以看到被熔断了，那么当我们停止线程之后，十秒之后去访问，就可以正常访问

熔断策略 – 异常比例

当统计时长内请求数 大于 最小请求数，且异常比例大于设定的阈值，在熔断时间内请求自动熔断，超过熔断时长进入半恢复状态（HALF_OPEN），如果下一个请求成功，结束熔断，否则再次熔断，异常比例阈值范围（0.0-1.0）代表百分比。异常降级仅仅只针对业务异常，对于sentinel本身的异常不生效。

测试：

    @GetMapping("/exptoin")
    public String exptoin(Integer id){
        if(id != null && id > 1){
            throw new RuntimeException("异常比例测试");
        }
        return "exptoin test";
    }

接下来我们用JMeter进行测试，设置Http请求地址:http://localhost:8006/exptoin?id=5 当启动JMeter的时候，会触发熔断，这个时候我们1秒钟发送10个请求超过了最小请求数，同事超过了阈值，满足两个条件，当熔断时间结束 以后恢复正常

熔断策略 – 异常数

当统计时长内异常数 大于 阈值，自动进行熔断，超过熔断时长进入半恢复状态（HALF_OPEN），如果下一个请求成功，结束熔断，否则再次熔断。

测试代码：

    @GetMapping("/exptoin/num")
    public String exptoinNum(Integer id){
        if(id != null && id > 1){
            throw new RuntimeException("异常数测试");
        }
        return "exptoinNum test";
    }

设置异常数策略，当1秒钟内请求超过5并且异常数大约5个的时候触发熔断

热点规则

官网文档：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/parameter-flow-control.html

什么是热点规则？热点我们很好理解，就是很火的东西在程序中可以理解成频繁访问的数据，那么有时候我们系统通缉你某个热点数据中访问频次最高的 前几个数据对其进行限制访问。

例如在秒杀系统中，某一款商品或者某几款商品，要定点秒杀，我们可以以商品ID为参数，在一定时间内对其进行限流

又或者如果某一个用户频繁的去访问我们系统，我们也可以针对于用户ID或者IP进行限制。

热点规则会统计入参参数中的热点数据，根据配置的限流阈值和模式，对启动的热点数据进行限流也就是流量控制。

在上图中我们携带了 是三个参数（axbabcxs）等，我们在sentinel中设置热点限流，我们设置的QPS为5，注意：该模式只支持QPS限制，如果我们的axb参数，命中了我们的规则，那么该请求携带的参数就会被限流。

在使用热点规则的时候，我们需要配合对应的@SentinelResource注解进行使用，才能够达到更加细粒度的流控规则。

@SentinelResource

• value：代表资源名称，必填，通过name找到对应的规则
• blockHandler：blockHandler 对应处理 BlockException 的方法名称，可选项，访问范围为public，返回类型需要和原方法匹配，并且在最后一需要添加BlockException类型的参数

测试代码：

    @GetMapping("/hotTest")
    @SentinelResource(value = "hotTest")
    public String testHotKey(@RequestParam(value = "v1",required = false) String v1,
                             @RequestParam(value = "v2",required = false)String v2){
        return "热点规则 -  热点：";
    }

在这里我们要注意，我们需要配置的是不带斜杠的资源名称，这个才是我们需要配置的项目

这个时候我们传入参数 http://localhost:8006/hotTest?v1，不停的刷新浏览器，这个时候会超过阈值，那么下面就会出现限流但是，这个报错信息不是很友好，一般人根本不知道啥意思，我们可以使用@SentinelResource注解提供的另外一个参数blockHandler，这个参数是可以指定当出现异常时的处理方法，操作如下：

    @GetMapping("/hotTest")
    @SentinelResource(value = "hotTest",blockHandler = "handler_hot")
    public String testHotKey(@RequestParam(value = "v1",required = false) String v1,
                             @RequestParam(value = "v2",required = false)String v2){

        if("5".equals(v1)){
            throw new RuntimeException("报告有bug!!!");
        }
        return "热点规则 -  热点：";
    }
    
     //处理异常方法，方法签名要和对应的接口方法保持一致
    public String handler_hot(String v1, String v2, BlockException exception){
        return "请求过于频繁，请稍后再试.....";
    }

重新添加热点规则后，再去频繁的去访问，效果如下：

例外项数目

热点规则除了上述的基础使用外，还有例外项的操作，例外项参数可以达到更加细粒度的控制，比如我们在当前的案例中，目前v1参数在访问时超过阈值则会被限流，当时如果我们想通过参数v1等于具体的值的时候，来出发不同的流控效果时，改怎么操作呢？

比如我想要让v1等于2的时候，阈值达到50，其他的规则走上面的规则。

如果当前v1的值为2的时候，会走例外项里面的设置，也就是50的阈值，如果不是2会走普通的阈值规则，通过下图我们可以看到如果为2的值，无论我们点击多少次，都不会提示我们请求过于频繁。

系统规则

sentinel系统自适应限流是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，来让系统入口流量和系统的负载达到一个平衡，让系统尽可能的在面对高并发访问的同时保证系统整体的稳定。

系统保护是应用整体，所以不具备更细粒度的操作，只针对于入口流量有效。

系统规则支持的模式：

• LOAD自适应：针对于linxu/unix 机器有效，系统load（一分钟平均负载）作为启发指标，进行自适应系统保护。
• RT：单台机器上所有的入口流量平均RT达到阈值时，触发系统保护，单位为毫秒
• 线程数：单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值触发系统保护
• 入口QPS: 单台机器上所有入口流量的QPS达到阈值触发系统保护
• CPU 使用率：当系统CPU使用率超过阈值时触发系统保护（取值范围：0.0 – 1.0）

演示：

通过入口QPS来进行测试，直接设置规则

最后测试效果不管现在我们访问那个接口只要超过阈值就会被限流

总结

到这里我们限流策略就讲完了，其实并不复杂，我们需要了解其中每个规则如何使用，效果是怎样的。

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