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面試官:Sentinel是如何實現限流的?

開發 前端
限流是一種通過控制系統對外提供的資源、服務或接口的訪問數量或速率,以保護系統免受過載的一種策略。它的目的是確保系統能夠在承受范圍內提供穩定和可靠的服務,避免因過多的請求而導致系統崩潰、資源耗盡或響應延遲過高的情況發生。

限流是一種通過控制系統對外提供的資源、服務或接口的訪問數量或速率,以保護系統免受過載的一種策略。

它的目的是確保系統能夠在承受范圍內提供穩定和可靠的服務,避免因過多的請求而導致系統崩潰、資源耗盡或響應延遲過高的情況發生。

在 Sentinel 中,實現限流的方法有以下兩種:

  • 通過代碼方法實現限流。
  • 通過 Sentinel 控制臺設置實現限流。

一、通過代碼實現限流

通過代碼實現限流需要以下兩步方可實現:

定義資源

  • 通過代碼定義資源。
  • 通過注解定義資源。

定義限流規則

具體實現如下。

1.定義資源

定義資源可以通過代碼方式或注解方式來實現,具體實現如下。

(1)通過代碼定義資源

可以通過代碼的的方式 SphU.entry("resourceName") 來定義資源,具體實現代碼如下:

@RequestMapping("/getuser")
public String getUser() {
    try (Entry entry = SphU.entry("getuser")) {
        // 被保護邏輯
        return "User";
    } catch (Exception e) {
        // 限流之后的業務邏輯
        return "被限流了";
    }
}

PS:SphU 是 Sentinel Protection Hotspot Util 的縮寫,Sentinel 熱點保護工具類。

(2) 通過注解方式定義資源

通過注解 @SentinelResource 也可以實現資源的定義,如下代碼所示:

// 定義資源和限流后觸發的方法
@SentinelResource(value = "resourceName", blockHandler = "myBlockHandler")
@RequestMapping("/getnamebyid")
public String getNameById(Integer id) {
return id + "-lei";
}
// 限流后觸發的方法
public String myBlockHandler(Integer id, BlockException blockException) {
    String msg = "Do myBlockHandler method.";
    System.out.println(msg);
    return msg;
}

其中,value 屬性定義的資源名稱,blockHandler 定義的是原方法被限流/降級/系統保護之后執行的方法。

注意事項
  • 定義的限流方法 myBlockHandler 必須和原方法的返回值、參數保持一致。
  • 限流方法必須添加 BlockException 參數,不然會因為找不到合適的限流后執行方法,而提示以下錯誤:

PS:其中“csp”表示 Concurrent Service Protection,即并發服務保護。

@SentinelResource 注解屬性說明:

  • value:資源名稱,必需項(不能為空)。
  • entryType:資源調用的流量類型:入口流量(EntryType.IN)和出口流量(EntryType.OUT),注意系統規則只對 IN 生效。
  • blockHandler/blockHandlerClass: 限流和熔斷時執行 BlockException 所對應的方法名。
  • fallback/fallbackClass:非 BlockException 時,其他非限流、非熔斷時異常對應的方法。
  • exceptionsToIgnore:用于指定哪些異常被排除掉,不會計入異常統計中,也不會進入 fallback 邏輯中,而是會原樣拋出。

注:1.6.0 之前的版本 fallback 函數只針對熔斷降級異常(DegradeException)進行處理,不能針對業務異常進行處理。

2.定義限流規則

在 Spring Boot 項目中,只需要將限流規則添加到項目啟動時執行即可,如下代碼所示:

public static void main(String[] args) {
    SpringApplication.run(SentinelDemoApplication.class, args);
    // 加載限流規則
    initFlowRules();
}

而限流規則定義如下:

private static void initFlowRules() {
    List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
    FlowRule rule = new FlowRule();
    rule.setResource("resourceName"); // 資源名稱
    rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // 根據 QPS 限流
    rule.setCount(1); // QPS 閾值【每秒只允許通過一個請求】
    rule.setStrategy(RuleConstant.STRATEGY_DIRECT); // 調用關系限流策略【非必須設置】
    rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT); // 流控效果【非必須設置】
    rule.setClusterMode(false); // 是否集群限流【非必須設置,默認非集群】
    rules.add(rule);
    FlowRuleManager.loadRules(rules);
}

其中:

setStrategy:設置調用關系限流策略,包含的值有:

  • 直接(RuleConstant._STRATEGY_DIRECT_)【默認值】
  • 鏈路(RuleConstant._STRATEGY_RELATE_)
  • 關聯(RuleConstant._STRATEGY_CHAIN_)

setControlBehavior:設置流控效果,包含的值有:

  • 直接拒絕(RuleConstant._CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT_)【默認值】
  • 冷啟動(RuleConstant._CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP_)
  • 勻速啟動(RuleConstant._CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER_)
  • 冷啟動+勻速啟動(RuleConstant._CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP_RATE_LIMITER_)

二、通過控制臺實現限流

Sentinel 還可以使用控制臺的方式進行限流,不過默認情況下限流規則是保存在內存中,所以重啟之后規則會丟失,默認情況下下的推送流程如下:

它的實現步驟如下:

  • 下載并運行 Sentinel Dashboard(控制臺)。
  • 在程序中加入并配置 Sentinel Dashboard。
  • 在 Sentinel Dashboard 配置限流/熔斷等規則。
  • 驗證效果。

1.下載并運行Sentinel控制臺

我們可以從 Sentinel 官方倉庫下載最新版本的控制臺 jar 包,訪問地址:https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

使用如下命令啟動控制臺:

java -jar sentinel-dashboard.jar --server.port=18080

從 Sentinel 1.6.0 起,Sentinel 控制臺引入基本的登錄功能,默認用戶名和密碼都是 sentinel。可以參考 鑒權模塊文檔 配置用戶名和密碼,命令如下:

java -Dserver.port=18080 -Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel -Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 -jar sentinel-dashboard.jar

Sentinel 控制臺啟動時的可選配置項:

配置項

默認值

描述

server.port

8080

指定端口

csp.sentinel.dashboard.server

localhost:8080

指定地址

project.name

-

指定程序的名稱

sentinel.dashboard.auth.username

sentinel

Dashboard 登錄賬號(需要版本1.6+)

sentinel.dashboard.auth.password

sentinel

Dashboard 登錄密碼(需要版本1.6+)

server.servlet.session.timeout

30分鐘

登錄 Session 過期時間(需要版本1.6+)

配置為 7200 表示 7200 秒



配置為 60m 表示 60 分鐘



2.在程序中加入并配置 Sentinel

在需要進行流控的項目中加入 Sentinel 依賴:

<dependency>
  <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

在項目中配置 Sentinel Dashboard 地址:

spring:
  application:
    name: sentinel-dashboard-demo
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:18080
        client-ip: 127.0.0.1 
        port: 8721
        heartbeat-interval-ms: 10000

其中,只有 dashboard 是必輸項,其他的都可以省略,他們的含義如下:

  • dashboard:sentinel 控制臺地址。
  • client-ip:當前客戶端 IP,不設置自動選擇一個 IP 注冊。
  • port:與 sentinel 通訊的端口,如不設置,會從 8719 開始掃描,依次 +1,直到找到未被占用的接口。
  • heartbeat-interval-ms:心跳發送周期,默認值是 10s。

3.設置規則

4.新增限流規則

參數說明:

  • 針對來源:Sentinel 可以針對調用者進行限流,填寫具體微服務名時,指定對此微服務進行限流 ,默認值為 default(不區分來源,全部限制)。
  • 閾值類型/單機閾值:用于限制和控制流量的一種度量標準的類型,可以為 QPS(Queries Per Second,每秒請求數)也可以為“并發線程數”。

a.QPS:每秒請求達到此值開始限流。

b.并發線程數:請求此資源的線程達到某個值時限流。每個請求分配一個線程,當請求執行時間長時,很快就會觸發限流,相反如果線程執行速度快,那么限流觸發就會概率就會比較小。

  • 流控模式:流量控制模式。

a.直接:接口達到限流條件時,直接限流。

b.關聯:當關聯的資源達到閾值時,就限流自己。

c.鏈路:指定資源從入口資源進來的流量,如果達到閾值,就進行限流。

  • 流控效果:流量控制效果。

a.快速失敗:該方式是默認的流量控制方式,比如 QPS 超過任意規則的閾值后,新的請求就會被立即拒絕,拒絕方式為拋出 FlowException。這種方式適用于對系統處理能力確切已知的情況下,比如通過壓測確定了系統的準確水位時。

b.排隊等待(也叫勻速通過):排隊等待會嚴格控制請求通過的間隔時間,讓請求穩定且勻速的通過,可以用來處理間隔性突發的高流量。例如搶票軟件,在某一秒或者一分鐘內有大量的請求到來,而接下來的一段時間里處于空閑狀態,我們希望系統能夠在接下來的空余時間里也能出去這些請求,而不是直接拒絕。在設置排隊等待時,需要填寫超時時間。

c.Warm Up:此項叫做預熱或者冷啟動方式,此模式主要是防止流量突然增加時,直接把系統拉升到高水位可能瞬間把系統壓垮,通過"冷啟動",讓通過的流量緩慢增加,在一定時間內逐漸增加到閾值上限,給冷系統一個預熱的時間,避免冷系統被壓垮。當使用 Warm Up 模式時,我們還需要指定啟動時開放的 QPS 比例(DEFAULT_COLD_FACTOR,默認值為 3,代表 30%),以及系統預熱所需時長(warmUpPeriodSec,默認值是 10 秒)。

限流頁面當“是否集群”選中之后,就會是這樣的界面:

其中最后一項“失敗退化”中的 Token Server 含義如下:Token Server 是 Sentinel 用于集群流量控制的關鍵組件,它負責分發令牌并進行流量控制。當 Sentinel 的應用程序配置為集群限流模式時,它會向 Token Server 請求令牌,然后根據令牌情況來進行流量控制。如果 Token Server 不可用,可能是由于網絡故障、Token Server 實例崩潰等原因,這時候無法從 Token Server 獲取令牌。Token Server 配置的含義如下:

  • 當配置選項為"是"時:表示當 Token Server 不可用時,Sentinel 會自動切換為單機限流模式。在單機限流模式中,Sentine 會從本地的限流規則進行流量控制,不再依賴 Token Server。這樣可以保證即使 Token Server 不可用,也能夠繼續對流量進行限制。
  • 當配置選項為"否"時:表示當 Token Server 不可用時,Sentinel 不會自動切換為單機限流模式,流量控制會被暫停,即無法進行限流,可能會導致服務負載過高。
責任編輯:姜華 來源: 磊哥和Java
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