Spring Cloud微服務腳手架搭建實戰——Sentinel使用實戰

前言

上一節我們講了Sentinel的簡介和與Hystrix的對比，本節我們講解Sentinel的具體使用。

前期準備

1. 加入pom依賴

   

<dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
            <version>2.2.1.RELEASE</version>
        </dependency>
           

1. 修改Nacos的yml配置

   

   

sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8081
        port: 8719
           

1. 啟動Sentinel

   

@echo off
 
java -Dserver.port=8081  -Dsentinel.dashboard.auth.username=Bifang -Dsentinel.dashboard.auth.password=Bifang -jar sentinel-dashboard-1.7.2.jar

@echo on
           

4. 啟動pay服務

實作流控規則

剛才通路了http://127.0.0.1:9003/OrderPay後，sentinel面闆中就出現了服務。

添加流控規則

各項功能參數講解

添加測試

測試

可以發現當點選速度過快後就能發現傳回了預設值，禁止了通路。

其他的功能可根據功能講解圖的提示，來體驗一下效果

實作降級規則

各參數講解圖

RT規則編碼測試

1. 給接口加上等待時間，模拟業務處理時間

@GetMapping("/testD") 
public String testD()    { 
 { 
	 try { 
	 	TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
	 	 } 
 	catch (InterruptedException e) {
 		 e.printStackTrace(); 
 		 }
 	 log.info("testD 測試RT"); return "------testD";    } ;    
  } 
           

1. 設定降級規則

   

2. jmeter工具測試

   

   

   其他的規則請自行測試

熱點規則

根據接口傳遞的參數限流。

1. 代碼

@GetMapping("/testHotKey") 
@SentinelResource(value = "testHotKey",blockHandler = "deal_testHotKey") public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1",required = false) String p1,
@RequestParam(value = "p2",required = false) String p2)
    { 
    	return "------testHotKey";
    	} 
//兜底方法
public String deal_testHotKey (String p1, String p2, BlockException exception){ return "deal_testHotKey";  
} 

           

1. 配置規則

   

   

   通路接口測試效果。

系統規則

系統規則隻是将限流規則提升到了整個服務層面，配置基本沒變，隻是對整個系統請求起作用，如QPS限制設定為1，則所有接口超過限制都無法通路。

授權規則

設定調用方調用服務的白名單和黑名單，白名單調用發可不被流控規則限制。

叢集流控

為什麼要使用叢集流控呢？假設我們希望給某個使用者限制調用某個 API 的總 QPS 為 50，但機器數可能很多（比如有 100 台）。這時候我們很自然地就想到，找一個 server 來專門來統計總的調用量，其它的執行個體都與這台 server 通信來判斷是否可以調用。這就是最基礎的叢集流控的方式。

另外叢集流控還可以解決流量不均勻導緻總體限流效果不佳的問題。假設叢集中有 10 台機器，我們給每台機器設定單機限流門檻值為 10 QPS，理想情況下整個叢集的限流門檻值就為 100 QPS。不過實際情況下流量到每台機器可能會不均勻，會導緻總量沒有到的情況下某些機器就開始限流。是以僅靠單機次元去限制的話會無法精确地限制總體流量。而叢集流控可以精确地控制整個叢集的調用總量，結合單機限流兜底，可以更好地發揮流量控制的效果。

叢集流控中共有兩種身份：

Token Client：叢集流控用戶端，用于向所屬 Token Server 通信請求 token。叢集限流服務端會傳回給用戶端結果，決定是否限流。

Token Server：即叢集流控服務端，處理來自 Token Client 的請求，根據配置的叢集規則判斷是否應該發放 token（是否允許通過）。