源码地址：GitHub || GitEE
一、基本简介
1、概念描述
Sentinel 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。包括核心的独立类库，监控台，丰富的使用场景验证。(这似乎是阿里开源组件的一贯作风，极其有特点，且特点很规律)
基本特性图：
补刀一句：这种图很多人可能不在意，但是一般官方给这个图就是该中间件的基本使用思路，与核心功能点。
2、基础性概念
- 资源管理
资源是Sentinel组件中的核心概念之一。应用服务器上脚本，静态页面，API接口，文件图片等都可以理解为资源，对于Java开发者而言，API接口就是这里资源的概念。
- 规则配置
Sentinel组件通过流控规则的配置，来指定允许该资源(API接口)通过的请求次数，IP黑白名单，应用服务等。
- 测试效果
QPS：每秒查询率，是一台服务器每秒能够处理的查询次数。
TPS：每秒处理事务数，事务处理整体倾向于整个过程。
二、框架环境整合
这里的环境主要整合Nacos注册中心，Feign服务，Sentinel哨兵，和Sentinel控制台。
1、基本依赖
这里的依赖需要参考官方文档，不同的环境使用不同的依赖，这里主要适配SpringCloud环境，所以使用如下包即可。
com.alibaba.cloud spring-cloud-starter-alibaba-sentinel 2.1.1.RELEASE
2、控制台面板
这里直接从GitHub下载一个控制台服务包即可，也可以自己下载源码，按照需求修改后自行打包。
java -jar sentinel-dashboard-1.7.1.jar
下载并启动控制台服务。
3、服务配置
这里主要是把用到的两个服务9001和9002连接到监控台。
spring: application: name: node09-nacos-9001 cloud: nacos: discovery: server-addr: 127.0.0.1:8848 config: server-addr: 127.0.0.1:8848 file-extension: yaml sentinel: transport: port: 9001 dashboard: localhost:8080
最下面四行文件是哨兵控制台的主要配置，注意刚启动之后控制台是看不到连接的，有资源被触发之后才能看到。(附一张首页效果图)
三、流量控制
1、基本描述
流量控制(flow control)，其原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。
2、限流规则
限流规则主要由下面几个因素组成。
- resource：资源名，即限流规则的作用对象，对于Java服务端开发而言就是执行的方法；
- count: 限流阈值，单位时间内能按照规则通过的请求量；
- grade: 限流阈值类型，QPS 或并发线程数 ；
- limitApp: 流控限制的指定应用来源，若为default则不区分调用来源；
- strategy: 调用关系限流策略，直连，链路等；
- controlBehavior: 流量控制效果，直接拒绝、Warm Up、匀速排队；
3、基本案例
- 硬编码
配置规则
public class FlowRuleConfig { public static void initFlowQpsRule(String resourceName) { List rules = new ArrayList<>(); FlowRule rule = new FlowRule(resourceName); // 修改这里参数，查看效果 rule.setCount(100); rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); rule.setLimitApp("default"); rules.add(rule); FlowRuleManager.loadRules(rules); }}
该规则参考上面的限流因素，不难理解。
使用方式
@RequestMapping(value = "/web/getOrder",method = RequestMethod.GET)public String getOrder (@RequestParam("id") Integer id){ FlowRuleConfig.initFlowQpsRule("getOrder"); Entry entry = null; try { // 定义资源，埋点 entry = SphU.entry("getOrder"); // 保护的业务逻辑 return "Order=" + id ; } catch (Exception e){ e.printStackTrace(); } finally { if (entry != null){entry.exit();} } return "Order Error" ;}
测试的时候修改规则中count值，测试效果明显。
- 编码简化
SphU.entry中可以设置处理类型，限流阈值。
@RequestMapping(value = "/web/getState",method = RequestMethod.GET)public String getState (@RequestParam("id") Integer id){ Entry entry = null; try { entry = SphU.entry("getOrder",EntryType.IN,2); return "state=" + id; } catch (BlockException e){ e.printStackTrace(); } finally { if (entry != null){entry.exit();} } return "State Error" ;}
不过这种模式依旧是代码入侵严重，不太符合现在编程的大趋势。Sentinel支持通过@SentinelResource注解定义资源并配置。
4、测试效果
请求上述的两个测试接口，之后看控制台中9001服务的簇点链路。
可以基于控制台实时配置资源的：流控、降级、热点、授权等核心功能，服务重启之后配置也会重置。
四、服务熔断降级
1、注解详解
核心注解SentinelResource
用于定义资源，并提供可选的异常处理和 fallback 配置项。 @SentinelResource 注解包含以下属性：
- value
资源名称，核心概念不能为空;
- entryType
entry 类型，可选项默认为 EntryType.OUT;
- blockHandler
对应处理BlockException的函数名称，可选项。blockHandler函数访问范围需要是public，返回类型需要与原方法相匹配，参数类型需要和原方法相匹配并且最后加一个额外的参数，类型为BlockException。blockHandler函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定 blockHandlerClass为对应的类的Class对象，注意对应的函数必须为 static 函数，否则无法解析。
- fallback
fallback函数名称，可选项，用于在抛出异常的时候提供fallback处理逻辑。fallback函数可以针对所有类型的异常(除了 exceptionsToIgnore里面排除掉的异常类型)进行处理。fallback 函数签名和位置要求：返回值类型必须与原函数返回值类型一致；方法参数列表需要和原函数一致，或者可以额外多一个;
注意：这里可以这样理解blockHandler和fallback，fallback处理业务逻辑的异常，服务降级，blockHandler处理sentinel组件控制的阻断异常。
2、使用案例
9001接口服务
@Servicepublic class FlowServiceImpl implements FlowService { @Resource private JdbcTemplate jdbcTemplate ; @SentinelResource(value = "getPhone",blockHandler = "exceptionHandler", fallback = "fallback") @Override public String getPhone(Integer id) { String sql = "select phone from d_phone WHERE id="+id ; Integer.parseInt("hand") ; return jdbcTemplate.queryForList(sql,String.class).get(0) ; } // 降级处理 public String fallback(Integer id) { return "服务降级,id="+id ; } // 异常处理 public String exceptionHandler(Integer id,BlockException be) { be.printStackTrace(); return "服务抛异常,id="+id ; }}
9002请求服务
@RequestMapping(value = "/web/getJdbc",method = RequestMethod.GET)public String getJdbc () { return msgFeign.getJdbc() ;}
3、效果测试
通过控制台配置9001的限流规则，然后刷接口看效果。
注意阻断异常和业务异常的返参区别。
4、对比Hystrix组件
Hystrix的核心点在于以隔离和熔断为主的容错机制，超时或被熔断的调用将会快速失败，并可以提供 fallback 机制；
Sentinel核心点在于流量控制多样化，熔断降级服务，系统负载保护，实时监控和控制台；
补刀一句：对于流量控制类的组件，大部分场景是使用限流，服务降级这两块核心功能。
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