服务容错框架Sentinel入门

概述

Sentinel，阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案。它以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。分布式系统的流量防卫兵。

特征:

  • 丰富的应用场景：秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等
  • 完备的实时监控：实时的监控功能。通过控制台可以看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至500台以下规模的集群的汇总运行情况
  • 广泛的开源生态：提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，如SpringCloud、Dubbo、gRPC。只需要引入相应的依赖并进行简单配置即可快速地接入Sentinel
  • 完善的SPI扩展点：提供简单易用、完善的SPI扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源

Sentinel分为两个部分:

  • 核心库：Java客户端，不依赖任何框架或库，能运行于所有Java运行时环境，对Dubbo、Spring Cloud等框架也有较好的支持
  • 控制台：Dashboard，基于Spring Boot开发，打包后可以直接运行。

实战

安装Sentinel Dashboard

Sentinel提供一个轻量级的控制台，具备机器发现、单机资源实时监控、集群资源汇总及规则管理等功能。从GitHub Release下载最新版，启动命令：java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar

浏览器访问http://localhost:8080/，默认用户名密码：sentinel/sentinel。进入后会发现只有一个服务实例，也就是sentinel-dashboard本身
在这里插入图片描述

接入Dashboard

引入依赖：

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

需要想要应用出现在Sentinel Dashboard监控列表里面，可以在应用配置文件里增加如下配置：

spring:cloud:sentinel:transport:port: 9999 # 跟控制台交流的端口,随意指定一个未使用的端口即可dashboard: localhost:8080 # 指定控制台服务的地址

实时监控

簇点链路

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

问题：

  1. 如何屏蔽这些静态路径URL？
  2. sentinel_default_context是什么？

机器列表

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
使用的版本号：

<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId><version>0.2.1.RELEASE</version>
</dependency>

后升级到

<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId><version>2.1.4.RELEASE</version>
</dependency>

在这里插入图片描述
手动移除，刷新页面：
在这里插入图片描述
另外有一个服务分子是0，不难分析出此服务已下线：
在这里插入图片描述
问题：

  1. 没有一键移除功能吗？
  2. 每次都要手动移除吗？
  3. 已经下线的服务，怎么从dashboard页面移除？

参考Sentinel/wiki/控制台#控制台配置项

但是，并没有解决问题。

集群流控

原理

项目结构

  • sentinel-core：核心模块，限流、降级、系统保护等
  • sentinel-dashboard：控制台模块，sentinel客户端可视化管理
  • sentinel-transport：传输模块，提供基本的监控服务端和客户端的API接口，以及一些基于不同库的实现
  • sentinel-extension：扩展模块，主要对DataSource进行部分扩展实现
  • sentinel-adapter：适配器模块，主要实现对一些常见框架的适配
  • sentinel-demo：样例模块
  • sentinel-benchmark：基准测试模块，对核心代码的精确性提供基准测试

概念：

  • 资源：Sentinel要保护的东西
  • 规则：用来定义如何进行保护资源

容错功能，主要体现为下面这三个：

  • 流量控制
    流量控制，它用于调整网络包的数据。任意时间到来的请求往往是随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel作为一个调配器，可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状
  • 熔断降级
    当检测到调用链路中某个资源出现不稳定的表现，例如请求响应时间长或异常比例升高的时候，则对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联故障。
    Sentinel对这个问题采取两种手段:
    1. 通过并发线程数进行限制
      Sentinel通过限制资源并发线程的数量，来减少不稳定资源对其它资源的影响。当某个资源出现不稳定的情况下，例如响应时间变长，对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后，对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。
    2. 通过响应时间对资源进行降级
      除了对并发线程数进行控制以外，Sentinel还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后，所有对该资源的访问都会被直接拒绝，直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复
  • 系统负载保护
    Sentinel同时提供系统维度的自适应保护能力。当系统负载较高的时候，如果还持续让请求进入可能会导致系统崩溃，无法响应。在集群环境下，会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候，Sentinel提供对应的保护机制，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，保证系统在能力范围之内处理最多的请求

规则

Sentinel支持5种规则：

流控规则

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。
在这里插入图片描述
阈值类型/单机阈值：

  • QPS：当调用该接口的QPS达到阈值的时候，进行限流
  • 并发线程数：当调用该接口的线程数达到阈值的时候，进行限流

sentinel共有三种流控模式：

  • 直接（默认）：接口达到限流条件时，开启限流
  • 关联：当关联的资源达到限流条件时，开启限流，适合做应用让步
  • 链路：当从某个接口过来的资源达到限流条件时，开启限流。有点类似于针对来源配置项，区别在于：针对来源是针对上级微服务，而链路流控是针对上级接口，也就是说它的粒度更细。

流控效果

  • 快速失败：默认的，也是最简单的，直接失败抛出异常，不做任何额外的处理
  • Warm Up：它从开始阈值到最大QPS阈值会有一个缓冲阶段，一开始的阈值是最大QPS阈值的1/3，然后慢慢增长直到最大阈值，适用于将突然增大的流量转换为缓步增长的场景
  • 排队等待：让请求以均匀的速度通过，单机阈值为每秒通过数量，其余的排队等待；它还会让设置一个超时时间，当请求超过超时间时间还未处理，则会被丢弃。

降级规则

也叫熔断规则，Sentinel提供三个衡量条件：

  • 平均响应时间：当资源的平均响应时间超过阈值（以ms为单位）之后，资源进入准降级状态。如果接下来1s内持续进入5个请求，它们的RT都持续超过这个阈值，那么在接下的时间窗口（以s为单位）之内，就会对这个方法进行服务降级。
  • 异常比例：当资源的每秒异常总数占通过量的比值超过阈值之后，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口（以s为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。异常比率的阈值范围是[0.0, 1.0]
  • 异常数：当资源近1分钟的异常数目超过阈值之后会进行服务降级。由于统计时间窗口是分钟级别的，若时间窗口小于60s，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。

热点规则

热点参数流控规则是一种更细粒度的流控规则，它允许将规则具体到参数上。参数例外项允许对一个参数的具体值进行流控

授权规则

需要根据调用来源来判断该次请求是否允许放行，这时候可以使用Sentinel的来源访问控制的功能。来源访问控制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。

系统规则

系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台机器的总体Load、RT、入口QPS、CPU使用率和线程数五个维度监控应用数据，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。
系统保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且仅对入口流量（进入应用的流量）生效。

  • Load（仅对Linux/Unix-Like机器生效）：当系统load1超过阈值，且系统当前的并发线程数超过系统容量时才会触发系统保护。系统容量由系统的maxQps * minRt计算得出。设定参考值一般是CPU cores * 2.5。
  • RT：当单台机器上所有入口流量的平均RT达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。
  • 线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。
  • 入口QPS：当单台机器上所有入口流量的QPS达到阈值即触发系统保护。
  • CPU使用率：当单台机器上所有入口流量的CPU使用率达到阈值即触发系统保护。

规则持久化

Sentinel的理念是开发者只需要关注资源的定义，当资源定义成功，可以动态增加各种流控、降级规则。

Sentinel提供两种方式修改规则：

  • 通过API直接修改（loadRules）
  • 通过DataSource适配不同数据源修改

可以通过Dashboard来为每个Sentinel客户端设置各种各样的规则，这些规则默认是存放在内存中，所以需要将其持久化。

通过API修改规则比较直观：

FlowRuleManager.loadRules(List<FlowRule> rules); // 修改流控规则
DegradeRuleManager.loadRules(List<DegradeRule> rules); // 修改降级规则
SystemRuleManager.loadRules(List<SystemRule> rules); // 修改系统规则

DataSource扩展

上述loadRules()方法只接受内存态的规则对象，但应用重启后内存中的规则就会丢失，更多的时候规则最好能够存储在文件、数据库或者配置中心中。
DataSource接口提供对接任意配置源的能力。相比直接通过API修改规则，实现DataSource接口是更加可靠的做法。
官方推荐通过控制台设置规则后将规则推送到统一的规则中心，用户只需要实现DataSource接口，来监听规则中心的规则变化，以实时获取变更的规则。

DataSource拓展常见的实现方式：

  • 拉模式：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SQL、文件，甚至是VCS等。这样做的方式是简单，缺点是无法及时获取变更；
  • 推模式：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。

@SentinelResource

可用于指定出现异常时的处理策略。主要参数如下：

属性作用
value资源名称
entryTypeentry类型，标记流量的方向，取值IN/OUT，默认OUT
blockHandler处理BlockException的函数名称，函数要求：
1. 必须是public
2. 返回类型 参数与原方法一致
3. 默认需和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，可配置blockHandlerClass，并指定blockHandlerClass里面的方法
blockHandlerClass存放blockHandler的类，对应的处理函数必须static修饰
fallback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exceptionsToIgnore里面排除掉的异常类型）进行处理。函数要求：
1. 返回类型与原方法一致
2. 参数类型需要和原方法相匹配
3. 默认需和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，可配置fallbackClass，并指定fallbackClass里面的方法。
fallbackClass存放fallback的类。对应的处理函数必须static修饰
defaultFallback通用的fallback逻辑。默认fallback函数可以针对所有类型的异常进行处理。若同时配置fallback和defaultFallback，以fallback为准。函数要求：
1. 返回类型与原方法一致
2. 方法参数列表为空，或有一个Throwable类型的参数。
3. 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，可配置fallbackClass，并指定fallbackClass里面的方法。
exceptionsToIgnore指定排除掉哪些异常。排除的异常不会计入异常统计，也不会进入fallback逻辑，而是原样抛出。
exceptionsToTrace需要trace的异常

源码分析

Node

节点作用
StatisticNode执行具体的资源统计操作
DefaultNode该节点持有指定上下文中指定资源的统计信息，当在同一个上下文中多次调用entry方法时，该节点可能下会创建有一系列的子节点。另外每个DefaultNode中会关联一个ClusterNode
ClusterNode该节点中保存资源的总体的运行时统计信息，包括rt，线程数，qps等等，相同的资源会全局共享同一个ClusterNode，不管他属于哪个上下文
EntranceNode该节点表示一棵调用链树的入口节点，通过他可以获取调用链树中所有的子节点

Slot

每种Slot的功能职责：

  • NodeSelectorSlot：负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径，以树状结构存储起来，用于根据调用路径来限流降级；
  • ClusterBuilderSlot：用于存储资源的统计信息以及调用者信息，例如该资源的 RT, QPS, thread count 等等，这些信息将用作为多维度限流，降级的依据；
  • StatisticsSlot：用于记录，统计不同维度的 runtime 信息；
  • SystemSlot：通过系统的状态，如load1等，来控制总的入口流量；
  • AuthoritySlot：根据黑白名单，来做黑白名单控制；
  • FlowSlot：用于根据预设的限流规则，以及前面slot统计的状态，来进行限流；
  • ParamFlowSlot：
  • DegradeSlot：通过统计信息，以及预设的规则，来做熔断降级；
  • LogSlot：

每个Slot执行完业务逻辑处理后，会调用fireEntry()方法，该方法将会触发下一个节点的entry方法，下一个节点又会调用其fireEntry()，以此类推直到最后一个Slot，由此就形成Sentinel的责任链。

对比

框架SentinelHystrixresilience4j
隔离策略信号量隔离（并发线程数限流）线程池隔离/信号量隔离信号量隔离
熔断降级策略基于响应时间、异常比率、异常数基于异常比率基于异常比率、响应时间
实时统计实现滑动窗口（LeapArray）滑动窗口（基于RxJava）Ring Bit Buffer
动态规则配置支持多种数据源支持多种数据源有限支持
扩展性多个扩展点插件的形式接口的形式
基于注解的支持支持支持支持
限流基于QPS，支持基于调用关系的限流有限的支持Rate Limiter
流量整形支持预热模式、匀速器模式、预热排队模式不支持简单的Rate Limiter模式
系统自适应保护支持不支持不支持
控制台提供开箱即用的控制台，可配置规则、查看秒级监控、机器发现等简单的监控查看不提供控制台，可对接其它监控系统

对比Hystrix

原则是一致的：当一个资源出现问题时，让其快速失败，不要波及到其它服务。

但是在限制的手段上，采取完全不一样的方法:

  • Hystrix采用的是线程池隔离的方式。优点：实现资源之间的隔离；缺点：增加线程切换的成本。
    Sentinel采用的是通过并发线程的数量和响应时间来对资源做限制。

参考

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