Sentinel 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件,主要以流量为切入点,从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
Springboot+Dubbo+Nacos 集成 Sentinel(入门)-CSDN博客
1.流量控制介绍
流量控制在网络传输中是一个常用的概念,它用于调整网络包的发送数据。从系统稳定性角度考虑,在处理请求的速度上,也有非常多的讲究。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,如下图所示:
流量控制规则 (FlowRule)主要属性如下:
Field | 说明 | 默认值 |
---|---|---|
resource | 资源名,资源名是限流规则的作用对象 | |
count | 限流阈值 | |
grade | 限流阈值类型,QPS 或线程数模式 | QPS 模式 |
limitApp | 针对调用来源 | default ,代表不区分调用来源 |
strategy | 调用关系限流策略:直接、链路、关联 | 根据资源本身(直接) |
controlBehavior | 流控效果(直接拒绝 / 排队等待 / 慢启动模式),不支持按调用关系限流 | 直接拒绝 |
2.资源名称(resource)
资源名,即限流规则的作用对象(可以是代码中指定名称或者指定路由)。
3.针对来源(limitApp)
限流规则中的 limitApp 字段用于根据调用方进行流量控制。该字段的值有以下三种选项,分别对应不同的场景:
default:表示不区分调用者,来自任何调用者的请求都将进行限流统计。如果这个资源名的调用总和超过了这条规则定义的阈值,则触发限流。
{some_origin_name}:表示针对特定的调用者,只有来自这个调用者的请求才会进行流量控制。例如 NodeA 配置了一条针对调用者caller1的规则,那么当且仅当来自 caller1 对 NodeA 的请求才会触发流量控制。
other:表示针对除 {some_origin_name} 以外的其余调用方的流量进行流量控制。例如,资源NodeA配置了一条针对调用者 caller1 的限流规则,同时又配置了一条调用者为 other 的规则,那么任意来自非 caller1 对 NodeA 的调用,都不能超过 other 这条规则定义的阈值。
同一个资源名可以配置多条规则,规则的生效顺序为:{some_origin_name} > other > default
4.阀值类型(grade)
基于QPS/并发数的流量控制
4.1 QPS【默认】
QPS 即每秒查询率 ,当 QPS 超过某个阈值的时候,则采取措施进行流量控制。
4.2 线程数
Sentinel线程数限流不负责创建和管理线程池,而是简单统计当前请求上下文的线程个数,如果超出阈值,新的请求会被立即拒绝【即流控效果 快速失败】(业界 线程池隔离、信号量隔离 虽然控制线程数量,但无法控制请求排队时间)。
4.3 阀值(count)
阀值即触发的qps数量与线程数量。
4.4 实时统计
curl http://localhost:8080/cnode?id=resourceNameidx id thread pass blocked success total Rt 1m-pass 1m-block 1m-all exeption
2 abc647 0 46 0 46 46 1 2763 0 2763 0thread: 代表当前处理该资源的线程数;
pass: 代表一秒内到来到的请求;
blocked: 代表一秒内被流量控制的请求数量;
success: 代表一秒内成功处理完的请求;
total: 代表到一秒内到来的请求以及被阻止的请求总和;
RT: 代表一秒内该资源的平均响应时间;
1m-pass: 则是一分钟内到来的请求;
1m-block: 则是一分钟内被阻止的请求;
1m-all: 则是一分钟内到来的请求和被阻止的请求的总和;
exception: 则是一秒内业务本身异常的总和。
5.流控模式(strategy)
基于调用关系的流量控制,调用关系包括调用方、被调用方;方法又可能会调用其它方法,形成一个调用链路的层次关系。Sentinel 通过 NodeSelectorSlot 建立不同资源间的调用的关系,并且通过 ClusterNodeBuilderSlot 记录每个资源的实时统计信息。
5.1 直接【默认】
接口达到限流条件时,直接限流。
默认的流量控制方式,当QPS超过任意规则的阈值后,新的请求就会被立即拒绝,拒绝方式为抛出FlowException。
5.2 关联
当关联的资源达到阈值时,就限流自己。
当两个资源之间具有资源争抢或者依赖关系的时候,这两个资源便具有了关联。比如对数据库同一个字段的读操作和写操作存在争抢,读的速度过高会影响写得速度,写的速度过高会影响读的速度。如果放任读写操作争抢资源,则争抢本身带来的开销会降低整体的吞吐量。
A调用B,一旦B达到阈值,则A被限流。
5.3 链路
只记录指定链路上的流量(指定资源从入口资源进来的流量,如果达到阈值,就可以限流) 。
NodeSelectorSlot 中记录了资源之间的调用链路,这些资源通过调用关系,相互之间构成一棵调用树。这棵树的根节点是一个名字为 machine-root 的虚拟节点,调用链的入口都是这个虚节点的子节点。
machine-root/ \/ \Entrance1 Entrance2/ \/ \DefaultNode(nodeA) DefaultNode(nodeA)
如上来自入口 Entrance1 和 Entrance2 的请求都调用到了资源 NodeA,Sentinel 允许只根据某个入口的统计信息对资源限流。
6.流控效果(controlBehavior)
注意:QPS模式下可以配置,线程模式下直接采用快速失败效果。
6.1 快速失败 【默认】
直接拒绝(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT)方式。该方式是默认的流量控制方式,当QPS超过任意规则的阈值后,新的请求就会被立即拒绝,拒绝方式为抛出FlowException。这种方式适用于对系统处理能力确切已知的情况下,比如通过压测确定了系统的准确水位时。
6.2 Warm Up
冷启动(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP)方式。该方式主要用于系统长期处于低水位的情况下,当流量突然增加时,直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过"冷启动",让通过的流量缓慢增加,在一定时间内逐渐增加到阈值上限,给冷系统一个预热的时间,避免冷系统被压垮的情况。
6.3 排队等待
匀速器(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER)方式。这种方式严格控制了请求通过的间隔时间,也即是让请求以均匀的速度通过,对应的是漏桶算法。
Sentinel 规则持久化-CSDN博客
持久化Json数据格式
[{"resource": "/api/user/getName","limitApp": "default","grade": 1,"count": 1,"strategy": 0,"controlBehavior": 0,"clusterMode": false}
]