springcloud alibaba之sentinel流量控制、熔断降级、系统负载

2020-10-04

spring cloud

字数统计: 5.9k | 阅读时长≈ 25 分钟

springcloud学习笔记，第十三章，Sentinel流量控制、熔断降级、系统负载

简介：

Sentinel哨兵=Hystrix豪猪

Sentinel 是什么？

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。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。

Sentinel 具有以下特征:

丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（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：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中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：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。
完善的 SPI 扩展点：Sentinel 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、适配动态数据源等。

Sentinel 的主要特性：

Sentinel 的开源生态：

安装sentinel：

sentinel由两部分组成：

后台和前台8080

Sentinel 的使用可以分为两个部分:

核心库（Java 客户端）：不依赖任何框架/库，能够运行于 Java 7 及以上的版本的运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持（见主流框架适配）。
控制台（Dashboard）：控制台主要负责管理推送规则、监控、集群限流分配管理、机器发现等。

安装：java -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar

访问：localhost:8080，登录账户和密码都是sentinel。

微服务整合Sentinel：

启动nacos8848成功
新建moudle，cloudalibaba-sentinel-service8401

POM：

<!--SpringCloud ailibaba nacos -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!--SpringCloud ailibaba sentinel-datasource-nacos 后续做持久化用到-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>
<!--SpringCloud ailibaba sentinel -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
<!--openfeign-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

YML：

server:
  port: 8401

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #Nacos服务注册中心地址
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard地址
        port: 8719
            
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

主启动：

1 2	@EnableDiscoveryClient @SpringBootApplication

业务类FlowLimitController：

@GetMapping("/testA")
public String testA()
{
    return "------testA";
}
@GetMapping("/testB")
public String testB()
{
    log.info(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"...testB");
    return "------testB";
}

启动sentinel：
启动微服务8401
启动8401微服务后查看sentinel控制台
- sentinel采用的是懒加载模式，需要你执行一次访问即可。

Sentinel的流控规则：

简介：

流控模式：

直接模式，api达到限流条件式时，就直接限流。
关联
链路

QPS-直接-快速失败：

QPS：每秒请求数。

系统默认的就是直接快速失败的模式：这里的单机阈值1就是1秒钟1次。

测试：

快速点击访问localhost:8401/testA,结果就是Blocked by Sentinel(flow limiting)，服务限流了。

线程数-直接-快速失败：

QPS和线程数的区别：请求需要包装在线程里面运行。一个线程从请求开始到请求完成的生命周期里要有时间限制的。

如果在controller里面设置：一个线程睡眠几秒钟。那么就会出现一个窗口处理多个线程的情况，（阈值是一的话）就会出现失败。

关联：

当关联的资源达到阈值时，就限流自己。

设置效果：当关联资源/testB的qps阈值超过1时，就限流/testA的rest访问地址，当关联资源到阈值后限制配置好的资源名。

这样运行的结果就是，当模拟并发密集访问testB，运行后会发现testA也挂了。

链路：

自己模拟去吧。

流控效果：

直接失败：

前面已经模拟过了。

预热warm up：

Warm Up：

Warm Up（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP）方式，即预热/冷启动方式。当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。详细文档可以参考流量控制 - Warm Up 文档，具体的例子可以参见 WarmUpFlowDemo。

公式：

阈值除以coldFactor(冷加载因子，默认是3)，经过预热时长后才会达到阈值。

例：

解释上图：单机阈值是10表示我们一开始设想的是系统的最大并发是10个请求。但是使用warm up流控效果，所以就是10/3（冷加载因子，默认是3）=3，那么就是一开始只让3个并发量，后续再经过5秒的预热时长，慢慢加载到10。

冷加载因子：

应用场景：

如：秒杀系统在开启的瞬间，会有很多流量上来，很有可能会把系统打死。预热方式就是为了保护系统，可以慢慢的把流量放进来，慢慢的把阈值增长到设定的阈值。

排队等待：

匀速排队（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER）方式会严格控制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。详细文档可以参考流量控制 - 匀速器模式，具体的例子可以参见 PaceFlowDemo。

该方式的作用如下图所示：

这种方式主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列。想象一下这样的场景，在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求。

注意：匀速排队模式暂时不支持 QPS > 1000 的场景。

sentinel降级规则：

简介：

降级策略：1.RT，2.异常比例，3.异常数。

Sentinel熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高），对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其他的资源而导致级联错误。

当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都会自动熔断（默认行为是抛出DegradeException）

注意：sentinel的断路器是没有半开状态的！

回顾下hystrix半开状态：

RT：

我用的sentinel版本是：1.8.0，RT变为了“慢调用比例”

慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)：选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用 RT（即最大的响应时间），请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且慢调用的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断，若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。

测试：

代码：

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

配置：

表示200毫秒处理一个请求，下一个时间窗口是1秒后。
jmeter压测：

一秒10个请求。
结论：

因为1秒10个请求，那么一个请求就是100毫秒。所以同时满足默认一秒5个线程和处理一个请求时间的双重限制。触发降级。

异常比例：

异常比例 (ERROR_RATIO)：当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且异常的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。

测试：

代码：

@GetMapping("/testD")
    public String testD()
    {

        log.info("testD 测试RT");
        int age = 10/0;
        return "------testD";
    }

配置：

要求请求的错误率最大为0.2（20%）。
jmeter：1秒10次请求。
结论：

因为我们的请求就是100%报错，并且每秒请求数大于10次。所以就会触发降级。

异常数：

异常数 (ERROR_COUNT)：当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。

测试：

代码：

@GetMapping("/testE")
public String testE()
{
    log.info("testE 测试异常数");
    int age = 10/0;
    return "------testE 测试异常数";
}

配置：
结论：

访问localhost:8401/testE我们可以看到，第一次访问绝对报错，因为除数不能为0，我们可以看到error窗口，但是达到5次报错之后，进入熔断后降级。

Sentinel热点规则：

简介：

何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。比如：

商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制
用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制

热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。

Sentinel 利用 LRU 策略统计最近最常访问的热点参数，结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。热点参数限流支持集群模式。

之前我们在hytrix中学习过了兜底方法：

定义热点规则：

代码

deal_testHotKey()方法就是兜底方法。

@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) {
    //int age = 10/0;
    return "------testHotKey";
}
 
//兜底方法
public String deal_testHotKey (String p1, String p2, BlockException exception){
    return "------deal_testHotKey,o(╥﹏╥)o";  
}

配置：

上图的解释就是：参数索引就会请求传入参数的索引（默认是从0开始），此时我们访问/testHotkey并且带上p1参数，才能触发降级方法。方法testHotKey里面第一个参数只要QPS超过每秒1次。马上降级处理。
测试：

热点规则中的其他选项：

注意：

Sentinel系统规则：

系统自适应限流：从整体维度对应用入口进行限流

对整体限流,比如设置QPS到达100,这里限流会限制整个系统不可以.这就是粗度的限流。不过我们还是推荐使用之前细粒度的方法。

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 load、CPU 使用率、平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度监控应用指标，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，并且仅对入口流量生效。入口流量指的是进入应用的流量（EntryType.IN），比如 Web 服务或 Dubbo 服务端接收的请求，都属于入口流量。

系统规则支持以下的模式：

Load 自适应（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：系统的 load1 作为启发指标，进行自适应系统保护。当系统 load1 超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护（BBR 阶段）。系统容量由系统的 maxQps * minRt 估算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5。
CPU usage（1.5.0+ 版本）：当系统 CPU 使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围 0.0-1.0），比较灵敏。
平均 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。
并发线程数：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。

这种的系统规则主要做总控，使用注意下，也不是太多。

@SentinelResource注解：

按资源名称限流+后续处理：

启动Nacos和Sentinel成功。
修改cloudalibaba-sentinel-service8401

POM：

<dependency>
    <groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
    <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
    <version>${project.version}</version>
</dependency>

YML：

server:
  port: 8401

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080
        port: 8719  #默认8719，假如被占用了会自动从8719开始依次+1扫描。直至找到未被占用的端口

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

Controller：

资源名就是主机里面Value的值。

@RestController
public class RateLimitController
{
    @GetMapping("/byResource")
    @SentinelResource(value = "byResource",blockHandler = "handleException")
    public CommonResult byResource()
    {
        return new CommonResult(200,"按资源名称限流测试OK",new Payment(2020L,"serial001"));
    }
    public CommonResult handleException(BlockException exception)
    {
        return new CommonResult(444,exception.getClass().getCanonicalName()+"\t 服务不可用");
    }

配置资源限流规则：

表示1秒钟内查询次数大于1，就跑到我们自定义的处理限流。
测试：
- 1秒钟点击1下，ok。
- 超多上述问题，疯狂点击，返回自己定义的限流处理信息，限流发送。
额外问题：
- 此时关闭微服务8401查看
- Sentinel控制台，流控规则消失了？

按照url地址限流+后续处理：

通过访问的URL来限流，会返回sentinel自带默认的限流处理信息。

代码：

@GetMapping("/rateLimit/byUrl")
@SentinelResource(value = "byUrl")
public CommonResult byUrl()
{
    return new CommonResult(200,"按url限流测试OK",new Payment(2020L,"serial002"));
}

这里没有兜底方法就会使用系统默认的。

访问：

上面兜底方案面临的问题：

客户自定义限流处理逻辑：

创建CustomerBlockHandler类用于自定义限流处理逻辑

自定义限流处理类

package com.aaron.alibaba.springcloud.myhandler;

import com.aaron.springcloud.entities.CommonResult;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;


public class CustomerBlockHandler
{
    public static CommonResult handlerException(BlockException exception)
    {
        return new CommonResult(4444,"按客戶自定义,global handlerException----1");
    }
    public static CommonResult handlerException2(BlockException exception)
    {
        return new CommonResult(4444,"按客戶自定义,global handlerException----2");
    }
}

RateLimitController：

@GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler")
@SentinelResource(value = "customerBlockHandler",
        blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class,
        blockHandler = "handlerException2")
public CommonResult customerBlockHandler()
{
    return new CommonResult(200,"按客戶自定义",new Payment(2020L,"serial003"));
}

启动微服务先调用一次
Sentinel控制台配置。配置下限流规则。
测试后我们自定义的出来了
进一步说明

服务熔断：

sentinel整合ribbon+openFeign+fallback。

记得启动nacos和sentinel。

Sentinel服务熔断整合Ribbon：

启动nacos和sentinel

提供者9003和9004

新建两个模块。
1. cloudalibaba-provider-payment9003
2. cloudalibaba-provider-payment9004

POM

<dependencies>
    <!--SpringCloud ailibaba nacos -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
    <dependency><!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity -->
        <groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
        <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
        <version>${project.version}</version>
    </dependency>
    <!-- SpringBoot整合Web组件 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
    <!--日常通用jar包配置-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

YML

server:
  port: 9003

spring:
  application:
    name: nacos-payment-provider
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #配置Nacos地址

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

主启动：

1 2	@SpringBootApplication @EnableDiscoveryClient

业务类：

@RestController
public class PaymentController
{
    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    public static HashMap<Long, Payment> hashMap = new HashMap<>();
    static{
        hashMap.put(1L,new Payment(1L,"28a8c1e3bc2742d8848569891fb42181"));
        hashMap.put(2L,new Payment(2L,"bba8c1e3bc2742d8848569891ac32182"));
        hashMap.put(3L,new Payment(3L,"6ua8c1e3bc2742d8848569891xt92183"));
    }

    @GetMapping(value = "/paymentSQL/{id}")
    public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id){
        Payment payment = hashMap.get(id);
        CommonResult<Payment> result = new CommonResult(200,"from mysql,serverPort:  "+serverPort,payment);
        return result;
    }
}

测试地址：localhost:9003/paymentSQL/1

消费者84

cloudalibaba-consumer-nacos-order84

POM：

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

YML：

server:
  port: 84


spring:
  application:
    name: nacos-order-consumer
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080
        port: 8719

service-url:
  nacos-user-service: http://nacos-payment-provider

主启动：

1
2
3

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients

业务类：

@Configuration
public class ApplicationContextConfig
{
    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate getRestTemplate()
    {
        return new RestTemplate();
    }
}

还有一个CircleBreakerController:

@RestController
@Slf4j
public class CircleBreakerController {
   
    public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

   
    @RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
    //@SentinelResource(value = "fallback") //没有配置
    //@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback") //fallback只负责业务异常
    //@SentinelResource(value = "fallback",blockHandler = "blockHandler") //blockHandler只负责sentinel控制台配置违规
    @SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback",blockHandler = "blockHandler",
            exceptionsToIgnore = {IllegalArgumentException.class})
    public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id) {
        CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL + "/paymentSQL/"+id, CommonResult.class,id);

        if (id == 4) {
            throw new IllegalArgumentException ("IllegalArgumentException,非法参数异常....");
        }else if (result.getData() == null) {
            throw new NullPointerException ("NullPointerException,该ID没有对应记录,空指针异常");
        }

        return result;
    }
  
    //fallback
    public CommonResult handlerFallback(@PathVariable  Long id,Throwable e) {
        Payment payment = new Payment(id,"null");
        return new CommonResult<>(444,"兜底异常handlerFallback,exception内容  "+e.getMessage(),payment);
    }
  
    //blockHandler
    public CommonResult blockHandler(@PathVariable  Long id,BlockException blockException) {
        Payment payment = new Payment(id,"null");
        return new CommonResult<>(445,"blockHandler-sentinel限流,无此流水: blockException  "+blockException.getMessage(),payment);
    }
}

注意：修改后请重启微服务，热部署对java代码生效及时，但对于@SentinelResource注解内属性，有时效果不好。

目的：
1. fallback管运行异常
2. blockHandler管配置违规，在Sentinel界面去配置的。

Sentinel服务熔断无配置：

测试地址：localhost:84/consumer/fallback/1

@RestController
@Slf4j
public class CircleBreakerController
{
    public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    @RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
    @SentinelResource(value = "fallback")

    public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id)
    {
        CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL + "/paymentSQL/"+id,CommonResult.class,id);

        if (id == 4) {
            throw new IllegalArgumentException ("IllegalArgumentException,非法参数异常....");
        }else if (result.getData() == null) {
            throw new NullPointerException ("NullPointerException,该ID没有对应记录,空指针异常");
        }

        return result;
    }

既没有熔断也没有降级：

Sentinel服务熔断只配置fallback：

Sentinel服务熔断只配置blockHandler：

blockHandler只负责sentinel控制台的配置违规。

那么运行异常，就不会管了。

但是我快速点击，启动sentinel的配置作用，那么就会报：

Sentinel服务熔断配置fallback+blockHandler：

运行报错会出现兜底方法。

流控也会出现。

流控的作用大于兜底方法，也就是blockHandler>fallback

Sentinel服务熔断exceptionsToIgnore：

Sentinel服务熔断OpenFeign：

修改84模块

POM

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

YML

server:
  port: 84


spring:
  application:
    name: nacos-order-consumer
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080
        port: 8719

service-url:
  nacos-user-service: http://nacos-payment-provider

#对Feign的支持
feign:
  sentinel:
    enabled: true

业务类

带@FeignClient注解的业务接口

@FeignClient(value = "nacos-payment-provider",fallback = PaymentFallbackService.class)
public interface PaymentService
{
    @GetMapping(value = "/paymentSQL/{id}")
    public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id);
}

PaymentFallbackService实现类：


@Component
public class PaymentFallbackService implements PaymentService
{
    @Override
    public CommonResult<Payment> paymentSQL(Long id)
    {
        return new CommonResult<>(44444,"服务降级返回,---PaymentFallbackService",new Payment(id,"errorSerial"));
    }
}

Controller：

// OpenFeign
@Resource
private PaymentService paymentService;

@GetMapping(value = "/consumer/paymentSQL/{id}")
public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id) {
    return paymentService.paymentSQL(id);
}

主启动

1
2
3

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients

测试localhost:84/consumer/openfeign/1

测试84调用9003，此时故意关闭9003微服务提供者，看84消费侧自动降级，不会被耗死。

熔断框架的比较：

Sentinel持久化规则：

默认规则是临时存储的，重启sentinel就会消失。

这里以之前的8401为案例进行修改:

修改8401的POM：

<!-- SpringCloud ailibaba sentinel-datasource-nacos 持久化需要用到-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

修改配置文件：添加：

实际上就是指定,我们的规则要保证在哪个名称空间的哪个分组下。

这里没有指定namespace, 但是是可以指定的。

注意,这里的dataid要与8401的服务名一致
在nacos中创建一个配置文件，dataId就是上面配置文件中指定的：
启动8401：
关闭8401：
此时重启8401，如果sentinel又可以正常取到规则，那么证明持久化成功。可以看到，又重新出现了。

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简介：

Sentinel 是什么？

Sentinel 的主要特性：

Sentinel 的开源生态：

安装sentinel：

微服务整合Sentinel：

Sentinel的流控规则：

简介：

流控模式：

QPS-直接-快速失败：

线程数-直接-快速失败：

关联：

链路：

流控效果：

直接失败：

预热warm up：

排队等待：

sentinel降级规则：

简介：

RT：

异常比例：

异常数：

Sentinel热点规则：

简介：

定义热点规则：

热点规则中的其他选项：

注意：

Sentinel系统规则：

@SentinelResource注解：

按资源名称限流+后续处理：

按照url地址限流+后续处理：

上面兜底方案面临的问题：

客户自定义限流处理逻辑：

更多注解属性说明：

服务熔断：

Sentinel服务熔断整合Ribbon：

Sentinel服务熔断无配置：

Sentinel服务熔断只配置fallback：

Sentinel服务熔断只配置blockHandler：

Sentinel服务熔断配置fallback+blockHandler：

Sentinel服务熔断exceptionsToIgnore：

Sentinel服务熔断OpenFeign：

Sentinel持久化规则：