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【Spring Cloud实战】Spring Cloud Alibaba Sentinel熔断与限流 （最全讲解，附源码）
gitee地址：https://gitee.com/javaxiaobear/spring-cloud_study.git
在线阅读地址：https://javaxiaobear.gitee.io/1、简介
Sentinel 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统自适应保护等多个维度来帮助您保障微服务的稳定性。
官网：https://github.com/alibaba/Sentinel
中文文档：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/introduction.html
下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases/tag/1.8.1
1、Sentinel 基本概念
资源
资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容，例如，由应用程序提供的服务，或由应用程序调用的其它应用提供的服务，甚至可以是一段代码。在接下来的文档中，我们都会用资源来描述代码块。
只要通过 Sentinel API 定义的代码，就是资源，能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下，可以使用方法签名，URL，甚至服务名称作为资源名来标示资源。
规则
围绕资源的实时状态设定的规则，可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。
2、特点
- 丰富的适用场景：哨兵在阿里巴巴得到了广泛的应用，几乎覆盖了近10年双11（11.11）购物节的所有核心场景，比如需要限制突发流量的“秒杀”满足系统能力、消息削峰填谷、不依靠业务断路、流量控制等。
- 实时监控：Sentinel 还提供实时监控能力。可以实时查看单台机器的运行时信息，以及以下 500 个节点的集群运行时信息。
- 广泛的开源生态：Sentinel 提供与 Spring、Dubbo 和 gRPC 等常用框架和库的开箱即用集成。
- 多语言支持：Sentinel 为 Java、Go和C++提供了本机支持。
- 丰富的 SPI 扩展：Sentinel 提供简单易用的 SPI 扩展接口，可以让您快速自定义逻辑，例如自定义规则管理、适配数据源等。
3、作用
4、生态
Sentinel 分为两个部分:
- 核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 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，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。
- Sentinel Dashboard 是一个轻量级的控制台，提供机器发现、单服务器资源监控、集群资源数据概览以及规则管理等功能
5、Sentinel 控制台
官网地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/dashboard.html
Sentinel 提供一个轻量级的开源控制台，它提供机器发现以及健康情况管理、监控（单机和集群），规则管理和推送的功能。这里，我们将会详细讲述如何通过简单的步骤就可以使用这些功能。
接下来，我们将会逐一介绍如何整合 Sentinel 核心库和 Dashboard，让它发挥最大的作用。同时我们也在阿里云上提供企业级的 Sentinel 服务：AHAS Sentinel 控制台，您只需要几个简单的步骤，就能最直观地看到控制台如何实现这些功能，并体验多样化的监控及全自动托管的集群流控能力。
Sentinel 控制台包含如下功能:
- 查看机器列表以及健康情况：收集 Sentinel 客户端发送的心跳包，用于判断机器是否在线。
- 监控 (单机和集群聚合)：通过 Sentinel 客户端暴露的监控 API，定期拉取并且聚合应用监控信息，最终可以实现秒级的实时监控。
- 规则管理和推送：统一管理推送规则。
- 鉴权：生产环境中鉴权非常重要。这里每个开发者需要根据自己的实际情况进行定制。
2、案例module
1、新建module
xiaobear-cloud-alibaba-sentinel-service8401- 1
2、改pom
<dependencies> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloudgroupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discoveryartifactId> dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.cspgroupId> <artifactId>sentinel-datasource-nacosartifactId> dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloudgroupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinelartifactId> dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloudgroupId> <artifactId>spring-cloud-starter-openfeignartifactId> dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId> dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuatorartifactId> dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-devtoolsartifactId> <scope>runtimescope> <optional>trueoptional> dependency> <dependency> <groupId>cn.hutoolgroupId> <artifactId>hutool-allartifactId> <version>4.6.3version> dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombokgroupId> <artifactId>lombokartifactId> <optional>trueoptional> dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-starter-testartifactId> <scope>testscope> dependency> dependencies>- 1
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3、写yaml
server: port: 8401 spring: application: name: xiaobear-sentinel-service cloud: #nacos注册服务中心 nacos: discovery: server-addr: localhost:8848 sentinel: transport: #配置Sentinel dashboard地址 dashboard: localhost:8080 #默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口 port: 8719 clientIp: localhost #暴露端点 management: endpoints: web: exposure: include: '*'- 1
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4、主启动类
@SpringBootApplication @EnableDiscoveryClient public class SentinelServiceApplication8401 { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(SentinelServiceApplication8401.class, args); } }- 1
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5、业务类
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controller
@RestController public class FlowLimitController { @GetMapping("/test1") public String test1(){ return "----------test1--------"; } @GetMapping("/test2") public String test2(){ return "----------test2--------"; } }- 1
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6、测试
- 启动
Nacos，访问http://localhost:8848/nacos/ - 启动
Sentinel，访问http://localhost:8080/ - 启动工程，访问http://localhost:8401/test1和http://localhost:8401/test2
注意：
Sentinel采用的是懒加载，所以需要访问才会监控到微服务
3、流控规则
1、概述
FlowSlot会根据预设的规则，结合前面NodeSelectorSlot、ClusterNodeBuilderSlot、StatistcSlot统计出来的实时信息进行流量控制。限流的直接表现是在执行
Entry nodeA = SphU.entry(资源名字)的时候抛出FlowException异常。FlowException是BlockException的子类，您可以捕捉BlockException来自定义被限流之后的处理逻辑。同一个资源可以对应多条限流规则。
FlowSlot会对该资源的所有限流规则依次遍历，直到有规则触发限流或者所有规则遍历完毕。一条限流规则主要由下面几个因素组成，我们可以组合这些元素来实现不同的限流效果：
resource：资源名，即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strategy: 根据调用关系选择策略
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 流控针对的调用来源 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、流控模式
1、直接（默认）
直接->快速失败
表示1秒钟内查询1次就是OK，若超过次数1，就直接-快速失败，报默认错误
Blocked by Sentinel (flow limiting)- 1
思考：
直接报默认错误信息，技术上是OK，但是是否应该有后续处理，比如有一个兜底的fallback
2、关联
当关联的资料达到阈值时，就限流自己。当与A关联的资源B达到阈值后，就限流A
当关联资源/test2的qps阀值超过1时，就限流/test1的Rest访问地址，当关联资源到阈值后限制配置好的资源名
用PostMan模拟并发访问/test2,发现Blocked by Sentinel (flow limiting)
3、链路
链路流控模式指的是，当从某个接口过来的资源达到限流条件时，开启限流；它的功能有点类似于针对 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；
增加service
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service
@Service public class SentinelService { @SentinelResource("hello") public String hello() { return "Hello Sentinel"; } }- 1
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@SentinelResource注释用于识别资源是速率受限还是降级。在上面的示例中，注解的 ‘hello’ 属性指的是资源名称。
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controller
@RestController public class FlowLimitController { @Resource private SentinelService sentinelService; @GetMapping("/test1") public String test1(){ return "----------test1--------"; } @GetMapping("/test2") public String test2(){ return "----------test2--------"; } @GetMapping("/test3") public String test3(){ return sentinelService.hello(); } }- 1
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4、流控效果
1、直接（默认的流控处理）
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。2、预热(Warm Up)
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6
公式：阈值除以coldFactor(默认为3)，经过预热时长后才达到阈值
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。1、配置
默认 coldFactor 为 3，即请求QPS从(threshold / 3) 开始，经多少预热时长才逐渐升至设定的 QPS 阈值。 案例，阀值为10+预热时长设置5秒。系统初始化的阀值为10 / 3 约等于3,即阀值刚开始为3；然后过了5秒后阀值才慢慢升高恢复到10 
2、应用场景
如：秒杀系统在开启的瞬间，会有很多流量上来，很有可能把系统打死，预热方式就是把为了保护系统，可慢慢的把流量放进来，慢慢的把阀值增长到设置的阀值。
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。匀速排队，让请求以均匀的速度通过，阀值类型必须设成QPS，否则无效。 设置含义：/test1每秒1次请求，超过的话就排队等待，等待的超时时间为1000毫秒。 
5、降级规则
官网文档地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/circuit-breaking.html
Sentinel 提供以下几种熔断策略：
- 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。 - 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%。 - 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。
RT（平均响应时间，秒级）
平均响应时间 超出阈值 且 在时间窗口内通过的请求>=5，两个条件同时满足后触发降级
窗口期过后关闭断路器
RT最大4900（更大的需要通过-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=XXXX才能生效）
异常比列（秒级）
QPS >= 5 且异常比例（秒级统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级
异常数（分钟级）
异常数（分钟统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级
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，避免影响到其它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，对该资源的调用都自动熔断（默认行为是抛出 DegradeException）。
Sentinel的断路器是没有半开状态- 半开的状态系统自动检测是否请求有异常，没有异常就关闭断路器恢复使用，有异常则打开断路器不可用
1、慢调用比例
以前的版本是：平均响应时间
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。
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controller
@GetMapping("/test4") public String test4(){ try { Thread.sleep(1000); } catch(InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } return "------------test4----------"; }- 1
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使用jmeter进行压测，一秒钟访问10次
永远一秒钟打进来10个线程（大于5个了）调用testD，我们希望200毫秒处理完本次任务，
如果超过200毫秒还没处理完，在未来1秒钟的时间窗口内，断路器打开(保险丝跳闸)微服务不可用，保险丝跳闸断电了
后续我停止jmeter，没有这么大的访问量了，断路器关闭(保险丝恢复)，微服务恢复OK
2、异常比例
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%。-
controller
@GetMapping("/test5") public String test5(){ int x = 10/0; return "----------5--------------"; } }- 1
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单独访问一次，必然来一次报错一次(int x = 10/0)，调一次错一次；开启jmeter后，直接高并发发送请求，多次调用达到我们的配置条件了。断路器开启(保险丝跳闸)，微服务不可用了，不再报错error而是服务降级了。
3、异常数
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。
异常数是按分钟统计的
- controller
@GetMapping("/test5") public String test5(){ int x = 10/0; return "----------5--------------"; }- 1
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http://localhost:8401/test5，第一次访问绝对报错，因为除数不能为零，我们看到error窗口，但是达到5次报错后，进入熔断后降级。
6、热点
Key限流何为热点
热点即经常访问的数据，很多时候我们希望统计或者限制某个热点数据中访问频次最高的TopN数据，并对其访问进行限流或者其它操作
兜底方法分为系统默认和客户自定义，两种
之前的case，限流出问题后，都是用sentinel系统默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting)
我们能不能自定?类似hystrix，某个方法出问题了，就找对应的兜底降级方法？
结论 从HystrixCommand 到@SentinelResource
1、配置
限流模式只支持QPS模式，固定写死了。（这才叫热点）
@SentinelResource注解的方法参数索引，0代表第一个参数，1代表第二个参数，以此类推
单机阀值以及统计窗口时长表示在此窗口时间超过阀值就限流。
上面的抓图就是第一个参数有值的话，1秒的QPS为1，超过就限流，限流后调用dealHandler_testHotKey支持方法。
@GetMapping("/testHotKey") @SentinelResource(value = "testHotKey",blockHandler = "dealHandler_testHotKey") public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1",required = false) String p1, @RequestParam(value = "p2",required = false) String p2){ return "------testHotKey-------------"; } public String dealHandler_testHotKey(String p1, String p2, BlockException exception) { return "-----dealHandler_testHotKey-----------"; }- 1
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只要第一参数访问的QPS超过1秒，马上降级处理
blockHandler = "dealHandler_testHotKey"测试：
- http://localhost:8401/testHotKey?p1=abc
- http://localhost:8401/testHotKey?p1=abc&p2=111
- http://localhost:8401/testHotKey?p2=abc
2、特殊情况
我们期望p1的某个值达到限流时，它的限流值跟普通的不一样。
- 例如p1= 10，限流值阈值为200
这里需要先填写参数值跟限流阈值，添加按钮才会有反应
注意：
- 参数类型必须是基本类型，访问地址的类型跟参数类型进行对应
7、系统规则
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E9%99%90%E6%B5%81#%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%A7%84%E5%88%99
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。
1、原理
先用经典图来镇楼:
我们把系统处理请求的过程想象为一个水管，到来的请求是往这个水管灌水，当系统处理顺畅的时候，请求不需要排队，直接从水管中穿过，这个请求的RT是最短的；反之，当请求堆积的时候，那么处理请求的时间则会变为：排队时间 + 最短处理时间。
- 推论一: 如果我们能够保证水管里的水量，能够让水顺畅的流动，则不会增加排队的请求；也就是说，这个时候的系统负载不会进一步恶化。
我们用 T 来表示(水管内部的水量)，用RT来表示请求的处理时间，用P来表示进来的请求数，那么一个请求从进入水管道到从水管出来，这个水管会存在
P * RT个请求。换一句话来说，当T ≈ QPS * Avg(RT)的时候，我们可以认为系统的处理能力和允许进入的请求个数达到了平衡，系统的负载不会进一步恶化。接下来的问题是，水管的水位是可以达到了一个平衡点，但是这个平衡点只能保证水管的水位不再继续增高，但是还面临一个问题，就是在达到平衡点之前，这个水管里已经堆积了多少水。如果之前水管的水已经在一个量级了，那么这个时候系统允许通过的水量可能只能缓慢通过，RT会大，之前堆积在水管里的水会滞留；反之，如果之前的水管水位偏低，那么又会浪费了系统的处理能力。
- 推论二: 当保持入口的流量是水管出来的流量的最大的值的时候，可以最大利用水管的处理能力。
然而，和 TCP BBR 的不一样的地方在于，还需要用一个系统负载的值（load1）来激发这套机制启动。
注：这种系统自适应算法对于低 load 的请求，它的效果是一个“兜底”的角色。对于不是应用本身造成的 load 高的情况（如其它进程导致的不稳定的情况），效果不明显。
8、
@SentinelResourse1、按资源名限流
- 启动
Nacos - 启动
Sentinel
1、修改8401
1、pom文件增加依赖
<dependency> <groupId>com.xiaobeargroupId> <artifactId>xiaobear-common-api-3artifactId> <version>1.0-SNAPSHOTversion> dependency>- 1
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2、增加业务层controller
- 增加兜底方法
handleException
@RestController public class RateLimitController { @GetMapping("/byResource") @SentinelResource(value = "/byResource",blockHandler = "handleException") public CommonResult byResourse(){ 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"); } }- 1
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3、测试
启动8401
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http://localhost:8401/byResource
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添加流控规则
表示1秒钟内查询的次数大于1，就会跑到我们自己的限流
- 接着访问
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额外问题
- 关闭8401，流控规则就消失了，不能够持久化
2、按URL限流
通过访问URL来限流，会返回
Sentinel自带默认的限流处理业务层添加接口
@GetMapping("/rateLimit/byUrl") @SentinelResource(value = "byUrl") public CommonResult byUrl() { return new CommonResult(200,"按url限流测试OK",new Payment(2020L,"serial002")); }- 1
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测试：http://localhost:8401/rateLimit/byUrl
添加流控规则：每秒钟访问一次
然后测试：
1 系统默认的，没有体现我们自己的业务要求。
2 依照现有条件，我们自定义的处理方法又和业务代码耦合在一块，不直观。
3 每个业务方法都添加一个兜底的，那代码膨胀加剧。
4 全局统一的处理方法没有体现。
3、自定义限流处理规则
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创建CustomerBlockHandler类用于自定义限流处理逻辑
public class CustomerBlockHandler { public static CommonResult handleException(BlockException exception){ return new CommonResult(2020,"自定义的限流处理信息......CustomerBlockHandler"); } }- 1
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RateLimitController增加接口
@GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler") @SentinelResource(value = "customerBlockHandler", blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class, blockHandler = "handleException") public CommonResult customerBlockHandler() { return new CommonResult(200,"按客户自定义限流处理逻辑"); }- 1
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测试：http://localhost:8401/rateLimit/customerBlockHandler
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增加流控规则
4、更多属性
地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/annotation-support.html
@SentinelResource 注解
注意：注解方式埋点不支持 private 方法。
@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，必需项（不能为空） -
entryType：entry 类型，可选项（默认为EntryType.OUT） -
blockHandler/blockHandlerClass: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，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。 -
fallback- 1
：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- 1
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
Throwable类型的参数用于接收对应的异常。 - fallback 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
fallbackClass为对应的类的Class对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。
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defaultFallback- 1
（since 1.6.0）：默认的 fallback 函数名称，可选项，通常用于通用的 fallback 逻辑（即可以用于很多服务或方法）。默认 fallback 函数可以针对所以类型的异常（除了
exceptionsToIgnore- 1
里面排除掉的异常类型）进行处理。若同时配置了 fallback 和 defaultFallback，则只有 fallback 会生效。defaultFallback 函数签名要求：
- 返回值类型必须与原函数返回值类型一致；
- 方法参数列表需要为空，或者可以额外多一个
Throwable类型的参数用于接收对应的异常。 - defaultFallback 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
fallbackClass为对应的类的Class对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。
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exceptionsToIgnore（since 1.6.0）：用于指定哪些异常被排除掉，不会计入异常统计中，也不会进入 fallback 逻辑中，而是会原样抛出。
注：1.6.0 之前的版本 fallback 函数只针对降级异常（
DegradeException）进行处理，不能针对业务异常进行处理。特别地，若 blockHandler 和 fallback 都进行了配置，则被限流降级而抛出
BlockException时只会进入blockHandler处理逻辑。若未配置blockHandler、fallback和defaultFallback，则被限流降级时会将BlockException直接抛出。三个核心API
- SphU定义资源
- Tracer定义统计
- ContextUtil定义了上下文
9、服务熔断
sentinel+ribbon+openfeign+fallback的整合1、
Ribbon系列- 新建xiaobear-cloud-alibaba-sentinel-ribbon-provider-payment9003
- 新建xiaobear-cloud-alibaba-sentinel-ribbon-provider-payment9004
- 新建xiaobear-cloud-alibaba-consumer-nacos-order84
1、新建9003 、9004
1、新建module
2、改Pom
<dependencies> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloudgroupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discoveryartifactId> dependency> <dependency> <groupId>com.xiaobeargroupId> <artifactId>xiaobear-common-api-3artifactId> <version>1.0-SNAPSHOTversion> dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId> dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuatorartifactId> dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-devtoolsartifactId> <scope>runtimescope> <optional>trueoptional> dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombokgroupId> <artifactId>lombokartifactId> <optional>trueoptional> dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-starter-testartifactId> <scope>testscope> dependency> dependencies>- 1
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3、写yaml
端口号是不同的，一个是9003，一个是9004
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: '*'- 1
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4、主启动类
@SpringBootApplication @EnableDiscoveryClient public class PaymentMain9003 { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(PaymentMain9003.class, args); } }- 1
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5、业务层
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controller
@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; } }- 1
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6、测试
我们采用的是静态数据，并没有进行数据库查询
测试地址：http://localhost:9003/paymentSQL/1
2、新建xiaobear-cloud-alibaba-consumer-nacos-order84
1、新建
2、改pom
<dependencies> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloudgroupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discoveryartifactId> dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloudgroupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinelartifactId> dependency> <dependency> <groupId>com.xiaobeargroupId> <artifactId>xiaobear-common-api-3artifactId> <version>1.0-SNAPSHOTversion> dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId> dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuatorartifactId> dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-devtoolsartifactId> <scope>runtimescope> <optional>trueoptional> dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombokgroupId> <artifactId>lombokartifactId> <optional>trueoptional> dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-starter-testartifactId> <scope>testscope> dependency> dependencies>- 1
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3、写yaml
server: port: 84 spring: application: name: nacos-order-consumer cloud: nacos: discovery: server-addr: localhost:8848 sentinel: transport: #配置Sentinel dashboard地址 dashboard: localhost:8080 #默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口 port: 8719 #消费者将要去访问的微服务名称(注册成功进nacos的微服务提供者) service-url: nacos-user-service: http://nacos-payment-provider- 1
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4、主启动类
@SpringBootApplication @EnableDiscoveryClient public class OrderNacosMain84 { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(OrderNacosMain84.class, args); } }- 1
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5、业务层
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config，用于负载均衡
@Configuration public class ApplicationContextConfig { @Bean @LoadBalanced public RestTemplate getRestTemplate(){ return new RestTemplate(); } }- 1
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controller
@RestController public class CircleBreakerController { public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider"; @Resource private RestTemplate restTemplate; @RequestMapping("/consumer/fallback/{id}") @SentinelResource(value = "fallback") //fallback负责业务异常 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; } }- 1
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6、测试
- fallback管运行异常
- blockHandler管配置违规
地址：http://localhost:84/consumer/fallback/1
测试结果：直接返回错误页面，不友好
1、只配置fallback
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controller新增兜底方法
package com.xiaobear.controller; import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource; import com.xiaobear.entities.CommonResult; import com.xiaobear.entities.Payment; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.client.RestTemplate; import javax.annotation.Resource; /** * @Author xiaobear * @date 2021年06月08日 21:53 * @Description TODO */ @RestController public class CircleBreakerController { public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider"; @Resource private RestTemplate restTemplate; @RequestMapping("/consumer/fallback/{id}") @SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback") //fallback负责业务异常 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; } 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); } }- 1
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重启测试：
2、只配置blockHandler
package com.xiaobear.controller; import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource; import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException; import com.xiaobear.entities.CommonResult; import com.xiaobear.entities.Payment; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.client.RestTemplate; import javax.annotation.Resource; /** * @Author xiaobear * @date 2021年06月08日 21:53 * @Description TODO */ @RestController public class CircleBreakerController { public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider"; @Resource private RestTemplate restTemplate; @RequestMapping("/consumer/fallback/{id}") @SentinelResource(value = "fallback",blockHandler = "blockHandler") //fallback负责业务异常 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; } 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); } 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); } }- 1
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sentinel配置
结果
3、fallback和blockHandler都配置
@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback",blockHandler = "blockHandler")- 1
若 blockHandler 和 fallback 都进行了配置，则被限流降级而抛出 BlockException 时只会进入 blockHandler 处理逻辑。
4、忽略属性…
@SentinelResource(value = "fallback", fallback = "handlerFallback", blockHandler = "blockHandler", exceptionsToIgnore = {IllegalArgumentException.class})- 1
2、Feign系列
1、修改84模块
1、pom文件
<dependency> <groupId>org.springframework.cloudgroupId> <artifactId>spring-cloud-starter-openfeignartifactId> dependency>- 1
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2、yaml
# 激活Sentinel对Feign的支持 feign: sentinel: enabled: true- 1
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3、业务层
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业务接口 带@FeignClient注解的业务接口
@FeignClient(value = "nacos-payment-provider",fallback = PaymentFallbackService.class)//调用中关闭9003服务提供者 public interface PaymentService { @GetMapping(value = "/paymentSQL/{id}") public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id); }- 1
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@Component public class PaymentFallbackService implements PaymentService { @Override public CommonResult<Payment> paymentSQL(Long id) { return new CommonResult<>(444,"服务降级返回,没有该流水信息",new Payment(id, "errorSerial......")); } }- 1
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controller
@Resource private PaymentService paymentService; @GetMapping(value = "/consumer/openfeign/{id}") public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id) { if(id == 4) { throw new RuntimeException("没有该id"); } return paymentService.paymentSQL(id); }- 1
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4、主启动
添加注解
@EnableFeignClients5、测试
http://localhost:84/consumer/paymentSQL/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
10、规则持久化
一旦我们重启应用，sentinel规则将消失，生产环境需要将配置规则进行持久化
如何使用？
将限流配置规则持久化进Nacos保存，只要刷新8401某个rest地址，sentinel控制台
的流控规则就能看到，只要Nacos里面的配置不删除，针对8401上sentinel上的流控规则持续有效1、修改8401
1、修改pom
<dependency> <groupId>com.alibaba.cspgroupId> <artifactId>sentinel-datasource-nacosartifactId> dependency>- 1
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2、改yaml
server: port: 8401 spring: application: name: xiaobear-sentinel-service cloud: #nacos注册服务中心 nacos: discovery: server-addr: localhost:8848 sentinel: transport: #配置Sentinel dashboard地址 dashboard: localhost:8080 #默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口 port: 8719 clientIp: localhost datasource: ds1: nacos: server-addr: localhost:8848 dataId: cloudalibaba-sentinel-service groupId: DEFAULT_GROUP data-type: json rule-type: flow #暴露端点 management: endpoints: web: exposure: include: '*'- 1
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3、添加Nacos业务规则配置
[ { "resource": "/rateLimit/byUrl", "limitApp": "default", "grade": 1, "count": 1, "strategy": 0, "controlBehavior": 0, "clusterMode": false } ]- 1
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4、启动测试
测试地址：http://localhost:8401/rateLimit/byUrl
停掉8401之后，在启动，发现流控规则还存在，重新配置出现了，持久化验证通过
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