Sentinel 源码学习

引入依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cspgroupId>
    <artifactId>sentinel-coreartifactId>
    <version>1.8.7version>
dependency>

基本用法

try (Entry entry = SphU.entry("HelloWorld")) {
    // 被保护的逻辑
    System.out.println("hello world");
} catch (BlockException ex) {
    // 处理被流控的逻辑
    System.out.println("blocked!");
}

接下来，阅读源码，我们从SphU.entry()开始 

每个SphU#entry()将返回一个Entry。这个类维护了当前调用的一些信息：

• createTime ：这个entry的创建时间，用于响应时间统计
• current Node ：在当前上下文中的资源的统计
• origin Node ：原始节点的统计
• ResourceWrapper ：资源名称

CtSph#entryWithPriority()方法就是整个流控的基本流程：

1、首先，获取当前线程上下文，如果为空，则创建一个

2、然后，查找处理器链

3、最后，依次执行处理器

这是一个典型的责任链

接下来，挨个来看，首先看一下上下文。上下文是一个线程局部变量  ThreadLocal

如果当前线程还没有上下文，则创建一个

有了Context之后，接下来查找处理器

这些功能插槽（slot chain）有不同的职责：

• 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；
• StatisticSlot ：用于记录、统计不同纬度的 runtime 指标监控信息；
• FlowSlot ：用于根据预设的限流规则以及前面 slot 统计的状态，来进行流量控制；
• AuthoritySlot ：根据配置的黑白名单和调用来源信息，来做黑白名单控制；
• DegradeSlot ：通过统计信息以及预设的规则，来做熔断降级；
• SystemSlot ：通过系统的状态，例如 load1 等，来控制总的入口流量；

到这里为止，资源有了，上下文有了，处理器链有了，于是，接下来就可以对资源应用所有的处理器了

关于功能插槽的学习就先到这里，下面补充一个知识点：Node

Node 用于保存资源的实时统计信息

StatisticNode 保存三种实时统计指标：

1. 秒级指标
2. 分钟级指标
3. 线程数

DefaultNode 用于保存特定上下文中特定资源名称的统计信息

EntranceNode 代表调用树的入口

总之一句话，Node是用于保存统计信息的。那么，这些指标数据是如何计数的呢？

Sentinel 使用滑动窗口实时记录和统计资源指标。ArrayMetric背后的滑动窗口基础结构是LeapArray。

下面重点看一下StatisticNode

StatisticNode是用于实时统计的处理器插槽。在进入这个槽位时，需要分别计算以下信息：

• ClusterNode ：该资源ID的集群节点统计信息总和
• Origin node ：来自不同调用者/起源的集群节点的统计信息
• DefaultNode ：特定上下文中特定资源名称的统计信息
• 最后，是所有入口的总和统计

private int calculateTimeIdx(/*@Valid*/ long timeMillis) {
    long timeId = timeMillis / windowLengthInMs;
    // Calculate current index so we can map the timestamp to the leap array.
    return (int)(timeId % array.length());
}

protected long calculateWindowStart(/*@Valid*/ long timeMillis) {
    return timeMillis - timeMillis % windowLengthInMs;
}

/**
 * Get bucket item at provided timestamp.
 *
 * @param timeMillis a valid timestamp in milliseconds
 * @return current bucket item at provided timestamp if the time is valid; null if time is invalid
 */
public WindowWrap currentWindow(long timeMillis) {
    if (timeMillis < 0) {
        return null;
    }

    int idx = calculateTimeIdx(timeMillis);
    // Calculate current bucket start time.
    long windowStart = calculateWindowStart(timeMillis);

    /*
     * Get bucket item at given time from the array.
     *
     * (1) Bucket is absent, then just create a new bucket and CAS update to circular array.
     * (2) Bucket is up-to-date, then just return the bucket.
     * (3) Bucket is deprecated, then reset current bucket.
     */
    while (true) {
        WindowWrap old = array.get(idx);
        if (old == null) {
            /*
             *     B0       B1      B2    NULL      B4
             * ||_______|_______|_______|_______|_______||___
             * 200     400     600     800     1000    1200  timestamp
             *                             ^
             *                          time=888
             *            bucket is empty, so create new and update
             *
             * If the old bucket is absent, then we create a new bucket at {@code windowStart},
             * then try to update circular array via a CAS operation. Only one thread can
             * succeed to update, while other threads yield its time slice.
             */
            WindowWrap window = new WindowWrap(windowLengthInMs, windowStart, newEmptyBucket(timeMillis));
            if (array.compareAndSet(idx, null, window)) {
                // Successfully updated, return the created bucket.
                return window;
            } else {
                // Contention failed, the thread will yield its time slice to wait for bucket available.
                Thread.yield();
            }
        } else if (windowStart == old.windowStart()) {
            /*
             *     B0       B1      B2     B3      B4
             * ||_______|_______|_______|_______|_______||___
             * 200     400     600     800     1000    1200  timestamp
             *                             ^
             *                          time=888
             *            startTime of Bucket 3: 800, so it's up-to-date
             *
             * If current {@code windowStart} is equal to the start timestamp of old bucket,
             * that means the time is within the bucket, so directly return the bucket.
             */
            return old;
        } else if (windowStart > old.windowStart()) {
            /*
             *   (old)
             *             B0       B1      B2    NULL      B4
             * |_______||_______|_______|_______|_______|_______||___
             * ...    1200     1400    1600    1800    2000    2200  timestamp
             *                              ^
             *                           time=1676
             *          startTime of Bucket 2: 400, deprecated, should be reset
             *
             * If the start timestamp of old bucket is behind provided time, that means
             * the bucket is deprecated. We have to reset the bucket to current {@code windowStart}.
             * Note that the reset and clean-up operations are hard to be atomic,
             * so we need a update lock to guarantee the correctness of bucket update.
             *
             * The update lock is conditional (tiny scope) and will take effect only when
             * bucket is deprecated, so in most cases it won't lead to performance loss.
             */
            if (updateLock.tryLock()) {
                try {
                    // Successfully get the update lock, now we reset the bucket.
                    return resetWindowTo(old, windowStart);
                } finally {
                    updateLock.unlock();
                }
            } else {
                // Contention failed, the thread will yield its time slice to wait for bucket available.
                Thread.yield();
            }
        } else if (windowStart < old.windowStart()) {
            // Should not go through here, as the provided time is already behind.
            return new WindowWrap(windowLengthInMs, windowStart, newEmptyBucket(timeMillis));
        }
    }
}

现在，有2个窗口，每个窗口500ms，2个窗口总共1000ms

假设，当前时间戳是1200ms，那么 (1200 / 500) % 2 = 0， 1200 - 1200 % 500 = 1000

这个时候，如果0这个位置没有窗口，则创建一个新的窗口，新窗口的窗口开始时间是1000ms

如果0这个位置有窗口，则继续判断旧窗口的窗口开始时间是否为1000ms，如果是，则表示窗口没有过期，直接返回该窗口。如果旧窗口的开始时间小于1000ms，则表示旧窗口过期了，于是重置旧窗口的统计数据，重新设置窗口开始时间（PS：相当于将窗口向后移动）

窗口（桶）数据保存在MetricBucket中

总结一下：

1、每个线程过来之后，创建上下文，然后依次经过各个功能插槽

2、每个资源都有自己的处理器链，也就是说多次访问同一个资源时，用的同一套处理器链（插槽）

3、Node相当于是一个载体，用于保存资源的实时统计信息

4、第一次进入插槽后，创建一个新Node，后面再补充Node的信息；第二次进入的时候，由于上下文的名称都是一样的，所以不会再创建Node，而是用之前的Node，也就是还是在之前的基础上记录统计信息。可以这样理解，每个DefaultNode就对应一个特定的资源。

5、StatisticNode中保存三种类型的指标数据：每秒的指标数据，每分钟的指标数据，线程数。

6、指标数据统计采用滑动窗口，利用当前时间戳和窗口长度计算数据应该落在哪个窗口数组区间，通过窗口开始时间判断窗口是否过期。实际数据保存在MetricBucket中

最后，千言万语汇聚成这张原理图

NodeSelectorSlot构造调用链路，ClusterBuilderSlot构造统计节点，StatisticSlot利用滑动窗口进行指标统计，然后是流量控制

 

参考文档

https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/quick-start.html

https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/basic-implementation.html

https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/dashboard.html

https://blog.csdn.net/xiaolyuh123/article/details/107937353

https://www.cnblogs.com/magexi/p/13124870.html

https://www.cnblogs.com/mrxiaobai-wen/p/14212637.html

https://www.cnblogs.com/taromilk/p/11750962.html

https://www.cnblogs.com/taromilk/p/11751000.html

https://www.cnblogs.com/wekenyblog/p/17519276.html

https://javadoop.com/post/sentinel

https://www.cnblogs.com/cuzzz/p/17413429.html

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