Sentinel

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Sentinel流量控制

1. 雪崩问题

​2. 服务保护技术对比

3. 认识Sentinel

4. 安装启动Sentinel

5. 微服务整合sentinel

6. 限流规则-直接模式

7. jmeter测试工具

8. 限流规则-关联模式

9. 限流规则-链路模式

10. 流控效果-预热模式

11. 流控效果-排队等待

12. 热点参数限流

高级篇-sentinel隔离和降级

1. Feign整合Sentinel

2. 线程隔离

3. 熔断降级

4. 熔断降级-慢调用

5. 熔断降级-异常比例或异常数

高级篇-sentinel授权规则

1. 授权规则

2. 自定义异常结果

​3. 规则持久化

3.1. 规则管理模式

3.2. 实现push模式

---

Sentinel流量控制

sentinel是用来做限流、隔离、降级、熔断的功能。本质要做的就是统计数据和规则判断

1. 雪崩问题

在微服务调用链路中的某个服务故障，引起整个链路中的所有微服务都不可用，称为雪崩

解决雪崩问题的常见方式有四种

• 1、超时处理: 设定超时时间，请求超过时间没有响应就返回错误信息，不会无休止等待。新的超时连接数/s 大于 释放的超时连接数/s 时，还是会雪崩
• 2、舱壁模式: 限定每个业务能使用的线程数，避免耗尽整个tomcat的资源，因此也叫线程隔离。完全解决雪崩，但是资源利用不好

• 3、熔断降级: 由熔断器统计业务执行的异常比例，如果超出阈值则会熔断该业务，拦截访问该业务的一切请求。完全解决雪崩

• 4、流量控制: 限制业务访问的QPS(每秒钟处理的请求数量)，避免服务因流量的突增而故障。根源解决雪崩，使用的是Sentinel

2. 服务保护技术对比

Sentinel读 sēn tǐ nǒu，Hystrix读 hēi sǐ trǐ kě

3. 认识Sentinel

Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。官网地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html

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

4. 安装启动Sentinel

sentinel官方提供了UI控制台，方便我们对系统做限流设置

sentinel-dashboard-1.8.1.jar  下载: https://cowtransfer.com/s/14e414d742ae4b

在D盘新建sentinel-dashboard目录，把下载的jar包粘贴进sentinel-dashboard目录，输入CMD如下

d:
cd sentinel-dashboard
java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar

 

 

localhost:8080

登录sentinel控制台

修改sentinel的默认端口、用户、密码

java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar -Dserver.port=8090 #这条命令我这边运行是无效的，指定不了端口

java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar --server.port=8090

5. 微服务整合sentinel

提供了一个写好的cloud-demo微服务项目，下载后解压得到cloud-demo文件夹，里面有两个sql文件，导入进自己的数据库

https://cowtransfer.com/s/acdf30714d5741

cloud-demo项目结构如下图

第一步: 用idea打开cloud-demo微服务项目，修改application.yml的数据库连接信息

第二步: 本地启动nacos注册中心(默认是8848端口)。m表示启动模式，standalone表示单机启动。除了单机启动模式，还有集群启动的模式

第三步: 为避免端口冲突，关闭sentinel，重新启动sentinel(指定为8090端口)

java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar -Dserver.port=8090 #这条命令我这边运行是无效的，指定不了端口
java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar --server.port=8090

第四步: 先运行nacos注册中心运行cloud-demo微服务项目的UserApplication(8081端口)、OrderApplication(8088端口)、GatewayApplication(10010端口)引导类

第四步: 浏览器访问

http://localhost:8081/user/3

第五步: 在order-service中整合sentinel，并且连接sentinel的控制台。需要在order-service的pom.xml添加如下

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

第六步: 在order-service中整合sentinel，并且连接sentinel的控制台。需要在order-service的application.yml添加如下

spring:
 cloud:
	# 配置sentinel
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8090 # 你启动sentinel控制台jar包的端口，默认是8080，但是我设置成了8090

 第七步: 重新运行order-service的OrderApplication引导类
第八步: 浏览器访问(多访问几次，等下sentinel监控曲线会更明显)order-service微服务的任意端点(也就是任意地址)，触发sentinel监控

第九步: 浏览器访问sentinel控制台，查看是否能监控到order-service微服务项目，也就是order-service有没有整合sentinel成功

如果你order-service被访问的少，或者没访问量，那么上图的 '实时监控' 曲线不显示，解决就是使劲访问你的order-service，例如访问下面那个地址
下面我们会详细学习如何使用sentinel的控制台，去管理我们的order-service项目

6. 限流规则-直接模式

簇点链路:
就是项目内的调用链路，链路中被监控的每个接口就是一个资源。默认情况下sentinel会监控SpringMVC的每一个端点（Endpoint），因此SpringMVC的每一个端点（Endpoint）就是调用链路中的一个资源
流控、熔断等都是针对簇点链路中的资源来设置的，因此我们可以点击对应资源后面的按钮来设置规则，如下图

案例: 给 /order/{orderId}这个资源设置流控规则，QPS不能超过 5。然后利用jemeter测试
第一步: 浏览器访问sentinel控制台，并设置 '流控' 规则，也就是流量控制

第二步: 第一种测试方法。疯狂访问http://localhost:8088/order/101。需要1秒钟手点5次

第三步: 第二种测试方法。下一节来学

7. jmeter测试工具

jmeter 读 jēi mī tě。 使用jmeter测试工具。jmeter下载如下
下载之后解压，在bin目录中找到 jmeter.properties，添加下面配置

然后打开里面bin目录的jmeter.bat文件，即可运行，运行期间不要关闭黑窗口，会弹出一个可视化页面来操作jemeter
为了方便，我们下载下面这个文件，下载到桌面，然后用jemeter打开这个文件

下载并配置好jmeter之后，紧接着上一节的测试

8. 限流规则-关联模式

1、启动nacos(默认8848端口)。在命令行输入如下。m表示启动模式，standalone表示单机启动。除了单机启动模式，还有集群启动的模式

d:
cd D:\Nacos\nacos\bin
startup.cmd -m standalone

2、启动sentinel(指定为8090端口)

d:
cd sentinel-dashboard
java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar --server.port=8090

3、运行cloud-demo微服务项目的UserApplication(8081端口)、OrderApplication(8088端口)、GatewayApplication(10010端口)引导类
4、浏览器访问(多访问几次，等下sentinel监控曲线会更明显)order-service微服务的任意端点(也就是任意地址)，触发sentinel监控
5、sentinel监控。浏览器访问 http://localhost:8090

在添加限流规则时，点击高级选项，可以选择三种流控模式，分别是直接模式、关联模式、链路模式

• ●直接: 统计当前资源的请求，触发阈值时对当前资源直接限流，也是默认的模式 (我们在 '6. 限流规则' 演示的，默认就是直接模式)
• ●关联: 统计与当前资源相关的另一个资源，触发阈值时，对当前资源限流       ○使用场景：比如用户支付时需要修改订单状态，同时用户要查询订单。查询和修改操作会争抢数据库锁，产生竞争。业务需求是有限支付和更新订单的业务，因此当修改订单业务触发阈值时，需要对查询订单业务限流
• ●链路: 统计从指定链路访问到本资源的请求，触发阈值时，对指定链路限流      ○使用场景: 只针对从指定链路访问到本资源的请求做统计，判断是否超过阈值

 

演示其中的关联模式，需求如下
1、在OrderController新建两个端点：/order/query和/order/update，无需实现业务
2、配置流控规则，当/order/ update资源被访问的QPS超过5时，对/order/query请求限流
具体操作如下
第一步: 在order-service的OrderController添加如下

@GetMapping("/query")
public String queryOrder(){
	return "查询订单成功";
}
 
@GetMapping("/update")
public String updateOrder(){
	return "更新订单成功";
}

第二步: 重新运行OrderApplication引导类，然后浏览器访问 http://localhost:8088/order/query

第三步: 浏览器访问sentinel控制台 http://localhost:8090/

第四步: 添加流控规则，选择关联模式

第五步: 启动jmeter(读 jēi mī tě)。打开里面bin目录的jmeter.bat文件，即可运行，运行期间不要关闭黑窗口，会弹出一个可视化页面来操作jemeter

第六步: 查看jmeter的请求情况

第七步: 查看被关联的那个服务，也就是去访问一下 order/query，看有没有被限流

总结: 什么时候需要在限流规则里使用 '关联模式'

• 1、两个有竞争关系的资源
• 2、一个优先级高，另一个优先级低，当优先级高的被大量访问时，对限流优先级低的那个做限流

9. 限流规则-链路模式

在添加限流规则时，点击高级选项，可以选择三种流控模式，分别是直接模式、关联模式、链路模式
●直接: 统计当前资源的请求，触发阈值时对当前资源直接限流，也是默认的模式 (我们在 '6. 限流规则' 演示的，默认就是直接模式)
●关联: 统计与当前资源相关的另一个资源，触发阈值时，对当前资源限流
○使用场景：比如用户支付时需要修改订单状态，同时用户要查询订单。查询和修改操作会争抢数据库锁，产生竞争。业务需求是有限支付和更新订单的业务，因此当修改订单业务触发阈值时，需要对查询订单业务限流
●链路: 统计从指定链路访问到本资源的请求，触发阈值时，对指定链路限流
○使用场景: 只针对从指定链路访问到本资源的请求做统计，判断是否超过阈值，例如有两条请求

链路: /test1 -> /common、/test2 -> /common。只希望统计从 /test2 进入到 /common 的请求
演示其中的链路模式，需求如下

需求: 有查询订单和创建订单业务，两者都需要查询商品。针对从查询订单进入到查询商品的请求统计，并设置限流

具体步骤如下
1、在OrderService中添加一个queryGoods方法，不用实现业务

2、在OrderController中，改造/order/query端点，调用OrderService中的queryGoods方法

3、在OrderController中添加一个/order/save的端点，调用OrderService的queryGoods方法

4、给queryGoods设置限流规则，从/order/query进入queryGoods的方法限制QPS必须小于2

具体操作如下
第一步: 在order-service的OrderService类添加如下

@SentinelResource("goods")
public void xxqueryGoods(){
	System.out.println("查询商品");
}

第二步: 在order-service的application.yml修改一下

web-context-unify: false # 关闭context整合

第三步: 在order-service的的OrderController类的xxqueryOrder、xxupdateOrder方法修改为如如下

@GetMapping("/query")
public String xxqueryOrder(){
    //查询商品
	orderService.xxqueryGoods();
	System.out.println("查询订单");
	return "查询订单成功";
}
 
@GetMapping("/save")
public String xxsaveOrder(){
    //查询商品
    orderService.xxqueryGoods();
    System.out.println("新增订单");
    return "新增订单成功";
}
 
@GetMapping("/update")
public String xxupdateOrder(){
    return "更新订单成功";
}

第四步: 重新运行OrderApplication引导类，然后浏览器访问 http://localhost:8088/order/query、save

第五步: 在浏览器的sentinel添加限流规则，模式为链路模式

第六步: 启动jmeter(读 jēi mī tě)。打开里面bin目录的jmeter.bat文件，即可运行，运行期间不要关闭黑窗口，会弹出一个可视化页面来操作jemeter

第七步: 查看jmeter的请求情况

10. 流控效果-预热模式

流控效果是指请求达到流控阈值时应该采取的措施，包括三种

• ●快速失败：达到阈值后，新的请求会被立即拒绝并抛出FlowException异常。是默认的处理方式。默认是这种
• ●warm up：预热模式，对超出阈值的请求同样是拒绝并抛出异常。但这种模式阈值会动态变化，从一个较小值逐渐增加到最大阈值
• ●排队等待：让所有的请求按照先后次序排队执行，两个请求的间隔不能小于指定时长

warm up也叫预热模式，是应对服务冷启动的一种方案。请求阈值初始值是 threshold / coldFactor，持续指定时长后，逐渐提高到threshold值。而coldFactor的默认值是3。例如，我设置QPS的threshold为10，预热时间为5秒，那么初始阈值就是 10 / 3 ，取整之后也就是3，然后在5秒后逐渐增长到10

需求: 给/order/{orderId}这个资源设置限流，最大QPS为10，利用warm up效果，预热时长为5秒。具体操作如下
第一步: 浏览器打开sentinel，在 /order/{orderId} 设置流控规则。
如果没有找到 /order/{orderId} ，就先疯狂访问http://localhost:8088/order/101，触发sentinel

第二步: 启动jmeter(读 jēi mī tě)。打开里面bin目录的jmeter.bat文件，即可运行，运行期间不要关闭黑窗口，会弹出一个可视化页面来操作jemeter

第三步: 查看jmeter的请求情况

11. 流控效果-排队等待

当请求超过QPS阈值时，快速失败和warm up 会拒绝新的请求并抛出异常。而排队等待则是让所有请求进入一个队列中，然后按照阈值允许的时间间隔依次执行。后来的请求必须等待前面执行完成，如果请求预期的等待时间超出最大时长，则会被拒绝

例如：QPS = 5，意味着每200ms处理一个队列中的请求；timeout = 2000，意味着预期等待超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常

案例: 给/order/{orderId}这个资源设置限流，最大QPS为10，利用排队的流控效果，超时时长设置为5s。具体操作如下
第一步: 浏览器打开sentinel，在 /order/{orderId} 设置流控规则

第二步: 启动jmeter(读 jēi mī tě)。打开里面bin目录的jmeter.bat文件，即可运行，运行期间不要关闭黑窗口，会弹出一个可视化页面来操作jemeter

第三步: 查看jmeter的请求情况

12. 热点参数限流

之前的限流是统计访问某个资源的所有请求，判断是否超过QPS阈值。而热点参数限流是分别统计参数值相同的请求，判断是否超过QPS阈值

需求: 给/order/{orderId}这个资源添加热点参数限流，规则如下
1、默认的热点参数规则是每1秒请求量不超过2
2、给102这个参数设置例外：每1秒请求量不超过4
3、给103这个参数设置例外：每1秒请求量不超过10
具体操作如下
第一步: 由于热点 '参数限流' 对默认的SpringMVC资源无效，所以我们要先去order-service项目的OrderController类的queryOrderByUserId方法添加如下注解

@SentinelResource("hot")

第二步: 重新运行OrderApplication引导类，然后浏览器访问 http://localhost:8088/order/101，触发sentinel
第三步: 浏览器打开sentinel，在 /order/{orderId} 设置热点规则

第四步: 启动jmeter(读 jēi mī tě)。打开里面bin目录的jmeter.bat文件，即可运行，运行期间不要关闭黑窗口，会弹出一个可视化页面来操作jemeter

第五步: 查看jmeter的请求情况

总结: 热点参数限流是一种更细粒度的限流，可以精细到参数级别，如果有更细粒度限流的需求，就可以使用热点参数限流

高级篇-sentinel隔离和降级

• 1、启动nacos(默认8848端口)。在命令行输入如下。m表示启动模式，standalone表示单机启动。除了单机启动模式，还有集群启动的模式

d:
cd D:\Nacos\nacos\bin
startup.cmd -m standalone

• 2、启动sentinel(指定为8090端口)

d:
cd sentinel-dashboard
java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar --server.port=8090

• 3、运行cloud-demo微服务项目的UserApplication(8081端口)、OrderApplication(8088端口)、GatewayApplication(10010端口)引导类
• 4、浏览器访问(多访问几次，等下sentinel监控曲线会更明显)order-service微服务的任意端点(也就是任意地址)，触发sentinel监控

http://localhost:8088/order/101

• 5、sentinel监控。浏览器访问 http://localhost:8090
• 6、启动jemeter

d:
cd D:\apache-jmeter-5.4.1\bin
jmeter.bat

1. Feign整合Sentinel

虽然限流可以尽量避免因高并发而引起的服务故障，但服务还会因为其它原因而故障。而要将这些故障控制在一定范围，避免雪崩，就要靠线程隔离（舱壁模式）和熔断降级手段了

不管是线程隔离还是熔断降级，都是对客户端（调用方）的保护，避免坏的微服务拖垮
SpringCloud中，微服务调用都是通过Feign来实现的，因此做客户端保护必须整合Feign和Sentinel。整合的具体操作如下

第一步: 在order-service项目的application.yml添加如下，开启Feign的Sentinel功能

feign:
  sentinel:
    enabled: true #开启Feign的sentinel功能

第二步: 在feign-api项目的clients目录新建fallback.UserClientFallbackFactory类，实现FallbackFactory工厂

package cn.itcast.feign.clients.fallback;
 
import cn.itcast.feign.clients.UserClient;
import cn.itcast.feign.pojo.User;
import feign.hystrix.FallbackFactory;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 
 
//实现FallbackFactory接口，泛型是我们关联的Feign客户端接口，也就是UserClient
@Slf4j
public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory<UserClient> {
    @Override
    public UserClient create(Throwable throwable) {
        ///创建UserClient接口实现类，实现其中的方法，编写失败降级的处理逻辑
        return new UserClient() {
            @Override
            //在这个方法里面编写降级的逻辑，可以是返回友好的提示，也可以是返回默认结果
            public User findById(Long id) {
                log.error("查询用户异常",throwable);
                //返回空的用户对象
                return new User();
            }
        };
    }
}

第三步: 把刚刚的UserClientFallbackFactory类注册为一个bean。在feign-api项目的DefaultFeignConfiguration类添加如下

@Bean
public UserClientFallbackFactory userClientFallbackFactory(){
	return new UserClientFallbackFactory();
}

第四步: 在feign-api项目的UserClient接口的FeignClient注解添加如下

fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class

第五步: 重启order-service项目
第六步: 多访问几次 http://localhost:8088/order/101，触发sentinel
第七步: 浏览器访问sentinel页面 http://localhost:8090/

2. 线程隔离

先把上面那节做完，再做这一节
线程隔离有两种方式实现

• 线程池隔离
• 信号量隔离(Sentinel默认采用)

两种线程隔离方式的区别如下表。
扇出: 依赖的服务越多、扇出就越高、调用的就越多，线程要开启的就越多，消耗就越大。例如网关的扇出就很高

Sentinel如何实现信号量隔离(是线程隔离的其中一种方式)，相关概念如下
1、QPS：就是每秒的请求数，在快速入门中已经演示过
2、线程数：是该资源能使用用的tomcat线程数的最大值。也就是通过限制线程数量，实现舱壁模式

需求: 给UserClient的查询用户接口设置流控规则，线程数不能超过 2。然后利用jmeter测试。具体操作如下
第一步: 浏览器访问sentinel页面 http://localhost:8090/

第二步: 启动jmeter(读 jēi mī tě)。打开里面bin目录的jmeter.bat文件，即可运行，运行期间不要关闭黑窗口，会弹出一个可视化页面来操作jemeter

第三步: 查看jmeter的请求情况。虽然后面几个没报错，但是本质是报错的，只是被我们降级处理过，如可去idea看降级的处理代码

第四步: 由于在feign-api项目的UserClient接口添加了降级策略，所以当线程超出的时候，不会报错，而是会走UserClientFallbackFactory类写好的降级方法，也就是findById方法。如下图

3. 熔断降级

熔断降级是解决雪崩问题的重要手段。其思路是由断路器(也叫状态机，包含下图的三个状态Closed、Open、Half-Open)统计服务调用的异常比例、慢请求比例，如果超出阈值则会熔断该服务。即拦截访问该服务的一切请求；而当服务恢复时，断路器会放行访问该服务的请求。Sentinel如何实现熔断降级

断路器熔断策略有三种：慢调用、异常比例、异常数

4. 熔断降级-慢调用

慢调用：业务的响应时长（RT）大于指定时长的请求认定为慢调用请求。在指定时间内，如果请求数量超过设定的最小数量，慢调用比例大于设定的阈值，则触发熔断。'调用' 也叫 '慢调用比例'

上图表示: RT超过500ms的调用是慢调用，统计最近10000ms内的请求，如果请求量超过10次，并且慢调用比例不低于0.5，则触发熔断，熔断时长为5秒。然后进入half-open状态，放行一次请求做测试

需求: 给 UserClient的查询用户接口设置降级规则，慢调用的RT阈值为50ms，统计时间为1秒，最小请求数量为5，失败阈值比例为0.4，熔断时长为5
具体操作如下
第一步: 为了触发慢调用规则，我们需要修改UserService中的业务，增加业务耗时。把user-service项目的UserController类的queryById方法修改为如下

@GetMapping("/{id}")
public User queryById(@PathVariable("id") Long id,
		@RequestHeader(value = "Truth", required = false) String truth) throws InterruptedException {
        
	if(id == 1){
		//休眠，触发熔断
		Thread.sleep(60);
	}
    return userService.queryById(id);
}

第二步: 重新启动user-service的UserApplication引导类，访问UserService中id为1的数据，看一下是否是会慢60毫秒

第三步: 浏览器访问sentinel页面 http://localhost:8090/，设置降级规则

第四步: 测试。浏览器不断刷新http://localhost:8088/order/101

5. 熔断降级-异常比例或异常数

上面刚学的慢调用，总结就是只要你请求的数据出现慢返回的情况，sentinel就会熔断该请求对应的服务。下面要学的异常比例，也就是只要你请求的数据出现多次返回异常的情况，sentinel就会熔断该请求对应的服务。'异常数' 也叫 '异常比例'

异常比例或异常数：统计指定时间内的调用，如果调用次数超过指定请求数，并且出现异常的比例达到设定的比例阈值（或超过指定异常数），则触发熔断

上面两张图是同样的作用，也就是 '异常比例' 和 '异常数'，其实只有一个地方的区别，一个是填小数(占总比例)，另一个是填整数(填多少是多少)

上面两张图的作用是: 统计最近1000ms内的请求，如果请求量超过10次，异常次数超过4次，则触发熔断，熔断时长为5秒。然后进入half-open状态，放行一次请求做测试

需求: 给 UserClient的查询用户接口设置降级规则，统计时间为1秒，最小请求数量为5，失败阈值比例为0.4，熔断时长为5。具体操作如下
第一步: 为了触发异常统计，我们需要修改UserService中的业务，抛出异常。把user-service项目的UserController类的queryById方法修改为如下

@GetMapping("/{id}")
public User queryById(@PathVariable("id") Long id,
@RequestHeader(value = "Truth", required = false) String truth) throws InterruptedException {
	if(id == 1){
		//休眠，触发熔断
		Thread.sleep(60);
    } else if(id == 2){
		//当查询UserService微服务id=2的数据时，就抛一次异常
		throw new RuntimeException("故意出错，作用是触发熔断");
	}
	return userService.queryById(id);
}

第二步: 重新启动user-service的UserApplication引导类，访问UserService中id为2的数据，看一下是否是会报异常导致查不出数据

第三步: 浏览器访问sentinel页面 http://localhost:8090/，设置降级规则

第四步: 测试。浏览器不断刷新http://localhost:8088/order/102，访问5次以上

高级篇-sentinel授权规则

•  1、启动nacos(默认8848端口)。在命令行输入如下。m表示启动模式，standalone表示单机启动。除了单机启动模式，还有集群启动的模式

d:
cd D:\Nacos\nacos\bin
startup.cmd -m standalone

• 2、启动sentinel(指定为8090端口)

d:
cd sentinel-dashboard
java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar --server.port=8090

• 3、运行cloud-demo微服务项目的UserApplication(8081端口)、OrderApplication(8088端口)、GatewayApplication(10010端口)引导类
• 4、浏览器访问(多访问几次，等下sentinel监控曲线会更明显)order-service微服务的任意端点(也就是任意地址)，触发sentinel监控

http://localhost:8088/order/101

• 5、sentinel监控。浏览器访问 http://localhost:8090
• 6、启动jemeter

d:
cd D:\apache-jmeter-5.4.1\bin
jmeter.bat

1. 授权规则

授权规则可以对调用方的来源做控制，有白名单和黑名单两种方式

• 白名单：来源 (origin) 在白名单内的调用者允许访问
• 黑名单：来源 (origin) 在黑名单内的调用者不允许访问

案例: 给/order/{orderId} 配置授权规则。具体操作如下
第一步: 在order-service项目的cn.itcast.order目录新建sentinel.HeaderOriginParser类，写入如下

package cn.itcast.order.sentinel;
 
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.RequestOriginParser;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
 
 
@Component
//新建的这个类要去实现RequestOriginParser接口
public class HeaderOriginParser implements RequestOriginParser {
    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest xxrequest) {
        //尝试获取请求头
        String y_origin = xxrequest.getHeader("yyorigin");
        //非空判断
        if(StringUtils.isEmpty(y_origin)){
            //如果请求头为空，就给一个默认的值，避免为空
            y_origin="blank";
        }
        //有请求头的话，就下一行return返回
        return y_origin;
    }
}

第二步: 在gateway项目的application.yml添加如下，例如网关的过滤器给请求加一个请求头叫yyorigin，值是yyorigin_value

- AddRequestHeader=yyorigin,yyorigin_value #所有经过网关的请求都会带上yyorigin请求头，值是yyorigin_value

第三步: 重启GatewayApplication引导类、OrderApplication引导类
第四步: 浏览器访问sentinel页面 http://localhost:8090/，设置授权规则

第五步: 测试。访问 http://loalhost:8088/order/101，查看从浏览器直接访问是否被允许访问

第六步: 测试。访问 http://localhost:10010/order/101，查看从网关访问是否被允许访问
如果还是不行就访问 http://localhost:10010/order/101?authorization=admin

2. 自定义异常结果

在前面所有不符合我们在sentinel指定的规则的请求，都会在页面报错，但是报错不雅观，而且不管是什么问题都是同一个报错页面在浏览器
        下面我们将学习自定义异常，默认情况下，发生限流、降级、授权拦截时，都会抛出异常到调用方。如果要自定义异常时的返回结果，需要实现BlockExceptionHandler接口。而BlockException包含很多个子类，分别对应不同的场景

具体操作如下
第一步: 在order-service项目的sentinel目录新建SentinelExceptionHandler类，写入如下

package cn.itcast.order.sentinel;
 
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.BlockExceptionHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowException;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
 
@Component
//在这个类实现BlockExceptionHandler接口
public class SentinelExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
        String msg = "未知异常";
        int status = 429;
 
        if (e instanceof FlowException) {
            msg = "请求被限流了";
        } else if (e instanceof ParamFlowException) {
            msg = "请求被热点参数限流";
        } else if (e instanceof DegradeException) {
            msg = "请求被降级了";
        } else if (e instanceof AuthorityException) {
            msg = "没有权限访问";
            status = 401;
        }
 
        response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
        response.setStatus(status);
        response.getWriter().println("{\"msg\": " + msg + ", \"status\": " + status + "}");
    }
}

第二步: 重新启动OrderApplication引导类
第三步: 浏览器访问sentinel页面 http://localhost:8090/，设置一些规则

第四步: 查看这次的错误页面长什么样

3. 规则持久化

在前面学习的所有为sentinel配置规则时，只要是服务重启，那么规则就失效，需要重新配置一次，原因是sentinel默认会把这些规则保存在内存里，当重启的时候就丢失了。下面就来学如何让规则持久化的相关知识，分几节来学

3.1. 规则管理模式

Sentinel的控制台规则管理有三种模式

原始模式: 控制台配置的规则直接推送到Sentinel客户端，也就是我们的应用。然后保存在内存中，服务重启则丢失

pull模式: 控制台将配置的规则推送到Sentinel客户端，而客户端会将配置规则保存在本地文件或数据库中。以后会定时去本地文件或数据库中查询，更新本地规则

push模式: 控制台将配置规则推送到远程配置中心，例如Nacos。Sentinel客户端监听Nacos，获取配置变更的推送消息，完成本地配置更新

3.2. 实现push模式

push模式实现最为复杂，依赖于nacos，并且需要改在Sentinel控制台。整体步骤如下：

• 1、修改order-service服务，使其监听Nacos配置中心
• 2、修改Sentinel-dashboard源码，配置nacos数据源
• 3、修改Sentinel-dashboard源码修改前端页面
• 4、重新编译、打包-dashboard源码

具体操作如下
第一步: 在order-service的pom.xml添加如下，作用是引入sentinel监听nacos的依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

第二步: 在order-service中的application.yml修改相关配置为如下，作用是配置nacos地址及监听的配置信息

spring:
  cloud:
    sentinel:
      datasource:
        flow:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848 # nacos地址
            dataId: orderservice-flow-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
            rule-type: flow # 还可以是：degrade、authority、param-flow

第三步: 重新启动OrderApplication引导类
第四步: 下载sentinel-dashboard.jar包。下载到你的sentinel目录，例如我的是 'D:\sentinel-dashboard'

https://cowtransfer.com/s/26e336459c5247

 

第五步: 停止官方sentinel的运行，去运行上面你下载的这个sentinel。注意启动时Nacos要修改成你的Nacos地址，sentinel启动端口自定义为8090

d:
cd sentinel-dashboard
java -jar sentinel-dashboard.jar --nacos.addr=localhost:8848 --server.port=8090

第六步: 浏览器访问sentinel页面 http://localhost:8090
如果进入什么都没有，就访问 http://localhost:8088/order/101，多访问几次触发sentinel，然后再回来访问就行了

第七步: 在sentinel添加一个流控规则(限流规则)，注意必须在 '流控规则-NACOS' 加才行

第八步: 浏览器访问nacos页面

第九步: 测试。验证这个流控规则有没有生效。疯狂访问 http://localhost:8088/order/101，超出1秒1次就会限流，我们在第七步设置的QPS为1

第十步: 测试。重启order-service项目服务(重启OrderApplication)，看一下流控规则还会不会生效

也就是我们通过实现push模式，实现了规则持久化