Java的springcloud Sentinel是什么

這篇文章主要講解了“Java的springcloud Sentinel是什么”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“Java的springcloud Sentinel是什么”吧！

目錄

• Sentinel 是什么？

• 概述

• Sentinel 的歷史：

• 歷史

• Sentinel 分為兩個(gè)部分:

• 兩部分

• 基本概念及作用

• 基本概念：

• 主要作用：

• Sleuth

• 概述

• zipkin分布式監(jiān)控客戶端

• 基本概念

  
  

Sentinel 是什么？

概述

• 分布式系統(tǒng)的流量防衛(wèi)兵

• 隨著微服務(wù)的流行，服務(wù)和服務(wù)之間的穩(wěn)定性變得越來(lái)越重要。Sentinel 以流量為切入點(diǎn)，從流量控制、熔斷降級(jí)系統(tǒng)負(fù)載保護(hù)等多個(gè)維度保護(hù)服務(wù)的穩(wěn)定性。

Sentinel 的歷史：

歷史

• 2012 年，Sentinel 誕生，主要功能為入口流量控制。

• 2013-2017 年，Sentinel 在阿里巴巴集團(tuán)內(nèi)部迅速發(fā)展，成為基礎(chǔ)技術(shù)模塊，覆蓋了所有的核心場(chǎng)景。Sentinel 也因此積累了大量的流量歸整場(chǎng)景以及生產(chǎn)實(shí)踐。

• 2018 年，Sentinel 開(kāi)源，并持續(xù)演進(jìn)。

• 2019 年，Sentinel 朝著多語(yǔ)言擴(kuò)展的方向不斷探索，推出 C++ 原生版本，同時(shí)針對(duì) Service Mesh 場(chǎng)景也推出了 Envoy 集群流量控制支持，以解決 Service Mesh 架構(gòu)下多語(yǔ)言限流的問(wèn)題。

• 2020 年，推出 Sentinel Go 版本，繼續(xù)朝著云原生方向演進(jìn)。

Sentinel 分為兩個(gè)部分:

兩部分

• 核心庫(kù)（Java 客戶端）不依賴任何框架/庫(kù)，能夠運(yùn)行于所有 Java 運(yùn)行時(shí)環(huán)境，同時(shí)對(duì) Dubbo / Spring Cloud 等框架也有較好的支持。

• 控制臺(tái)（Dashboard）基于 Spring Boot 開(kāi)發(fā)，打包后可以直接運(yùn)行，不需要額外的 Tomcat 等應(yīng)用容器。

基本概念及作用

基本概念：

• 資源

• 定義資源

• 定義規(guī)則

• 檢驗(yàn)規(guī)則是否生效

• 先把可能需要保護(hù)的資源定義好，之后再配置規(guī)則。也可以理解為，只要有了資源，我們就可以在任何時(shí)候靈活地定義各種流量控制規(guī)則。在編碼的時(shí)候，只需要考慮這個(gè)代碼是否需要保護(hù)，如果需要保護(hù)，就將之定義為一個(gè)資源。

• 是 Sentinel 的關(guān)鍵概念。它可以是 Java 應(yīng)用程序中的任何內(nèi)容，例如，由應(yīng)用程序提供的服務(wù)，或由應(yīng)用程序調(diào)用的其它應(yīng)用提供的服務(wù)，甚至可以是一段代碼。在接下來(lái)的文檔中，我們都會(huì)用資源來(lái)描述代碼塊。

• 只要通過(guò) Sentinel API 定義的代碼，就是資源，能夠被 Sentinel 保護(hù)起來(lái)。大部分情況下，可以使用方法簽名，URL，甚至服務(wù)名稱作為資源名來(lái)標(biāo)示資源。

• 我們說(shuō)的資源，可以是任何東西，服務(wù)，服務(wù)里的方法，甚至是一段代碼。使用 Sentinel 來(lái)進(jìn)行資源保護(hù)，主要分為幾個(gè)步驟:

• 規(guī)則

• 圍繞資源的實(shí)時(shí)狀態(tài)設(shè)定的規(guī)則，可以包括流量控制規(guī)則、熔斷降級(jí)規(guī)則以及系統(tǒng)保護(hù)規(guī)則。所有規(guī)則可以動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整。

主要作用：

•  流量控制

• 平均響應(yīng)時(shí)間（RT）

• 異常比例

• 異常數(shù)

• 平均響應(yīng)時(shí)間 (DEGRADE_GRADE_RT)：當(dāng)資源的平均響應(yīng)時(shí)間超過(guò)閾值（DegradeRule 中的 count，以 ms 為單位，默認(rèn)上限是4900ms）之后，資源進(jìn)入準(zhǔn)降級(jí)狀態(tài)。如果1s之內(nèi)持續(xù)進(jìn)入 5 個(gè)請(qǐng)求，它們的 RT 都持續(xù)超過(guò)這個(gè)閾值，那么在接下來(lái)的時(shí)間窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 為單位）之內(nèi)，對(duì)這個(gè)方法的調(diào)用都會(huì)自動(dòng)地返回（拋出 DegradeException）。在下一個(gè)時(shí)間窗口到來(lái)時(shí), 會(huì)接著再放入5個(gè)請(qǐng)求, 再重復(fù)上面的判斷。

• 概述

• 異常比例 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO)：當(dāng)資源的每秒請(qǐng)求量 >= 5，且每秒異?？倲?shù)占通過(guò)量的比值超過(guò)閾值（DegradeRule 中的 count）之后，資源進(jìn)入降級(jí)狀態(tài)，即在接下的時(shí)間窗口（DegradeRule中的 timeWindow，以 s 為單位）之內(nèi)，對(duì)這個(gè)方法的調(diào)用都會(huì)自動(dòng)地返回。異常比率的閾值范圍是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。

• 概述

• 異常數(shù) (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT)：當(dāng)資源近 1 分鐘的異常數(shù)目超過(guò)閾值之后會(huì)進(jìn)行熔斷。

• 概述

• Sentinel除了流量控制以外，對(duì)調(diào)用鏈路中不穩(wěn)定的資源進(jìn)行熔斷降級(jí)也是保障高可用的重要措施之一。

• Sentinel 熔斷降級(jí)會(huì)在調(diào)用鏈路中某個(gè)資源出現(xiàn)不穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)（例如調(diào)用超時(shí)或異常比例升高），對(duì)這個(gè)資源的調(diào)用進(jìn)行限制，讓請(qǐng)求快速失敗，避免影響到其它的資源而導(dǎo)致級(jí)聯(lián)錯(cuò)誤。當(dāng)資源被降級(jí)后，在接下來(lái)的降級(jí)時(shí)間窗口之內(nèi)，對(duì)該資源的調(diào)用都自動(dòng)熔斷（默認(rèn)行為是拋出 DegradeException）。

• Sentinel 和 Hystrix 的原則是一致的: 當(dāng)調(diào)用鏈路中某個(gè)資源出現(xiàn)不穩(wěn)定，例如，表現(xiàn)為 timeout，異常比例升高的時(shí)候，則對(duì)這個(gè)資源的調(diào)用進(jìn)行限制，并讓請(qǐng)求快速失敗，避免影響到其它的資源，最終產(chǎn)生雪崩的效果。

• 當(dāng) QPS 超過(guò)某個(gè)閾值的時(shí)候，則采取措施進(jìn)行流量控制。流量控制的效果包括以下幾種：直接拒絕、Warm Up、勻速排隊(duì)。

• 關(guān)聯(lián)限流

• 鏈路限流

• 勻速排隊(duì)方式會(huì)嚴(yán)格控制請(qǐng)求通過(guò)的間隔時(shí)間，也即是讓請(qǐng)求以均勻的速度通過(guò)，對(duì)應(yīng)的是漏桶算法。

• Warm Up方式，即預(yù)熱/冷啟動(dòng)方式。當(dāng)系統(tǒng)長(zhǎng)期處于低水位的情況下，當(dāng)流量突然增加時(shí)，直接把系統(tǒng)拉升到高水位可能瞬間把系統(tǒng)壓垮。通過(guò)"冷啟動(dòng)"，讓通過(guò)的流量緩慢增加，在一定時(shí)間內(nèi)逐漸增加到閾值上限，給冷系統(tǒng)一個(gè)預(yù)熱的時(shí)間，避免冷系統(tǒng)被壓垮

• 直接拒方式是默認(rèn)的流量控制方式，當(dāng)QPS超過(guò)任意規(guī)則的閾值后，新的請(qǐng)求就會(huì)被立即拒絕，拒絕方式為拋出FlowException。這種方式適用于對(duì)系統(tǒng)處理能力確切已知的情況下，比如通過(guò)壓測(cè)確定了系統(tǒng)的準(zhǔn)確水位時(shí)

• 直接拒絕（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT）

• Warm Up（預(yù)熱）

• 勻速排隊(duì)

• 當(dāng)關(guān)聯(lián)的資源請(qǐng)求達(dá)到閾值時(shí)，就限流自己。

• 概述

• 并發(fā)線程數(shù)限流用于保護(hù)業(yè)務(wù)線程數(shù)不被耗盡。例如，當(dāng)應(yīng)用所依賴的下游應(yīng)用由于某種原因?qū)е路?wù)不穩(wěn)定、響應(yīng)延遲增加，對(duì)于調(diào)用者來(lái)說(shuō)，意味著吞吐量下降和更多的線程數(shù)占用，極端情況下甚至導(dǎo)致線程池耗盡。為應(yīng)對(duì)太多線程占用的情況，業(yè)內(nèi)有使用隔離的方案，比如通過(guò)不同業(yè)務(wù)邏輯使用不同線程池來(lái)隔離業(yè)務(wù)自身之間的資源爭(zhēng)搶（線程池隔離）。這種隔離方案雖然隔離性比較好，但是代價(jià)就是線程數(shù)目太多，線程上下文切換的 overhead 比較大，特別是對(duì)低延時(shí)的調(diào)用有比較大的影響。Sentinel 并發(fā)線程數(shù)限流不負(fù)責(zé)創(chuàng)建和管理線程池，而是簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)當(dāng)前請(qǐng)求上下文的線程數(shù)目，如果超出閾值，新的請(qǐng)求會(huì)被立即拒絕，效果類似于信號(hào)量隔離。

• 概述

• 資源的調(diào)用關(guān)系，例如資源的調(diào)用鏈路，資源和資源之間的關(guān)系；

• 運(yùn)行指標(biāo)，例如 QPS、線程數(shù)等；

• 控制的效果，例如直接限流（快速失?。?、冷啟動(dòng)（Warm Up）、勻速排隊(duì)（排隊(duì)等待）等。

• 概述

• 流量控制在網(wǎng)絡(luò)傳輸中是一個(gè)常用的概念，它用于調(diào)整網(wǎng)絡(luò)包的發(fā)送數(shù)據(jù)。然而，從系統(tǒng)穩(wěn)定性角度考慮，在處理請(qǐng)求的速度上，也有非常多的講究。任意時(shí)間到來(lái)的請(qǐng)求往往是隨機(jī)不可控的，而系統(tǒng)的處理能力是有限的。我們需要根據(jù)系統(tǒng)的處理能力對(duì)流量進(jìn)行控制。Sentinel 作為一個(gè)調(diào)配器，可以根據(jù)需要把隨機(jī)的請(qǐng)求調(diào)整成合適的形狀

• 什么是流量控制

• 流量控制有以下幾個(gè)角度:

• Sentinel 的設(shè)計(jì)理念是讓您自由選擇控制的角度，并進(jìn)行靈活組合，從而達(dá)到想要的效果。

• QPS流量控制

• 熔斷降級(jí)

• 概述

• 限流降級(jí)指標(biāo)有三個(gè)

• 系統(tǒng)負(fù)載保護(hù)

• 規(guī)則持久化

• 概述

• 無(wú)論是通過(guò)硬編碼的方式來(lái)更新規(guī)則，還是通過(guò)接入 Sentinel Dashboard 后，在頁(yè)面上操作更新規(guī)則，都無(wú)法避免一個(gè)問(wèn)題，那就是服務(wù)重啟后，規(guī)則就丟失了，因?yàn)槟J(rèn)情況下規(guī)則是保存在內(nèi)存中的。

• 我們?cè)?Dashboard 上為客戶端配置好了規(guī)則，并推送給了客戶端。這時(shí)由于一些因素客戶端出現(xiàn)異常，服務(wù)不可用了，當(dāng)客戶端恢復(fù)正常再次連接上 Dashboard 后，這時(shí)所有的規(guī)則都丟失了，我們還需要重新配置一遍規(guī)則，這肯定不是我們想要的。

Sleuth

概述

• Spring Cloud Sleuth為springCloud實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式鏈路追蹤解決方案，大量借鑒了Dapper，Zipkin和HTrace等鏈路追蹤技術(shù)。對(duì)于大多數(shù)用戶而言，Sleuth應(yīng)該是不可見(jiàn)的，并且您與外部系統(tǒng)的所有交互都應(yīng)自動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)。您可以簡(jiǎn)單地在日志中捕獲數(shù)據(jù)，也可以將其發(fā)送到遠(yuǎn)程收集器服務(wù)。

• 隨著分布式系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜，你的一個(gè)請(qǐng)求發(fā)過(guò)發(fā)過(guò)去，各個(gè)微服務(wù)之間的跳轉(zhuǎn)，有可能某個(gè)請(qǐng)求某一天壓力太大了，一個(gè)請(qǐng)求過(guò)去沒(méi)響應(yīng)，一個(gè)請(qǐng)求下去依賴了三四個(gè)服務(wù)，但是你去不知道哪一個(gè)服務(wù)出來(lái)問(wèn)題，這時(shí)候我是不是需要對(duì)微服務(wù)進(jìn)行追蹤呀？監(jiān)控一個(gè)請(qǐng)求的發(fā)起，從服務(wù)之間傳遞之間的過(guò)程，我最好記錄一下，記錄每一個(gè)的耗時(shí)多久，一旦出了問(wèn)題，我們就可以針對(duì)性的進(jìn)行優(yōu)化，是要增加節(jié)點(diǎn)，減輕壓力，還是服務(wù)繼續(xù)拆分，讓邏輯更加簡(jiǎn)單點(diǎn)呢？這時(shí)候springcloud-sleuth集成zipkin能幫我們解決這些服務(wù)追蹤問(wèn)題。

zipkin分布式監(jiān)控客戶端

• 概述

• Zipkin是一種分布式跟蹤系統(tǒng)。它有助于收集解決微服務(wù)架構(gòu)中的延遲問(wèn)題所需的時(shí)序數(shù)據(jù)。它管理這些數(shù)據(jù)的收集和查找。Zipkin的設(shè)計(jì)基于Google Dapper論文。應(yīng)用程序用于向Zipkin報(bào)告時(shí)序數(shù)據(jù)。Zipkin UI還提供了一個(gè)依賴關(guān)系圖，顯示了每個(gè)應(yīng)用程序通過(guò)的跟蹤請(qǐng)求數(shù)。如果要解決延遲問(wèn)題或錯(cuò)誤，可以根據(jù)應(yīng)用程序，跟蹤長(zhǎng)度，注釋或時(shí)間戳對(duì)所有跟蹤進(jìn)行篩選或排序。選擇跟蹤后，您可以看到每個(gè)跨度所需的總跟蹤時(shí)間百分比，從而可以識(shí)別有問(wèn)題的應(yīng)用程序。

• 通過(guò)docker安裝

• docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

• 通過(guò)jar包安裝

• java -jar zipkin-server-*exec.jar

• jar包下載地址

• https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec

• 在瀏覽器端訪問(wèn)

• http://localhost:9411

基本概念

• Span

• 基本工作單元。發(fā)送一個(gè)遠(yuǎn)程請(qǐng)求就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)span，span通過(guò)一個(gè)64位ID唯一標(biāo)識(shí)，trace以另一個(gè)64位ID表示，span還有其他數(shù)據(jù)信息，比如摘要、時(shí)間戳事件、關(guān)鍵值注釋(tags)、span的ID、以及進(jìn)度ID(通常是IP地址)。span在不斷的啟動(dòng)和停止，同時(shí)記錄了時(shí)間信息，當(dāng)你創(chuàng)建了一個(gè)span，你必須在未來(lái)的某個(gè)時(shí)刻停止它。

• Trace

• 一系列spans組成的一個(gè)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)。例如：發(fā)送一個(gè)請(qǐng)求，需要調(diào)用多個(gè)微服務(wù)，每調(diào)用一個(gè)微服務(wù)都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)span，這些span組成一個(gè)trace

• Annotation

• 用來(lái)及時(shí)記錄一個(gè)事件的存在，一些核心annotations用來(lái)定義一個(gè)請(qǐng)求的開(kāi)始和結(jié)束

• cs - Client Sent -客戶端發(fā)起一個(gè)請(qǐng)求，這個(gè)annotion描述了這個(gè)span的開(kāi)始

• sr - Server Received -服務(wù)端獲得請(qǐng)求并準(zhǔn)備開(kāi)始處理它，如果將其sr減去cs時(shí)間戳便可得到網(wǎng)絡(luò)延遲

• ss - Server Sent -注解表明請(qǐng)求處理的完成(當(dāng)請(qǐng)求返回客戶端)，如果ss減去sr時(shí)間戳便可得到服務(wù)端需要的處理請(qǐng)求時(shí)間

• cr - Client Received -表明span的結(jié)束，客戶端成功接收到服務(wù)端的回復(fù)，如果cr減去cs時(shí)間戳便可得到客戶端從服務(wù)端獲取回復(fù)的所有所需時(shí)間

• 簡(jiǎn)介

例如一個(gè)請(qǐng)求如下：

使用zipkin跟蹤整個(gè)請(qǐng)求過(guò)程如下：

 上圖表示一請(qǐng)求鏈路，一條鏈路通過(guò)Trace Id唯一標(biāo)識(shí)，Span標(biāo)識(shí)發(fā)起的請(qǐng)求信息，各span通過(guò)parent id 關(guān)聯(lián)起來(lái)，如圖

感謝各位的閱讀，以上就是“Java的springcloud Sentinel是什么”的內(nèi)容了，經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)Java的springcloud Sentinel是什么這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！