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Spring Cloud 中使用 Sentinel 实现服务限流的两种方式

作者：牵着猫散步的鼠鼠

这篇文章主要介绍了Spring Cloud 中使用 Sentinel 实现服务限流的方式,通过示例代码主要介绍了Sentinel的两种实现限流的方式,需要的朋友可以参考下

前言

限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理

Sentinel是阿里中间件团队开源的，面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。

在 Sentinel 中，实现限流的方法有以下两种：

接下来我们讲解以上两种方式形式如何实现限流保护

通过代码实现限流

通过代码实现限流需要以下两步方可实现：

定义资源

定义资源可以通过代码方式或注解方式来实现，具体实现如下。

通过代码定义资源

可以通过代码的的方式 SphU.entry("resourceName") 来定义资源，具体实现代码如下：

@RequestMapping("/getuser")
public String getUser() {
    try (Entry entry = SphU.entry("getuser")) {
        // 被保护逻辑
        return "User";
    } catch (Exception e) {
        // 限流之后的业务逻辑
        return "限流";
    }
}

PS：SphU 是 Sentinel Protection Hotspot Util 的缩写，Sentinel 热点保护工具类。

通过注解方式定义资源

通过注解 @SentinelResource 也可以实现资源的定义，如下代码所示：

// 定义资源和限流后触发的方法
@SentinelResource(value = "resourceName", blockHandler = "myBlockHandler")
@RequestMapping("/getnamebyid")
public String getNameById(Integer id) {
return id + "-lei";
}
// 限流后触发的方法
public String myBlockHandler(Integer id, BlockException blockException) {
    String msg = "Do myBlockHandler method.";
    System.out.println(msg);
    return msg;
}

其中，value 属性定义的资源名称，blockHandler 定义的是原方法被限流/降级/系统保护之后执行的方法。

注意事项

@SentinelResource 注解属性说明：

注：1.6.0 之前的版本 fallback 函数只针对熔断降级异常（DegradeException）进行处理，不能针对业务异常进行处理。

定义限流规则

在 Spring Boot 项目中，只需要将限流规则添加到项目启动时执行即可，如下代码所示：

public static void main(String[] args) {
    SpringApplication.run(SentinelDemoApplication.class, args);
    // 加载限流规则
    initFlowRules();
}

而限流规则定义如下：

private static void initFlowRules() {
    List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
    FlowRule rule = new FlowRule();
    rule.setResource("resourceName"); // 资源名称
    rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // 根据 QPS 限流
    rule.setCount(1); // QPS 阈值【每秒只允许通过一个请求】
    rule.setStrategy(RuleConstant.STRATEGY_DIRECT); // 调用关系限流策略【非必须设置】
    rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT); // 流控效果【非必须设置】
    rule.setClusterMode(false); // 是否集群限流【非必须设置，默认非集群】
    rules.add(rule);
    FlowRuleManager.loadRules(rules);
}

其中：

通过控制台实现限流

Sentinel 还可以使用控制台的方式进行限流，这样子可以减少对原项目代码的入侵，不过默认情况下限流规则是保存在内存中，所以重启之后规则会丢失，默认情况下下的推送流程如下：

它的实现步骤如下：

验证效果。

下载并运行Sentinel控制台

我们可以从 Sentinel 官方仓库下载最新版本的控制台 jar 包，访问地址：github.com/sentinel

使用如下命令启动控制台：

java -jar sentinel-dashboard.jar --server.port=18080

从 Sentinel 1.6.0 起，Sentinel 控制台引入基本的登录功能，默认用户名和密码都是 sentinel。可以参考 鉴权模块文档 配置用户名和密码，命令如下：

java -Dserver.port=18080 -Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel -Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 -jar sentinel-dashboard.jar

Sentinel 控制台启动时的可选配置项：

配置项默认值描述
server.port8080指定端口
csp.sentinel.dashboard.serverlocalhost:8080指定地址
project.name-指定程序的名称
sentinel.dashboard.auth.usernamesentinelDashboard 登录账号（需要版本1.6+）
sentinel.dashboard.auth.passwordsentinelDashboard 登录密码（需要版本1.6+）
server.servlet.session.timeout30分钟登录 Session 过期时间（需要版本1.6+）
配置为 7200 表示 7200 秒
配置为 60m 表示 60 分钟

在程序中加入并配置 Sentinel

在需要进行流控的项目中加入 Sentinel 依赖：

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

在项目中配置 Sentinel Dashboard 地址：

spring:
  application:
    name: sentinel-dashboard-demo
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:18080
        client-ip: 127.0.0.1 
        port: 8721
        heartbeat-interval-ms: 10000

其中，只有 dashboard 是必输项，其他的都可以省略，他们的含义如下：

设置规则

新增限流规则

参数说明：

限流页面当“是否集群”选中之后，就会是这样的界面：

其中最后一项“失败退化”中的 Token Server 含义如下： Token Server 是 Sentinel 用于集群流量控制的关键组件，它负责分发令牌并进行流量控制。当 Sentinel 的应用程序配置为集群限流模式时，它会向 Token Server 请求令牌，然后根据令牌情况来进行流量控制。如果 Token Server 不可用，可能是由于网络故障、Token Server 实例崩溃等原因，这时候无法从 Token Server 获取令牌。 Token Server 配置的含义如下：

当请求被限流后，返回的响应信息往往不是很友好，我们这里统一处理返回异常信息，实现BlockExceptionHandler接口

@Configuration
public class MySentinelConfig implements BlockExceptionHandler {
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
        // BlockException 异常接口，其子类为Sentinel五种规则异常的实现类
        // AuthorityException 授权异常
        // DegradeException 降级异常
        // FlowException 限流异常
        // ParamFlowException 参数限流异常
        // SystemBlockException 系统负载异常
        String msg = null;
        if (e instanceof FlowException) {
            msg = "限流";
        } else if (e instanceof DegradeException) {
            msg = "降级";
        } else if (e instanceof ParamFlowException) {
            msg = "热点参数限流";
        } else if (e instanceof SystemBlockException) {
            msg = "系统规则（负载/...不满足要求）";
        } else if (e instanceof AuthorityException) {
            msg = "授权规则不通过";
        }
        R error = R.error(500, msg);
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        response.setContentType("application/json");
        response.getWriter().write(JSON.toJSONString(error));
    }
}

测试 

当访问超出阈值时，响应返回自定义错误信息

{"msg":"限流","code":500}

总结

本篇文章主要介绍了Sentinel的两种实现限流的方式，除此之外当然还有许多功能与限流规则，这里由于篇幅问题就不一一介绍了，有兴趣的朋友可以自己探索一下。我个人觉得Sentinel是一个非常优秀的组件，比原来用的Hystrix的确有着非常大的改进，值得推荐。

到此这篇关于Spring Cloud 中使用 Sentinel 实现服务限流的文章就介绍到这了,更多相关Spring Cloud 服务限流内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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