Alibaba Sentinel 限流与熔断初探(技巧篇)

2019/04/10 10:10
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温馨提示:源码分析 Alibaba Sentinel 专栏开始连载,本文展示如何学习一个全新的技术的方法。该专栏基于 1.7.0 版本。

在学习一个新技术或新框架时,建议先查看其官方文档, Sentinel 官方文档链接如下:官方文档,以获得对其形成一个整体的认识。

@TOC

1、Sentinel 是什么 ?主要能解决什么问题?

按照官方的定义,Sentinel 意为分布式系统的流量防卫兵,主要提供限流、熔断等服务治理相关的功能。

服务的动态注册、服务发现是 SOA、微服务架构体系中首先需要解决的基本问题,服务治理是 SOA 领域又一重要课题,而 dubbo 框架只提供了一些基本的服务治理能力,例如限制服务并发调用数、配置合适的业务线程数量等,但熔断相关的功能就涉及的较少。

Sentinel 将作为 Dubbo 生态的重要一员,将集中解决服务治理相关的课题,服务限流与熔断又是服务治理首先要解决的课题。

那什么是限流与熔断呢?

限流:我们通常使用TPS对流量来进行描述,限流就是现在服务被调用的并发TPS,从而对系统进行自我保护。

熔断:就是当系统中某一个服务出现性能瓶颈是,对这个服务的调用进行快速失败,避免造成连锁反应,从而影响整个链路的调用。

2、限流与熔断的使用场景

限流还是比较好理解,例如一个项目在上线之前经过性能测试评估,例如服务在 TPS 达到 1w/s 时系统资源利用率飙升,与此同时响应时间急剧增大,那我们就要控制该服务的调用TPS,超过该 TPS 的流量就需要进行干预,可以采取拒绝、排队等策略,实现流量的削峰填谷。

还有一个场景,例如一下开放平台,对接口进行收费,免费用户要控制调用TPS,账户的等级不同,允许调用的TPS也不同,这种情况就非常适合限流。

那熔断的使用场景呢?我们首先来看一下如下的分布式架构。 在这里插入图片描述 例如应用A 部署了3台机器,如果由于某种原因,例如线程池 hold 住,导致发送到它上面的请求会出现超时而报错,由于该进程并未宕机,请求还是会通过负载算法请求出现故障的机器,出现整个1/3的请求出现超时报错,影响整个系统的可用性?也就是其中一台故障会对整个服务质量产生严重的影响,虽然是集群部署,但无法达到高可用性。那如何解决该问题?如果在调用方(API-Center) 对异常进行统计,发现发往某一台机器的错误数或错误率达到设定的值,就在一定的世界间隔内不继续发往该机器,转而发送给集群内正常的节点,这样就实现了高可用,这就是所谓的熔断机制。

有了上面的基本认识,接下来会进行一些阅读源码的准备,为后面的源码分析 Sentinel 打下坚实的基础。

3、Sentinel 源码结构

在这里插入图片描述 Sentinel 的核心模块说明如下:

  • sentinel-core Sentinel 核心模块,实现限流、熔断等基本能力。

  • sentinel-dashboard Sentinel 可视化控制台,提供基本的管理界面,配置限流、熔断规则等,展示监控数据等。

  • sentinel-adapter Sentinel 适配,Sentinel-core 模块提供的是限流等基本API,主要是提供给应用自己去显示调用,对代码有侵入性,故该模块对主流框架进行了适配,目前已适配的模块如下:

    • sentinel-apache-dubbo-adapter 对 Apache Dubbo 版本进行适配,这样应用只需引入 sentinel-apache-dubbo-adapter 包即可对 dubbo 服务进行流控与熔断,大家可以思考会利用 Dubbo 的哪个功能特性。
    • sentinel-dubbo-adapter 对 Alibaba Dubbo 版本进行适配。
    • sentinel-grpc-adapter 对 GRPC 进行适配。
    • sentinel-spring-webflux-adapter 对响应式编程框架 webflux 进行适配。
    • sentinel-web-servlet 对 servlet 进行适配,例如 Spring MVC。
    • sentinel-zuul-adapter 对 zuul 网关进行适配。
  • sentinel-cluster 提供集群模式的限流与熔断支持,因为通常一个应用会部署在多台机器上组成应用集群。

  • sentinel-transport 网络通讯模块,提供 Sentinel 节点与 sentinel-dashboard 的通讯支持,主要有如下两种实现。

    • sentinel-transport-netty-http 基于 Netty 实现的 http 通讯模式。
    • sentinel-transport-simple-http 简单的 http 实现方式。
  • sentinel-extension Sentinel 扩展模式。主要提供了如下扩展(高级)功能:

    • sentinel-annotation-aspectj 提供基于注解的方式来定义资源等。
    • sentinel-parameter-flow-control 提供基于参数的限流(热点限流)。
    • sentinel-datasource-extension 限流规则、熔断规则的存储实现,默认是存储在内存中。
    • sentinel-datasource-apollo 基于 apollo 配置中心实现限流规则、熔断规则的存储,动态推送生效机制。
    • sentinel-datasource-consul 基于 consul 实现限流规则、熔断规则的存储,动态推送生效机制。
    • sentinel-datasource-etcd 基于 etcd 实现限流规则、熔断规则的存储,动态推送生效机制。
    • sentinel-datasource-nacos 基于 nacos 实现限流规则、熔断规则的存储,动态推送生效机制。
    • sentinel-datasource-redis 基于 redis 实现限流规则、熔断规则的存储,动态推送生效机制。
    • sentinel-datasource-spring-cloud-config 基于 spring-cloud-config 实现限流规则、熔断规则的存储,动态推送生效机制。
    • sentinel-datasource-zookeeper 基于 zookeeper 实现限流规则、熔断规则的存储,动态推送生效机制。

4、在 IntelliJ IDEA 中运行 Sentine Demo

在 sentinel-demo 模块下提供了很多示例,Seninel 一开始是为 Dubbo 而生的,故我们选取一下 sentinel-demo-apache-dubbo 为本次演示的示例。

注意:该版本需要引入的 apache dubbo 版本需要修改为 2.7.2。

<dependency>
    <groupId>org.apache.dubbo</groupId>
    <artifactId>dubbo</artifactId>
    <version>2.7.2</version>
</dependency>

Step1:先启动 sentinel-dashboard,启动参数配置如下: 在这里插入图片描述 sentinel-demo-apache-dubbo 模块如下所示: 在这里插入图片描述 先启动服务提供者,其配置参数如下: 在这里插入图片描述 然后启动服务消费者,其配置参数如下: 在这里插入图片描述 启动后,我们能看到消费者会出现报错,因为触发了限流,我们可以通过控制台查看接入应用的信息,例如输入:http://localhost:8080

部分截图如下: 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 可以在控制台动态添加限流、熔断等规则配置,然后接入的客户端将能在不启动应用的情况下生效。

默认情况下,sentinel-dashboard 中的规则是存储在内存中,重启后就会丢失,因此 Sentinel 提供了很多种数据源的实现,例如 sentinel-datasource-zookeeper,这部分内容随着该专栏的陆续更新,将会对该机制进行介绍。


作者信息:丁威,《RocketMQ技术内幕》作者,目前担任中通科技技术平台部资深架构师,RocketMQ官方社区优秀布道师、CSDN2019博客之星TOP10,维护公众号 中间件兴趣圈公众号,目前主要发表了源码阅读java集合、JUC(java并发包)、Netty、ElasticJob、Mycat、Dubbo、RocketMQ、mybaits等系列源码。点击链接:加入笔者的知识星球,一起探讨高并发、分布式服务架构,分享阅读源码心得。

原文出处:https://www.cnblogs.com/dingwpmz/p/12482491.html

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