关于java:一文说透Sentinel熔断策略降级规则流量控制

2 Sentinel 限流熔断降级

Sentinel 能够简略的分为 Sentinel 外围库和 Dashboard。外围库不依赖 Dashboard，然而联合 Dashboard 能够获得最好的成果。咱们先来学习Sentinel 外围库的应用，前面再学习Dashboard应用。

在咱们我的项目中，用户申请通过hailtaxi-gateway路由到hailtaxi-driver或者hailtaxi-order，还有可能在hailtaxi-order中应用feign调用hailtaxi-driver，所以咱们有可能在单个服务中实现熔断限流，也有可能要集成feign调用实现熔断限流，还有可能在微服务网关中实现熔断限流。咱们接下来一步一步实现每一种熔断限流操作。

SpringBoot集成：

如果在SpringBoot我的项目中应用Sentinel，首先须要引入spring-cloud-starter-alibaba-sentinel依赖，并应用@SentinelResource标识资源。

在hailtaxi-driver工程中引入spring-cloud-starter-alibaba-sentinel依赖，依赖如下：

<!--sentinel--><dependency>    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>    <version>2.2.5.RELEASE</version></dependency>

2.1 @SentinelResource定义资源

@SentinelResource 用于定义资源，并提供可选的异样解决和 fallback 配置项。 @SentinelResource 注解蕴含以下属性：

blockHandler/blockHandlerClass

在hailtaxi-driver中找到DriverController中的info办法，用户在打车的时候，会查问司机信息，如果司机不存在，此时会报错，代码革新如下：

/****     * 司机信息     */@GetMapping(value = "/info/{id}")//@RequestMapping(value = "/info/{id}")public Driver info(@PathVariable(value = "id")String id,HttpServletRequest request){    log.info("以后服务占用的端口为:{}",port);    Driver driver = driverService.findById(id);    if (driver==null) {        throw new RuntimeException("司机id="+id+"不存在");    }    return driver;}

如果此时拜访：http://localhost:18081/driver... 查问司机信息，如果没有ID为3的司机信息，会报如下谬误，

这种体验十分差，咱们能够集成Sentinel应用@SentinelResource的blockHandler返回默认错误信息，造成降级！！！

1、Sentinel 反对在程序中抛出它定义的BlockException异样，该异样会被Sentinel捕捉，而后走降级办法，

为info()办法增加一个@SentinelResource注解，用来标注资源，示意以后办法须要执行限流、降级，在注解中增加value属性，用来标注资源，说白了就是给以后资源起个名字，blockHandler用来示意以后办法产生BlockException异样的时候，将解决流程交给指定的办法blockExHandler()解决,此时blockExHandler()办法必须和抛出异样的办法在同一个类中，这是一种降级操作，代码如下：

/****     * 司机信息     */@SentinelResource(value = "info",blockHandler = "blockExHandler")@RequestMapping(value = "/info/{id}")public Driver info(@PathVariable(value = "id")String id) throws BlockException {    log.info("以后服务占用的端口为:{}",port);    Driver driver = driverService.findById(id);    if (driver==null) {        //throw new RuntimeException("司机id="+id+"不存在");        throw new SystemBlockException("info", "司机id="+id+"不存在",null); // 抛出BlockException    }    return driver;}/**     * info资源呈现BlockException后的降级解决     */public Driver blockExHandler(String id,BlockException e) {    Driver driver = new Driver();    driver.setId(id);    driver.setName("零碎忙碌,稍后再试");    return driver;}

留神：

如果blockHandler办法和资源办法不在同一个类中，咱们能够在@SentinelResource中增加blockHandlerClass属性，指定降级解决类的办法所在的类，且要求blockHandler办法是动态的，代码如下：

@SentinelResource(value = "info",blockHandler = "blockExHandler",blockHandlerClass = "xxx.xxx.Xxxx")

2、启动测试，拜访：http://localhost:18081/driver... 测试出错成果如下：

fallback/fallbackClass

1、如果咱们心愿抛出任何异样都能解决，都能调用默认解决办法，而并非只是BlockException异样才调用，此时能够应用@SentinelResource的fallback属性，代码如下：

/****     * 司机信息     */@SentinelResource(value = "info"/*,blockHandler = "blockExHandler"*/,fallback = "exHandler")@RequestMapping(value = "/info/{id}")public Driver info(@PathVariable(value = "id")String id) throws BlockException {    log.info("以后服务占用的端口为:{}",port);    Driver driver = driverService.findById(id);    if (driver==null) {        throw new RuntimeException("司机id="+id+"不存在");        // throw new SystemBlockException("info", "司机id="+id+"不存在",null); // 抛出BlockException    }    return driver;}/**     * info资源呈现任何类型异样后的降级解决     * 办法参数能够增加一个Throwable 类型的参数，也可不增加     */public Driver exHandler(String id,Throwable e) {    Driver driver = new Driver();    driver.setId(id);    driver.setName("零碎忙碌,稍后再试");    return driver;}

留神：

如果fallback办法和以后的资源办法不在同一个类中，能够应用@SentinelResource注解的fallbackClass实现，也要求fallback办法是动态的，代码如下：

@SentinelResource(value = "info",fallback ="exHandler" ,fallbackClass = "xx.xxx.xxx.xx.Xxx")

2、拜访 http://localhost:18081/driver... 测试出错成果如下：

defaultFallback

下面无论是blockHandler还是fallback，每个办法产生异样，都要为办法独立创立一个解决异样的办法，效率非常低，咱们能够应用@SentinelResource注解的defaultFallback属性，为一个类指定一个全局的处理错误的办法，代码如下：

@RestController@RequestMapping(value = "/driver")@Slf4j@RefreshScope@SentinelResource(defaultFallback = "defaultExHandler")public class DriverController {    @Autowired    private DriverService driverService;    public Driver defaultExHandler(Throwable e) {        Driver driver = new Driver();        driver.setName("零碎忙碌,稍后再试");        return driver;    }    /****     * 司机信息     */    //@SentinelResource(value = "info"/*,blockHandler = "blockExHandler"*/,fallback = "exHandler")    @SentinelResource("info")    @RequestMapping(value = "/info/{id}")    public Driver info(@PathVariable(value = "id")String id) throws BlockException {        log.info("以后服务占用的端口为:{}",port);        Driver driver = driverService.findById(id);        if (driver==null) {            throw new RuntimeException("司机id="+id+"不存在");            // throw new SystemBlockException("info", "司机id="+id+"不存在",null); // 抛出BlockException        }        return driver;    }

拜访 http://localhost:18081/driver... 成果如下：

2.2 Sentinel的规定

Sentinel 的所有规定都能够在内存态中动静地查问及批改，批改之后立刻失效。同时 Sentinel 也提供相干 API，供您来定制本人的规定策略。

Sentinel 反对以下几种规定：流量管制规定、熔断降级规定、零碎爱护规定、起源访问控制规定 和 热点参数规定。

2.2.1 流量管制规定 (FlowRule)

流量规定的定义，重要属性如下：

同一个资源能够同时有多个限流规定，查看规定时会顺次查看

strategy限流策略阐明：

间接:资源达到限流条件时，间接限流。关联:A资源关联B资源，当关联的B资源达到阈值限流时，A资源也会被限流。链路:对于某资源C，有两个入口，从资源A->C,从资源B->C, 通过指定入口资源能够达到只记录从该入口进来的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就能够对其限流）。

controlBehavior流控阐明：

间接回绝:申请间接失败。WarmUp:当零碎长期处于低水位的状况下，当流量忽然减少时，间接把零碎拉升到高水位可能霎时把零碎压垮。通过"冷启动"，让通过的流量迟缓减少，在肯定工夫内逐步减少到阈值下限，给冷零碎一个预热的工夫，防止冷零碎被压垮。排队期待:排队解决申请。

了解下面规定的定义之后，咱们能够通过调用 FlowRuleManager.loadRules() 办法来用硬编码的形式定义流量管制规定。

QPS流量管制

1、咱们先实现基于QPS流量管制，在hailtaxi-driver的DriverApplication启动类上增加如下办法加载限流规定，当DriverApplication初始化实现之后加载规定，代码如下：

/*** * 初始化规定 */@PostConstructprivate void initFlowRule() {    //规定汇合    List<FlowRule> rules = new ArrayList<FlowRule>();    //定义一个规定    FlowRule rule = new FlowRule("info");    // 设置阈值    rule.setCount(2);    //设置限流阈值类型    rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);    //default，代表不辨别调用起源    rule.setLimitApp("default");    //设置流控成果    rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT);    //将定义的规定增加到汇合中    rules.add(rule);    //加载规定    FlowRuleManager.loadRules(rules);}

2、拜访 http://localhost:18081/driver... 此时不会抛出异样，然而频繁刷新，则会调用降级办法，成果如下：

线程数流量管制

1、咱们批改限流阈值类型，代码如下：

@PostConstructpublic void initFlowRule() {    //规定汇合    List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();    // 定义一个规定    FlowRule rule = new FlowRule("info");    // 设置基流量管制 的类型    rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD);//默认是qps    //设置流量阈值    rule.setCount(2);    // 将 规定增加到 汇合中    rules.add(rule);    // 加载规定    FlowRuleManager.loadRules(rules);}

2、此时再来拜访http://localhost:18081/driver/info/1咱们发现用浏览器无论怎么拜访都不会呈现降级景象，然而如果用Jmeter模仿多个线程，成果就不一样了,成果如下：

2.2.2 熔断降级规定 (DegradeRule)

熔断降级规定蕴含上面几个重要的属性：

同一个资源能够同时有多个降级规定。

了解下面规定的定义之后，咱们能够通过调用 DegradeRuleManager.loadRules() 办法来用硬编码的形式定义熔断规定，

1、在DriverApplication规定定义如下：

@PostConstructpublic void initDegradeRule() {    List<DegradeRule> rules = new ArrayList<>();    DegradeRule rule = new DegradeRule();    // 设置资源名称    rule.setResource("info");    /**         * 设置熔断策略         * DEGRADE_GRADE_RT:均匀响应工夫         * DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO:异样比例数量         * DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT:异样数         */    rule.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT);    //设置阈值    rule.setCount(2);    //设置 熔断时长    rule.setTimeWindow(30);    // 统计时长（单位为 ms） 默认1000    rule.setStatIntervalMs(60*1000);    //将规定增加到汇合中    rules.add(rule);    DegradeRuleManager.loadRules(rules);}

2、首先拜访：http://localhost:18081/driver... ，确保没问题，

其次拜访：http://localhost:18081/driver...，多拜访几次，造成熔断（5+2=7）

而后在拜访：http://localhost:18081/driver...，会发现曾经有熔断降级成果了，

且查看服务控制台，发现不会有信息输入，表明曾经熔断了，且从页面展现成果来看走了降级

期待30s后，再次拜访：http://localhost:18081/driver...，查看熔断是否完结！

2.2.3 零碎爱护规定 (SystemRule)

Sentinel 零碎自适应限流从整体维度对利用入口流量进行管制，联合利用的 Load、CPU 使用率、总体均匀 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度的监控指标，通过自适应的流控策略，让零碎的入口流量和零碎的负载达到一个均衡，让零碎尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。

零碎规定蕴含上面几个重要的属性：

了解下面规定的定义之后，咱们能够通过调用 SystemRuleManager.loadRules() 办法来用硬编码的形式定义流量管制规定。

1、在hailtaxi-driver的DriverApplication中创立如下办法，代码如下：

/*** * 零碎自我爱护 */@PostConstructprivate void initSystemRule() {    //零碎自我爱护汇合    List<SystemRule> rules = new ArrayList<>();    //创立零碎自我爱护规定    SystemRule rule = new SystemRule();    //CPU使用率 值为[0,1],-1 (不失效)    rule.setHighestCpuUsage(0.2);    //所有入口资源的 QPS,-1 (不失效)    rule.setQps(10);    //入口流量的最大并发数,-1 (不失效)    rule.setMaxThread(5);    //所有入口流量的均匀响应工夫,单位：秒,-1 (不失效)    rule.setAvgRt(5);    //load1 触发值，用于触发自适应控制阶段,零碎最高负载，倡议取值 CPU cores * 2.5    rule.setHighestSystemLoad(20);    //将规定退出到汇合    rules.add(rule);    SystemRuleManager.loadRules(rules);}

咱们能够测试CPU使用率自我爱护，应用jmeter测试如下：

2.2.4 访问控制规定 (AuthorityRule)

很多时候，咱们须要依据调用方来限度资源是否通过，这时候能够应用 Sentinel 的访问控制（黑白名单）的性能。黑白名单依据资源的申请起源（origin）限度资源是否通过，若配置白名单则只有申请起源位于白名单内时才可通过；若配置黑名单则申请起源位于黑名单时不通过，其余的申请通过。

受权规定，即黑白名单规定（AuthorityRule）非常简单，次要有以下配置项：

• resource：资源名，即规定的作用对象
• limitApp：对应的黑名单/白名单，不同 origin 用 , 分隔，如 appA,appB
• strategy：限度模式，AUTHORITY_WHITE 为白名单模式，AUTHORITY_BLACK 为黑名单模式，默认为白名单模式

理解了以上规定后，能够通过AuthorityRuleManager.loadRules来加载规定

1、在hailtaxi-driver的DriverApplication中创立如下办法，代码如下：

@PostConstruct    public void initAuthorityRule() {        AuthorityRule rule = new AuthorityRule();        rule.setResource("info");        rule.setStrategy(RuleConstant.AUTHORITY_WHITE);        rule.setLimitApp("127.0.0.1,appB");        AuthorityRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));    }    /**     * Sentinel提供了 RequestOriginParser 接口来解决拜访起源，Sentinel爱护的资源如果被拜访，     * 就会调用 RequestOriginParser解析拜访起源     */    @Component    public class IpLimiter implements RequestOriginParser{        @Override        public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {            return httpServletRequest.getRemoteAddr();        }    }

2、拜访：http://localhost:18081/driver...，不通过，走了降级

拜访：http://127.0.0.1:18081/driver...

2.2.4 热点规定 (ParamFlowRule)

何为热点？热点即常常拜访的数据。

很多时候咱们心愿统计某个热点数据中拜访频次最高的 Top K 数据，并对其拜访进行限度。比方：

1:商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限度2:用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁拜访的用户 ID 进行限度

热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并依据配置的限流阈值与模式，对蕴含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流能够看做是一种非凡的流量管制，仅对蕴含热点参数的资源调用失效。

Sentinel 利用 LRU 策略统计最近最常拜访的热点参数，联合令牌桶算法来进行参数级别的流控。热点参数限流反对集群模式。

要应用热点参数限流性能，须要引入以下依赖，将该依赖退出到hailtaxi-driver中：

<!--热点参数限流--><dependency>    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>    <artifactId>sentinel-parameter-flow-control</artifactId>    <version>1.8.1</version></dependency>

而后为对应的资源配置热点参数限流规定，并在 entry 的时候传入相应的参数，即可使热点参数限流失效。

热点参数规定（ParamFlowRule）相似于流量管制规定（FlowRule）：

咱们能够通过 ParamFlowRuleManager 的 loadRules 办法更新热点参数规定

1、在DriverController中创立一个司机筛选办法，比方依据城市来筛选，在DriverController中创立一个办法：

/***     * 搜素指定城市的司机     */@SentinelResource(value = "search")@GetMapping(value = "/search/{city}")public Driver search(@PathVariable(value = "city")String city){    System.out.println("查问的司机所在城市："+city);    //假如查问到了一个司机信息    Driver driver = new Driver();    driver.setName("唐僧老师");    driver.setId("No.1");    return driver;}

2、对热门参数进行管制，对热点数据执行非凡限流，比方资源参数列表中的第一个参数值为恩施的时候执行限流，在DriverApplication中创立限流配置，代码如下：

/*** * 热点参数初始化 */@PostConstructprivate static void initParamFlowRules() {    ParamFlowRule rule = new ParamFlowRule("search")            //参数下标为0            .setParamIdx(0)            //限流模式为QPS            .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS)            //统计窗口工夫长度（单位为秒）            .setDurationInSec(10)            //流控成果（反对疾速失败和匀速排队模式）            //CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT：限风行为，间接回绝            //CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP:限风行为，匀速排队            //CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER：限风行为，匀速排队            .setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT)            //最大排队期待时长（仅在匀速排队模式失效  CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER）            //.setMaxQueueingTimeMs(600)            //最大阈值为5            .setCount(5);    // 为特定参数独自设置规定    //如下配置：当下标为0的参数值为恩施的时候，阈值达到2的时候则执行限流    ParamFlowItem item = new ParamFlowItem()            //参数类型为String类型            .setClassType(String.class.getName())            //设置阈值为2            .setCount(2)            //须要统计的值            .setObject(String.valueOf("恩施"));    rule.setParamFlowItemList(Collections.singletonList(item)); //返回的是不可变的汇合，然而这个长度的汇合只有1，能够缩小内存空间    //加载热点数据    ParamFlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));}

2、咱们拜访 http://localhost:18081/driver/search/天津/ 的时候，间断执行5次，才会限流，

咱们拜访 http://localhost:18081/driver/search/恩施/ 的时候，间断执行2次，就会限流，

2.3 OpenFeign反对

Sentinel 适配了 Feign 组件。如果想应用，除了外还须要 2 个步骤：

1：引入 `spring-cloud-starter-alibaba-sentinel` 的依赖2：退出 spring-cloud-starter-openfeign 依赖3：配置文件关上 Sentinel 对 Feign 的反对：feign.sentinel.enabled=true

在下面案例中，咱们能够实现用户打车胜利调用hailtaxi-order执行下单，并且通过feign调用hailtaxi-driver批改司机状态，此时咱们能够应用Sentinel实现Feign调用降级、限流。

留神：

在进行操作之前，能够先将hailtaxi-driver中的访问控制规定正文掉，正文掉DriverApplication#initAuthorityRule，DriverApplication#initSystemRule上的注解即可

1、在hailtaxi-order中引入sentinel和OpenFeign依赖，配置如下：

<!--sentinel--><dependency>    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>    <version>2.2.5.RELEASE</version></dependency><!--Openfeign  api模块中已存在也可不引入--><dependency>    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId></dependency>

2、在hailtaxi-order的配置文件中开启Feign反对sentinel，配置如下：

feign:  #开启Sentinel对Feign的反对  sentinel:    enabled: true

留神：当初配置信息都寄存在了nacos中，所以找到hailtaxi-order.yaml的Data ID配置，将以上配置增加进去！

留神批改完后肯定要公布能力失效！！！

3、因为hailtaxi-order要通过openfeign去调用hailtaxi-driver中的DriverController#status办法，革新一下该办法

/****     * 更新司机信息     */@PutMapping(value = "/status/{id}/{status}")public Driver status(@PathVariable(value = "id")String id,@PathVariable(value = "status")Integer status) throws Exception {    log.info("以后服务占用的端口为:{}",port);    //批改状态    driverService.update(id,status);    //批改状态后的司机信息    Driver driver = driverService.findById(id);    if (driver == null) {        throw new RuntimeException("学生id="+id+",不存在");    }    return driver;}

模仿被调用服务出现异常的状况

3、先验证正确性，启动hailtaxi-gateway，hailtaxi-order，hailtaxi-driver服务，应用postman拜访：

http://localhost:8001/order

4、为了测试程序异样能实现降级操作，咱们在hailtaxi-order中将OrderInfoController.add()办法的司机ID改成一个不存在的司机ID，让程序报错，测试降级解决，代码如下：

/***     * 下单     */@PostMappingpublic OrderInfo add(){    //批改司机信息  司机ID=1    Driver driver = driverFeign.status("3",2);// 改成一个不存在的id    //创立订单    OrderInfo orderInfo = new OrderInfo("No"+((int)(Math.random()*10000)), (int)(Math.random()*100), new Date(), "深圳北站", "罗湖港", driver);    orderInfoService.add(orderInfo);    return orderInfo;}

5、再次启动测试：

留神：服务调用出错要进行降级操作有两个中央都能够进行，一是在被调用方进行降级，一是在调用方进行降级，

在被调用方进行降级后面曾经讲过了，所以接下来解说如何在调用方（openfeign）联合 sentinel 进行降级解决。

2.3.1 fallback

在hailtaxi-api模块中找到DriverFeign接口：

1、为Feign接口创立一个实现类：com.itheima.driver.feign.fallback.DriverFeignFallback，在实现类中处理程序异样降级解决办法，代码如下：

package com.itheima.driver.feign.fallback;import com.itheima.driver.feign.DriverFeign;import com.itheima.driver.model.Driver;import org.springframework.stereotype.Component;@Componentpublic class DriverFeignFallback implements DriverFeign {    /**     * status()降级解决办法     */    @Override    public Driver status(String id, Integer status) {        Driver driver = new Driver();        driver.setId(id);        driver.setStatus(status);        driver.setName("零碎比拟忙碌，请您稍后再试！");        return driver;    }}

2、在DriverFeign接口上增加fallback属性指定降级解决的类，代码如下：

@FeignClient(value = "hailtaxi-driver",fallback = DriverFeignFallback.class)

留神：批改了hailtaxi-api模块，最好clean，package！！

3、启动运行，会产生如下问题：

java.lang.AbstractMethodError: com.alibaba.cloud.sentinel.feign.SentinelContractHolder.parseAndValidatateMetadata(Ljava/lang/Class;)Ljava/util/List;

呈现下面问题的次要起因是以后SpringCloud版本存在问题。

Hoxton.SR1 中，fegin.context接口办法的定义为parseAndValidatateMetadata
Hoxton.SR3 中，fegin.context接口办法的定义为parseAndValidateMetadata

咱们当初须要把Hoxton.SR1换成Hoxton.SR3，因而须要在hailtaxi-parent批改SpringCloud版本：

将SpringCloud版本升级至Hoxton.SR3同时将SpringBoot版本升级至2.2.10，如上图：

https://github.com/spring-clo...

此时咱们测试，成果如下：

2.3.2 fallbackFactory

咱们能够为DriverFeign接口创立一个降级解决的工厂对象，在工厂对象中处理程序异样降级解决办法，用工厂对象解决能够拿到异样信息，代码如下：

1、创立：com.itheima.driver.feign.fallback.DriverFeignFallbackFactory

package com.itheima.driver.feign.fallback;import com.itheima.driver.feign.DriverFeign;import com.itheima.driver.model.Driver;import feign.hystrix.FallbackFactory;import org.springframework.stereotype.Component;@Componentpublic class DriverFeignFallbackFactory implements FallbackFactory<DriverFeign> {    @Override    public DriverFeign create(Throwable throwable) {        return new DriverFeign() {            /**             * status()降级解决办法             */            @Override            public Driver status(String id, Integer status) {                Driver driver = new Driver();                driver.setId(id);                driver.setStatus(status);                driver.setName("零碎比拟忙碌，请您稍后再试！");                return driver;            }        };    }}

2、在DriverFeign接口上增加fallbackFactory属性指定解说解决的类，代码如下：

@FeignClient(value = "hailtaxi-driver",fallbackFactory = DriverFeignFallbackFactory.class)

3、再次启动测试，成果如下：

好了，接下来，咱么来说一说Sentinel控制台

4 Sentinel控制台

Sentinel 控制台是流量管制、熔断降级规定对立配置和治理的入口，它为用户提供了机器自发现、簇点链路自发现、监控、规定配置等性能。在 Sentinel 管制台上，咱们能够配置规定并实时查看流量管制成果。

4.1 Sentinel控制台装置

Sentinel 提供一个轻量级的开源控制台，它提供机器发现以及衰弱状况治理、监控（单机和集群），规定治理和推送的性能。

Sentinel 控制台蕴含如下性能:

• 查看机器列表以及衰弱状况：收集 Sentinel 客户端发送的心跳包，用于判断机器是否在线。
• 监控 (单机和集群聚合)：通过 Sentinel 客户端裸露的监控 API，定期拉取并且聚合利用监控信息，最终能够实现秒级的实时监控。
• 规定治理和推送：对立治理推送规定。
• 鉴权：生产环境中鉴权十分重要。这里每个开发者须要依据本人的理论状况进行定制。

Sentinel控制台装置能够基于jar包启动的形式装置，也能够基于docker装置，为了不便操作，咱们这里采纳docker装置形式：

docker run --name=sentinel-dashboard -d -p 8858:8858 -d --restart=on-failure bladex/sentinel-dashboard:1.8.0

装置好了后，咱们能够间接拜访 http://192.168.200.129:8858/，默认用户名和明码都是 sentinel

登录后，成果如下：

4.2 接入控制台

客户端须要引入 Transport 模块来与 Sentinel 控制台进行通信，能够通过 pom.xml 引入 JAR 包:

<dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId><version>x.y.z</version></dependency>

如果是SpringBoot工程接入Sentinel，能够间接引入如下依赖包：

<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId><version>2.2.5.RELEASE</version></dependency>

hailtaxi-gateway接入控制台：

1、引入依赖包：

<dependency>    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>    <version>2.2.5.RELEASE</version></dependency>

2、在外围配置文件中配置Sentinel控制台服务地址

spring:  cloud:    sentinel:      transport:        port: 8719        dashboard: 192.168.200.129:8858

留神：

1、这里的 spring.cloud.sentinel.transport.port 端口配置会在利用对应的机器上启动一个 Http Server，该 Server 会与 Sentinel 控制台做交互，比方限流规定拉取。

2、配置信息当初是存储到nacos中，故要在nacos中找到hailtaxi-gateway.yaml，进行如下配置

批改之后记得公布！

3、启动各个服务，

此时咱们登程一些申请操作，再看Sentinel控制台会多一个服务监控：

4.3 可视化治理

4.3.1 实时监控

同一个服务下的所有机器的簇点信息会被汇总，并且秒级地展现在"实时监控"下。

留神: 实时监控仅存储 5 分钟以内的数据，如果须要长久化，须要通过调用实时监控接口来定制。

如果要获取监控数据，间接调用 http://localhost:8719/cluster... 即可获取，成果如下：

4.3.2 流控规定

咱们能够在【流控规定】页面中新增，点击【流控规定】进入页面新增页面，如下图：

资源名：其实能够和申请门路保持一致，这里的流控模式为QPS，触发流控执行阈值为1，流控模式为让以后申请的资源疾速直白。

这里的参数和咱们程序中的参数其实是一样的，如下阐明：

resource：资源名，即限流规定的作用对象count: 限流阈值grade: 限流阈值类型（QPS 或并发线程数）limitApp: 流控针对的调用起源，若为 default 则不辨别调用起源strategy: 调用关系限流策略：间接，关联，链路controlBehavior: 流量管制成果（间接回绝、Warm Up、匀速排队）

咱们测试成果如下：

4.3.3 降级规定

咱们能够抉择降级规定>新增降级规定，如下图：

降级规定的熔断策略有3种，别离是慢调用比例、异样比例、异样数，和程序中是一样的。

4.3.4 热点数据

热点即常常拜访的数据。很多时候咱们心愿统计某个热点数据中拜访频次最高的 Top K 数据，并对其拜访进行限度。

拓展知识点：

留神：如果流控模式是链路模式，须要引入如下依赖：

<dependency>    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>    <artifactId>sentinel-web-servlet</artifactId>    <version>1.8.0</version></dependency>

创立过滤器：

/*** * CommonFilter过滤器 * @return */@Beanpublic FilterRegistrationBean sentinelFilterRegistration() {    FilterRegistrationBean registration = new FilterRegistrationBean();    registration.setFilter(new CommonFilter());    registration.addUrlPatterns("/*");    //过滤所有申请    // 入口资源敞开聚合    registration.addInitParameter(CommonFilter.WEB_CONTEXT_UNIFY, "false");    registration.setName("sentinelFilter");    registration.setOrder(1);    return registration;}

bootstrap.yml配置：web-context-unify: false

  cloud:    sentinel:      transport:        port: 8719        dashboard: localhost:8858      web-context-unify: false  #可依据不同的URL 进行链路限流

本文由传智教育博学谷 - 狂野架构师教研团队公布
转载请注明出处！