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Sentinel 的使用可以分为两个部分:
核心库#xff08;Java 客户端#xff09;#xff1a;不依赖任何框架/库#xff0c;能够运行于 Java 8 及以上的版本的运行时环境#xff0c;同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持#xff08;见 主流框架适配Java 客户端不依赖任何框架/库能够运行于 Java 8 及以上的版本的运行时环境同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持见 主流框架适配。 提供核心库功能可以在本地单机运行只依赖JDK适用于无分布式需求 控制台DashboardDashboard 主要负责管理推送规则、监控、管理机器信息等。 适用于分布式需求的情况 源码分析
环境准备
1. 引入 Sentinel 依赖
如果您的应用使用了 Maven则在 pom.xml 文件中加入以下代码即可
dependencygroupIdcom.alibaba.csp/groupIdartifactIdsentinel-core/artifactIdversion1.8.6/version
/dependency2. 定义资源
资源 是 Sentinel 中的核心概念之一。最常用的资源是我们代码中的 Java 方法。 当然您也可以更灵活的定义你的资源例如把需要控制流量的代码用 Sentinel API SphU.entry(“HelloWorld”) 和 entry.exit() 包围起来即可。在下面的例子中我们将 System.out.println(“hello world”); 作为资源被保护的逻辑用 API 包装起来。参考代码如下:
public static void main(String[] args) {// 配置规则.initFlowRules();while (true) {// 1.5.0 版本开始可以直接利用 try-with-resources 特性try (Entry entry SphU.entry(HelloWorld)) {// 被保护的逻辑System.out.println(hello world);} catch (BlockException ex) {// 处理被流控的逻辑System.out.println(blocked!);}}
}3. 定义规则
接下来通过流控规则来指定允许该资源通过的请求次数例如下面的代码定义了资源 HelloWorld 每秒最多只能通过 20 个请求。
private static void initFlowRules(){ListFlowRule rules new ArrayList();FlowRule rule new FlowRule();rule.setResource(HelloWorld);rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);// Set limit QPS to 20.rule.setCount(20);rules.add(rule);FlowRuleManager.loadRules(rules);
}完成上面 3 步Sentinel 就能够正常工作了。更多的信息可以参考使用文档。
流程分析
1. FlowRuleManager 不做限流等实际操作,主要管理限流资源规则; 注册限流规则变化监听-DynamicSentinelProperty启动每秒(默认每秒)记录限流日志-ScheduledExecutorService MetricTimerListener规则转换为Map,后去获取
定时记录日志
com.alibaba.csp.sentinel.node.metric.MetricTimerListener
2. SphU 用于记录统计数据和执行资源规则检查的API入口: 同步限流异步限流优先进入 2.1 主流程
com.alibaba.csp.sentinel.Env: 初始化Sph实现类,初始化限流进入推出回调com.alibaba.csp.sentinel.CtSph#lookProcessChain 构建资源独立执行链,同资源共享com.alibaba.csp.sentinel.context.ContextUtil#trueEnter 构建上下文对象(独立,存储于ThreadLocal),独立使用执行链:com.alibaba.csp.sentinel.slots.nodeselector.NodeSelectorSlot#entry 创建默认node(DefaultNode);执行链:com.alibaba.csp.sentinel.slots.clusterbuilder.ClusterBuilderSlot#entry 创建ClusterNode执行链:com.alibaba.csp.sentinel.slots.logger.LogSlot#entry 异常捕获后续操作,并输入日志执行链:com.alibaba.csp.sentinel.slots.statistic.StatisticSlot#entry 后置统计线程数请求数等纤细信息执行链-流控:com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthoritySlot#entry 认证规则,根据请求来源做请求限制执行链-流控:com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemSlot#entry 系统级别的限制规则 包括入站流量,平均CPU use、RT、QPS和线程数等执行链-流控:com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowSlot#entry 流控限制执行链-流控: com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeSlot#entry 性能检测决定是否进行降级 流控先关都已抛出指定异常决定是否结束执行链 Node 主要用于标识资源(可细分标识)统计资源数据(QPS等各类数据); DefaultNode: 默认同资源可能多种统计,可区分同资源下的更加细分; ClusterNode: 同资源共享统计数据; Node父类(StatisticNode)中包含Qps等数据的计算,那可以基本判断出限流算法也在这里实现
StatisticNode
作为统计数据决定限流的核心类,主要包括以下三种实时统计指标:
秒级度量(rollingCounterInSecond)分钟级别的度量(rollingCounterInMinute)线程数
使用滑动窗口实时记录和统计资源统计情况。ArrayMetric背后的滑动窗口基础设施是LeapArray。
滑动窗口
滑动窗口实时记录和统计资源统计情况。ArrayMetric背后的滑动窗口基础设施是LeapArray。 与滑动窗口的先关是: 令牌、漏桶等 下文是几个来自源码中的案例介绍 案例一 当第一个请求进入时Sentinel将创建一个指定时间跨度的新窗口桶来存储运行的静态信息例如总响应时间(rt)进入请求(QPS)块请求(bq)等。时间跨度由样本数量定义。 0 100ms---------→ Sliding Windows^|requestSentinel使用有效桶的静态信息来决定请求是否可以通过。例如如果一个规则定义只能通过100个请求它将对有效桶中的所有qps求和并将其与rule中定义的阈值进行比较。 案例二 连续的请求 0 100ms 200ms 300ms--------------------------→ Sliding Windows^|request案例三 请求不断到来之前的桶将失效 0 100ms 200ms 800ms 900ms 1000ms 1300ms-------------- ...... -------------- ...... ------------→ Sliding Windows^|request滑动窗口应该变成: 300ms 800ms 900ms 1000ms 1300ms ...... ------- ...... ------------→ Sliding Windows^|request其实不难理解: 如一秒内不能超过20个请求, 新的请求进来(1.23秒)计算的范围应该是当前往前0.23到.1.23,而不是固定的0到1,1到2,且窗口只能往前,不能因为并发后退; 具体实现 对于具体的滑动实现还是读者自己去看吧
2、3点特性
同资源可以进入同一个执行链,但上下文的资源可以不同,以达到区分的效果; context: 决定了node的创建,对于默认情况下该node只有一个用于统计信息,而在集群下,context决定了产生不同的node,用于区分集群下同资源的统计;
Spi(服务提供者接口模式)在基础服务中被基础使用
Double Check 写时复制 被该项目大量使用 对于读多写少且写时都在锁内的map使用该方法可以提升性能(需要加volatile) 使用LongAdder而非AtomicLong 在不要求增长保持连续性,而是作为统计,该类跟适合。使用数组中cas,减少锁竞争
