单机启动：startup.cmd -m standalone
启动命令：java -Dserver.port=8858 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8858 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar
com.alibaba.cloud
spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery
com.alibaba.cloud
spring-cloud-starter-alibaba-sentinel
org.springframework.boot
spring-boot-starter-actuator
# 端口
server:
port: 9604
# 服务名
spring:
application:
name: kgcmall-sentinel
# 数据源配置
datasource:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/kh96_alibaba_kgcmalldb?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=GMT
username: root
password: 17585273765
# jpa配置
jpa:
hibernate:
ddl-auto: update
show-sql: true
cloud:
#nacos 配置
nacos:
discovery:
server-addr: 127.0.0.1:8848
#sentinel 配置
sentinel:
transport:
dashboard: 127.0.0.1:8858 # sentinel 控制台地址
port: 9605 # 客户端(核心应用)和控制台的通信端口，默认8719，子当以一个为被使用的唯一端口即可
web-context-unify: false #关闭收敛
# 暴露/actuator/sentinel端点 单独配置，management 开顶格写
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'
http://localhost:9604/actuator/sentinel
/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : 测试 Sentinel 流控 - 直接失败
*/
@GetMapping("testSentinelFlowFail")
public String testSentinelFlowFail(@RequestParam String sentinelDesc) {
log.info("------ testSentinelFlowFail 接口调用 ------ ");
return sentinelDesc;
}
/**
* Created On : 26/11/2022.
*
* Author : huayu
*
* Description: 自定义sentinel统一已成返回处理
*/
@Slf4j
@Component
public class MySentinelBlockExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
@Override
public void handle(HttpServletRequest httpServletRequest, HttpServletResponse httpServletResponse, BlockException e) throws Exception {
// 记录异常日志
log.warn("------ MySentinelBlockExceptionHandler 规则Rule：{} ------", e.getRule());
// 增加自定义统一异常返回对象
RequestResult requestResult = null;
// 针对不同的流控异常，统一返回
if (e instanceof FlowException) {
requestResult = ResultBuildUtil.fail("9621", "接口流量限流");
} else if (e instanceof DegradeException) {
requestResult = ResultBuildUtil.fail("9622", "接口服务降级");
} else if (e instanceof ParamFlowException) {
requestResult = ResultBuildUtil.fail("9623", "热点参数限流");
} else if (e instanceof SystemBlockException) {
requestResult = ResultBuildUtil.fail("9624", "触发系统保护");
} else if (e instanceof AuthorityException) {
requestResult = ResultBuildUtil.fail("9625", "授权规则限制");
}
// 统一返回json结果
httpServletResponse.setStatus(HttpStatus.FORBIDDEN.value());
httpServletResponse.setCharacterEncoding("utf-8");
httpServletResponse.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE);
// 借助SpringMVC自带的Jackson工具，返回结果
new ObjectMapper().writeValue(httpServletResponse.getWriter(), requestResult);
}
}
/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : 测试 Sentinel 流控 - 关联
*/
@GetMapping("testSentinelFlowLink")
public String testSentinelFlowLink(@RequestParam String sentinelDesc) {
log.info("------ testSentinelFlowLink 接口调用 ------ ");
return sentinelDesc;
}
链路流控模式指的是，当从某个接口过来的资源达到限流条件时，开启限流。它的功能有点类似于针对来源配置项，区别在于：针对来源是针对上级微服务，而链路流控是针对上级接口，也就是说它的粒度更细。
/**
* Created On : 26/11/2022.
*
* Author : huayu
*
* Description: 测试链路 模式
*/
public interface SentinelService {
void message();
}
/**
* Created On : 26/11/2022.
*
* Author : huayu
*
* Description: 测试链路 模式 实现类
*/
@Service
public class SentinelServiceImpl implements SentinelService {
@Override
@SentinelResource("message") // 在@SentinelResource中指定资源名
public void message() {
System.out.println("message");
}
}
@Slf4j
@RestController
public class KgcMallSentinelController {
@Autowired
private SentinelService sentinelService;
//测试 Sentinel 流控 - 直接失败
@GetMapping("testSentinelFlowFail")
public String testSentinelFlowFail(@RequestParam String sentinelDesc) {
log.info("------ testSentinelFlowFail 接口调用 ------ ");
//测试 链路模式调用相同的资源
sentinelService.message();
return sentinelDesc;
}
//测试 Sentinel 流控 - 关联
@GetMapping("testSentinelFlowLink")
public String testSentinelFlowLink(@RequestParam String sentinelDesc) {
log.info("------ testSentinelFlowLink 接口调用 ------ ");
//测试 链路模式调用相同的资源
sentinelService.message();
return sentinelDesc;
}
}
如果message触发流控，指定的入口就会被限流；
1.7.0 版本开始（对应SCA的2.1.1.RELEASE)，官方在CommonFilter 引入了WEB_CONTEXT_UNIFY 参数，用于控制是否收敛context。将其配置为 false 即可根据不同的URL 进行链路限流。
spring:
cloud:
#sentinel 配置
sentinel:
web-context-unify: false #关闭收敛
使用链路规则，会导致统一返回处理，无法生效；
快速失败：直接抛出异常，默认的流量控制方式
当QPS超过任意规则的阈值后，新的请求就会被立即拒绝。这种方式适用于对系统处理能力确切已知的情况下；
Warm Up（激增流量）即预热/冷启动方式；
冷加载因子: codeFactor 默认是3，即请求 QPS 从 1 / 3 开始，经预热时长逐渐升至设定的 QPS 阈值。
当系统长期处于低水位的情况下，当流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过"冷启动"，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。
请求方法省略；
会严格控制请求通过的间隔时间，也即是让请求以均匀的速度通过，其余的排队等待，对应的是漏桶算法。
用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列，在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，这个时候我们不希望一下子把所有的请求都通过，这样可能会把系统压垮；同时我们也期待系统以稳定的速度，逐步处理这些请求，以起到“削峰填谷”的效果，而不是第一秒拒绝所有请求。
选择排队等待的阈值类型必须是QPS，且暂不支持>1000的模式
请求方法省略；
单机阈值:每秒通过的请求个数是5，则每隔200ms通过一次请求；每次请求的最大等待时间为500ms=0.5s，超过0.5S就丢弃请求。
选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用 RT（即最大的响应时间），请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且慢调用的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALFOPEN 状态），若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断，若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。
/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : 测试 Sentinel-降级-慢调用
*/
@GetMapping("testSentinelDown")
public String testSentinelDown(@RequestParam String sentinelDesc) throws InterruptedException {
log.info("------ testSentinelDown 接口调用 ------ ");
//模拟慢调用
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
return sentinelDesc;
}
当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且异常的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。
经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALFOPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% 100%。
/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : 测试 Sentinel-降级-异常比例 异常数
*/
@GetMapping("testSentinelDownExpScale")
public String testSentinelDownExpScale(@RequestParam String sentinelDesc) throws InterruptedException {
log.info("------ testSentinelDownExpScale 接口调用 ------ ");
//模拟异常
int num = new Random().nextInt(10);
if (num % 2 == 1) {
num = 10 / 0;
}
return sentinelDesc;
}
当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALFOPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。
注意：异常降级仅针对业务异常，对 Sentinel 限流降级本身的异常（BlockException）不生效。
/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : 测试 Sentinel-降级-异常比例 异常数
*/
@GetMapping("testSentinelDownExpScale")
public String testSentinelDownExpScale(@RequestParam String sentinelDesc) throws InterruptedException {
log.info("------ testSentinelDownExpScale 接口调用 ------ ");
//模拟异常
int num = new Random().nextInt(10);
if (num % 2 == 1) {
num = 10 / 0;
}
return sentinelDesc;
}
何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的数据，并对其访问进行限制。
热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效
单机阈值：针对所有参数的值进行设置的一个公共的阈值
配置热点参数规则：
资源名必须是@SentinelResource(value="资源名")中 配置的资源名，热点规则依赖于注解；
单独指定参数例外的参数具体值，必须是指定的7种数据类型才会生效；
/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : 测试 Sentinel-热点
*/
@GetMapping("testSentinelHotParam")
@SentinelResource(value = "sentinelHotParam", blockHandlerClass = MySentinelHotBlockExceptionHandler.class, blockHandler = "hotBlockExceptionHandle")
//热点参数，必须使用此注解，指定资源名
//注意使用此注解无法处理BlockExecption,会导致统一异常处理失效
public String testSentinelHotParam(@RequestParam String sentinelDesc) {
log.info("------ testSentinelHotParam 接口调用 ------ ");
return sentinelDesc;
}
@GetMapping("testSentinelHotParam")
@SentinelResource(value = "sentinelHotParam",blockHandler = "hotBlockExceptionHandle")
//热点参数，必须使用此注解，指定资源名
//注意使用此注解无法处理BlockExecption,会导致统一异常处理失效
public String testSentinelHotParam(@RequestParam String sentinelDesc) {
log.info("------ testSentinelHotParam 接口调用 ------ ");
return sentinelDesc;
}
/**
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @param : [sentinelDesc, e]
* @return : java.lang.String
* @description : 类内处理方法 增加一个自定义处理方法，参数必须跟入口一致
*/
public String hotBlockExceptionHandle(@RequestParam String sentinelDesc, BlockException e){
//记录异常日志
log.warn("------ hotBlockExceptionHandle 规则Rule：{} ------", e.getRule());
return JSON.toJSONString(ResultBuildUtil.fail("9623", "热点参数限流")) ;
}
@GetMapping("testSentinelHotParam")
@SentinelResource(value = "sentinelHotParam", blockHandlerClass = MySentinelHotBlockExceptionHandler.class, blockHandler = "hotBlockExceptionHandle")
//热点参数，必须使用此注解，指定资源名
//注意使用此注解无法处理BlockExecption,会导致统一异常处理失效
public String testSentinelHotParam(@RequestParam String sentinelDesc) {
log.info("------ testSentinelHotParam 接口调用 ------ ");
return sentinelDesc;
}
//==========处理类
/**
* Created On : 26/11/2022.
*
* Author : huayu
*
* Description: 方式2 自定义热点参数限流处理异常并指定治理方法
*/
@Slf4j
public class MySentinelHotBlockExceptionHandler {
/**
* @param : [sentinelDesc, e]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : hotBlockExceptionHandle 方法 必须是 静态的 增加一个自定义处理方法，参数必须跟入口一致
*/
public static String hotBlockExceptionHandle(@RequestParam String sentinelDesc, BlockException e) {
//记录异常日志
log.warn("------ hotBlockExceptionHandle 规则Rule：{} ------", e.getRule());
return JSON.toJSONString(ResultBuildUtil.fail("9623", "热点参数限流"));
}
}
根据调用来源来判断该次请求是否允许放行，这时候可以使用 Sentinel 的来源访问控制的功能。
来源访问控制根据资源的请求来源（origin）限制资源是否通过：
配置项：
/**
* Created On : 26/11/2022.
*
* Author : huayu
*
* Description: 自定义授权规则解析 来源 处理类
*/
@Component
public class MySentinelAuthRequestOriginParser implements RequestOriginParser {
@Override
public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
// TODO 实际应用场景中，可以根据请求来源ip,进行ip限制
//模拟，通过请求参数中，是否携带了自定义的来源参数OriginAuth
//根据授权规则中的流控应用规则指定的参数列表，限制是否可以访问
//授权规则，指定白名单，就代表请求携带的参数OriginAuth,参数值必须是在流控应用指定的参数列表中，才可以访问，否者不允许
//黑名单相反
return httpServletRequest.getParameter("originAuth");
}
}
/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : 测试 Sentinel-授权
*/
@GetMapping("testSentinelAuth")
public String testSentinelAuth(@RequestParam String sentinelDesc,
@RequestParam String originAuth) {
log.info("------ testSentinelHotParam 接口调用 ------ ");
return "sentinelDesc:" + sentinelDesc + "
,originAuth:" + originAuth;
}
系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台机器的总体 Load、RT、入口 QPS 、CPU使用
率和线程数五个维度监控应用数据，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。系统
保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且仅对入口流量 (进入应用的流量) 生效。
/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : 测试 Sentinel-系统
* //设置一个， 全部请求都受限制
*/
@GetMapping("testSentinelSys")
public String testSentinelSys(@RequestParam String sentinelDesc) {
log.info("------ testSentinelHotParam 接口调用 ------ ");
return "sentinelDesc:" + sentinelDesc;
}
Dashboard控制台来为每个Sentinel客户端设置各种各样的规则，但是这里有一个问题，就是这些规则默认是存放在内存中，每次微服务重新启动，设置的各种规则都会消失。
本地文件数据源会定时轮询文件的变更，读取规则。这样我们既可以在应用本地直接修改文件来更新规则，也可以通过 Sentinel 控制台推送规则。
原理：首先 Sentinel 控制台通过 API 将规则推送至客户端并更新到内存中，接着注册的写数据源会将新的规则保存到本地的文件中。
创建配置类： SentinelFilePersistence
import com.alibaba.csp.sentinel.command.handler.ModifyParamFlowRulesCommandHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.datasource.*;
import com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.transport.util.WritableDataSourceRegistry;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
/**
* Created On : 26/11/2022.
*
* Author : huayu
*
* Description: MySentinelRulePersistenceDunc
*/
public class MySentinelRulePersistencefunc implements InitFunc{
// String ruleDir = System.getProperty("user.home") + "/sentinel/rules/";
//填写 规则存放的绝对路径
String ruleDir = "D:/KEGONGCHANG/DaiMa/IDEA/KH96/SpringCloud/springcloud-alibaba-96/kgcmall96-sentinel/sentinel/rules/";
// String ruleDir = "/kgcmall96-sentinel/sentinel/rules/";
String flowRulePath = ruleDir + "/flow-rule.json";
String degradeRulePath = ruleDir + "/degrade-rule.json";
String systemRulePath = ruleDir + "/system-rule.json";
String authorityRulePath = ruleDir + "/authority-rule.json";
String paramFlowRulePath = ruleDir + "/param-flow-rule.json";
@Override
public void init() throws Exception {
// 创建规则存放目录
this.mkdirIfNotExits(ruleDir);
// 创建规则存放文件
this.createFileIfNotExits(flowRulePath);
this.createFileIfNotExits(degradeRulePath);
this.createFileIfNotExits(systemRulePath);
this.createFileIfNotExits(authorityRulePath);
this.createFileIfNotExits(paramFlowRulePath);
// 注册一个可读数据源，用来定时读取本地的json文件，更新到规则缓存中
// 流控规则
ReadableDataSource> flowRuleRDS =
new FileRefreshableDataSource<>(flowRulePath, flowRuleListParser);
// 将可读数据源注册至FlowRuleManager，这样当规则文件发生变化时，就会更新规则到内存
FlowRuleManager.register2Property(flowRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource> flowRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
flowRulePath,
this::encodeJson
);
// 将可写数据源注册至transport模块的WritableDataSourceRegistry中
// 这样收到控制台推送的规则时，Sentinel会先更新到内存，然后将规则写入到文件中
WritableDataSourceRegistry.registerFlowDataSource(flowRuleWDS);
// 降级规则
ReadableDataSource> degradeRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
degradeRulePath,
degradeRuleListParser
);
DegradeRuleManager.register2Property(degradeRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource> degradeRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
degradeRulePath,
this::encodeJson
);
WritableDataSourceRegistry.registerDegradeDataSource(degradeRuleWDS);
// 系统规则
ReadableDataSource> systemRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
systemRulePath,
systemRuleListParser
);
SystemRuleManager.register2Property(systemRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource> systemRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
systemRulePath,
this::encodeJson
);
WritableDataSourceRegistry.registerSystemDataSource(systemRuleWDS);
// 授权规则
ReadableDataSource authorityRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
authorityRulePath,
authorityRuleListParser
);
AuthorityRuleManager.register2Property(authorityRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource authorityRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
authorityRulePath,
this::encodeJson
);
WritableDataSourceRegistry.registerAuthorityDataSource(authorityRuleWDS);
// 热点参数规则
ReadableDataSource> paramFlowRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
paramFlowRulePath,
paramFlowRuleListParser
);
ParamFlowRuleManager.register2Property(paramFlowRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource> paramFlowRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
paramFlowRulePath,
this::encodeJson
);
ModifyParamFlowRulesCommandHandler.setWritableDataSource(paramFlowRuleWDS);
}
private Converter> flowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference>() {
}
);
private Converter> degradeRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference>() {
}
);
private Converter> systemRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference>() {
}
);
private Converter authorityRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference() {
}
);
private Converter> paramFlowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference>() {
}
);
private void mkdirIfNotExits(String filePath) throws IOException {
File file = new File(filePath);
if (!file.exists()) {
file.mkdirs();
}
}
private void createFileIfNotExits(String filePath) throws IOException {
File file = new File(filePath);
if (!file.exists()) {
file.createNewFile();
}
}
private String encodeJson(T t) {
return JSON.toJSONString(t);
}
}
在resources文件下创建META-INF/services文件夹；
创建文档com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc，文档名就是配置类实现接口的全类名；
在文件中添加第一步配置类的全类名即可；
测试：启动服务，当访问系统规则限流接口，自动创建目录和文件，添加规则后，重启服务，刚进来，之前的配置看不到，必须先访问对应的入口才可以，要注意
com.kgc.scda.config.MySentinelRulePersistencefunc
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-openfeign
2.1.1.RELEASE
# 整合Sentinel 和OpenFeign ,默认关闭
feign:
sentinel:
enabled: true #开启
著启动类： @EnableFeignClients
接口：@FeignClient(value = "服务名")
org.springframework.boot
spring-boot-starter
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-gateway
# 端口
server:
port: 9606
# 服务名
spring:
application:
name: kgcmall-gatway
cloud:
#nacos 配置
nacos:
discovery:
server-addr: 127.0.0.1:8848
# 网关配置
gateway:
routes: # 路由，是list集合，可以配置多个路由
#product模块
- id: kh96_route_first # 当前route路由的唯一标识，不能重复
#uri: http://localhost:9602 # 路由转发的目标资源地址，不支持多负载调用，不利于扩展，不推荐
uri: lb://kgcmall96-prod # lb 从nacos注册中心的服务列表中，根据指定的服务名，调用服务，推荐用法
predicates: # 指定路由断言配置，支持多个断言，只要断言成功（满足路由转发条件），才会执行转发到目标资源地址访问
- Path=/prod-gateway/** # 指定path路径断言，必须满足请求地址是/prod-gateway开始，才会执行路由转发
filters: # 指定路由过滤配置，支持多个过滤器，在断言成功，执行路由转发时，对请求和响应数据进行过滤处理
- StripPrefix=1 # 在请求断言成功后，执行路由转发时，自动去除第一层的访问路径/prod-gateway
#user模块
- id: kh96_route_second
uri: lb://kgcmall96-user
predicates:
- Path=/user-gateway/**
filters:
- StripPrefix=1
页面更新：2024-05-17
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