十五、Sentinel实现限流

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十五、Sentinel实现限流
限流与降级

限流 blockHandler
降级 fallback
降级需要运行时出现异常才会触发，而限流一旦触发，你连运行的机会都没有，当然就不会降级。
也就是说，两者如果同时触发，那么一定是限流触发（降级连机会都没有）。

Sentiel

官网

https://github.com/alibaba/Sentinel
中文：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/介绍

是什么

一句话解释就是我们之前讲过的hystrix

去哪下

官方github

能干嘛

怎么玩

官方文档：https://spring-cloud-alibaba-group.github.io/github-pages/greenwich/spring-cloud-alibaba.html#_spring_cloud_alibaba_sentinel

服务中的各种问题
- 服务雪崩
- 服务降级
- 服务熔断
- 服务限流
安装Sentiel控制台

sentinel组件由两部分构成
- 后台：核心库第ava客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有Java运行时环境，同时对 Dubbo /Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
- 前台8080：控制台(Dashboard)基于Spring Boot开发，打包后可以直接运行，不需要额外的Tomcat等应用容器。
控制台安装步骤
1. 下载
- https://github.com/alibaba/Sentinel/releases下载
- 到本地sentinel-dashboard-1.7.0.jar
1. 前提
  
  java8环境OK
  8080端口不能被占用
2. 运行命令
  
  java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar
3. 访问sentinel管理界面
  
  http://localhost:8080
  登录账号密码均为sentinel
4. 成功访问
后台cloudalibaba-sentinel-service8401配置

pom文件
```
<dependencies>
    
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>
```
YML
```
server:
  port: 8401

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinal-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        #Nacos服务注册中心地址
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        #配置Sentin dashboard地址
        dashboard: localhost:8080 
        port: 8719    # 默认8719端口，假如被占用了会自动从8719端口+1进行扫描，直到找到未被占用的端口 

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'
```
主启动
```
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class MainApp8401 {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MainApp8401.class,args);
    }
}
```
业务类FlowLimitController
```
public class FlowLimitController {

    @GetMapping("/testA")
    public String testA() {
        return "----testA";
    }

    @GetMapping("/testB")
    public String testB() {
        return "----testB";
    }
}
```
测试
1. 启动nacos
2. 启动Sentinel8080
  
  java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar
3. 启动微服务8401
4. 启动8401微服务后台查看sentinel控制台
空空如也，啥也没有

Sentinel采用懒加载说明
1. 执行一次访问
http://localhost:8401/testA
http://localhost:8401/testB
1. 查看效果
流控规则

基本介绍

进一步解释说明
- 资源名:唯一名称,默认请求路径
- 针对来源: Sentine可以针对调用者进行限流，填写微服务名,默认default (不区分来源)
- 阈值类型/单机阈值:
  QPS (每秒钟的请求数量) :当调用该api的QPS达到阈值的时候,进行限流
  线程数:当调用该api的线程数达到阈值的时候,进行限流
- 是否集群:不需要集群
- 流控模式:
  直接: api达到限流条件时，直接限流
  关联:当关联的资源达到阈值时,就限流自己
  链路:只记录指定链路上的流量(指定资源从入口资源进来的流量,如果达到阈值,就进行限流) [api级
  别的针对来源]
- 流控效果:
  快速失败:直接失败,抛异常
  Warm Up:根据codeFactor (冷加载因子，默认3)的值,从阈值/codeFactor, 经过预热时长，才达到设
  置的QPS阈值
  排队等待:匀速排队,让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置为QPS,否则无效
流控模式

直接（默认）

测试
- 快速点击访问http://localhost:8401/testA
- 结果：Blocked by Sentinel(flow limiting)
- 思考？？？
  直接调用默认报错信息，技术方面ok，but，是否应该有我们自己的后续处理
  类似有个fallback的兜底方法
关联
- 当关联的资源达到阈值时，就限流自己
- 当与A关联的资源B达到阈值后，就限流自己
- B惹事，A挂了
- 应用场景：比如支付时达到阈值，可以从源头上比如购买界面，进行限流类比：下流洪灾，上流关水
测试
1. 配置A
2. postman模拟并发密集访问testB
3. 访问B成功
4. postman里新建多线程集合组
5. 将访问地址添加进新线程组
6. RUN
大批量线程高并发访问B，导致A失效了

运行后发现testA挂了
- 点击访问A
- 结果：Blocked by Sentinel(flow limiting)
链路
- 多个请求调用同一个微服务
- 家庭作业试试
流控效果

直接->快速失败(默认的流控处理)
- 直接失败，抛出异常
  Blocked by Sentinel(flow limiting)
- 源码
  com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.controller.DefaultController
预热

说明

公式:阈值除以coldFactor(默认值为3)，经过预热时长后才会达到阈值

官网
- 默认coldFactor为3，即请求QPS从threshold/3开始，经预热时长逐渐升至设定的QPS阈值
- 限流冷启动
  https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E9%99%90%E6%B5%81—%E5%86%B7%E5%90%AF%E5%8A%A8
源码

com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.WarmUpController

WarmUp配置

多次点击http://localhost:8401/testB

刚开始不行，后续慢慢OK

应用场景

如:秒杀系统在开启的瞬间，会有很多流量上来,很有可能把系统打死,颍热方式就是把为了保护系统，可慢慢的把流量放进来,慢慢的把阀值增长到设置的阀值。

排队等待

匀速排队，阈值必须设置为QPS

官网

源码

com.ailibaba.csp.sentinel.slots.block.controller.RateLimiterController

测试
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