Sentinel
前往https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D看介绍。
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。
Sentinel 具有以下特征:
丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。
完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Apache Dubbo、gRPC、Quarkus 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。同时 Sentinel 提供 Java/Go/C++ 等多语言的原生实现。
完善的 SPI 扩展机制：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。
Sentinel 的主要特性：
Sentinel 分为两个部分:
核心库（Java 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。
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。
进入https://github.com/alibaba/Sentinel/releases 下载sentinel-dashboard-1.7.0.jar
保证8080端口不被占用，jdk8安装完毕
打开控制台，输入：java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar
启动Sentinel
输入http://localhost:8080/ ，账号密码均为sentinel，进入控制台页面
启动nacos：D:\nacos-server-1.1.4\nacos\bin>startup.cmd -m standalone
输入http://localhost:8848/nacos 进入nacos页面
创建cloudalibaba-sentinel-service8401模块
pom：
<dependencies>
<!--SpringCloud ailibaba nacos -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!--SpringCloud ailibaba sentinel-datasource-nacos 后续做持久化用到-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>
<!--SpringCloud ailibaba sentinel -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
<!--openfeign-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
<!-- SpringBoot整合Web组件+actuator -->
<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>
<!--日常通用jar包配置-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
<scope>runtime</scope>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-all</artifactId>
<version>4.6.3</version>
</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-sentinel-service
cloud:
nacos:
discovery:
#Nacos服务注册中心地址
server-addr: localhost:8848
sentinel:
transport:
#配置Sentinel dashboard地址
dashboard: localhost:8080
#默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口
port: 8719
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'
主启动类：
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class MainApp8401 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MainApp8401.class, args);
}
}
Controller：
@RestController
public class FlowLimitController {
@GetMapping("/testA")
public String testA()
{
return "------testA";
}
@GetMapping("/testB")
public String testB()
{
return "------testB";
}
}
启动nacos，sentienl，本模块，进入sentinel，会发现什么都没发生
需要先访问http://localhost:8401/testB
http://localhost:8401/testA
才会有相关内容显示（懒加载）：
流控规则：
接下来对流控模式进行测试
首先是直接
表示1秒钟内查询1次就是OK，若超过次数1，就直接-快速失败，报默认错误
多次刷新http://localhost:8401/testA
就会出现：Blocked by Sentinel (flow limiting)
成功了，但是该如何实现自己的处理方案？
然后是关联：
当关联的资源B达到阈值时，就限流A自己
或者B惹事，A挂了
当关联资源/testB的qps阀值超过1时，就限流/testA的Rest访问地址，当关联资源到阈值后限制配置好的资源名
使用postman进行模拟：
Postman里新建多线程集合组
将访问地址添加进新线程组：
启动postman，再访问A，发现A也挂了，得到了和上面一样的结果
接下来是链路：
只针对从指定链路访问到本资源的请求做统计，判断是否超过阈值
例如有两条请求链路：
/test1 /common
/test2 /common
如果只希望统计从/test2进入到/common的请求，对/test2 进行限流
总结：
1.直接：对当前资源限流
2.关联：高优先级资源触发阈值，对低优先级资源限流。
3.链路：阈值统计时，只统计从指定资源进入当前资源的请求，是对请求来源的限流
接着是流控效果：
直接→快速失败：上面演示过了，会直接在页面上显示Blocked by Sentinel (flow limiting)
然后是预热：
公式：阈值除以coldFactor（默认为3），经过预热时长后才会到达阈值
案例，阀值为10+预热时长设置5秒。
系统初始化的阀值为10 / 3 约等于3,即阀值刚开始为3；然后过了5秒后阀值才慢慢升高恢复到10。
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，预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。
然后是排队等待：
匀速排队，让请求以均匀的速度通过，阀值类型必须设成QPS，否则无效。
设置含义：/testA每秒1次请求，超过的话就排队等待，等待的超时时间为20000毫秒。
降级规则
RT（平均响应时间，秒级）
平均响应时间超出阈值且在时间窗口内通过的请求>=5，两个条件同时满足后触发降级
窗口期过后关闭断路器
RT最大4900（更大的需要通过-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=XXXX才能生效）
异常比列（秒级）
QPS >= 5 且异常比例（秒级统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级
异常数（分钟级）
异常数（分钟统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级
Sentinel断路器是没有半开状态的
半开的状态系统自动去检测是否请求有异常，没有异常则关闭断路器恢复使用，有异常则继续打开断路器不可用，具体可以参考Hystrix
降级策略实战
RT
在controller中加入：
@GetMapping("/testD")
public String testD()
{
//暂停几秒钟线程
try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
log.info("testD 测试RT");
return "------testD";
}
Jmeter压测，
按照上述配置，
永远一秒钟打进来10个线程（大于5个了）调用testD，我们希望200毫秒处理完本次任务，如果超过200毫秒还没处理完，在未来1秒钟的时间窗口内，断路器打开(保险丝跳闸)微服务不可用，保险丝跳闸断电了。
后续停止jmeter，没有这么大的访问量了，断路器关闭(保险丝恢复)，微服务恢复。
异常比例
修改testD方法
JMETER测试：
按照上述配置，单独访问一次，必然来一次报错一次(int age = 10/0)，调一次错一次；
开启jmeter后，直接高并发发送请求，多次调用达到我们的配置条件了。
断路器开启(保险丝跳闸)，微服务不可用了，不再报错error而是服务降级了。
异常数：
时间窗口一定要大于等于60秒。
Controller添加testE
@GetMapping("/testE")
public String testE()
{
log.info("testE 测试异常比例");
int age = 10/0;
return "------testE 测试异常比例";
}
http://localhost:8401/testE，第一次访问绝对报错，因为除数不能为零，
我们看到error窗口，但是达到5次报错后，进入熔断后降级。
Jmeter测试：
以上为111-123集的内容
