Spring?Cloud中Sentinel的兩種限流模式介紹

更新時(shí)間：2023年05月16日 10:10:39 作者：小威要向諸佬學(xué)習(xí)呀

如何使用Sentinel做流量控制呢？這篇文章就來為大家詳細(xì)介紹了Spring?Cloud中Sentinel的兩種限流模式，感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下

Sentinel流控模式

Sentinel流量控制主要有以下幾種模式：

直接失敗模式：在達(dá)到流量控制閾值后，直接拒絕請(qǐng)求，返回錯(cuò)誤信息。

關(guān)聯(lián)模式：當(dāng)關(guān)聯(lián)的資源達(dá)到流量控制閾值時(shí)，將觸發(fā)當(dāng)前資源的流量控制。

Warm Up模式：在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)，允許一定量的請(qǐng)求通過，防止出現(xiàn)系統(tǒng)冷啟動(dòng)時(shí)大量請(qǐng)求被拒絕的情況。

排隊(duì)等待模式：在達(dá)到流量控制閾值后，請(qǐng)求將進(jìn)入隊(duì)列等待，直到有資源可用時(shí)再處理請(qǐng)求。

熱點(diǎn)規(guī)則：對(duì)于一些熱點(diǎn)資源，可以設(shè)置特定的流量控制規(guī)則，以防止熱點(diǎn)資源被過多請(qǐng)求占用導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。

說明：由于篇幅原因，本篇文章先介紹前兩種模式，即直接失敗模式和關(guān)聯(lián)模式。

直接失敗模式

Sentinel的直接失敗模式是一種流量控制策略，它可以在系統(tǒng)達(dá)到預(yù)設(shè)的流量閾值時(shí)直接拒絕請(qǐng)求，而不是將請(qǐng)求放入隊(duì)列等待處理。該模式可以避免系統(tǒng)資源過度消耗，并且可以快速響應(yīng)請(qǐng)求，提高系統(tǒng)的可用性。

具體來說，Sentinel的直接失敗模式可以通過以下步驟實(shí)現(xiàn)：

1.配置流量閾值：在Sentinel中，可以通過配置規(guī)則來設(shè)置系統(tǒng)的流量閾值，例如：每秒最多處理100個(gè)請(qǐng)求。

2.監(jiān)控流量：Sentinel會(huì)監(jiān)控系統(tǒng)的流量，當(dāng)流量達(dá)到預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，Sentinel會(huì)觸發(fā)流量控制策略。

3.直接拒絕請(qǐng)求：在直接失敗模式下，當(dāng)流量達(dá)到閾值時(shí)，Sentinel會(huì)直接拒絕請(qǐng)求，并返回錯(cuò)誤信息給客戶端，而不是將請(qǐng)求放入隊(duì)列等待處理。

4.統(tǒng)計(jì)流量：Sentinel會(huì)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的流量情況，并根據(jù)配置的規(guī)則進(jìn)行限流，以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可用性。

首先，我們需要添加Sentinel依賴：

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

然后，在啟動(dòng)類上添加@EnableSentinel注解啟用Sentinel：

@SpringBootApplication
@EnableSentinel
public class DemoApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }
}

接下來，我們定義一個(gè)Controller，其中包含一個(gè)需要進(jìn)行流量控制的方法：

@RestController
public class DemoController {
    @GetMapping("/hello")
    @SentinelResource(value = "hello", fallback = "fallback")
    public String hello() {
        return "Hello, World!";
    }
    public String fallback() {
        return "Sorry, the service is busy, please try again later.";
    }
}

在上面的代碼中，我們使用@SentinelResource注解標(biāo)記了hello()方法，并指定了一個(gè)fallback方法。當(dāng)Sentinel進(jìn)行流量控制并觸發(fā)熔斷時(shí)，會(huì)自動(dòng)調(diào)用fallback方法返回一個(gè)固定的響應(yīng)。

接下來，我們需要在Sentinel Dashboard中配置流量控制規(guī)則。打開Dashboard，進(jìn)入流控規(guī)則頁面，添加一個(gè)新的規(guī)則，將控制臺(tái)模式設(shè)置為直接失敗，并設(shè)置閾值和時(shí)間窗口等參數(shù)。保存規(guī)則后，我們就可以開始測試了。

當(dāng)流量超過閾值時(shí)，Sentinel會(huì)拒絕請(qǐng)求并返回一個(gè)固定的響應(yīng)，即fallback方法中定義的響應(yīng)。這就是Sentinel的直接失敗模式。

關(guān)聯(lián)模式

Sentinel的關(guān)聯(lián)模式是一種流量控制策略，它可以根據(jù)不同的資源之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系來進(jìn)行流量控制。比如，如果一個(gè)接口的訪問頻率過高，可能會(huì)導(dǎo)致其所依賴的其他接口也受到影響，此時(shí)就可以使用關(guān)聯(lián)模式來控制流量。

關(guān)聯(lián)模式的實(shí)現(xiàn)需要定義資源之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并為每個(gè)資源設(shè)置獨(dú)立的流控規(guī)則。在實(shí)際使用中，可以通過配置文件或代碼來定義關(guān)聯(lián)關(guān)系和流控規(guī)則。

以下是一個(gè)使用代碼實(shí)現(xiàn)Sentinel關(guān)聯(lián)模式的示例：

// 定義資源關(guān)聯(lián)關(guān)系
private static final String RESOURCE_A = "resourceA";
private static final String RESOURCE_B = "resourceB";
private static final String RESOURCE_C = "resourceC";

// 定義流控規(guī)則
private static final FlowRule RULE_A = new FlowRule(RESOURCE_A)
    .setCount(10) // 每秒最多處理10個(gè)請(qǐng)求
    .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
private static final FlowRule RULE_B = new FlowRule(RESOURCE_B)
    .setCount(20) // 每秒最多處理20個(gè)請(qǐng)求
    .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
private static final FlowRule RULE_C = new FlowRule(RESOURCE_C)
    .setCount(30) // 每秒最多處理30個(gè)請(qǐng)求
    .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);

// 定義資源關(guān)聯(lián)關(guān)系
private static final Set<FlowRule> RULES_A = new HashSet<>();
private static final Set<FlowRule> RULES_B = new HashSet<>();
private static final Set<FlowRule> RULES_C = new HashSet<>();
static {
    RULES_A.add(RULE_A);
    RULES_A.add(RULE_B);
    RULES_B.add(RULE_B);
    RULES_C.add(RULE_C);
}

// 注冊(cè)流控規(guī)則
FlowRuleManager.loadRules(RULES_A);
FlowRuleManager.loadRules(RULES_B);
FlowRuleManager.loadRules(RULES_C);

// 定義資源關(guān)聯(lián)關(guān)系
DegradeRule degradeRuleA = new DegradeRule(RESOURCE_A)
    .setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT)
    .setCount(5) // 每秒最多處理5個(gè)異常
    .setTimeWindow(10); // 統(tǒng)計(jì)時(shí)間窗口為10秒
DegradeRule degradeRuleB = new DegradeRule(RESOURCE_B)
    .setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT)
    .setCount(10) // 每秒最多處理10個(gè)異常
    .setTimeWindow(10); // 統(tǒng)計(jì)時(shí)間窗口為10秒
DegradeRule degradeRuleC = new DegradeRule(RESOURCE_C)
    .setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT)
    .setCount(15) // 每秒最多處理15個(gè)異常
    .setTimeWindow(10); // 統(tǒng)計(jì)時(shí)間窗口為10秒

// 定義資源關(guān)聯(lián)關(guān)系
private static final Set<DegradeRule> DEGRADE_RULES_A = new HashSet<>();
private static final Set<DegradeRule> DEGRADE_RULES_B = new HashSet<>();
private static final Set<DegradeRule> DEGRADE_RULES_C = new HashSet<>();
static {
    DEGRADE_RULES_A.add(degradeRuleA);
    DEGRADE_RULES_A.add(degradeRuleB);
    DEGRADE_RULES_B.add(degradeRuleB);
    DEGRADE_RULES_C.add(degradeRuleC);
}

// 注冊(cè)降級(jí)規(guī)則
DegradeRuleManager.loadRules(DEGRADE_RULES_A);
DegradeRuleManager.loadRules(DEGRADE_RULES_B);
DegradeRuleManager.loadRules(DEGRADE_RULES_C);

在上面的代碼中，我們定義了三個(gè)資源：RESOURCE_A、RESOURCE_B、RESOURCE_C，并為每個(gè)資源設(shè)置了獨(dú)立的流控規(guī)則和降級(jí)規(guī)則。同時(shí)，我們還定義了資源之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，即RESOURCE_A和RESOURCE_B關(guān)聯(lián)，RESOURCE_B和RESOURCE_C關(guān)聯(lián)。

通過這種方式，當(dāng)RESOURCE_A的流量達(dá)到限制時(shí)，Sentinel會(huì)自動(dòng)觸發(fā)降級(jí)操作，從而避免RESOURCE_B和RESOURCE_C受到影響。同樣地，當(dāng)RESOURCE_B的流量達(dá)到限制時(shí)，Sentinel會(huì)自動(dòng)觸發(fā)降級(jí)操作，從而避免RESOURCE_C受到影響。

到此這篇關(guān)于Spring Cloud中Sentinel的兩種限流模式介紹的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Spring Cloud Sentinel限流模式內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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