sentinel初探
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· 2021-12-02
背景：
最近线上系统遇到线程耗尽，导致不能正常办理业务问题。通过分析发现，因为其中两个定时任务触发时间短，每个处理耗时反而很长，线程耗尽，已获得的线程部分报没有提供者，即服务不可用，同时导致部分业务请求无法获得线程，业务中断无返回。
解决此具体问题可以用具体方案，比如将线程数量调大，有问题的定时任务触发时间调长。但是，我们希望避免类似问题再出现，因此可以采用熔断限流组件。比如Netflix的一款开源限流组件Hystrix，作为作为Spring Cloud官方默认的熔断组件，但是已经停止维护。另外一款是18年7月开源的sentinel，行业应用普遍。
什么是熔断：个人理解如果当调用失败达到指定的次数，则将熔断器打开一段时间，即将请求链路断开；在指定时间内，都不再让消费者向提供者发送请求；当熔断时间到了，就将熔断器设置为半打开的状态，此时消费者可以往提供者发送请求，并统计成功次数，如果达到指定的成功次数，熔断器则变为关闭状态，即将请求链路打开，否则熔断器又变回打开状态。
什么是限流：个人理解限制单位时间内请求数量，比如每秒只能1个请求，多余请求直接返回，不会发到服务提供者上去。
由于系统采用的是dubbo框架，dubbo自带服务降级，但是其服务降级可理解为将后端报错包装成具有业务意义的返回，并不带熔断。所以尽管每次因为 RPC 异常而导致调用失败，也不会进行熔断处理；即不管调用失败多少次，消费者还是会继续进行调用。其实这样会导致服务的资源浪费：
只要服务提供者出现异常达到一定的次数，其实可以理解为服务提供者短时间内已经不能正常提供服务了，后续再调用也是浪费资源。当出现提供者不可用，消费者还会进行 1+retires 次的 RPC 调用，这样就更加浪费资源了。所以，为 dubbo 配一个熔断机制是非常有必要的了。
Sentinel（微服务的哨兵）简介：
随着分布式系统变得越来越流行，服务之间的可靠性变得比以往任何时候都更加重要。Sentinel以“流量”为切入点，在流量控制、 流量整形、熔断、系统自适应保护等多个领域开展工作，保障微服务的可靠性和弹性。哨兵具有以下特点：
丰富的应用场景：Sentinel在阿里巴巴已经被广泛使用，几乎覆盖了近10年双11（11.11）购物节的所有核心场景，比如“秒杀”需要限制突发流量到满足系统容量、消息削峰填谷、下游不可靠业务断路、集群流量控制等。
实时监控：Sentinel 还提供实时监控能力。可以实时查看单台机器的运行时间信息，以及500个节点以下集群的聚合运行时间信息。
广泛的开源生态系统：Sentinel 提供与常用框架和库（例如 Spring Cloud、Dubbo 和 gRPC）的开箱即用集成。您只需将适配器依赖项添加到 您的服务即可轻松使用 Sentinel。
多语言支持：Sentinel 为 Java、Go和C++提供了本机支持。
丰富的SPI扩展：Sentinel提供简单易用的SPI扩展接口，可以让您快速自定义逻辑，例如自定义规则管理、适配数据源等。
具体可以参考：https://gitee.com/rmlb/Sentinel/
Sentinel使用
本demo使用技术springboot+dubbo+mybatis-puls+sentinel，工程已上传github，地址是：https://github.com/zbf2016/springboot-dubbo-sentinel.git
工程目录截图：
dubbo-service:接口模块，所有需要暴露的接口放此模块，会被dubbo-consumer和dubbo-service模块依赖。
dubbo-common：公共模块，主要放工具类等。
dubbo-consumer：消费者模块独立模块。
dubbo-provider：服务提供者独立模块。
sentinel配置放在common模块，如下：
服务提供者接口：
服务提供者接口实现
消费者需要继承熔断流控规则类：
测试，服务提供者不启动，模拟100次请求，一秒请求2次
观察结果如下：
当第0次请求，第2次请求，第4次请求，第6次请求都是正常，没有被限流，也就是符合1QPS的限流规则，说明sentinel起了限流作用。
当第10次请求后，所有的请求都被熔断了，符合熔断规则设置的5秒内10个请求，有2个异常及以上即熔断。
Sentinel监控
Sentinel监控可以直接在github下载jar包，参考github即可，启动后如下所示：
账号密码都是sentinel，初次进入是空白
当有请求之后，可在控制界面配置限流规则和熔断规则，目前只在服务生效期间有用，服务重启需要重新配，如需要长期有效，可以整合nacos即可
总结：sentinel使用简单，功能强大，在微服务系统中被广泛使用，让系统高可用。