手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel实现流量实时监控
Sentinel实现流量实时监控,so easy!
SpringCloud Alibaba全集文章目录:
一、手把手教你搭建SpringCloud Alibaba之生产者与消费者
二、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Nacos服务注册中心
三、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Nacos服务配置中心
四、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Nacos服务集群配置
五、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Nacos服务持久化配置
六、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel实现流量实时监控
七、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel实现流量控制
八、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel服务熔断降级
九、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel热点key限流
十、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel系统自适应保护
十一、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel注解SentinelResource
十二、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Sentinel规则持久化
十三、手把手教你搭建SpringCloudAlibaba之Seata分布式事务
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1、什么是Sentinel?
Sentinel 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件,主要以流量为切入点,从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。就跟前边我们学习的Hystrix是一样的,Sentinel是由阿里巴巴开发的。
git地址:https://github.com/alibaba/Sentinel
中文官网:https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/logs.html
如何下载:Releases · alibaba/Sentinel · GitHub
无法访问githib解决办法:关于无法访问github解决办法 - 知乎
sentinel和hystrix的区别可以看看这篇文章 https://www.jianshu.com/p/d7f9f3b98be7
2、Sentinel 基本概念
资源
资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容,例如,由应用程序提供的服务,或由应用程序调用的其它应用提供的服务,甚至可以是一段代码。在接下来的文档中,我们都会用资源来描述代码块。
只要通过 Sentinel API 定义的代码,就是资源,能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下,可以使用方法签名,URL,甚至服务名称作为资源名来标示资源。
规则
围绕资源的实时状态设定的规则,可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。
3、Sentinel 功能和设计理念
流量控制
流量控制在网络传输中是一个常用的概念,它用于调整网络包的发送数据。然而,从系统稳定性角度考虑,在处理请求的速度上,也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的,而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器,可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状,如下图所示:
流量控制有以下几个角度:
- 资源的调用关系,例如资源的调用链路,资源和资源之间的关系;
- 运行指标,例如 QPS、线程池、系统负载等;
- 控制的效果,例如直接限流、冷启动、排队等。
Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度,并进行灵活组合,从而达到想要的效果。
熔断降级
什么是熔断降级
除了流量控制以外,降低调用链路中的不稳定资源也是 Sentinel 的使命之一。由于调用关系的复杂性,如果调用链路中的某个资源出现了不稳定,最终会导致请求发生堆积。这个问题和 Hystrix 里面描述的问题是一样的。
Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的: 当调用链路中某个资源出现不稳定,例如,表现为 timeout,异常比例升高的时候,则对这个资源的调用进行限制,并让请求快速失败,避免影响到其它的资源,最终产生雪崩的效果。
熔断降级设计理念
在限制的手段上,Sentinel 和 Hystrix 采取了完全不一样的方法。
Hystrix 通过线程池的方式,来对依赖(在我们的概念中对应资源)进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成本,还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。
Sentinel 对这个问题采取了两种手段:
- 通过并发线程数进行限制
和资源池隔离的方法不同,Sentinel 通过限制资源并发线程的数量,来减少不稳定资源对其它资源的影响。这样不但没有线程切换的损耗,也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下,例如响应时间变长,对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后,对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。
- 通过响应时间对资源进行降级
除了对并发线程数进行控制以外,Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后,所有对该资源的访问都会被直接拒绝,直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。
系统负载保护
Sentinel 同时提供系统维度的自适应保护能力。防止雪崩,是系统防护中重要的一环。当系统负载较高的时候,如果还持续让请求进入,可能会导致系统崩溃,无法响应。在集群环境下,网络负载均衡会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候,这个增加的流量就会导致这台机器也崩溃,最后导致整个集群不可用。
针对这个情况,Sentinel 提供了对应的保护机制,让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡,保证系统在能力范围之内处理最多的请求。
4、Sentinel 是如何工作的
Sentinel 的主要工作机制如下:
- 对主流框架提供适配或者显示的 API,来定义需要保护的资源,并提供设施对资源进行实时统计和调用链路分析。
- 根据预设的规则,结合对资源的实时统计信息,对流量进行控制。同时,Sentinel 提供开放的接口,方便您定义及改变规则。
- Sentinel 提供实时的监控系统,方便您快速了解目前系统的状态。
5、Sentinel如何使用的
Sentinel 的使用可以分为两个部分:
- 核心库(Java 客户端):不依赖任何框架/库,能够运行于 Java 8 及以上的版本的运行时环境,同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持(见 主流框架适配)。
- 控制台(Dashboard):Dashboard 主要负责管理推送规则、监控、管理机器信息等。
- 核心库不依赖 Dashboard,但是结合 Dashboard 可以取得最好的效果。
下载Dashboard,我这里使用的是1.7.0的版本,从官网进行下载,下载下来就是一个jar包,我们直接使用java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar 就可以运行。如下图:
此时我们访问http://localhost:8080/ 就可以看到登录页面,默认的用户名和密码都是sentinel,需要注意的是需要有java8以上的环境,和端口8080不能被占用,因为Dashboard前台管理界面的默认端口是8080,如下图:
登录成功后就是如下的界面:
然后我们初始化演示工程,新建一个module,命名为cloud-sentinel-config。
1、新建pom文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<parent>
<artifactId>springcloud</artifactId>
<groupId>com.study.springcloud</groupId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
</parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<artifactId>cloud-sentinel-config</artifactId>
<dependencies>
<!--alibaba-sentinel-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
<!--alibaba-sentinel 后续做持久化用-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>
<!--nacos-discovery-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!-- 引入实体的包 -->
<dependency>
<groupId>com.study.springcloud</groupId>
<artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
<version>${project.version}</version>
</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>
</project>
2、新建yml文件
server:
port: 8401
spring:
application:
name: cloudalibaba-sentinel-server
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8080 #8080会监控的我们的8401服务
port: 8719 #默认8719,假如被占用了会自动从8719开始依次+1扫描。直至找到未被占用的端口
#图形化展示配置
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'
3、新建启动类
package com.buba.sentinel;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class SentinelConfigMain {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SentinelConfigMain.class,args);
}
}
4、再写一个流控的Controller,来模拟我们的请求的接口。
package com.buba.sentinel.controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class FlowLimitController {
@GetMapping("/testA")
public String testA() {
return "------testA";
}
@GetMapping("/testB")
public String testB() {
return "------testB";
}
}
然后启动服务,成功可以看到成功注册到Nacos当中。
然后我们在浏览器访问http://localhost:8401/testA
然后我们看sentinel的dashboard控制台,可以看到我们现在已经监控到我们cloudalibaba-sentinel-server的服务了,并且实时监控到了我们的的接口testA。
我们从实时监控可以看到我们访问的该接口的时间,通过的QPS个数和拒绝的QPS个数,还有响应的时间。
我们同时访问http://localhost:8401/testB,也可以看到接口B也被实时监控了。如下图:
过五分钟之后我们再次查看实时监控就没有数据了,那是因为Sentinel 控制台中监控数据聚合后直接存在内存中,未进行持久化,且仅保留最近 5 分钟的监控数据。若需要监控数据持久化的功能,可以自行扩展实现 MetricsRepository 接口 。
到这里Sentinel的流量实时监控就学习完毕了。是不是so easy!
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