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Sentinel限流项目实战：入门与初级用户指南

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架构 Spring Cloud 微服务

概述

本文将详细介绍如何在实际项目中使用Sentinel限流项目，包括环境搭建、基本概念和实战案例分享。通过配置流控规则和系统保护规则，确保在高流量情况下系统稳定运行。文中还将展示如何与Spring Cloud和Dubbo等微服务框架集成，实现更强大的流量控制功能。此外，文章还会讲解常见错误及其解决方法，以及优化建议。

Sentinel简介

Sentinel 是阿里巴巴开源的一款分布式系统流量控制组件，能够确保系统的高可用性和稳定性，防止因流量过大导致系统超负荷运行。在面对突发的流量高峰时，Sentinel 能够有效保护系统，防止服务雪崩，确保系统在恶劣环境下正常运行。

Sentinel的主要功能

流量控制: Sentinel 可根据系统的实际运行情况，动态控制流量，防止系统因流量过大而崩溃。用户可以配置限流策略，例如限制每秒请求次数，或者限制并发请求数，确保系统在合理范围内运行。
系统保护规则: Sentinel 提供系统层面的保护规则。例如，当 CPU 使用率达到 80% 时，可以触发保护机制，降低系统负载，防止因资源耗尽而崩溃。
授权规则: Sentinel 支持基于白名单和黑名单的授权规则，可以限制某些 IP 或用户访问特定资源，确保系统安全性。

Sentinel的应用场景

流量控制: 当系统面临突发流量时，可以使用 Sentinel 进行流量控制，防止系统崩溃。例如，在双十一、双十二等电商大促活动中，系统可能会面临巨大的流量压力，此时可以使用 Sentinel 进行流量控制。
系统保护: 当系统 CPU 使用率、线程数等达到预设阈值时，可以触发保护机制，防止系统崩溃。例如，当 CPU 使用率超过 80% 时，可以触发保护机制，降低系统负载。
授权控制: 可以限制某些 IP 或用户访问特定资源，例如，限制某些 IP 地址访问特定接口。

环境搭建

为了使用 Sentinel，需要先安装 Java 环境，然后引入 Sentinel 依赖库，并安装及配置 Sentinel 控制台。

Java环境安装

首先，确保系统已经安装了 Java 开发工具包（JDK）。以下是安装过程的详细步骤：

下载 JDK:
访问 Oracle 官网或其他可信的 JDK 下载源，下载适合本机操作系统的 JDK 版本。
安装 JDK:
根据下载页面提示进行安装操作。安装过程中建议选择默认安装路径，以便后续操作更加方便。
环境变量配置:
安装完成后，需要配置环境变量。打开系统环境变量设置界面，添加以下变量：
- JAVA_HOME: 指向 JDK 安装目录，例如 C:\Program Files\Java\jdk-17
- PATH: 添加 %JAVA_HOME%\bin，以确保可以使用 javac 和 java 等命令。
验证安装:
打开命令行窗口，输入 java -version 和 javac -version，如果显示 JDK 版本信息，则说明安装成功。

Sentinel依赖库的引入

为了在项目中使用 Sentinel，需要在项目的构建文件中引入 Sentinel 的依赖库。这里以 Maven 为例，展示引入过程：

添加 Sentinel 依赖:
在项目的 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency>
   <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
   <artifactId>sentinel-core</artifactId>
   <version>1.8.4</version>
</dependency>
<dependency>
   <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
   <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
   <version>1.8.4</version>
</dependency>

配置 Maven:
如果尚未安装 Maven，可以访问 Maven 官网下载安装包，并按照官方指南完成安装。安装完毕后，将 Maven 的安装路径添加到系统环境变量 PATH 中，确保可以从命令行调用 mvn 命令。
刷新项目:
使用 IDE（如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse）刷新项目依赖，确保 Maven 能够正确解析并下载依赖库。

Sentinel控制台的安装与配置

Sentinel 控制台是一个 Web 应用程序，用于可视化管理和配置 Sentinel 规则。以下是安装和配置步骤：

下载控制台:
访问 Github 仓库，下载最新的 Sentinel 控制台发布版本。
```
git clone https://github.com/alibaba/Sentinel-Dashboard.git
cd Sentinel-Dashboard
```
构建控制台:
进入 Sentinel-Dashboard 文件夹，运行 Maven 命令构建项目：
```
mvn clean package -DskipTests
```
运行控制台:
构建完成后，可以在 dashboard/target 目录下找到打包后的 WAR 文件。使用任意 Servlet 容器（如 Tomcat）部署此 WAR 文件。这里以 Tomcat 为例：
```
cp target/sentinel-dashboard-1.8.4.war /path/to/apache-tomcat/webapps/
```
运行 Tomcat 服务器：
```
cd /path/to/apache-tomcat/bin/
./startup.sh
```
访问控制台:
打开浏览器，访问 http://localhost:8080/sentinel，登录控制台界面。初始用户名和密码均为 sentinel。

基本概念

在使用 Sentinel 进行流量控制前，了解一些基本概念至关重要。本节将介绍几个关键概念：流控规则、系统保护规则、授权规则。

流控规则

流控规则定义了哪些流量需要被限制，以及具体的限流策略。流控规则主要分为以下几类：

流控模式:
- 链路模式: 限制进入某个资源的请求流量。
- 系统模式: 限制系统总流量。
- 节点模式: 限制某个节点的流量。
流控类型:
- QPS: 限制每秒钟的请求数量。
- 并发数: 限制同时访问某个资源的请求数量。
- 关联资源: 限制与某个资源相关联的资源。
流控级别:
- 系统级别: 限制整个系统的请求流量。
- 接口级别: 限制某个接口的请求流量。
- 节点级别: 限制某个节点的请求流量。

例如，如果一个接口需要限制每秒 1000 个请求，可以配置如下流控规则：

FlowRule flowRule = new FlowRule();
flowRule.setResource("myResource");
flowRule.setCount(1000);
flowRule.setGrade(FlowRuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
flowRule.setLimitApp("default");
flowRule.setStatus(RuleConstant.FLOW_RULE_STATUS_ENABLED);

系统保护规则

系统保护规则定义了当系统资源达到一定阈值时，如何进行保护。系统保护规则主要分为以下几类：

阈值类型:
- CPU 使用率: 限制 CPU 使用率。
- 系统负载: 限制系统的负载。
- 线程数: 限制系统的线程数。
阈值:
- 阈值 1: 当系统资源超过阈值 1 时，触发保护机制。
- 阈值 2: 当系统资源超过阈值 2 时，触发更严格的保护机制。
- 阈值 3: 当系统资源超过阈值 3 时，触发最严格的保护机制。

例如，如果需要限制 CPU 使用率达到 80% 时触发保护机制，可以配置如下系统保护规则：

SystemRule systemRule = new SystemRule();
systemRule.setResource("myResource");
systemRule.setCount(80);
systemRule.setGrade(SystemRuleConstant.SYSTEM_PROTECT_GRADE_CPU);
systemRule.setStatus(RuleConstant.RULE_STATUS_ENABLED);

授权规则

授权规则定义了哪些用户或 IP 地址可以访问特定资源。授权规则主要分为以下几类：

授权类型:
- 白名单: 仅允许指定的用户或 IP 地址访问资源。
- 黑名单: 禁止指定的用户或 IP 地址访问资源。
授权方式:
- 用户: 根据用户 ID 或其他用户标识进行授权。
- IP 地址: 根据 IP 地址进行授权。

例如，如果需要禁止 IP 地址 192.168.1.1 访问资源，可以配置如下授权规则：

SphU.setBlockExceptionHandler(new BlockExceptionAdapter() {
    @Override
    public void blockByException(BlockException ex) {
        // 处理被阻塞的异常
    }
});

SphU.entry("myResource", args -> {
    if (!args.isWhite()) {
        // 判断是否为白名单用户
        throw new BlockByRuleException("Blocked by authorization rule");
    }
    return true;
});

实战入门

创建第一个限流项目

本节将介绍如何创建一个简单的限流项目，以演示 Sentinel 的基本使用方法。项目将包括一个简单的 API 接口，并对其进行流量限制。

创建 Maven 项目:
使用 Maven 创建一个新的 Java 项目，并在 pom.xml 文件中添加 Sentinel 依赖：

<dependency>
   <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
   <artifactId>sentinel-core</artifactId>
   <version>1.8.4</version>
</dependency>
<dependency>
   <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
   <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
   <version>1.8.4</version>
</dependency>

配置 Spring Boot 项目:
如果使用 Spring Boot，可以在 application.properties 文件中设置一些基本配置，例如端口号：
```
server.port=8081
```

创建简单的 API 接口:
创建一个简单的 API 接口，用于测试限流功能。例如：

@RestController
public class HelloController {
   @GetMapping("/hello")
   public String hello() {
       return "Hello, Sentinel!";
   }
}

添加流控规则:
在项目中添加流控规则，限制每秒请求数量。例如：

@PostConstruct
public void init() {
   FlowRule flowRule = new FlowRule();
   flowRule.setResource("hello");
   flowRule.setCount(10);
   flowRule.setGrade(FlowRuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
   flowRule.setLimitApp("default");
   flowRule.setStatus(RuleConstant.FLOW_RULE_STATUS_ENABLED);
   FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(flowRule));
}

启动项目:
启动项目，并访问 http://localhost:8081/hello 接口。当每秒请求超过 10 次时，接口将被限流。

实现简单的流量控制

在实际项目中，可以通过配置流控规则来实现简单的流量控制。下面是一个简单的示例：

创建流控规则:
创建一个流控规则，限制某个接口的每秒请求数量。例如，限制 hello 接口的每秒请求次数为 10。

@PostConstruct
public void init() {
   FlowRule flowRule = new FlowRule();
   flowRule.setResource("hello");
   flowRule.setCount(10);
   flowRule.setGrade(FlowRuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
   flowRule.setLimitApp("default");
   flowRule.setStatus(RuleConstant.FLOW_RULE_STATUS_ENABLED);
   FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(flowRule));
}

实现 API 接口:
创建一个简单的 API 接口，并在接口中使用 SphU 函数进行资源保护。

@RestController
public class HelloController {
   @GetMapping("/hello")
   public String hello() {
       try (SphU.Entry entry = SphU.entry("hello")) {
           return "Hello, Sentinel!";
       } catch (BlockException e) {
           return "Blocked by Sentinel";
       }
   }
}

测试流量控制:
访问 http://localhost:8081/hello 接口，尝试发送超过每秒 10 次的请求，观察接口是否被限流。

配置系统保护规则

除了流量控制之外，还可以配置系统保护规则，以防止系统在资源紧张时崩溃。以下是配置系统保护规则的步骤：

创建系统保护规则:
创建一个系统保护规则，限制 CPU 使用率。例如，当 CPU 使用率达到 80% 时，触发保护机制。

@PostConstruct
public void init() {
   SystemRule systemRule = new SystemRule();
   systemRule.setResource("default");
   systemRule.setCount(80);
   systemRule.setGrade(SystemRuleConstant.SYSTEM_PROTECT_GRADE_CPU);
   systemRule.setStatus(RuleConstant.RULE_STATUS_ENABLED);
   SystemRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(systemRule));
}

监控系统资源:
在项目中监控系统的资源使用情况，例如 CPU 使用率、线程数等。

@SpringBootApplication
public class Application {
   public static void main(String[] args) {
       SpringApplication.run(Application.class, args);
       new Thread(() -> {
           while (true) {
               System.out.println("CPU Usage: " + ManagementFactory.getOperatingSystemMXBean().getSystemCpuLoad());
               try {
                   Thread.sleep(1000);
               } catch (InterruptedException e) {
                   e.printStackTrace();
               }
           }
       }).start();
   }
}

测试系统保护规则:
通过模拟高负载情况，观察系统保护规则是否生效。例如，通过创建多个线程执行高负载任务，观察系统 CPU 使用率是否达到 80% 时触发保护机制。

常见问题解析

常见错误及解决方法

在使用 Sentinel 时，可能会遇到一些常见的错误和问题。下面是一些常见错误及其解决方法：

找不到资源:
- 问题描述: 尝试访问一个未定义的资源时，可能会出现资源找不到的错误。
- 解决方法: 确保资源名称正确，并在控制台中配置相应的规则。
```
try (SphU.Entry entry = SphU.entry("myResource")) {
   // 处理业务逻辑
} catch (BlockException e) {
   // 处理被阻塞的异常
}
```

规则配置错误:

问题描述: 配置规则时，如果规则配置错误或规则未生效，可能会导致系统行为异常。
解决方法: 检查配置文件中的规则配置，确保规则配置正确，并且规则已加载到系统中。

@PostConstruct
public void init() {
   FlowRule flowRule = new FlowRule();
   flowRule.setResource("hello");
   flowRule.setCount(10);
   flowRule.setGrade(FlowRuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
   flowRule.setLimitApp("default");
   flowRule.setStatus(RuleConstant.FLOW_RULE_STATUS_ENABLED);
   FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(flowRule));
}

网络通信问题:
- 问题描述: 如果 Sentinel 控制台与 Sentinel 客户端之间的网络通信出现问题，可能会导致规则无法同步。
- 解决方法: 检查网络连接和防火墙设置，确保客户端与控制台之间的网络通信正常。

常见问题及优化建议

除了常见的错误之外，还有一些常见的问题和优化建议，可以帮助你更好地使用 Sentinel：

性能优化:

问题描述: 使用 Sentinel 进行流量控制时，可能会对系统性能产生一定影响。
解决方法: 优化规则配置，减少不必要的规则检查。例如，可以将一些静态规则配置在客户端，避免频繁与控制台通信。

@PostConstruct
public void init() {
   FlowRule flowRule = new FlowRule();
   flowRule.setResource("hello");
   flowRule.setCount(10);
   flowRule.setGrade(FlowRuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
   flowRule.setLimitApp("default");
   flowRule.setStatus(RuleConstant.FLOW_RULE_STATUS_ENABLED);
   FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(flowRule));
}

日志记录:

问题描述: 在实际使用过程中，可能会遇到一些难以定位的问题。
解决方法: 配置详细的日志记录，记录系统的运行状态和异常情况，便于问题定位和排查。

@Slf4j
@RestController
public class HelloController {
   @GetMapping("/hello")
   public String hello() {
       try (SphU.Entry entry = SphU.entry("hello")) {
           log.info("Request processed successfully");
           return "Hello, Sentinel!";
       } catch (BlockException e) {
           log.error("Request blocked by Sentinel", e);
           return "Blocked by Sentinel";
       }
   }
}

集成监控工具:
- 问题描述: 为了更好地监控系统的运行状态，可以将 Sentinel 与其他监控工具集成。
- 解决方法: 使用常见的监控工具（如 Prometheus、Grafana）集成 Sentinel，实时监控系统的运行状态。
```
server:
 port: 8081

sentinel:
 transport:
   dashboard: 127.0.0.1:8080
```

实战案例分享

实际项目中的应用案例

在实际项目中，Sentinel 很多时候是作为一个微服务架构中的流量控制组件出现的。下面是一个实际项目中的应用案例：

项目背景:
某电商平台在双十一期间面临巨大的流量压力，需要通过限流来确保系统稳定性。
解决方案:
在系统中集成 Sentinel，配置流控规则和系统保护规则，确保在流量高峰期间系统能够稳定运行。

实现步骤:

集成 Sentinel 依赖库。
配置流控规则，限制每秒请求次数。
配置系统保护规则，限制 CPU 使用率。
使用 Sentinel 控制台可视化管理规则。

@PostConstruct
public void init() {
   FlowRule flowRule = new FlowRule();
   flowRule.setResource("orderService");
   flowRule.setCount(1000);
   flowRule.setGrade(FlowRuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
   flowRule.setLimitApp("default");
   flowRule.setStatus(RuleConstant.FLOW_RULE_STATUS_ENABLED);

   SystemRule systemRule = new SystemRule();
   systemRule.setResource("default");
   systemRule.setCount(80);
   systemRule.setGrade(SystemRuleConstant.SYSTEM_PROTECT_GRADE_CPU);
   systemRule.setStatus(RuleConstant.RULE_STATUS_ENABLED);

   FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(flowRule));
   SystemRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(systemRule));
}

Sentinel与其他微服务框架的集成

Sentinel 可以与多种微服务框架集成，以实现流量控制。下面是如何与 Spring Cloud 和 Dubbo 集成的示例：

与 Spring Cloud 集成:
在 Spring Cloud 项目中集成 Sentinel，可以通过以下步骤实现：

添加依赖:
在 pom.xml 文件中添加 Sentinel 和 Spring Cloud 的依赖。

<dependency>
 <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
 <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
 <version>2.2.1.RELEASE</version>
</dependency>

配置 Spring Cloud:
在 application.properties 文件中配置 Spring Cloud 相关的配置。

spring.cloud.sentinel.transport.server.port=8080
spring.cloud.sentinel.transport.server.web-context=/sentinel

配置 Sentinel 规则:
在项目中配置流控规则和系统保护规则。

@PostConstruct
public void init() {
 FlowRule flowRule = new FlowRule();
 flowRule.setResource("orderService");
 flowRule.setCount(1000);
 flowRule.setGrade(FlowRuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
 flowRule.setLimitApp("default");
 flowRule.setStatus(RuleConstant.FLOW_RULE_STATUS_ENABLED);

 SystemRule systemRule = new SystemRule();
 systemRule.setResource("default");
 systemRule.setCount(80);
 systemRule.setGrade(SystemRuleConstant.SYSTEM_PROTECT_GRADE_CPU);
 systemRule.setStatus(RuleConstant.RULE_STATUS_ENABLED);

 FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(flowRule));
 SystemRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(systemRule));
}

与 Dubbo 集成:
在 Dubbo 项目中集成 Sentinel，可以通过以下步骤实现：

添加依赖:
在 pom.xml 文件中添加 Sentinel 和 Dubbo 的依赖。

<dependency>
 <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
 <artifactId>sentinel-dubbo-adapter</artifactId>
 <version>1.8.4</version>
</dependency>

配置 Dubbo:
在 dubbo.xml 文件中配置 Dubbo 相关的配置。
```
<dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />
```

配置 Sentinel 规则:
在项目中配置流控规则和系统保护规则。

@PostConstruct
public void init() {
 FlowRule flowRule = new FlowRule();
 flowRule.setResource("orderService");
 flowRule.setCount(1000);
 flowRule.setGrade(FlowRuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
 flowRule.setLimitApp("default");
 flowRule.setStatus(RuleConstant.FLOW_RULE_STATUS_ENABLED);

 SystemRule systemRule = new SystemRule();
 systemRule.setResource("default");
 systemRule.setCount(80);
 systemRule.setGrade(SystemRuleConstant.SYSTEM_PROTECT_GRADE_CPU);
 systemRule.setStatus(RuleConstant.RULE_STATUS_ENABLED);

 FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(flowRule));
 SystemRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(systemRule));
}

通过这些步骤，可以将 Sentinel 集成到微服务架构中，实现流量控制和系统保护。

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