Sentinel不同的流控模式资料详解

Sentinel是一款提供流量控制、降级和系统保护等功能的分布式服务保护框架，支持多种编程语言和微服务框架。本文详细介绍了Sentinel的不同流控模式，包括源站流控、接口流控和系统流控，每种模式都有其特定的应用场景和配置方式。Sentinel的这些流控模式通过限制流量来保护服务的稳定性和性能，确保系统在高并发情况下保持稳定运行。本文涵盖了详细的定义、配置和使用示例。

Sentinel 是阿里巴巴开源的一款分布式服务保护框架，旨在提供简单易用、高性能且非侵入式的流量控制、降级、系统负载保护等功能。它能够在运行时动态地保护服务，通过监控和控制流量，帮助系统在高并发场景下保持稳定和高效。

Sentinel 支持多个编程语言，包括 Java、Go、C++、Python 等，并且与多种主流的微服务框架和容器平台兼容。Sentinel 的主要功能包括流量控制、熔断降级、系统保护、API 级别保护、规则动态推送和可视化监控等。

Sentinel 的核心作用在于保护服务的稳定性和性能，特别是在服务出现高负载或者异常情况时能够自动采取保护措施，而无需人工干预。Sentinel 的应用场景广泛，适用于多个层面：

• 服务端流量控制： 通过设置服务端的流量控制规则，限制服务的并发请求，避免服务因过载而崩溃。
• 后端服务保护： 当后端服务出现不稳定时，Sentinel 可以及时熔断请求，防止请求堆积导致系统崩溃。
• 微服务治理： 在微服务架构中，Sentinel 可以在服务间建立保护机制，确保服务间的依赖关系不会导致整个系统瘫痪。
• 资源访问控制： 对访问资源的请求进行过滤，限制特定资源的访问频率，保证资源的可用性和性能。
• 系统负载保护： 通过监控系统的负载情况，自动调整流量，确保系统不会因过载而崩溃。
• 性能监控： 提供实时的监控数据，帮助运维人员快速了解服务的健康状况，提高系统的可用性。

Sentinel 的这些功能使它成为现代微服务架构中不可或缺的一部分，帮助系统在高并发环境下保持稳定和可靠。

流控模式是指通过设定规则来限制资源访问频率的一种机制，目的是在系统遇到大量请求时，通过限流措施保护系统稳定性，避免因系统过载而导致服务不可用。流控模式的核心在于设定一定的阈值，当请求量超过阈值时，系统将拒绝或延迟某些请求，从而保护系统资源不被过度占用。

流控模式在微服务架构中尤为重要，当服务间互相调用时，通过流控模式可以防止某个服务因过载而导致整个系统崩溃。流控策略可以根据不同的维度进行设定，包括流控规则的配置、流控策略的实现及具体的流控模式等。

Sentinel 提供了多种流控模式，包括源站流控、接口流控和系统流控等。每种模式都有其特定的适用场景和配置方式。了解这些流控模式及其应用细节，有助于更好地保护服务在高并发场景下的稳定性。

流控模式在微服务架构中具有关键作用。其主要目的是通过限制流量来保护系统的稳定性和性能。具体来说，其重要性体现在以下几个方面：

1. 保护系统资源： 在高并发场景中，系统可能会因负载过大而崩溃。通过流控模式，可以确保系统资源不会被过度占用，从而保护系统的稳定运行。
2. 防止雪崩效应： 在微服务架构中，服务之间的相互依赖可能导致雪崩效应。当一个服务过载时，会导致依赖它的服务也过载，进而造成连锁反应。流控模式可以在源头上限制流量，防止系统的雪崩效应。
3. 提供服务降级： 在某些情况下，服务可能需要降级以维持基本功能。流控模式可以限制流量，使得服务在降级的情况下依然能够提供基本服务。
4. 优化资源分配： 流控模式允许按需分配资源，确保关键服务能够优先获得资源，从而提高系统的整体性能。
5. 提升用户体验： 通过合理地控制流量，可以确保用户请求能够得到及时响应，从而提升用户体验。

总结来说，流控模式通过限制流量来保护系统稳定性、防止雪崩效应、提供服务降级机制、优化资源分配以及提升用户体验，是保障微服务架构健康运行的重要机制。

源站流控模式是 Sentinel 提供的一种流控策略，用于限制某个资源的访问频率。在微服务架构中，源站流控模式通常用于保护后端服务，防止服务因过载而崩溃。源站流控模式的规则是针对服务的调用端设置的，通过设置阈值来控制服务的并发调用数。

具体来说，源站流控模式的工作方式如下：

1. 设定阈值： 定义资源的访问阈值，如每秒允许的最大请求数。
2. 监控流量： 实时监控流量，当请求量超过设定的阈值时，触发流控策略。
3. 拒绝或延迟请求： 当请求量超过阈值时，系统会拒绝或延迟某些请求，确保资源的访问频率不超过设定的阈值。
4. 动态调整： 根据实际运行情况动态调整阈值，实现灵活的流量控制。

源站流控模式的配置方式通常包括设置阈值和监控维度。以下是具体的配置参数：

• 阈值类型： 指定阈值的类型，可以是“QPS”（每秒请求数）、“并发线程数”或“请求流量”。
• 阈值： 设置具体的阈值，如每秒允许的请求数量。
• 监控维度： 指定监控的维度，可以是资源的名称、IP 地址等。

源站流控模式的主要优势在于它能够从源头上控制资源的访问频率，防止服务因过载而崩溃，从而保证系统的高可用性。

源站流控模式适用于保护后端服务，确保在高并发场景下服务不会因过载而崩溃。例如，假设有一个微服务架构应用，其中包含多个服务，每个服务都需要调用后端数据库进行数据操作。为了防止数据库过载，可以通过源站流控模式限制每个服务对数据库的访问频率。

import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;

public class SourceFlowControlExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 初始化流控规则
        FlowRule flowRule = new FlowRule();
        flowRule.setResource("dbAccess");
        flowRule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        flowRule.setCount(10);
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        rules.add(flowRule);
        FlowRuleManager.loadRules(rules);

        // 调用资源
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            Entry entry = null;
            try {
                entry = SphU.entry("dbAccess");
                System.out.println("Request " + i + " accepted");
            } catch (BlockException e) {
                System.out.println("Blocked: " + i);
            } finally {
                if (entry != null) {
                    entry.exit();
                }
            }
        }
    }
}

代码解释

1. 初始化流控规则： 通过 FlowRule 对象定义一个流量控制规则，设置资源名称为 dbAccess，规则类型为 QPS（每秒请求数），阈值为每秒 10 个请求。
2. 加载规则： 将规则加载到 FlowRuleManager 中。
3. 调用资源： 使用 SphU.entry 方法尝试进入资源。如果请求量超过阈值，则会抛出 BlockException，从而触发流控策略。
4. 退出资源： 通过 entry.exit 方法确保每次请求结束后能够正常退出资源，释放资源占用。

通过上述示例代码，可以看到如何使用 Sentinel 的源站流控模式来限制服务对某个资源的访问频率，从而保护后端服务的稳定性。

接口流控模式是 Sentinel 提供的一种流控策略，用于限制某个接口的访问频率。在微服务架构中，接口流控模式通常用于保护前端应用的接口，防止接口因过载而崩溃。接口流控模式的规则是针对具体的接口设置的，通过设置阈值来控制接口的并发调用数。

具体来说，接口流控模式的工作方式如下：

1. 设定阈值： 定义接口的访问阈值，如每秒允许的最大请求数。
2. 监控流量： 实时监控流量，当请求量超过设定的阈值时，触发流控策略。
3. 拒绝或延迟请求： 当请求量超过阈值时，系统会拒绝或延迟某些请求，确保接口的访问频率不超过设定的阈值。
4. 动态调整： 根据实际运行情况动态调整阈值，实现灵活的流量控制。

接口流控模式的配置方式通常包括设置阈值和监控维度。以下是具体的配置参数：

• 阈值类型： 指定阈值的类型，可以是“QPS”（每秒请求数）、“并发线程数”或“请求流量”。
• 阈值： 设置具体的阈值，如每秒允许的请求数量。
• 监控维度： 指定监控的维度，可以是接口的名称、IP 地址等。

接口流控模式的主要优势在于它能够从接口层面控制流量，防止接口因过载而崩溃，从而保证系统的高可用性。

接口流控模式适用于保护前端应用的接口，确保在高并发场景下接口不会因过载而崩溃。例如，假设有一个电商平台，前端应用需要频繁调用后端服务来处理订单。为了防止接口过载，可以通过接口流控模式限制前端应用对后端服务的访问频率。

import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.demo.common.CommonUtil;
import com.alibaba.csp.sentinel.demo.filter.CommonFilter;
import com.alibaba.csp.sentinel.demo.filter.FilterChainBuilder;
import com.alibaba.csp.sentinel.demo.filter.FilterChainManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.demo.filter.FilterChainManagerImpl;
import com.alibaba.csp.sentinel.demo.resource.service.OrderService;

public class InterfaceFlowControlExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 初始化过滤链管理器
        FilterChainManager filterChainManager = new FilterChainManagerImpl();
        FilterChainBuilder chainBuilder = new CommonFilter(new OrderService());
        filterChainManager.setFilterChainBuilder(chainBuilder);

        // 初始化流控规则
        FlowRule flowRule = new FlowRule();
        flowRule.setResource("orderService");
        flowRule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        flowRule.setCount(10);
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        rules.add(flowRule);
        FlowRuleManager.loadRules(rules);

        // 调用接口
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            Entry entry = null;
            try {
                entry = SphU.entry("orderService");
                System.out.println("Request " + i + " accepted");
            } catch (BlockException e) {
                System.out.println("Blocked: " + i);
            } finally {
                if (entry != null) {
                    entry.exit();
                }
            }
        }
    }
}

代码解释

1. 初始化过滤链管理器： 通过 FilterChainManagerImpl 创建一个过滤链管理器，并设置过滤链构建器 CommonFilter。
2. 初始化流控规则： 通过 FlowRule 对象定义一个流量控制规则，设置资源名称为 orderService，规则类型为 QPS（每秒请求数），阈值为每秒 10 个请求。
3. 加载规则： 将规则加载到 FlowRuleManager 中。
4. 调用接口： 使用 SphU.entry 方法尝试进入资源。如果请求量超过阈值，则会抛出 BlockException，从而触发流控策略。
5. 退出接口： 通过 entry.exit 方法确保每次请求结束后能够正常退出资源，释放资源占用。

通过上述示例代码，可以看到如何使用 Sentinel 的接口流控模式来限制前端应用对某个接口的访问频率，从而保护前端应用的稳定性。

系统流控模式是 Sentinel 提供的一种流控策略，用于限制整个系统的访问频率。在微服务架构中，系统流控模式通常用于保护整个系统的资源，防止系统因过载而崩溃。系统流控模式的规则是针对整个系统设置的，通过设置阈值来控制系统的并发调用数。

具体来说，系统流控模式的工作方式如下：

1. 设定阈值： 定义系统的访问阈值，如每秒允许的最大请求数。
2. 监控系统负载： 实时监控系统的负载情况，当负载超过设定的阈值时，触发流控策略。
3. 拒绝或延迟请求： 当系统负载超过阈值时，系统会拒绝或延迟某些请求，确保系统的访问频率不超过设定的阈值。
4. 动态调整： 根据实际运行情况动态调整阈值，实现灵活的流量控制。

系统流控模式的配置方式通常包括设置阈值和监控维度。以下是具体的配置参数：

• 阈值类型： 指定阈值的类型，可以是“QPS”（每秒请求数）、“并发线程数”或“系统负载”。
• 阈值： 设置具体的阈值，如每秒允许的请求数量。
• 监控维度： 指定监控的维度，可以是系统的名称、IP 地址等。

系统流控模式的主要优势在于它能够从系统层面控制流量，防止系统因过载而崩溃，从而保证系统的高可用性。

系统流控模式适用于保护整个系统的资源，确保在高并发场景下系统不会因过载而崩溃。例如，假设有一个电商平台，整个系统需要处理大量的订单请求。为了防止系统过载，可以通过系统流控模式限制整个系统对订单处理的访问频率。

import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.demo.common.CommonUtil;
import com.alibaba.csp.sentinel.demo.filter.CommonFilter;
import com.alibaba.csp.sentinel.demo.filter.FilterChainBuilder;
import com.alibaba.csp.sentinel.demo.filter.FilterChainManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.demo.filter.FilterChainManagerImpl;

public class SystemFlowControlExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 初始化过滤链管理器
        FilterChainManager filterChainManager = new FilterChainManagerImpl();
        FilterChainBuilder chainBuilder = new CommonFilter(new CommonUtil());
        filterChainManager.setFilterChainBuilder(chainBuilder);

        // 初始化流控规则
        FlowRule flowRule = new FlowRule();
        flowRule.setResource("system");
        flowRule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        flowRule.setCount(10);
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        rules.add(flowRule);
        FlowRuleManager.loadRules(rules);

        // 调用系统资源
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            Entry entry = null;
            try {
                entry = SphU.entry("system");
                System.out.println("Request " + i + " accepted");
            } catch (BlockException e) {
                System.out.println("Blocked: " + i);
            } finally {
                if (entry != null) {
                    entry.exit();
                }
            }
        }
    }
}

代码解释

1. 初始化过滤链管理器： 通过 FilterChainManagerImpl 创建一个过滤链管理器，并设置过滤链构建器 CommonFilter。
2. 初始化流控规则： 通过 FlowRule 对象定义一个流量控制规则，设置资源名称为 system，规则类型为 QPS（每秒请求数），阈值为每秒 10 个请求。
3. 加载规则： 将规则加载到 FlowRuleManager 中。
4. 调用系统资源： 使用 SphU.entry 方法尝试进入资源。如果请求量超过阈值，则会抛出 BlockException，从而触发流控策略。
5. 退出系统资源： 通过 entry.exit 方法确保每次请求结束后能够正常退出资源，释放资源占用。

通过上述示例代码，可以看到如何使用 Sentinel 的系统流控模式来限制整个系统的访问频率，从而保护系统的稳定性。