Sentinel实战

一、Sentinel简介

Sentinel是阿里开源的面向服务流量治理的框架，官方原文是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。

Sentinel有两个重要的基本概念：

资源

资源就是需要进行流量管理的事物，可以是服务名也可以是接口地址URL等，如果你想根据某个接口进行限流，那资源就是该接口。

规则

规则就是进行流量管理的规则，比如用哪种限流算法，是根据QPS限流还是根据线程数限流等。

更多可以查看官方介绍https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/introduction.html。

二、需求背景

微服务网关一般都会有限流的功能，防止后端服务被瞬时超高流量击垮，刚好之前开源的ship-gate网关支持自定义插件，那么就可以通过给ship-gate增加限流功能来学习Sentinel。

完整需求如下：

ship-gate需要支持服务（如订单服务）维度的限流，限流方式包括根据QPS和线程数这两种，本次改造内容全部在ship-server子模块。

三、编码实现

ship-server是基于Spring WebFlux实现的，Sentinel提供的有开源框架的适配sentinel-spring-webflux-adapter模块，但是看了下其实现与现有的设计不兼容，于是决定用原生的核心库sentinel-core。

同时ship-gate也需要Sentinel的控制台功能监控限流情况，所以pom文件需要引入以下依赖：

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
            <artifactId>sentinel-core</artifactId>
            <version>1.8.6</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
            <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
            <version>1.8.6</version>
        </dependency>

1. 配置类增加限流配置

/**
 * Created by 2YSP on 2020/12/27
 */
@ConfigurationProperties(prefix = "ship.gate")
public class ServerConfigProperties {
    /**
     * 负载均衡算法，默认轮询
     */
    private String loadBalance = LoadBalanceConstants.ROUND;
    /**
     * 网关超时时间，默认3s
     */
    private Long timeOutMillis = 3000L;
    /**
     * 缓存刷新间隔，默认10s
     */
    private Long cacheRefreshInterval = 10L;

    /**
     * 限流方式QPS或THREAD，默认QPS
     */
    private String rateLimitType = "QPS";
    /**
     * 限流数量
     */
    private Integer rateLimitCount;

    // 省略getter setter方法
}

ShipPluginEnum增加对应枚举

public enum ShipPluginEnum {
    /**
     * DynamicRoute
     */
    DYNAMIC_ROUTE("DynamicRoute", 2, "动态路由插件"),
    /**
     * Auth
     */
    AUTH("Auth", 1, "鉴权插件"),

    RATE_LIMIT("RateLimit", 0, "限流插件");

    private String name;

    private Integer order;

    private String desc;

    ShipPluginEnum(String name, Integer order, String desc) {
        this.name = name;
        this.order = order;
        this.desc = desc;
    }

    // 省略getter方法
}

注意： order越小越先执行（与Spring规则一致），限流插件最先执行所以定义为0

2.新建RateLimitPlugin类，继承AbstractShipPlugin

/**
 * @Author: Ship
 * @Description:
 * @Date: Created in 2020/12/29
 */
public class RateLimitPlugin extends AbstractShipPlugin {

    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RateLimitPlugin.class);

    private static Map<String, Integer> rateLimitTypeMap = new HashMap<>();

    static {
        rateLimitTypeMap.put(ServerConstants.LIMIT_BY_QPS, RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        rateLimitTypeMap.put(ServerConstants.LIMIT_BY_THREAD, RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD);
    }

    public RateLimitPlugin(ServerConfigProperties properties) {
        super(properties);
    }

    @Override
    public Integer order() {
        return ShipPluginEnum.RATE_LIMIT.getOrder();
    }

    @Override
    public String name() {
        return ShipPluginEnum.RATE_LIMIT.getName();
    }

    @Override
    public Mono<Void> execute(ServerWebExchange exchange, PluginChain pluginChain) {
        String appName = pluginChain.getAppName();
        initFlowRules(appName);
        if (SphO.entry(appName)) {
            // 务必保证finally会被执行
            try {
                /**
                 * 被保护的业务逻辑
                 */
                return pluginChain.execute(exchange, pluginChain);
            } finally {
                SphO.exit();
            }
        }
        throw new ShipException(ShipExceptionEnum.REQUEST_LIMIT_ERROR);
    }

    private void initFlowRules(String resource) {
        Assert.hasText(properties.getRateLimitType(), "config ship.gate.rateLimitType required!");
        Assert.notNull(properties.getRateLimitCount(), "config ship.gate.rateLimitCount required!");
        List<FlowRule> list = new ArrayList<>();
        FlowRule flowRule = new FlowRule();
        flowRule.setResource(resource);
        flowRule.setGrade(rateLimitTypeMap.get(properties.getRateLimitType()));
        flowRule.setCount(properties.getRateLimitCount().doubleValue());
        list.add(flowRule);
        FlowRuleManager.loadRules(list);
    }
}

因为如果请求被限流了，RateLimitPlugin会抛出异常，为了处理这种异常需要增加全局异常处理配置。

类似SpringMVC框架，只需要实现WebExceptionHandler接口，然后在配置类注册对应的bean即可。

ShipExceptionHandler

public class ShipExceptionHandler implements WebExceptionHandler {

    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ShipExceptionHandler.class);

    @Override
    public Mono<Void> handle(ServerWebExchange serverWebExchange, Throwable throwable) {
        logger.error("ship server exception msg:{}", throwable.getMessage());
        if (throwable instanceof ShipException) {
            ShipException shipException = (ShipException) throwable;
            return ShipResponseUtil.doResponse(serverWebExchange, new ApiResult(shipException.getCode(), shipException.getErrMsg()));
        }
        String errorMsg = "system error";
        if (throwable instanceof IllegalArgumentException) {
            errorMsg = throwable.getMessage();
        }
        return ShipResponseUtil.doResponse(serverWebExchange, new ApiResult(5000, errorMsg));
    }
}

配置类WebConfig

/**
 * @Author: Ship
 * @Description:
 * @Date: Created in 2020/12/25
 */
@Configuration
@EnableWebFlux
@EnableConfigurationProperties(ServerConfigProperties.class)
public class WebConfig {

    @Bean
    public PluginFilter pluginFilter(@Autowired ServerConfigProperties properties) {
        return new PluginFilter(properties);
    }

    /**
     * set order -2 to before DefaultErrorWebExceptionHandler(-1) ResponseStatusExceptionHandler(0)
     * @return
     */
    @Order(-2)
    @Bean
    public ShipExceptionHandler shipExceptionHandler(){
        return new ShipExceptionHandler();
    }

}

注意： 这里踩了一个小坑，开始发现自己写的WebExceptionHandler不生效，请求错误响应还是原来的格式，后来发现需要添加@order注解指定bean注入的优先级比默认的小。

1. 插件责任链注册插件RateLimitPlugin

/**
 * @Author: Ship
 * @Description:
 * @Date: Created in 2020/12/25
 */
public class PluginFilter implements WebFilter {

    private ServerConfigProperties properties;

    public PluginFilter(ServerConfigProperties properties) {
        this.properties = properties;
    }

    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, WebFilterChain chain) {
        String appName = parseAppName(exchange);
        if (CollectionUtils.isEmpty(ServiceCache.getAllInstances(appName))) {
            throw new ShipException(ShipExceptionEnum.SERVICE_NOT_FIND);
        }
        PluginChain pluginChain = new PluginChain(properties, appName);
        pluginChain.addPlugin(new DynamicRoutePlugin(properties));
        pluginChain.addPlugin(new AuthPlugin(properties));
        pluginChain.addPlugin(new RateLimitPlugin(properties));
        return pluginChain.execute(exchange, pluginChain);
    }

    private String parseAppName(ServerWebExchange exchange) {
        RequestPath path = exchange.getRequest().getPath();
        String appName = path.value().split("/")[1];
        return appName;
    }
}

最后，Sentinel控制台支持JVM参数和sentinel.properties文件两种配置方式，方便起见在resource目录增加sentinel.properties配置文件，内容如下：

project.name=ship-server
csp.sentinel.dashboard.server=127.0.0.1:8080

至此，代码已经写完了，下面进入测试环节。

四、测试总结

1. 启动nacos
2. 启动ship-admin，ship-gate-example工程
3. 在t_plugin表插入限流插件

INSERT INTO `ship`.`t_plugin`(`id`, `name`, `code`, `description`, `created_time`) VALUES (3, '限流', 'RateLimit', '限流插件', '2023-04-16 11:06:39');

然后t_app_plugin表增加插件配置（插件管理这块暂时没有后台功能后面考虑增加）

通过nacos控制台查看实例详情，发现服务实例的插件配置已经有了。

1. 在application.yml增加限流配置后就可以启动ship-server工程了

ship:
  gate:
    load-balance: round
    time-out-millis: 3000
    cache-refresh-interval: 10
    rate-limit-type: QPS
    rate-limit-count: 4

这里配置了QPS限制在4以内，相当于每秒最多4个请求通过。

1. 官网下载sentinel-dashboard.jar（下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases），然后
   
   打开命令行输入java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar启动。

2. 游览器访问http://localhost:8080/#/login（默认账号密码都是sentinel），就可以看到后台界面了。
   
   
   
   因为ship-server还没收到请求，所以左侧菜单栏开始不会显示配置的projectName，相当于懒加载的原理。

3. 使用wrk压测工具对接口进行压测，命令如下：

wrk -c 100 -t 20 -d 60s http://localhost:9000/order/user/test

IDEA控制台日志如下

第一张图说明触发了限流的保护机制，第二张图说明QPS确实被限制到了4以内，看日志打印的频率猜测用的是固定窗口计数器算法实现的，测试成功。

同时在Sentinel控制台也能看到监控数据

总结：

Sentinel还具备其他很强大的功能，需要慢慢摸索，Sentinel控制台有一个把配置推送到注册中心，然后服务监听流量规则配置的方案有时间看下怎么玩，如果觉得这篇文章对您有用希望可以点个赞让更多人看到。

参考文档：

https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/dashboard.html

https://docs.spring.io/spring-framework/docs/5.1.7.RELEASE/spring-framework-reference/web-reactive.html#webflux-exception-handler