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这篇文章给大家介绍SpringCloud中如何使用Sentinel哨兵组件，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
1、概念描述
Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。包括核心的独立类库，监控台，丰富的使用场景验证。（这似乎是阿里开源组件的一贯作风，极其有特点，且特点很规律）
基本特性图：
补刀一句：这种图很多人可能不在意，但是一般官方给这个图就是该中间件的基本使用思路，与核心功能点。
2、基础性概念
资源管理
资源是Sentinel组件中的核心概念之一。应用服务器上脚本，静态页面，API接口，文件图片等都可以理解为资源，对于Java开发者而言，API接口就是这里资源的概念。
规则配置
Sentinel组件通过流控规则的配置，来指定允许该资源（API接口）通过的请求次数，IP黑白名单，应用服务等。
测试效果
QPS：每秒查询率，是一台服务器每秒能够处理的查询次数。
TPS：每秒处理事务数，事务处理整体倾向于整个过程。
二、框架环境整合
这里的环境主要整合Nacos注册中心，Feign服务，Sentinel哨兵，和Sentinel控制台。
1、基本依赖
这里的依赖需要参考官方文档，不同的环境使用不同的依赖，这里主要适配SpringCloud环境，所以使用如下包即可。
com.alibaba.cloud spring-cloud-starter-alibaba-sentinel 2.1.1.RELEASE
2、控制台面板
这里直接从GitHub下载一个控制台服务包即可，也可以自己下载源码，按照需求修改后自行打包。
java -jar sentinel-dashboard-1.7.1.jar
下载并启动控制台服务。
3、服务配置
这里主要是把用到的两个服务9001和9002连接到监控台。
spring: application: name: node09-nacos-9001 cloud: nacos: discovery: server-addr: 127.0.0.1:8848 config: server-addr: 127.0.0.1:8848 file-extension: yaml sentinel: transport: port: 9001 dashboard: localhost:8080
最下面四行文件是哨兵控制台的主要配置，注意刚启动之后控制台是看不到连接的，有资源被触发之后才能看到。(附一张首页效果图)
三、流量控制
1、基本描述
流量控制（flow control），其原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。
2、限流规则
限流规则主要由下面几个因素组成。
resource：资源名，即限流规则的作用对象，对于Java服务端开发而言就是执行的方法；
count: 限流阈值，单位时间内能按照规则通过的请求量；
grade: 限流阈值类型，QPS 或并发线程数 ；
limitApp: 流控限制的指定应用来源，若为default则不区分调用来源；
strategy: 调用关系限流策略，直连，链路等；
controlBehavior: 流量控制效果，直接拒绝、Warm Up、匀速排队；
3、基本案例
硬编码
配置规则
public class FlowRuleConfig {
public static void initFlowQpsRule(String resourceName) {
List rules = new ArrayList<>();
FlowRule rule = new FlowRule(resourceName);
// 修改这里参数，查看效果
rule.setCount(100);
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule.setLimitApp("default");
rules.add(rule);
FlowRuleManager.loadRules(rules);
}
} 该规则参考上面的限流因素，不难理解。
使用方式
@RequestMapping(value = "/web/getOrder",method = RequestMethod.GET)
public String getOrder (@RequestParam("id") Integer id){
FlowRuleConfig.initFlowQpsRule("getOrder");
Entry entry = null;
try {
// 定义资源，埋点
entry = SphU.entry("getOrder");
// 保护的业务逻辑
return "Order=" + id ;
} catch (Exception e){
e.printStackTrace();
} finally {
if (entry != null){entry.exit();}
}
return "Order Error" ;
}测试的时候修改规则中count值，测试效果明显。
编码简化
SphU.entry中可以设置处理类型，限流阈值。
@RequestMapping(value = "/web/getState",method = RequestMethod.GET)
public String getState (@RequestParam("id") Integer id){
Entry entry = null;
try {
entry = SphU.entry("getOrder",EntryType.IN,2);
return "state=" + id;
}
catch (BlockException e){
e.printStackTrace();
} finally {
if (entry != null){entry.exit();}
}
return "State Error" ;
}不过这种模式依旧是代码入侵严重，不太符合现在编程的大趋势。Sentinel支持通过 @SentinelResource注解定义资源并配置。
4、测试效果
请求上述的两个测试接口，之后看控制台中9001服务的簇点链路。
可以基于控制台实时配置资源的：流控、降级、热点、授权等核心功能，服务重启之后配置也会重置。
四、服务熔断降级
1、注解详解
核心注解SentinelResource
用于定义资源，并提供可选的异常处理和 fallback 配置项。 @SentinelResource 注解包含以下属性：
value
资源名称，核心概念不能为空;
entryType
entry 类型，可选项默认为 EntryType.OUT;
blockHandler
对应处理BlockException的函数名称，可选项。blockHandler函数访问范围需要是public，返回类型需要与原方法相匹配，参数类型需要和原方法相匹配并且最后加一个额外的参数，类型为BlockException。blockHandler函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定 blockHandlerClass为对应的类的Class对象，注意对应的函数必须为 static 函数，否则无法解析。
fallback
fallback函数名称，可选项，用于在抛出异常的时候提供fallback处理逻辑。fallback函数可以针对所有类型的异常（除了 exceptionsToIgnore里面排除掉的异常类型）进行处理。fallback 函数签名和位置要求：返回值类型必须与原函数返回值类型一致；方法参数列表需要和原函数一致，或者可以额外多一个;
注意：这里可以这样理解blockHandler和fallback，fallback处理业务逻辑的异常，服务降级，blockHandler处理sentinel组件控制的阻断异常。
2、使用案例
9001接口服务
@Service
public class FlowServiceImpl implements FlowService {
@Resource
private JdbcTemplate jdbcTemplate ;
@SentinelResource(value = "getPhone",blockHandler = "exceptionHandler", fallback = "fallback")
@Override
public String getPhone(Integer id) {
String sql = "select phone from d_phone WHERE id="+id ;
Integer.parseInt("hand") ;
return jdbcTemplate.queryForList(sql,String.class).get(0) ;
}
// 降级处理
public String fallback(Integer id) {
return "服务降级,id="+id ;
}
// 异常处理
public String exceptionHandler(Integer id,BlockException be) {
be.printStackTrace();
return "服务抛异常,id="+id ;
}
}9002请求服务
@RequestMapping(value = "/web/getJdbc",method = RequestMethod.GET)
public String getJdbc () {
return msgFeign.getJdbc() ;
}3、效果测试
通过控制台配置9001的限流规则，然后刷接口看效果。
注意阻断异常和业务异常的返参区别。
4、对比Hystrix组件
Hystrix的核心点在于以隔离和熔断为主的容错机制，超时或被熔断的调用将会快速失败，并可以提供 fallback 机制；
Sentinel核心点在于流量控制多样化，熔断降级服务，系统负载保护，实时监控和控制台；
补刀一句：对于流量控制类的组件，大部分场景是使用限流，服务降级这两块核心功能。
关于SpringCloud中如何使用Sentinel哨兵组件就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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