目录

1. Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵

 1.1 Sentinel 是什么？

1.2 Sentinel 基本概念

1.3 Sentinel 功能和设计理念

1.3.1 流量控制

1.3.2 熔断降级

1.3.3 系统自适应保护

2. 服务限流算法

2.1 计数器算法

2.2 滑动窗口算法

2.3 令牌同限流算法

2.4 漏桶限流算法

3. 在windows在安装Sentinel

3.1 控制台简介

3.2 安装包获取

3.2.1 源码下载打包

3.2.2 直接下载jar包

3.3 启动即安装

3.4 访问控制台

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1. Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵

 1.1 Sentinel 是什么？

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。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。

Sentinel 的主要特性：

Sentinel 分为两个部分:

• 核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
• 控制台（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。

1.2 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。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。

1.3 Sentinel 功能和设计理念

1.3.1 流量控制

什么是流量控制：

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：

流量控制设计理念：

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。

1.3.2 熔断降级

什么是熔断降级：

除了流量控制以外，及时对调用链路中的不稳定因素进行熔断也是 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，可能会导致请求发生堆积，进而导致级联错误。

Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的: 当检测到调用链路中某个资源出现不稳定的表现，例如请求响应时间长或异常比例升高的时候，则对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联故障。

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 线程池隔离 的方式，来对依赖（在 Sentinel 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（过多的线程池导致线程数目过多），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。

1.3.3 系统自适应保护

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。

2. 服务限流算法

要实现限流，就要使用限流算法，下面介绍四种限流的算法。

2.1 计数器算法

计数器算法以周期为单位，在周期内累加访问次数，当周期内访问次数达到阈值，触发限流策略，进入到下一个周期自动清零。

如下图：

限定周期为一分钟，最大阈值为100，在第一个周期内内有60次请求，未触发限流阈值

在第二个一分钟，进行清零，再第二个周期某一时刻达到100次请求，触发限流。

计数算法的问题：

如下图：

同样的场景，但是在第一个周期内的第58秒和第二个周期的第2秒，分别出现99个请求，此时未触发阈值

但是却是在4秒的时间达到接近200的并发，未能进行有效的限流，因此存在这种临界值的问题

2.2 滑动窗口算法

为了解决计数器算法带来的临界值算法，因此引入了活动窗口算法。滑动窗口算法的原理是在固定窗口中分割多个小的时间窗口，分别在每个小的时间窗口中记录访问次数，根据时间往前滑动并删除过期的小时间窗口，只需要统计滑动窗口范围内的所有小时间窗口总的数量。sentinel就是采用此种方式进行限流 。

如下图：

将一分钟拆分四个时间窗口，每个时间窗口处理25个请求，通过虚线表示窗口的滑动。在0~30s是两个时间窗口，代表每30s能通过50个请求。

在经过15秒后，窗口移动到15~45s时间处，在此时间内最多能有50个请求。

 

2.3 令牌同限流算法

对于每一个请求，需要在令牌桶中取得一个令牌，如果没有获得令牌，则触发限流。

如下图：

系统以恒定速度向令牌桶中放入令牌,如果请求过来，先在令牌桶中获取令牌后才能发送请求。

桶是有固定大小的，如果没有请求，那么桶在填满后就不再放入令牌。但是此时桶是满的，所以令牌桶可以处理突发的流量，在短时间内新增的流量能够正常处理，这是桶令牌的特性。

假设令牌生成速度是每秒100个，就是每秒的QPS为10

请求速度大于令牌生成速度：令牌消耗完毕，后续限流

请求速度等于令牌生成速度：流量处于平稳状态

请求速度小于令牌生成速度：并发不高，能够正常处理

2.4 漏桶限流算法

漏桶限流算法的主要作用是控制数据注入网络的速度，平滑网络的突发流量。

如下图：

与令牌桶相同，维护一个桶容器，容器以恒定速度出水

以恒定的速度出水，不管上面的速度多快，漏桶速度不变

当水流入速度过大会直接溢出(访问频率超过接口响应速率),然后就拒绝请求,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率

 

3. 在windows在安装Sentinel

3.1 控制台简介

Sentinel 控制台提供一个轻量级的控制台，它提供机器发现、单机资源实时监控、集群资源汇总，以及规则管理的功能。您只需要对应用进行简单的配置，就可以使用这些功能。

3.2 安装包获取

3.2.1 源码下载打包

操作步骤如下：

a. 进行源码的下载 https://github.com/alibaba/Sentinel

b. 源码解压：如 F:\spring-cloud-alibaba\Sentinel-master(解压后的目录)

c. 在 F:\spring-cloud-alibaba\Sentinel-master(解压后的目录) 执行“mvn clean”

d. 在 F:\spring-cloud-alibaba\Sentinel-master(解压后的目录) 执行"mvn package -DskipTests" 

e. 在 “F:\spring-cloud-alibaba\Sentinel-master\sentinel-dashboard\target”  文件夹中，会看到sentinel-dashboard.jar包

3.2.2 直接下载jar包

下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

3.3 启动即安装

java -jar sentinel-dashboard-1.7.1.jar

3.4 访问控制台

在浏览器输入http://localhost:8080/即可访问,账号和密码为：sentinel/sentinel

3.5 修改consumer-8001和provider-7001两个微服务

3.5.1. 修改pom文件

在consumer-8001和provider-7001 pom中增加sentinel jar包

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

 3.5.2 增加配置

在application.properties中增加如下配置：sentinel控制台地址

# sentinel dashboard
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:8080

3.5.3 启动服务，发起请求

下图中左侧菜单中的consumer-8001和provider-7001是需要在浏览器发起消费者请求后（http://localhost:8001/echo/feign/1111）在会出现，详情查看之间的博文