当前位置： 首页 > news >正文

Sentinel和hystric的运用详解

news 来源：原创 2024/9/20 9:43:02

Hystrix是一个由Netflix开发的开源Java库，用于实现延迟容忍和容错逻辑，以增强分布式服务之间的交互的弹性。Hystrix通过隔离服务之间的访问点，阻止级联故障，并提供后备选项来实现这一目标。Hystrix的核心功能包括服务降级、服务熔断、线程隔离、请求缓存、请求合并以及实时故障监控。

Sentinel 是由阿里巴巴开源的用于微服务架构的高可用流量控制组件，它通过提供流量控制、熔断降级、系统自适应保护等功能，帮助保障微服务的稳定性 。

Sentinel 的基本使用步骤如下：

  1. 添加 Sentinel 依赖：在项目的 pom.xml 文件中添加 Sentinel 的 Maven 依赖。
  2. 定义资源：通过代码或注解的方式定义需要保护的资源。
  3. 定义规则：设置流量控制规则、熔断降级规则等。
  4. 验证效果：通过实际请求验证 Sentinel 的规则是否按预期工作。

Sentinel 控制台搭建：

  1. 下载 Sentinel 控制台的 jar 包，可以从 Sentinel GitHub Releases 获取。
  2. 在命令行中，使用 java 命令启动 Sentinel 控制台，确保 JDK 版本为 1.8 或以上：
    java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar
  3. 访问 http://localhost:8080，在浏览器中输入 URL 进入 Sentinel 控制台的主页面 。

Sentinel 的规则配置：

Sentinel 支持多种数据源进行规则配置，包括本地文件、Nacos、ZooKeeper 等。以文件配置为例，可以创建一个 FileDataSourceInit 类来读取本地配置文件，并在 resources/META-INF/services 目录下创建 com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc 文件，指向 FileDataSourceInit 类的全限定名称，从而初始化规则 。

动态规则配置：

Sentinel 允许开发者通过 API 或数据源动态修改规则。例如，使用 Nacos 作为配置中心时，可以通过改造 Sentinel 源码并编译，然后在 Nacos 控制台添加配置，实现规则的推送和持久化 。

Sentinel 的工作机制：

Sentinel 的主要工作机制包括定义资源、实时统计和调用链路分析、根据预设规则控制流量、提供实时监控系统等 。

Sentinel 与 Spring Cloud Gateway 集成：

Sentinel 可以与 Spring Cloud Gateway 集成，实现网关层的流量控制和熔断。通过添加依赖、配置文件设置、定义规则和验证规则，可以对通过网关的请求进行 Sentinel 保护 。

通过上述步骤和配置，可以有效地使用 Sentinel 来增强微服务架构的稳定性和可靠性。

简单描述各种用法

Sentinel 提供了多种用法来满足不同场景下的流量控制和熔断需求。以下是 Sentinel 的一些主要用法的详细描述：

1. 流量控制（Flow Control）
  • 目的：限制资源的访问量，例如每秒请求数（QPS），以防止系统过载。
  • 实现：通过定义流量规则，如QPS阈值和流量控制效果（直接拒绝、排队等待、Warm Up预热等）。
2. 熔断降级（Circuit Breaking）
  • 目的：当下游服务不可用或响应时间过长时，防止系统雪崩效应。
  • 实现：通过设置熔断规则，如异常比例、响应时间阈值，触发熔断机制。
3. 系统自适应保护（System Protection）
  • 目的：根据系统的实时运行指标（如CPU、内存、线程数等）动态调整流量。
  • 实现：Sentinel 会根据当前系统的负载情况自动调整流量，以保持系统的稳定运行。
4. 热点参数限流（Param Flow Control）
  • 目的：对含有热点参数的请求进行限制，如某个参数的请求量特别大。
  • 实现：通过定义热点规则，对特定的参数值进行访问量限制。
5. 授权规则（Authority Rule）
  • 目的：对调用者进行授权，设置黑白名单。
  • 实现：通过定义授权规则，控制哪些调用者可以访问特定的资源。
6. 监控和告警（Monitoring and Alerting）
  • 目的：实时监控应用的流量和性能指标，并在达到阈值时发出告警。
  • 实现：Sentinel 控制台提供了实时的监控和告警功能。
7. 控制台管理（Dashboard Management）
  • 目的：通过控制台统一管理和配置规则。
  • 实现：使用 Sentinel 控制台进行规则的配置、管理和推送。
8. 动态规则配置（Dynamic Rule Configuration）
  • 目的：允许在运行时动态修改规则，而无需重启应用。
  • 实现：通过 Sentinel 控制台或API动态修改规则，并实时生效。
9. 多数据源支持（Multiple Data Sources）
  • 目的：支持从不同的数据源（如Nacos、Zookeeper、文件等）加载规则。
  • 实现：配置 Sentinel 与多种数据源的集成，实现规则的集中管理和动态更新。
10. 与Spring Cloud Gateway集成（Integration with Spring Cloud Gateway）
  • 目的：在微服务网关层实现流量控制和熔断。
  • 实现：通过Spring Cloud Gateway集成Sentinel，对进入的请求进行流量控制和熔断。
11. 规则持久化（Rule Persistence）
  • 目的：将规则存储在持久化存储中，保证规则的持久化和一致性。
  • 实现：使用Nacos或其他配置中心作为规则的持久化存储。
12. 服务熔断的细粒度控制（Fine-grained Circuit Breaking）
  • 目的：对服务的不同调用参数或方法进行细粒度的熔断控制。
  • 实现：通过定义具体的资源名称和对应的熔断规则，实现细粒度的熔断控制。
13. 异步调用链路支持（Asynchronous Invocation Chain Support）
  • 目的：在异步调用场景中实现流量控制和熔断。
  • 实现：Sentinel 支持异步调用的资源定义和规则配置。

通过这些用法，Sentinel 可以灵活地应用于各种微服务场景，提供强大的流量控制和熔断能力，保护系统稳定运行。

代码解释

1. 流量控制（Flow Control）

假设我们有一个 getUserInfo 方法，我们希望每秒只处理20个请求。

import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;@SentinelResource("getUserInfo")
public Map<String, Object> getUserInfo(String userId) {// 业务逻辑return null;
}// 初始化流量规则
FlowRule rule = new FlowRule().setResource("getUserInfo") // 资源名称.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS) // 限流阈值类型.setCount(20); // 限流阈值
FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));
2. 熔断降级（Circuit Breaking）

如果 getUserInfo 方法连续失败超过一定次数，我们希望触发熔断。

@SentinelResource(value = "getUserInfo", blockHandler = "handleGetUserInfoException")
public Map<String, Object> getUserInfo(String userId) {// 业务逻辑return null;
}public Map<String, Object> handleGetUserInfoException(String userId, BlockException ex) {// 熔断逻辑，返回备用数据return Collections.singletonMap("error", "Service is unavailable");
}
3. 系统自适应保护（System Protection）

设置系统规则，当线程数达到一定阈值时触发系统保护。

List<Rule> rules = new ArrayList<>();
SystemRule systemRule = new SystemRule().setHighestSystemLoad(75) // 最大系统负载.setAverageRt(200) // 平均响应时间.setHighestCpuUsage(75); // 最大CPU使用率
rules.add(systemRule);
RuleManager.loadRules(rules);
4. 热点参数限流（Param Flow Control）

假设 getUserInfo 方法根据 userId 限流，每个用户ID每秒只能请求一次。

@SentinelResource(value = "getUserInfo", blockHandlerClass = ParamFlowHandle.class)
public Map<String, Object> getUserInfo(String userId) {// 业务逻辑return null;
}// ParamFlowHandle.java
public class ParamFlowHandle {@SentinelResource(value = "getUserInfo_paramFlow", blockHandler = "paramFlowBlockHandler")public void handleParamFlow(String userId) {// 热点参数限流逻辑}public void paramFlowBlockHandler(String userId, BlockException ex) {// 限流后的逻辑}
}
5. 授权规则（Authority Rule）

设置授权规则，只有特定的调用者可以访问 getUserInfo 方法。

@SentinelResource(value = "getUserInfo", blockHandler = "handleAuthException")
public Map<String, Object> getUserInfo(String userId) {// 业务逻辑return null;
}public Map<String, Object> handleAuthException(String userId, BlockException ex) {// 授权失败逻辑return Collections.singletonMap("error", "Unauthorized access");
}
6. 监控和告警（Monitoring and Alerting）

Sentinel 控制台提供了实时的监控功能，可以查看每个资源的QPS、线程数、响应时间等指标。

7. 控制台管理（Dashboard Management）

通过 Sentinel 控制台，我们可以动态添加、修改和删除规则。

8. 动态规则配置（Dynamic Rule Configuration）

通过 Sentinel 控制台或API，我们可以在运行时动态修改规则。

9. 多数据源支持（Multiple Data Sources）

配置 Sentinel 使用 Nacos 作为规则的持久化存储。

spring:cloud:sentinel:datasource:nacos:server-addr: 127.0.0.1:8848dataId: sentinel-flow-rulesgroupId: DEFAULT_GROUPrule-type: flow
10. 与Spring Cloud Gateway集成（Integration with Spring Cloud Gateway）

在网关层使用 Sentinel 实现请求的限流。

@Configuration
public class GatewayConfig {@Beanpublic SentinelGatewayFilterFactory gatewayFilterFactory() {return new SentinelGatewayFilterFactory();}
}

这些示例展示了 Sentinel 在不同场景下的应用方式，包括代码注解、规则配置、控制台管理和与Spring Cloud Gateway的集成等。通过这些示例，您可以更好地理解 Sentinel 的强大功能和灵活性。

比较:
Hystrix和Sentinel都是微服务架构中重要的组件，用于实现服务的熔断、降级和流量控制功能，提高系统的可用性和容错性。以下是两者的详细对比和运用详解：

Hystrix 运用详解：

Hystrix 是由 Netflix 开发的一个用于处理分布式系统的延迟和容错的库。它通过断路器模式来防止系统雪崩效应，主要提供了线程池隔离、请求缓存、服务降级等功能 。

  • 线程池隔离：为每个服务调用分配独立的线程池，防止单个依赖服务的故障耗尽系统中的所有线程资源。
  • 服务降级：在服务调用失败或超时时，提供备选方案，例如返回默认值或缓存的数据。
  • 熔断机制：当服务调用失败达到一定阈值时，自动启动熔断机制，快速返回错误，避免系统资源的浪费。
  • 实时监控：提供 Hystrix Dashboard 实时监控服务调用状态和性能指标。

Sentinel 运用详解：

Sentinel 是阿里巴巴开源的流量控制和熔断框架，它提供了更为轻量级和灵活的解决方案，相比 Hystrix 有更多的优点 。

  • 流量控制：Sentinel 可以从流量控制角度，限制资源的访问量，避免因流量过高而导致系统崩溃。
  • 熔断降级：Sentinel 支持基于失败比率、异常比例、响应时间等多维度的熔断降级规则。
  • 系统自适应保护：Sentinel 能够根据系统的负载情况，自动控制流量的通过，防止系统过载。
  • 实时监控：Sentinel 提供实时监控功能，可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据。

Hystrix 与 Sentinel 的区别：

  1. 资源隔离：Hystrix 支持线程池隔离和信号量隔离，而 Sentinel 不支持线程池隔离，但可以通过控制并发线程数提供信号量隔离 。
  2. 性能影响：Hystrix 线程池隔离可能导致线程上下文切换损耗大，Sentinel 由于不创建额外的线程池，对性能影响较小。
  3. 实时监控：Hystrix 需要自行搭建监控平台，而 Sentinel 提供了开箱即用的实时监控功能。
  4. 配置灵活性：Sentinel 支持动态规则配置，可以在运行时修改规则并实时生效，而 Hystrix 不支持这种动态配置。
  5. 系统负载保护：Sentinel 支持系统自适应限流，可以根据系统负载自动调整流量，而 Hystrix 不支持此功能 。

在技术选型时，应该根据具体的业务需求和系统特点来选择使用 Hystrix 还是 Sentinel。如果需要更为轻量级和灵活的流量控制，以及更好的系统负载保护，Sentinel 是更好的选择。如果系统中已经使用了 Netflix 系列的其他组件，并且对线程池隔离有特定需求，Hystrix 也是一个不错的选择 。

相关文章：

  • 北京网站建设多少钱？
  • 辽宁网页制作哪家好_网站建设
  • 高端品牌网站建设_汉中网站制作
  • C#实现最短路径算法
  • 记录些Redis题集（1）
  • mysql历史记录
  • Tomcat底层原理
  • 机器学习——关于极大似然估计法的一些个人思考（通俗易懂极简版）
  • 超详细版阿里云控制台环境配置+数据库配置
  • 电脑出现了msvcr120.dll丢失的问题要怎样修复？理性分析msvcr120.dll文件
  • C++基础入门(上)
  • 从零开始学习PX4源码3(如何上传官网源码到自己的仓库中)
  • 全渠道AI智能商品管理软件平台 助力零售品牌占领技术高地
  • Understanding EtherCAT Device Serial Number Checking
  • 图数据库 - Neo4j简介
  • Elasticsearch 8 支持别名查询
  • centos 安装vnc，配置图形界面
  • 学习测试8-数据库mysql操作
  • “大数据应用场景”之隔壁老王（连载四）
  • 《Java8实战》-第四章读书笔记（引入流Stream）
  • AHK 中 = 和 == 等比较运算符的用法
  • Apache的基本使用
  • Java 网络编程（2）：UDP 的使用
  • magento 货币换算
  • PhantomJS 安装
  • SQL 难点解决：记录的引用
  • 高性能JavaScript阅读简记（三）
  • 关于List、List?、ListObject的区别
  • 简单实现一个textarea自适应高度
  • 前端代码风格自动化系列（二）之Commitlint
  • 深入体验bash on windows，在windows上搭建原生的linux开发环境，酷！
  • -- 数据结构 顺序表 --Java
  • const的用法,特别是用在函数前面与后面的区别
  • 教程：使用iPhone相机和openCV来完成3D重建（第一部分） ...
  • ​一文看懂数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理
  • ${ }的特别功能
  • （C语言）逆序输出字符串
  • （二）linux使用docker容器运行mysql
  • （三） prometheus + grafana + alertmanager 配置Redis监控
  • (一)、python程序--模拟电脑鼠走迷宫
  • (转)Oracle 9i 数据库设计指引全集(1)
  • （转）德国人的记事本
  • （转）淘淘商城系列——使用Spring来管理Redis单机版和集群版
  • (自适应手机端)行业协会机构网站模板
  • *++p：p先自＋，然后*p，最终为3 ++*p：先*p，即arr[0]=1，然后再++，最终为2 *p++：值为arr[0],即1，该语句执行完毕后，p指向arr[1]
  • .bat批处理（五）：遍历指定目录下资源文件并更新
  • .NET : 在VS2008中计算代码度量值
  • .net 8 发布了，试下微软最近强推的MAUI
  • .NET DevOps 接入指南 | 1. GitLab 安装
  • .NET 使用 ILMerge 合并多个程序集，避免引入额外的依赖
  • .NET/C# 使用反射调用含 ref 或 out 参数的方法
  • .NET/C#⾯试题汇总系列：集合、异常、泛型、LINQ、委托、EF！（完整版）
  • .NET程序集编辑器/调试器 dnSpy 使用介绍
  • .NET开发不可不知、不可不用的辅助类（一）
  • @JsonFormat与@DateTimeFormat注解的使用
  • @在php中起什么作用？
  • [ JavaScript ] JSON方法
  • [100天算法】-每个元音包含偶数次的最长子字符串（day 53）