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Sentinel不同的流控效果教程

概述

本文详细介绍了Sentinel的不同流控效果，包括直接拒绝、降级、重试、排队等待和系统保护，并提供了如何实现简单和复杂流控效果的教程。通过这些教程，你可以学习如何配置和测试不同场景下的流控策略。Sentinel不同的流控效果教程涵盖了从基础配置到复杂场景的全面指导。

Sentinel简介

Sentinel 是阿里巴巴开源的一款分布式系统流量控制组件，用于保护微服务免受流量突增导致的系统过载。其主要功能包括流量控制、熔断降级、系统负载保护等。Sentinel 能够帮助开发者快速实现分布式系统流量控制，以避免服务过载，从而提升系统的稳定性和可靠性。

什么是流控

流量控制（简称“流控”）是一种防止系统因资源耗尽而崩溃的方法。通过设定阈值来限制通过某一资源的流量，从而避免过载。流控可以应用于多个层次，例如网络层、服务层、应用层等。在分布式系统中，流控通常是为了防止服务间互相干扰导致服务不可用或响应变慢。常见的流控策略包括直接拒绝请求、缓存请求、限流等。

Sentinel的流控效果介绍

Sentinel 提供了多种流控效果，用于在不同场景下保护系统的稳定运行。主要的流控效果包括：

直接拒绝

直接拒绝是最基本的流控策略，当请求超过设定的阈值时，直接拒绝所有后续请求。这种方法简单且有效，但可能导致用户体验下降。

// 示例代码：配置直接拒绝策略
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("myResource");
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule.setCount(100);
rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_COUNT);
rule.setWarmUpPeriodMs(1000);
FlowRuleManager.loadRules(Arrays.asList(rule));

降级

降级是指当系统负载过高时，主动减少某些非核心服务的流量，以保证核心服务的正常运行。降级策略可以进一步分为默认降级、自定义降级等。

// 示例代码：配置降级策略
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("myResource");
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule.setCount(100);
rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER);
rule.setWarmUpTokenCount(10);
rule.setWarmUpPeriodMs(1000);
rule.setMeteringInterval(1000);
rule.setStrategy(RuleConstant.STATEGY_THREAD_LOCAL);
rule.setCountItem("threadLocalKey");
FlowRuleManager.loadRules(Arrays.asList(rule));

重试

重试是指当请求被拒绝后，客户端可以按照一定的策略重试。重试策略可以是指数退避、固定间隔等。以下示例展示了如何实现指数退避策略：

public class RetryExample {
    public static void main(String[] args) {
        int maxAttempts = 5;
        int backoffBase = 1000; // ms
        int attempt = 0;
        boolean success = false;
        while (attempt < maxAttempts && !success) {
            try {
                // 模拟请求
                System.out.println("Attempt: " + attempt + ", Requesting...");
                // 请求处理逻辑
                if (attempt < 3) {
                    throw new RuntimeException("Simulated failure");
                }
                success = true;
            } catch (Exception e) {
                attempt++;
                int backoffTime = (int) (Math.pow(2, attempt) * backoffBase);
                System.out.println("Attempt " + attempt + " failed, retrying after " + backoffTime + "ms");
                Thread.sleep(backoffTime);
            }
        }
    }
}

排队等待

排队等待是一种更为温和的流控策略，当请求超过阈值时，不是直接拒绝，而是让请求进入等待队列，按顺序处理。这种方法可以保证系统的响应时间相对稳定，但可能会导致延迟增加。

// 示例代码：配置排队等待策略
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("myResource");
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule.setCount(100);
rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER);
rule.setWarmUpTokenCount(10);
rule.setWarmUpPeriodMs(1000);
rule.setMeteringInterval(1000);
rule.setStrategy(RuleConstant.STATEGY_THREAD_LOCAL);
FlowRuleManager.loadRules(Arrays.asList(rule));

系统保护

系统保护是当系统负载过高时，主动减少流量，以避免系统过载。系统保护可以监控系统的 CPU、系统调用、线程池等资源，当这些资源的使用率超过设定的阈值时，触发系统保护。

// 示例代码：配置系统保护策略
SystemRule rule = new SystemRule();
rule.setWarmUpPeriodMs(1000);
rule.setCpuThreshold(50);
rule.setLoadThreshold(80);
rule.setThreadThreshold(300);
SystemRuleManager.loadRules(Arrays.asList(rule));
实战教程：如何实现简单的流控效果

在这个部分，我们将详细介绍如何使用 Sentinel 实现一个简单的流量控制效果。我们假设有一个简单的服务，需要对其访问流量进行控制。我们将配置一个直接拒绝策略，当请求量超过设定的阈值时，直接拒绝后续请求。

准备工作

首先，确保你已经正确配置了 Sentinel。你需要在你的项目中添加 Sentinel 的依赖，并根据 Sentinel 的配置文件进行配置。具体配置请参考 Sentinel 的官方文档。

<!-- Maven 依赖配置 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-core</artifactId>
    <version>1.8.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-adapter-spring-cloud</artifactId>
    <version>1.8.2</version>
</dependency>

添加流量控制规则

接下来，我们定义一个简单的流量控制规则。假设我们有一个名为 myResource 的资源，我们希望当每分钟的请求数超过 100 个时，就直接拒绝后续请求。

import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;

public class SentinelDemo {
    public static void main(String[] args) {
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource("myResource");
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        rule.setCount(100);
        rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_COUNT);
        rule.setWarmUpPeriodMs(1000);

        FlowRuleManager.loadRules(Arrays.asList(rule));
    }
}

测试流控效果

在实际应用中，你需要将这个规则应用到你的服务中，并测试其效果。你可以通过模拟高并发请求来验证流控效果。

public class SentinelDemo {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 添加流控规则
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource("myResource");
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        rule.setCount(100);
        rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_COUNT);
        rule.setWarmUpPeriodMs(1000);

        FlowRuleManager.loadRules(Arrays.asList(rule));

        // 模拟高并发场景
        for (int i = 0; i < 200; i++) {
            Thread.sleep(10);
            accessResource();
        }
    }

    public static void accessResource() {
        try (Entry entry = SphU.entry("myResource")) {
            System.out.println("Accessing resource: " + System.currentTimeMillis());
        } catch (BlockException e) {
            System.out.println("Blocked access to resource: " + System.currentTimeMillis());
        }
    }
}

在这个示例中，我们设置了每分钟 100 个请求的上限。当请求超过这个阈值时，后续的请求将被拒绝，并输出相应的信息。

实战教程：如何实现复杂的流控效果

在实际应用中，流控需求可能更加复杂，需要考虑多种因素。下面我们通过一个更复杂的示例来展示如何实现复杂的流控效果。

场景描述

假设你有一个服务，需要对其进行流量控制。服务中有两个资源 resource1 和 resource2，对于 resource1，需要考虑每秒的请求量和线程池的使用率；对于 resource2，需要考虑服务的 CPU 负载。

配置多个资源的流控规则

首先，我们为 resource1 和 resource2 分别配置流控规则。

import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;

public class SentinelComplexDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 配置 resource1 的流控规则
        FlowRule resource1Rule = new FlowRule();
        resource1Rule.setResource("resource1");
        resource1Rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        resource1Rule.setCount(10);
        resource1Rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER);
        resource1Rule.setWarmUpTokenCount(10);
        resource1Rule.setWarmUpPeriodMs(1000);

        // 配置 resource2 的流控规则
        FlowRule resource2Rule = new FlowRule();
        resource2Rule.setResource("resource2");
        resource2Rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        resource2Rule.setCount(10);
        resource2Rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER);
        resource2Rule.setWarmUpTokenCount(10);
        resource2Rule.setWarmUpPeriodMs(1000);

        // 加载规则
        FlowRuleManager.loadRules(Arrays.asList(resource1Rule, resource2Rule));
    }
}

系统保护规则

接下来，我们还需要配置系统保护规则，防止系统负载过高时出现过载。

import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRuleManager;

public class SentinelComplexDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 配置 resource1 的流控规则
        FlowRule resource1Rule = new FlowRule();
        resource1Rule.setResource("resource1");
        resource1Rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        resource1Rule.setCount(10);
        resource1Rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER);
        resource1Rule.setWarmUpTokenCount(10);
        resource1Rule.setWarmUpPeriodMs(1000);

        // 配置 resource2 的流控规则
        FlowRule resource2Rule = new FlowRule();
        resource2Rule.setResource("resource2");
        resource2Rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        resource2Rule.setCount(10);
        resource2Rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER);
        resource2Rule.setWarmUpTokenCount(10);
        resource2Rule.setWarmUpPeriodMs(1000);

        // 加载规则
        FlowRuleManager.loadRules(Arrays.asList(resource1Rule, resource2Rule));

        // 配置系统保护规则
        SystemRule systemRule = new SystemRule();
        systemRule.setWarmUpPeriodMs(1000);
        systemRule.setCpuThreshold(50);
        systemRule.setLoadThreshold(80);
        systemRule.setThreadThreshold(300);
        SystemRuleManager.loadRules(Arrays.asList(systemRule));
    }
}

测试复杂的流控效果

在实际应用中，你需要通过模拟高并发请求来测试复杂的流控效果。以下是一个简单的示例代码，用于模拟高并发请求并验证流控效果。

import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BootstrapDegradeException;
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.slots.system.SystemRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRuleManager;

public class SentinelComplexDemo {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 配置 resource1 的流控规则
        FlowRule resource1Rule = new FlowRule();
        resource1Rule.setResource("resource1");
        resource1Rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        resource1Rule.setCount(10);
        resource1Rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER);
        resource1Rule.setWarmUpTokenCount(10);
        resource1Rule.setWarmUpPeriodMs(1000);

        // 配置 resource2 的流控规则
        FlowRule resource2Rule = new FlowRule();
        resource2Rule.setResource("resource2");
        resource2Rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        resource2Rule.setCount(10);
        resource2Rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER);
        resource2Rule.setWarmUpTokenCount(10);
        resource2Rule.setWarmUpPeriodMs(1000);

        // 加载规则
        FlowRuleManager.loadRules(Arrays.asList(resource1Rule, resource2Rule));

        // 配置系统保护规则
        SystemRule systemRule = new SystemRule();
        systemRule.setWarmUpPeriodMs(1000);
        systemRule.setCpuThreshold(50);
        systemRule.setLoadThreshold(80);
        systemRule.setThreadThreshold(300);
        SystemRuleManager.loadRules(Arrays.asList(systemRule));

        // 模拟高并发场景
        for (int i = 0; i < 200; i++) {
            Thread.sleep(10);
            accessResource1();
            accessResource2();
        }
    }

    public static void accessResource1() {
        try (Entry entry = SphU.entry("resource1")) {
            System.out.println("Accessing resource1: " + System.currentTimeMillis());
        } catch (BlockException e) {
            System.out.println("Blocked access to resource1: " + System.currentTimeMillis());
        }
    }

    public static void accessResource2() {
        try (Entry entry = SphU.entry("resource2")) {
            System.out.println("Accessing resource2: " + System.currentTimeMillis());
        } catch (BlockException e) {
            System.out.println("Blocked access to resource2: " + System.currentTimeMillis());
        }
    }
}

在这个示例中，我们配置了 resource1 和 resource2 的流控规则，并添加了系统保护规则。通过模拟高并发请求，可以验证复杂的流控效果。

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