之前我们有提到服务降级、熔断等概念，而在SpringCloud和Netflix生态中，需要打组合拳，并且Netflix甚至停止更新，于是在SpringCloud Alibaba生态中出现了Sentinel（最早是拿来做流量监控的），可以做到流量控制、实时监控、限流、熔断降级等功能

Sentinel具有如下特性:

• 丰富的应用场景：承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀，可以实时熔断下游不可用应用；
• 完备的实时监控：同时提供实时的监控功能。可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况；
• 广泛的开源生态：提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合；
• 完善的 SPI 扩展点：提供简单易用、完善的 SPI 扩展点。您可以通过实现扩展点，快速的定制逻辑。

总体框架设计（官网：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/basic-implementation.html）

我们来快速安装一下，我们不使用官网的安装方式，太繁琐，我们直接使用docker run的方式

使用docker hub里打包好的镜像，版本号是1.8.0（当前最新是1.8.5）

docker pull bladex/sentinel-dashboard:latest
docker run --name sentinel -d -p 8858:8858 -d bladex/sentinel-dashboard

如果使用官方注意启动端口是8080，此处是8858，同样如果是使用云服务器记得开放端口，账号/密码 sentinel/sentinel

引用nacos和sentinel

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

server:
    port: 8401
spring:
    application:
        name: sentinel-service
    cloud:
        nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848 #配置Nacos地址
        sentinel:
            transport:
                dashboard: 127.0.0.1:8858 #配置sentinel dashboard地址
                port: 8719
management:
    endpoints:
        web:
            exposure:
                include: '*'

启动项目后，查看nacos能看到服务已经注册成功了，接下来我们测试一下功能

1、流量控制

现在到sentinel中添加流量规则（1）根据名称注解@SentinelResource配置的value；（2）根据访问路径；

编写一下测试接口

@RestController
@RequestMapping("/rate-limit")
public class RateLimitController {

    /**
     * 按资源名称限流，需要指定限流处理逻辑
     */
    @GetMapping("/by-resource")
    @SentinelResource(value = "byResource", blockHandler = "handleException")
    public String byResource() {
        return "按资源名称限流";
    }

    /**
     * 按URL限流，有默认的限流处理逻辑
     */
    @GetMapping("/by-url")
    @SentinelResource(value = "by-url", blockHandler = "handleException")
    public String byUrl() {
        return "按url限流";
    }

    public String handleException(BlockException exception) {
        return "错误异常" + exception.getClass().getCanonicalName();
    }

}

多次访问会提示下面的错误

或者可以自定义异常

注意：我们是直接访问项目的，而流量控制是项目与sentinel通信，所以sentinel需要可以连通项目，application.yml中可以配置客户端ip和端口，默认端口为8719，所以在本地测试的情况下，如果你的sentinel是部署云服务器上是无法对本地进行监控的，因此如果需要本地运行项目就需要映射到外网，当然这对于没弄过的同学来说很麻烦，所以最简单的办法就是在本地运行sentinel，或者在内网可以互通的情况下使用，连通的情况下，在机器列表里会有对应的客户端信息

2、熔断

增加一个biz-service模块，我这边使用之前的nacos-biz-service，添加一个接口用作测试

@RestController
@RequestMapping("/biz")
public class BizController {

    @GetMapping("/{id}")
    public String getDataById(@PathVariable Long id) {
        System.out.println("获取数据" + id);
        return "获取信息";
    }

}

启动服务查看nacos是否注册成功

然后给sentinel-server增加一个RestTemplate的配置

@Configuration
public class RestTemplateConfig {

    @Bean
    @SentinelRestTemplate
    @LoadBalanced//配合nacos发现服务名进行调用
    public RestTemplate restTemplate(){
        return new RestTemplate();
    }

}

在application.yml增加配置

service-url:
    biz-service: http://nacos-biz-service

添加测试代码，测试断路器

@RestController
@RequestMapping("/breaker")
public class CircleBreakerController {

    private Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CircleBreakerController.class);

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @Value("${service-url.biz-service}")
    private String bizServiceUrl;

    @RequestMapping("/fallback/{id}")
    @SentinelResource(value = "fallback", fallback = "handleFallback")
    public String fallback(@PathVariable Long id) {
        return restTemplate.getForObject(bizServiceUrl + "/biz/{1}", String.class, id);
    }

    @RequestMapping("/fallbackException/{id}")
    @SentinelResource(value = "fallbackException", fallback = "handleFallback2", exceptionsToIgnore = {NullPointerException.class})
    public String fallbackException(@PathVariable Long id) {
        if (id == 1) {
            throw new IndexOutOfBoundsException();
        } else if (id == 2) {
            throw new NullPointerException();
        }
        return restTemplate.getForObject(bizServiceUrl + "/biz/{1}", String.class, id);
    }

    public String handleFallback(Long id) {
        return "服务降级返回";
    }

    public String handleFallback2(@PathVariable Long id, Throwable e) {
        LOGGER.error("handleFallback2 id:{},throwable class:{}", id, e.getClass());
        return "服务降级返回2";
    }
}

（1）启动服务，查看nacos，注册成功后，测试正常服务下调用

（2）关闭nacos-biz-service，再调用一次，此时因为biz-service服务异常，应触发服务降级

（3）重新打开nacos-biz-service，我们写了一个手工路由，用参数1调用，说明：1的情况下抛IndexOutOfBoundsException()异常，因此被降级处理

用参数2调用，说明：2的情况因为配置了exceptionsToIgnore，忽略这种情况下的异常直接返回给客户端，因此没有被降级处理

用任意1和2之外的参数调用，说明：此时服务正常调用到nacos-biz-service

关闭掉nacos-biz-service再调用一次，说明：此时跟参数1情况一致，都被服务降级处理

3、结合openFeign

引入openfeign

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

application.yml新增参数

feign:
  sentinel:
      enabled: true

启动类增加@EnableFeignClients，和之前openFeign一样

//打开Feign
@EnableFeignClients
@SpringBootApplication
public class SentinelServiceApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SentinelServiceApplication.class, args);
    }

}

@FeignClient(value = "nacos-biz-service", fallback = BizFallbackService.class)
public interface BizService {

    @PostMapping("/biz/create")
    String create();

    @GetMapping("/biz/{id}")
    String getDataById(@PathVariable Long id);

    @GetMapping("/biz/getByUsername")
    String getByUsername(@RequestParam String username);

    @PostMapping("/biz/update")
    String update();

    @PostMapping("/biz/delete/{id}")
    String delete(@PathVariable Long id);
}

@Component
public class BizFallbackService implements BizService {
    @Override
    public String create() {
        return "服务降级处理create";
    }

    @Override
    public String getDataById(Long id) {
        return "服务降级处理getDataById";
    }

    @Override
    public String getByUsername(String username) {
        return "服务降级处理getByUsername";
    }

    @Override
    public String update() {
        return "服务降级处理update";
    }

    @Override
    public String delete(Long id) {
        return "服务降级处理delete";
    }
}

@RestController
@RequestMapping("/biz")
public class BizFeignController {

    @Qualifier("com.jay.cloud.service.BizService")
    @Autowired
    private BizService bizService;

    @GetMapping("/{id}")
    public String getDataById(@PathVariable Long id) {
        return bizService.getDataById(id);
    }

    @GetMapping("/getByUsername")
    public String getByUsername(@RequestParam String username) {
        return bizService.getByUsername(username);
    }

    @PostMapping("/create")
    public String create() {
        return bizService.create();
    }

    @PostMapping("/update")
    public String update() {
        return bizService.update();
    }

    @PostMapping("/delete/{id}")
    public String delete(@PathVariable Long id) {
        return bizService.delete(id);
    }

}

如果服务不能启动可能是包兼容的问题，除了之前引用的，加上以下这些

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-loadbalancer</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>io.github.openfeign</groupId>
            <artifactId>feign-hystrix</artifactId>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.netflix.archaius/archaius-core -->
        <dependency>
            <groupId>com.netflix.archaius</groupId>
            <artifactId>archaius-core</artifactId>
            <version>2.0.0-rc.7</version>
        </dependency>

最后启动服务成功后，调用一下接口

4、系统保护规则

从整体维度对应用入口流量进行控制，结合应用的 Load、总体平均 RT、入口 QPS 和线程数等几个维度的监控指标，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性

系统规则支持以下的阈值类型：

• Load（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：当系统 load1 超过阈值，且系统当前的并发线程数超过系统容量时才会触发系统保护。系统容量由系统的 maxQps * minRt 计算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5。
• CPU usage（1.5.0+ 版本）：当系统 CPU 使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围 0.0-1.0）。
• RT：当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。
• 线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。
• 入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。

5、热点流量

何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。比如：

• 商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制
• 用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制

热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。

引入依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-parameter-flow-control</artifactId>
</dependency>

6、动态规则扩展

默认情况下，当我们在Sentinel控制台中配置规则时，控制台推送规则方式是通过API将规则推送至客户端并直接更新到内存中。一旦我们重启应用，规则将消失。下面我们介绍下如何将配置规则进行持久化

此处我们把规则配置到nacos中

先引入包

<dependency>
            <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
            <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
        </dependency>

增加配置

spring:
  cloud:
    sentinel:
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: ${spring.application.name}-sentinel
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow

启动项目，然后到nacos上增加路由规则

调用一下接口让sentinel接收服务的心跳，此时去查看流控规则，里面多了一个规则，之前我们是手动添加的，并且关闭项目后规则就消失了，达到我们的预期

我们再测试一下规则是否生效