Spring Cloud Alibaba组件之Sentinel

一引入Sentinel学习

二 Sentinel入门

三搭建Sentinel Dashboard

四 Springboot项目接入Sentinel

五接入限流埋点

六限流配置

七熔断降级

八熔断降级Spring Cloud示例

九黑白名单（授权规则）

十持久化

十一 Spring Cloud Alibaba Sentinel三种保护应用方式

一引入Sentinel学习

提起Spring Cloud的限流降级组件，一般首先想到的是Netflix的Hystrix。

不过就在2018年底，Netflix宣布不再积极开发Hystrix，该项目将处于维护模式。官方表示1.5.18 版本的Hystrix已经足够稳定，可以满足Netflix 现有应用的需求，所以接下来其会把焦点转向对于自适应的实现，更多关注对应用程序的实时性能做出响应。对于新应用的熔断需求，将采用其它项目实现，Netflix推荐了Resilience4j。

作为Spring Cloud Netflix重要套件，Hystrix已经成为保障微服务稳定性的首选应用。其实除了Netflix和Resilience4j，限流降级还有一个新的选择，就是阿里巴巴的Sentinel组件。

二 Sentinel入门

官方文档：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/introduction.html

1 什么是Sentinel？

1.1 问题：

随着微服务的流行，服务与服务之间的调用稳定性变得越来越重要；

1、当服务访问量达到一定程度，流量扛不住的时候，该如何处理？（限流）

2、服务之间相互依赖，当服务B出现响应时间过长，影响到服务A的响应（A调用B），进而产生连锁反应，直至影响整个依赖链上的所有服务（雪崩），该如何处理？（熔断降级）

这是分布式、微服务开发不可避免的问题。

1.2 Sentinel是什么？

Sentinel（分布式系统的流量防卫兵）是阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案，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。它以流量为切入点，从流量控制，熔断降级，系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。

2 Sentinel的特征

1、丰富的应用场景：Sentinel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（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围），消息削峰填谷。集群流量控制，实时熔断下游不可用应用等。

2、完备的实时监控：Sentinel提供了实时的监控功能。通过控制可以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。

3、广泛的开源生态：Sentinel提供开箱即用的与其他开源框架/库的整合模块，例如与SpringCLoud，Dubbo，gRPC的整合。只需要进入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入Sentinel。

4、完善的SPI扩展点：Sentinel提供简单易用，完善的SPI扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理，适配动态数据源等。

3 Sentinel组成

Sentinel分为两个部分，具体如下：

1、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等框架也有比较好的支持（你的微服务程序，可以直接添加sentinel.jar包）。

2、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（因为控制台是使用springboot开发，springboot内嵌了tomcat容器）。

这里我们先学习一下控制台的使用方式。

三搭建Sentinel Dashboard

将应用接入Sentinel，最好搭建Sentinel控制台，可以在控制台上配置规则。

Dashboard是Alibaba写好的SpringBoot程序，我们直接下载启动即可.

1 下载Sentinel Dashboard

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

2 启动控制台

我们可以在Linux系统或者Windows系统启动Sentinel控制台，这里是直接在Windows上启动

#直接使用jar命令启动项目(控制台本身是一个SpringBoot项目)
java -Dserver.port=9090 -jar sentinel-dashboard-1.8.5.jar
其中，-Dserver.port=9090 代表控制台项目的端口号

3 访问控制台

启动Sentinel Dashboard通过地址和端口号控制台

http://localhost:9090/#/login
#如果在Linux上启动，ip需要对应上

输入默认用户名和密码（sentinel/sentinel），之后控制台可以看到sentinel-dashboard监控的指标。

如果要自定义用户名和密码，在启动命令加上设置用户名和密码参数即可，如下：

-Dsentinel.dashboard.auth.username=admin -Dsentinel.dashboard.auth.password=123456

注意：默认启动后，控制台上没有任何服务被注册到控制台。在启动控制台时，可以通过参数设置将控制台本身注册到控制台上

-Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:9090
-Dproject.name=sentinel-dashboard
# 其中：
# -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:9090 代表本控制台服务将会注册到自己的控制台
# -Dproject.name=sentinel-dashboard 代表本控制台服务的项目名称。

我们可以看到控制台自身的服务已经注册到了控制台上。

默认情况下，Sentinel Dashboard 中的增加的配置规则是存储在内存中，重启后就会丢失；

Sentinel 会在客户端首次调用的时候进行初始化，开始向控制台发送心跳包，所以要确保客户端有访问量；

Sentinel Dashboard是一个独立的web应用（springboot开发的），可以接受客户端(微服务)的连接，然后与客户端（微服务）之间进行通讯，他们之间使用http协议进行通讯。

四 Springboot项目接入Sentinel

1 添加Sentinel依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    <version>2.2.9.RELEASE</version>
</dependency>

项目其他关联的部分配置

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.3.12.RELEASE</version>
</parent>
 
<properties>
    <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
    <java.version>1.8</java.version>
    <spring-cloud.version>Hoxton.SR12</spring-cloud.version>
</properties>
 
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
 
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
 
<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

2 配置文件信息

server:
  port: 8081
 
spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
　　　　 # 默认就是8719
        port: 8719
        dashboard: http://localhost:9090
      web-context-unify: false
  application:
    name: sentinel-demo

配置文件说明：

spring.cloud.sentinel.transport.port端口配置会在应用对应的机器上启动一个Http Server，该 Server会与Sentinel控制台做交互。比如Sentinel控制台添加了1个限流规则，会把规则数据 push给这个Http Server接收，Http Server 再将规则注册到Sentinel 中。

spring.cloud.sentinel.transport.port：指定应用与Sentinel控制台交互的端口，应用本地会起一个该端口占用的HttpServer。

客户端需要添加jar包

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
    <version>1.8.5</version>
</dependency>

spring-cloud-starter-alibaba-sentinel依赖已经包含了上面的依赖，所以上面的依赖不需要再单独添加。

3 新建控制类

1 @RestController
2 public class DemoController {
3     @GetMapping("/demo/message")
4     public String message(){
5         return "message";
6     }
7 }

4 启动项目，访问控制类接口

http://localhost:8081/demo/message

五接入限流埋点

1 HTTP埋点

Sentinel starter 默认为所有的HTTP服务提供了限流埋点，如果只想对HTTP服务进行限流，那么只需要添加依赖，无需修改代码。（简单说就是所有的 controller 层接口默认提供限流埋点）

2 自定义埋点

如果需要对某个特定的方法进行限流或降级，可以通过 @SentinelResource 注解来完成限流的埋点，示例代码如下：

1 #service层
2 @Service
3 public class HelloServiceImpl implements HelloService {
4     @Override
5     @SentinelResource("hello")
6     public String hello() {
7         return "hello";
8     }
9 }

 1 #controller层
 2 @RestController
 3 public class HelloController {
 4     @Resource
 5     private HelloService helloService;
 6     @GetMapping("/hello")
 7     public String hello(){
 8         return helloService.hello();
 9     }
10 }

六限流配置

1 认识流控规则

资源名：一般是我们的请求路径url或注解@SentinelResource的value属性值；

针对来源：来自于哪个应用；

阈值类型：分为QPS（每秒查询数）或并发线程数；

单机阈值：单个节点的QPS或线程数阈值；

是否集群：被请求的服务是否集群部署；

流控模式：

直接，就是直接对该资源进行控制；
关联，关联某一个资源（/app2），被关联的资源/app2达到阈值，则限制当前资源/test路径的访问；
链路，记录指定链路上的流量；

流控效果：

快速失败，直接限制；
Warm Up，根据coldFactor（默认为3）的值，从阈值/coldFactor，经过预热的时长，才达到设置的QPS阈值，比如设置QPS阈值为100，那么100/3 =33，用33作为最初的阈值，然后在10秒到达100后再开始限流；
排队等待，在QPS阈值到达后，新的请求就等待，直到超时，可以适用于突发流量的请求；

2 直接限流

流量控制，其原理是监控应用流量的QPS(每秒查询率) 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。

2.1 添加限流规则

在Sentinel dashboard配置/demo/message的限流规则，每秒最多允许访问一次，超出访问，就会限流，返回默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting)

说明：

QPS（Query Per Second），QPS 其实是衡量吞吐量（Throughput）的一个常用指标，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求 —— 我们通常是指 HTTP 请求，显然数字越大代表服务器的负荷越高、处理能力越强。作为参考，一个有着简单业务逻辑（包括数据库访问）的程序在单核心运行时可以提供 50 - 100 左右的 QPS，即每秒可以处理 50 - 100 个请求。

TPS(Transaction Per Second) 每秒钟系统能够处理的事务的数量。

QPS（TPS）：每秒钟 request/事务的数量（此处 / 表示或的意思）

并发数：系统同时处理的request/事务数（此处 / 表示或的意思）

响应时间RT(Response Time)：一般取平均响应时间

理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系：

　　QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间并发数除以平均响应时间

2.2 快速访问，查看效果

打开浏览器频繁访问（使用F5 刷新浏览器访问）（1秒内必须超过一次请求）

3 关联限流

3.1 新建controller类

 1 @RestController
 2 @RequestMapping("/related")
 3 public class RelatedController {
 4     @GetMapping("/a")
 5     public String a(){
 6         return "关联限流a";
 7     }
 8     @GetMapping("/b")
 9     public String b(){
10         return "关联限流b";
11     }
12 }

3.2 新建关联限流规则

这里关联的资源是 /related/b(即保护接口b)，上图设置表示：如果接口b的QPS达到单机阈值“1”，则开始通过限流接口“a”，从而保护“b”。

3.3 测试

测试时，可以快速的使用F5 来刷新b，快速的切换到a，F5再刷新a，发现a被限流了

当接口b发送并发流量QPS值小于1时，接口“a”可以正常访问。

关联限流规则是保护重要服务的措施，即：如果某个服务（b）达到临界值，则代表b资源不足，需要先限制不重要的服务（a），防止服务（a）继续调用服务（b）。

4 链路限流

4.1 新建服务类

1 @Service
2 public class HelloServiceImpl implements HelloService {
3     @Override
4     @SentinelResource("hello")
5     public String hello() {
6         return "hello";
7     }
8 }

4.2 新建controller类

 1 @RestController
 2 @RequestMapping("/chain")
 3 public class ChainController {
 4     @Resource
 5     private HelloService helloService;
 6     @GetMapping("/a")
 7     public String a(){
 8         return helloService.hello();
 9     }
10     @GetMapping("/b")
11     public String b(){
12         return helloService.hello();
13     }
14 }

4.3 新增配置文件application.yml

server:
  port: 8081
 
spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        port: 8719
        dashboard: http://localhost:9090
      # 禁止收敛URL的入口context，加上它否则链路规则不起作用
      web-context-unify: false
  application:
    name: sentinel-demo

4.4 新建链路流控规则

4.5 测试链路流控规则

访问接口a，当超过QPS设定值1，则接口“a”被限流，接口b同样调用方法，但是不会被限流。

限流时会出现500错误

七熔断降级

上面实现了实现接口限流。但是在实际应用中，当我们的某个服务接口出现了问题，不能正常提供服务，或者该接口响应速度很慢，导致调用方大量请求堆积，此时需要将该接口降级服务，从而保护调用该接口的服务（消费者），快速返回降级结果，防止因为过多的服务等待该接口的返回，导致系统雪崩。

熔断策略

1 Sentinel熔断策略：慢调用比例

慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)：选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用 RT（即最大的响应时间），请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且慢调用的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断，若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。

1.1 名词解释：

调用：一个请求发送到服务器，服务器给与响应，一个响应就是一个调用

RT（Response Time）：响应时间，指系统对请求作出响应的时间

慢调用：当调用的时间（响应的实际时间）>设置的RT时，这个调用叫做慢调用

慢调用比例：在所有调用中，慢调用占有实际的比例，= 慢调用次数 / 总调用次数

比例阈值：自己设定的，慢调用次数 / 总调用次数>=比例阈值

阈值（threshold value）又叫临界值，比如：水变成冰和水蒸气

统计时长：时间的判断依据

最小请求数：设置的调用最小请求数

1.2 状态转换

进入熔断状态判断依据：当统计时长内，实际请求数目大于最小请求数目，慢调用比例> 比例阈值，进入熔断状态

熔断状态：在接下来的熔断时长内请求会自动被熔断

探测恢复状态：熔断时长结束后进入探测恢复状态

结束熔断：在探测恢复状态，如果接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT，则结束熔断；否则，继续熔断，等待进入探测恢复状态

1.3 实例测试

1.3.1 新建controller类

 1 @RestController
 2 public class PollyController {
 3     @GetMapping("/polly")
 4     public String polly(){
 5         try {
 6             Thread.sleep(1000);
 7         } catch (InterruptedException e) {
 8             e.printStackTrace();
 9         }
10         return "熔断降级";
11     }
12 }

1.3.2 配置熔断规则

注意：Sentinel默认统计的RT上限是4900ms，超出此阈值的都会算作4900ms，若需要变更此上限可以通过启动配置项-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx来配置。

熔断推测：

在1000毫秒，也就是1秒内，如果发送到/polly 的请求数数量大于1，并且在这些请求中，所有请求的响应时长（因为比例阈值为1，所以是所有的请求响应时长）都大于500毫秒，也就是都大于0.5秒的时候，进入熔断状态。

1.3.3 使用浏览器测试熔断

2 Sentinel熔断策略：异常比例

异常比例：当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且异常的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。

2.1 新建controller类

 1 @RestController
 2 @Slf4j
 3 public class ExceptionController {
 4     int i = 0;
 5     @GetMapping("/exception")
 6     public String exception(){
 7         i++;
 8         if (i % 3 == 0){
 9             throw new RuntimeException("出现异常");
10         }
11         log.info("i的值为：{}", i);
12         return "异常";
13     }
14 }

2.2 配置熔断规则

2.3 使用浏览器测试熔断

3 Sentinel熔断策略：异常数

异常数 (ERROR_COUNT)：当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。

3.1 配置熔断规则

3.2 使用浏览器测试熔断

八熔断降级Spring Cloud示例

1 新建服务提供者工程

1.1 添加nacos依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    <version>2.2.9.RELEASE</version>
</dependency>

1.2 添加配置文件

server:
  port: 8081
 
spring:
  application:
    name: sentinel-provider
 
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: http://IP地址:8848/nacos
        username: nacos
        password: nacos
        namespace: 75101df2-2f52-4100-aa37-f3c76a7fc1a0
        group: test-group

1.3 新建controller类

1 @RestController
2 @Slf4j
3 public class HelloController {
4     @GetMapping("/hello/{username}")
5     public String hello(@PathVariable String username){
6         log.info("我是一个服务提供者，我被调用了");
7         return username;
8     }
9 }

1.4 启动服务提供者

2 新建服务消费者工程

2.1 添加主要依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    <version>2.2.9.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    <version>2.2.9.RELEASE</version>
</dependency>

2.2 添配置文件

server:
  port: 8082
 
spring:
  application:
    name: sentinel-consumer
 
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: http://IP地址:8848/nacos
        username: nacos
        password: nacos
        namespace: 75101df2-2f52-4100-aa37-f3c76a7fc1a0
        group: test-group
 
    sentinel:
      transport:
        dashboard: http://localhost:9090
        port: 8719   #sentinel默认的与服务之间交互的接口
# 打开openfeign对sentinel的支持
feign:
  sentinel:
    enabled: true

2.3 新建feign接口

1 @FeignClient(value = "sentinel-provider", fallbackFactory = HelloFallbackFactory.class)
2 public interface HelloFeign {
3     @GetMapping("/hello/{username}")
4     String hello(@PathVariable String username);
5 }

2.4 新建FallbackFactory类

1 @Component
2 public class HelloFallbackFactory implements FallbackFactory<HelloFeign> {
3     @Override
4     public HelloFeign create(Throwable throwable) {
5         return username -> username + "说：我就是个被降级的";
6     }
7 }

2.5 新建controller类

1 @RestController
2 public class HelloController {
3     @Resource
4     private HelloFeign helloFeign;
5     @GetMapping("/hello/{username}")
6     public String hello(@PathVariable String username){
7        return helloFeign.hello(username);
8     }
9 }

2.6 启动服务消费者，使用浏览器进行测试

http://localhost:8082/hello/jack

可以正常访问

停止服务提供者，降级起作用了

九黑白名单（授权规则）

很多时候，我们需要根据调用来源来判断该次请求是否允许放行，这时候可以使用Sentinel 的来源访问控制（黑白名单控制）的功能。来源访问控制根据资源的请求来源（origin）限制资源是否通过。

若配置白名单则只有请求来源位于白名单内时才可通过；
若配置黑名单则请求来源位于黑名单时不通过，其余的请求通过。

1 配置规则

来源访问控制规则（AuthorityRule）非常简单，主要有以下配置项：

resource：资源名，即限流规则的作用对象。

limitApp：对应的黑名单/白名单，不同origin 则用“，” 分隔，如 appA，appB。

strategy：限制模式，AUTHORITY_WHITE 为白名单模式，AUTHORITY_BLACK 为黑名单模式，默认为白名单模式。

2 新建controller类

1 @RestController
2 public class WhiteAndBlackController {
3     @GetMapping("/list")
4     public String hello(){
5         return "hello";
6     }
7 }

3 新增接口来源类

流控应用：Sentinel提供了RequestOriginParser来处理接口来源。

1 @Component
2 public class TestRequestOrigin implements RequestOriginParser {
3     @Override
4     public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
5         // 表示请求参数中含有server键
6         String server = httpServletRequest.getParameter("server");
7         return server;
8     }
9 }

4 配置白名单规则（黑名单的作用与白名单相反）

5 启动应用，使用浏览器访问

只有当参数值与规则中配置的流控应用相等时，才能正常访问

十持久化

默认情况下，sentinel-dashboard 中的规则是存储在微服务内存中，重启后就会丢失。

持久化指的是，一旦重启sentinel的微服务，sentinel配置的各种规则不会丢失。

1 Sentinel结合Nacos持久化配置

Sentinel持久化支持的类型有，详情见:

com.alibaba.cloud.sentinel.datasource.config.DataSourcePropertiesConfiguration

1.1 添加依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    <version>1.8.5</version>
</dependency>

1.2 添加配置文件

  port: 8081
 
spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: http://IP地址:8848/nacos
        username: nacos
        password: nacos
        namespace: 75101df2-2f52-4100-aa37-f3c76a7fc1a0
        group: test-group
    sentinel:
      transport:
        port: 8719
        dashboard: http://localhost:9090
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: http://IP地址:8848/nacos
            dataId: sentinel-datasource-nacos.json
            namespace: 75101df2-2f52-4100-aa37-f3c76a7fc1a0
            groupId: test-group
            # 只支持json和xml
            data-type: json
            #authority（授权规则）、degrade（降级规则）、flow（流控规则）、param（热点规则）、system（系统规则）五种规则持久化到Nacos中。 另外还增加网关的两个（api分组，限流）
            #rule-type这个属性没有提示，为空时，会报空指针错误
            rule_type: flow
  application:
    name: sentinel-datasource-nacos

1.3 登陆nacos，新建配置规则sentinel-datasource-nacos.json

[
{
"resource": "/user/findById",
"limitApp":"default",
"grade":1,
"count":1,
"strategy":0,
"controlBehavior":0,
"clusterMode":false
}
]

配置说明：

resource：资源名称

limitApp：来源应用

grade：阀值类型，0---线程数，1---QPS

count：单机阀值

strategy：流控模式，0---直接，1---关联，2---链路

controlBehavior：流控效果，0---快速失败，1---warmUp，2---排队等待

clusterMode：是否集群

参考官方文档：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/flow-control.html

注意：

此时如果是Nacos集群，每个节点务必要配置到同一个数据库上。并且保证每个节点都可用。如果有的节点宕掉了可能会导致配置持久化失败。
部署在nacos上的配置文件的名字并没有太多要求，只需要跟微服务项目中yml文件中配置的dataId一致即可。

1.4 查看sentinel流控规则，并测试访问

将配置规则持久化进Nacos保存，重启使用sentinel的微服务，只要访问一下基于流控规则的url，流控规则就会显示在sentinel的界面上。此时，持久化生效，只要Nacos里面的配置不删除，针对微服务上Sentinel上的流控规则持续

有效。

1.5 问题

目前有一个小问题，当我们在sentinel dashboard控制台更新或者新加规则，nacos里面的规则并不能得到更新；

2 其他限流规则

2.1 Sentinel熔断降级规则说明

参考地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/circuit-breaking.html

2.2 Sentinel【热点规则】热点参数规则

参考地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/parameter-flow-control.html

2.3 Sentinel系统规则

参考地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/origin-authority-control.html

十一 Spring Cloud Alibaba Sentinel三种保护应用方式

1 直接拦截我们所有controller的请求url路径

Sentinel为springboot程序提供了一个starter依赖，由于sentinel starter依赖默认情况下就会为所有的HTTP服务提供限流埋点，所以在springboot 中的Controller都可以受到Sentinel的保护；

只需为应用添加 spring-cloud-starter-alibaba-sentinel依赖，所有的HTTP接口都能获得Sentinel保护，当然，我们还需要为Sentinel配置保护的规则；底层通过一个拦截器对请求url进行拦截：

com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.SentinelWebInterceptor

可以通过如下配置关闭对微服务的保护：

#关闭sentinel对controller的url的保护

spring.cloud.sentinel.filter.enabled=false

2 通过代码方式保护应用（只是了解）

这种方式就是手动写代码，稍微比较繁琐

 1 @GetMapping("/test3/{app}")
 2 public String test3(@PathVariable("app") String app) {
 3    System.out.println("/test3/{app} --> " + app);
 4    Entry entry = null;
 5    try {
 6       entry = SphU.entry("test3");
 7       return restTemplate.getForObject("http://29-nacos-discovery-provider/test", String.class);
 8    } catch (BlockException e) {
 9       e.printStackTrace();
10       return "熔断降级了...";
11    } finally {
12       if (entry != null) {
13          entry.exit();
14       }
15    }
16 }

3 通过@SentinelResource(value = "app")注解保护应用

属性	作用	是否必须
value	资源名称	是
entryType	entry类型，标记流量的方向，取值IN/OUT，默认是OUT	否
blockHandler	处理BlockException的函数名称。函数要求： 1. 必须是 public 2.返回类型与原方法一致 3. 参数类型需要和原方法相匹配，并在最后加 BlockException 类型的参数。 4. 默认需和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，可配置 blockHandlerClass ，并指定blockHandlerClass里面的方法。	否
blockHandlerClass	存放blockHandler的类。对应的处理函数必须static修饰，否则无法解析，其他要求：同blockHandler。	否
fallback	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。函数要求： 1. 返回类型与原方法一致 2. 参数类型需要和原方法相匹配，Sentinel 1.6开始，也可在方法最后加 Throwable 类型的参数。 3.默认需和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，可配置 fallbackClass ，并指定fallbackClass里面的方法。	否
fallbackClass	存放fallback的类。对应的处理函数必须static修饰，否则无法解析，其他要求：同fallback。	否
defaultFallback	用于通用的 fallback 逻辑。默认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。若同时配置了 fallback 和 defaultFallback，以fallback为准。函数要求： 1. 返回类型与原方法一致 2. 方法参数列表为空，或者有一个 Throwable 类型的参数。 3. 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，可配置 fallbackClass ，并指定 fallbackClass 里面的方法。	否
exceptionsToIgnore	指定排除掉哪些异常。排除的异常不会计入异常统计，也不会进入fallback逻辑，而是原样抛出。	否
exceptionsToTrace	需要trace的异常	Throwable

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