Sentinel熔断和断流

1. Sentinel介绍

Sentinel 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
等同于Spring Cloud Circuit Breaker。

2. Sentinel的特性

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。
完备的实时监控：Sentinel同时提供实时的监控功能。您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：Sentinel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、Apache Dubbo、gRPC、Quarkus的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。同时Sentinel提供Java/Go/C++等多语言的原生实现。
完善的SPI扩展机制：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. 安装Sentinel

sentinel组件由2部分构成：后台端口默认8719，前台端口默认8080。

3.1 下载Sentinel

访问https://github.com/alibaba/Sentinel/releases/tag/ ,下载sentinel-dashboard-1.8.8.jar Alt text

3.2 启动Sentinel

使用java命令启动

java -jar sentinel-dashboard-1.8.8.jar

访问http://localhost:8080 ,用户名/密码都是sentinel/sentinel Alt text

4. 创建sentinel-service模块

创建新模块cloudalibaba-sentinel-service8401
pom中添加如下依赖：

xml

dependencies>
    <!--SpringCloud alibaba sentinel -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    </dependency>
    <!--nacos-discovery-->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 引入自己定义的api通用包 -->
    <dependency>
        <groupId>com.rocket.cloud</groupId>
        <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </dependency>
    <!--SpringBoot通用依赖模块-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
    <!--hutool-->
    <dependency>
        <groupId>cn.hutool</groupId>
        <artifactId>hutool-all</artifactId>
    </dependency>
    <!--lombok-->
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <version>1.18.28</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
    <!--test-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

配置application.yml

yml

server:
  port: 8401

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848         #Nacos服务注册中心地址
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard控制台服务地址
        port: 8719 #默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口

创建Main8401\FlowLimitController类：

Main8401.javaFlowLimitController.java

java

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class Main8401 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Main8401.class,args);
    }
}

java

@RestController
public class FlowLimitController {

    @GetMapping("/testA")
    public String testA() {
        return "------testA";
    }

    @GetMapping("/testB")
    public String testB() {
        return "------testB";
    }
}

启动程序发现sentinel控制台空空如也，原来Sentinel采用的懒加载，需要访问一下接口：
多访问几次接口，页面出现了数据：

5. 使用流控规则

Sentinel能够对流量进行控制，主要是监控应用的QPS流量或者并发线程数等指标，如果达到指定的阈值时，就会被流量进行控制，以避免服务被瞬时的高并发流量击垮，保证服务的高可靠性。
Alt text 配置说明：
1.资源名: 资源的唯一名称，默认就是请求的接口路径，可以自行修改，但是要保证唯一。
2.针对来源：具体针对某个微服务进行限流，默认值为default，表示不区分来源，全部限流。
3.阈值类型: QPS表示通过QPS进行限流，并发线程数表示通过并发线程数限流。
4.单机阈值: 与阈值类型组合使用。如果阈值类型选择的是QPS，表示当调用接口的QPS达到阈值时，进行限流操作。如果阈值类型选择的是并发线程数，则表示当调用接口的并发线程数达到阈值时，进行限流操作。
5.是否集群: 选中则表示集群环境，不选中则表示非集群环境。

5.1 流控模式

5.1.1 直接

默认的流控模式，当接口达到限流条件时，直接开启限流功能。比如配置如图：
Alt text 表示每秒处理请求限制2次，超过就报错：

5.1.2 关联

当关联的资源达到阈值时，就限流自己 Alt text 当关联资源/testB的qps阀值超过1时，就限流/testA的Rest访问地址，当关联资源到阈值后限制配置好的资源名，B惹事，A挂了。
使用Jmeter模拟并发密集访问testB,添加线程组：只要每秒超过1次请求就可以：
再在Thread Group基础上添加Http请求配置 Alt text 点击执行：刷新浏览器发现页面结果一直持续5秒出现：

5.1.3 链路

来自不同链路的请求对同一个目标访问时，实施针对性的不同限流措施。比如C请求来访问就限流，D请求来访问就是OK。
修改application.yml:

yml

server:
  port: 8401

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service #8401微服务提供者后续将会被纳入阿里巴巴sentinel监管
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848         #Nacos服务注册中心地址
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard控制台服务地址
                port: 8719 #默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口
            web-context-unify: false # controller层的方法对service层调用不认为是同一个根链路

添加FlowLimitService类和在FlowLimitController中添加调用逻辑：

FlowLimitService.javaFlowLimitController.java

java

@Service
public class FlowLimitService {

    @SentinelResource(value = "common")
    public void common() {
        System.out.println("------FlowLimitService come in");
    }
}

java

@Resource
private FlowLimitService flowLimitService;

@GetMapping("/testC")
public String testC() {
    flowLimitService.common();
    return "------testC";
}
@GetMapping("/testD")
public String testD() {
    flowLimitService.common();
    return "------testD";
}

添加C和D两个请求都访问flowLimitService.common()方法，对C限流，对D不管：
Alt text /testC超过一秒钟一次后，就发生限流：

5.2 流控效果

5.2.1 直接

快速失败(默认的流控处理)，失败抛出异常。

5.2.2 预热Warmup

当流量突然增大的时候，我们常常会希望系统从空闲状态到繁忙状态的切换的时间长一些。这个场景主要用于启动需要额外开销的场景，例如建立数据库连接等。
默认coldFactor为3，即请求QPS从(threshold/3) 开始，经多少预热时长才逐渐升至设定的QPS阈值。 Alt text 单机阈值为10，预热时长设置5秒。系统初始化的阈值为10/3约等于3,即单机阈值刚开始为3(我们人工设定单机阈值是10，sentinel计算后QPS判定为3开始)；然后过了5秒后阀值才慢慢升高恢复到设置的单机阈值10，也就是说5秒钟内QPS为3，过了保护期5秒后QPS为10。
Alt text 多次点击http://localhost:8401/testB刚开始不行，后续慢慢OK

5.2.3 排队等待

这种方式主要用于处理间隔性突发的流量，但是匀速排队模式暂时不支持QPS>1000的场景。在FlowLimitController中添加/testE接口：

java

@GetMapping("/testE")
public String testE() {
    System.out.println(System.currentTimeMillis()+"      testE,排队等待");
    return "------testE";
}

Alt text 按照单机阈值，一秒钟通过一个请求，10秒后的请求作为超时处理并放弃。

6. 熔断规则

Sentinel 熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时(例如调用超时或异常比例升高)，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错误。当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都自动熔断(默认行为是抛出 DegradeException)。 Sentinel主要提供了三个熔断策略：慢调用比例，异常比例，异常数。

6.1 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。如下图：
Alt text 其中最大RT就是判断慢查询的，配置的是超过200ms就是慢查询。整个熔断判断逻辑是判断1s内如果超过5个请求，有超过0.1比例的连接是慢查询就开始熔断，熔断时长持续5s后，开始试探放出1个请求，如果不是慢查询则结束熔断。
进入熔断状态判断依据：在统计时长内，实际请求数目＞设定的最小请求数且实际慢调用比例＞比例阈值，进入熔断状态。

熔断状态(保险丝跳闸断电，不可访问)：在接下来的熔断时长内请求会自动被熔断
探测恢复状态(探路先锋)：熔断时长结束后进入探测恢复状态
结束熔断(保险丝闭合恢复，可以访问)：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。

6.2 异常比例

异常比例(ERROR_RATIO)：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%。
上面的接口中若加上int age = 10/0，每访问一次，必然来一次报错一次达到100%，调一次错一次报错error；
Alt text 开启jmeter后，直接高并发发送请求，调用达到我们的配置条件了。断路器开启(保险丝跳闸)，微服务不可用了，不再报错error而是服务熔断+服务降级，出提示Blocked by Sentinel (flow limiting)。

6.3 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。 Alt text 上述配置表示，在1秒钟内最少请求2次，当异常数大于1时，会触发熔断操作断路器开启(保险丝跳闸)，微服务不可用了，熔断的时长为5秒，不再报错error而是服务降级了出提示Blocked by Sentinel (flow limiting)

7. SentinelResource注解

@SentinelResource是一个流量防卫防护组件注解，用于指定防护资源，对配置的资源进行流量控制、熔断降级等功能。查看源码：

java

public @interface SentinelResource {

    //资源名称
    String value() default "";

    //entry类型，标记流量的方向，取值IN/OUT，默认是OUT
    EntryType entryType() default EntryType.OUT;
    //资源分类
    int resourceType() default 0;

    //处理BlockException的函数名称,函数要求：
    //1. 必须是 public
    //2.返回类型 参数与原方法一致
    //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blockHandlerClass ，并指定blockHandlerClass里面的方法。
    String blockHandler() default "";

    //存放blockHandler的类,对应的处理函数必须static修饰。
    Class<?>[] blockHandlerClass() default {};

    //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
    //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。
    String fallback() default "";

    //存放fallback的类。对应的处理函数必须static修饰。
    String defaultFallback() default "";

    //用于通用的 fallback 逻辑。默认fallback函数可以针对所有类型的异常进
    //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。
    Class<?>[] fallbackClass() default {};
 

    //需要trace的异常
    Class<? extends Throwable>[] exceptionsToTrace() default {Throwable.class};

    //指定排除忽略掉哪些异常。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。
    Class<? extends Throwable>[] exceptionsToIgnore() default {};
}

7.1 按rest地址限流+默认限流返回

编写RateLimitController类：

java

@RestController
@Slf4j
public class RateLimitController {
    @GetMapping("/rateLimit/byUrl")
    public String byUrl() {
        return "按rest地址限流测试OK";
    }
}

配置sentinel页面，可以点击簇点链路菜单，选择/rateLimit/byUrl资源，点击添加流控： Alt text 重启cloudalibaba-sentinel-service8401后，简单配置QPS超过1就熔断：
熔断默认为Blocked by Sentinel (flow limiting):

7.2 按资源名称限流+自定义限流返回

在RateLimitController类中添加自定义限流返回代码：

java

@GetMapping("/rateLimit/byResource")
@SentinelResource(value = "byResourceSentinelResource",blockHandler = "handleException")
public String byResource() {
    return "按资源名称SentinelResource限流测试OK";
}
public String handleException(BlockException exception) {
    return "服务不可用@SentinelResource启动"+"\t"+"o(╥﹏╥)o";
}

重启cloudalibaba-sentinel-service8401后，配置流控规则：
Alt text 疯狂访问/rateLimit/byResource资源：

7.3 按资源名称限流+自定义限流返回+服务降级处理

在RateLimitController类中添加自定义限流+服务降级处理返回代码：

java

@GetMapping("/rateLimit/doAction/{p1}")
@SentinelResource(value = "doActionSentinelResource",
        blockHandler = "doActionBlockHandler", fallback = "doActionFallback")
public String doAction(@PathVariable("p1") Integer p1) {
    if (p1 == 0){
        throw new RuntimeException("p1等于零直接异常");
    }
    return "doAction";
}

public String doActionBlockHandler(@PathVariable("p1") Integer p1,BlockException e){
    log.error("sentinel配置自定义限流了:{}", e);
    return "sentinel配置自定义限流了";
}

public String doActionFallback(@PathVariable("p1") Integer p1,Throwable e){
    log.error("程序逻辑异常了:{}", e);
    return "程序逻辑异常了"+"\t"+e.getMessage();
}

重启cloudalibaba-sentinel-service8401后，配置流控规则： Alt text 疯狂访问/rateLimit/doAction/1会被发现被限流，并返回自定义的限流信息：访问/rateLimit/doAction/0会被返回自定义服务降级信息：

提示

blockHandler: 主要针对sentinel配置后出现的违规情况处理。
fallback: 程序异常了JVM抛出的异常服务降级。

8. 热点规则

热点即经常访问的数据，很多时候我们希望统计或者限制某个热点数据中访问频次最高的TopN数据，并对其访问进行限流或者其它操作。 Alt text 在RateLimitController中添加下面接口代码：

java

@GetMapping("/testHotKey")
@SentinelResource(value = "testHotKey",blockHandler = "dealHandler_testHotKey")
public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1", required = false) String p1,
                            @PathVariable(value = "p2", required = false) String p2){
    return "------testHotKey"+ LocalDateTimeUtil.format(LocalDateTime.now(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
}
public String dealHandler_testHotKey(String p1, String p2, BlockException exception) {
    return "-----dealHandler_testHotKey";
}

重启cloudalibaba-sentinel-service8401后，配置热点规则：
Alt text 限流模式只支持QPS模式，@SentinelResource注解的方法参数索引，0代表第一个参数，1代表第二个参数，以此类推。单机阀值以及统计窗口时长表示在此窗口时间超过阀值就限流。
测试热点，访问http://localhost:8401/testHotKey?p1=etrt ，超过1秒1次：
Alt text 测试热点，访问http://localhost:8401/testHotKey?p1=etrt&p2=123 ，超过1秒1次：
测试热点，访问http://localhost:8401/testHotKey ，超过1秒1次：

8.1 参数例外项

我们期望p1参数当它是某个特殊值时，到达某个约定值后【普通正常限流】规则突然例外,不再限流。
点击编辑testHotKey热点规则例外：
Alt text 测试热点，访问http://localhost:8401/testHotKey?p1=5 ，超过1秒1次：

9. 授权规则

在Sentinel的授权规则中，提供了白名单与黑名单两种授权类型。白放行、黑禁止。

9.1 使用黑名单

创建MyRequestOriginParser类和EmpowerController：

MyRequestOriginParser.javaEmpowerController.java

java

@RestController
@Slf4j
public class EmpowerController //Empower授权规则，用来处理请求的来源
{
    @GetMapping(value = "/empower")
    public String requestSentinel4(){
        log.info("测试Sentinel授权规则empower");
        return "Sentinel授权规则";
    }
}

java

@Component
public class MyRequestOriginParser implements RequestOriginParser {
    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
        return httpServletRequest.getParameter("serverName");
    }
}

重启cloudalibaba-sentinel-service8401后，配置授权规则： Alt text 测试授权，访问http://localhost:8401/empower?serverName=test1 ，发现被禁止访问：

10. 规则持久化

一旦我们重启微服务应用，sentinel规则将消失，生产环境需要将配置规则进行持久化。将限流配置规则持久化进Nacos保存，只要刷新8401某个rest地址，sentinel控制台的流控规则就能看到，只要Nacos里面的配置不删除，针对8401上sentinel上的流控规则持续有效。
在pom中添加依赖：

xml

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

添加application.yml配置：
Alt text 其中的flow表示流量控制规则，degrade表示熔断降级规则，authority访问控制规则，system系统保护规则,param-flow表示热点规则。可以配置多个规则，具体就是在配置一个数据源比如ds2。
配置Nachos页面，点击配置管理->创建配置：
Alt text 将cloudalibaba-sentinel-service配置进去：
我们本次配置的是流量规则，配置的json文本说明：

json

[
  {
    "resource": "/rateLimit/byUrl",// 资源名称
    "limitApp": "default", // 来源应用
    "grade": 1, // 阈值类型，0表示线程数，1表示QPS；
    "count": 1, // 单机阈值；
    "strategy": 0, // 流控模式，0表示直接，1表示关联，2表示链路；
    "controlBehavior": 0, //流控效果，0表示快速失败，1表示Warm Up，2表示排队等待；
    "clusterMode": false // 是否集群
  }
]

重启cloudalibaba-sentinel-service8401后，重新访问接口： Alt text 访问sentinel页面，发现流量规则并没有重启cloudalibaba-sentinel-service8401丢失：

11. OpenFeign和Sentinel整合

11.1 整合需求

使用OpenFeign中调用接口，都会写一个fallback服务降级方法，接口越来越多会导致代码膨胀不好管理。整合后希望通过fallback属性进行统一配置，feign接口里面定义的全部方法都走统一的服务降级，一个搞定即可。
Sentinel访问触发了自定义的限流配置,在注解@SentinelResource里面配置的blockHandler方法。

11.2 改造cloudalibaba-provider-payment9001

添加pom.xml依赖：

xml

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

修改application.yml:

yml

server:
  port: 9001

spring:
  application:
    name: nacos-payment-provider
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #配置Nacos地址
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard控制台服务地址
        port: 8719 #默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口

修改PayAlibabaController,添加getPayByOrderNo方法：

java

@GetMapping("/pay/nacos/get/{orderNo}")
@SentinelResource(value = "getPayByOrderNo",blockHandler = "handlerBlockHandler")
public ResultData getPayByOrderNo(@PathVariable("orderNo") String orderNo){
    //模拟从数据库查询出数据并赋值给DTO
    PayDTO payDTO = new PayDTO();

    payDTO.setId(1024);
    payDTO.setOrderNo(orderNo);
    payDTO.setAmount(BigDecimal.valueOf(9.9));
    payDTO.setPayNo("pay:"+IdUtil.fastUUID());
    payDTO.setUserId(1);

    return ResultData.success("查询返回值："+payDTO);
}
public ResultData handlerBlockHandler(@PathVariable("orderNo") String orderNo,BlockException exception){
    return ResultData.fail(ReturnCodeEnum.RC500.getCode(),"getPayByOrderNo服务不可用，" +
            "触发sentinel流控配置规则"+"\t"+"o(╥﹏╥)o");
}

11.3 改造cloud-api-commons

编写PayFeignSentinelApiFallBack和PayFeignSentinelApi类：

PayFeignSentinelApi.javaPayFeignSentinelApiFallBack.java

java

@FeignClient(value = "nacos-payment-provider",fallback = PayFeignSentinelApiFallBack.class)
public interface PayFeignSentinelApi {
    @GetMapping("/pay/nacos/get/{orderNo}")
    public ResultData getPayByOrderNo(@PathVariable("orderNo") String orderNo);
}

java

@Component
public class PayFeignSentinelApiFallBack implements PayFeignSentinelApi {
    @Override
    public ResultData getPayByOrderNo(String orderNo) {
        return ResultData.fail(ReturnCodeEnum.RC500.getCode(),"对方服务宕机或不可用，FallBack服务降级o(╥﹏╥)o");
    }
}

11.4 改造cloudalibaba-consumer-nacos-order83

添加pom.xml依赖：

xml

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

修改application.yml:

yml

server:
  port: 83

spring:
  application:
    name: nacos-order-consumer
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
#消费者将要去访问的微服务名称(nacos微服务提供者叫什么你写什么)
service-url:
  nacos-user-service: http://nacos-payment-provider
# 激活Sentinel对Feign的支持
feign:
  sentinel:
    enabled: true

修改主启动类Main83，添加@EnableFeignClients注解：

java

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication(scanBasePackages = "com.rocket.springcloud")
@EnableFeignClients(basePackages = "com.rocket.springcloud.common")
public class Main83 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Main83.class, args);
    }
}

修改OrderNacosController类：

java

@Resource
private PayFeignSentinelApi payFeignSentinelApi;

@GetMapping(value = "/consumer/pay/nacos/get/{orderNo}")
public ResultData getPayByOrderNo(@PathVariable("orderNo") String orderNo) {
    return payFeignSentinelApi.getPayByOrderNo(orderNo);
}

进行测试验证：先启动cloudalibaba-provider-payment9001，再启动cloudalibaba-consumer-nacos-order83，访问http://localhost:83/consumer/pay/nacos/get/2：
Alt text 可见访问正常，配置Sentinel流控规则：
配置后再次疯狂访问http://localhost:83/consumer/pay/nacos/get/2 ,触发流控进行限流：
停掉cloudalibaba-provider-payment9001，再次疯狂访问http://localhost:83/consumer/pay/nacos/get/2 ,发现服务已经降级：

12. Gateway和Sentinel整合

创建子模块cloudalibaba-sentinel-gateway9528，添加pom依赖：

xml

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-spring-cloud-gateway-adapter</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

创建启动类Main9528：

java

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class Main9528 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Main9528.class,args);
    }
}

请参考Sentinel整合Spring Cloud Gateway，在config包下面创建GatewayConfiguration类

java

@Configuration
public class GatewayConfiguration {

    private final List<ViewResolver> viewResolvers;
    private final ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer;

    public GatewayConfiguration(ObjectProvider<List<ViewResolver>> viewResolversProvider,
                                ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer) {
        this.viewResolvers = viewResolversProvider.getIfAvailable(Collections::emptyList);
        this.serverCodecConfigurer = serverCodecConfigurer;
    }

    @Bean
    @Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
    public SentinelGatewayBlockExceptionHandler sentinelGatewayBlockExceptionHandler() {
        // Register the block exception handler for Spring Cloud Gateway.
        return new SentinelGatewayBlockExceptionHandler(viewResolvers, serverCodecConfigurer);
    }

    @Bean
    @Order(-1)
    public GlobalFilter sentinelGatewayFilter() {
        return new SentinelGatewayFilter();
    }
    @PostConstruct
    public void doInit() {
        initGatewayRules();
    }

    //处理 自定义返回的例外信息
    private void initGatewayRules() {
    Set<GatewayFlowRule> rules = new HashSet<>();
    rules.add(new GatewayFlowRule("pay_routh1").setCount(2).setIntervalSec(1));

    GatewayRuleManager.loadRules(rules);
    BlockRequestHandler handler = new BlockRequestHandler() {
        @Override
        public Mono<ServerResponse> handleRequest(ServerWebExchange exchange, Throwable t) {
            Map<String, String> map = new HashMap<>();

            map.put("errorCode", HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.getReasonPhrase());
            map.put("errorMessage", "请求太过频繁，系统忙不过来，触发限流(sentinel+gataway整合Case)");

            return ServerResponse.status(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS)
                    .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)
                    .body(BodyInserters.fromValue(map));
        }
    };
    GatewayCallbackManager.setBlockHandler(handler);
}
}

配置application.yml:

yml

server:
  port: 9528

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-gateway     # sentinel+gataway整合Case
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
    gateway:
      routes:
        - id: pay_routh1 #pay_routh1                #路由的ID(类似mysql主键ID)，没有固定规则但要求唯一，建议配合服务名
          uri: http://localhost:9001                #匹配后提供服务的路由地址
          predicates:
            - Path=/pay/**                      # 断言，路径相匹配的进行路由

依次启动cloudalibaba-provider-payment9001，cloudalibaba-sentinel-gateway9528测试访问http://localhost:9528/pay/nacos/3，发现正常访问：
Alt text 疯狂访问发现被限流：

Sentinel熔断和断流 ​

1. Sentinel介绍 ​

2. Sentinel的特性 ​

3. 安装Sentinel ​

3.1 下载Sentinel ​

3.2 启动Sentinel ​

4. 创建sentinel-service模块 ​

5. 使用流控规则 ​

5.1 流控模式 ​

5.1.1 直接 ​

5.1.2 关联 ​

5.1.3 链路 ​

5.2 流控效果 ​

5.2.1 直接 ​

5.2.2 预热Warmup ​

5.2.3 排队等待 ​

6. 熔断规则 ​

6.1 慢调用比例 ​

6.2 异常比例 ​

6.3 异常数 ​

7. SentinelResource注解 ​

7.1 按rest地址限流+默认限流返回 ​

7.2 按资源名称限流+自定义限流返回 ​

7.3 按资源名称限流+自定义限流返回+服务降级处理 ​

8. 热点规则 ​

8.1 参数例外项 ​

9. 授权规则 ​

9.1 使用黑名单 ​

10. 规则持久化 ​

11. OpenFeign和Sentinel整合 ​

11.1 整合需求 ​

11.2 改造cloudalibaba-provider-payment9001 ​

11.3 改造cloud-api-commons ​

11.4 改造cloudalibaba-consumer-nacos-order83 ​

12. Gateway和Sentinel整合 ​

Sentinel熔断和断流

1. Sentinel介绍

2. Sentinel的特性

3. 安装Sentinel

3.1 下载Sentinel

3.2 启动Sentinel

4. 创建sentinel-service模块

5. 使用流控规则

5.1 流控模式

5.1.1 直接

5.1.2 关联

5.1.3 链路

5.2 流控效果

5.2.1 直接

5.2.2 预热Warmup

5.2.3 排队等待

6. 熔断规则

6.1 慢调用比例

6.2 异常比例

6.3 异常数

7. SentinelResource注解

7.1 按rest地址限流+默认限流返回

7.2 按资源名称限流+自定义限流返回

7.3 按资源名称限流+自定义限流返回+服务降级处理

8. 热点规则

8.1 参数例外项

9. 授权规则

9.1 使用黑名单

10. 规则持久化

11. OpenFeign和Sentinel整合

11.1 整合需求

11.2 改造cloudalibaba-provider-payment9001

11.3 改造cloud-api-commons

11.4 改造cloudalibaba-consumer-nacos-order83

12. Gateway和Sentinel整合