從零搭建Cloud Alibaba (下) Sentinel篇

1.Sentinel控制臺的安裝

下載地址：?

Releases · alibaba/Sentinelx

下載后是一個jar包

進入目錄

CMD命令

java -jar?"sentinel-dashboard-1.8.8 .jar"

?如果發生了端口沖突則使用以下命令啟動 修改端口號為8090

java ?-Dserver.port=8090 ?-jar "sentinel-dashboard-1.8.8 .jar"

啟動成功：

訪問控制臺

Sentinel Dashboard

賬號密碼默認都是sentinel

進入首頁：

此時控制臺已經安裝完成

2.整合微服務

sentinel 的 starter 依賴：

將此sentinel依賴引入項目中

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

yml配置：

spring:cloud:sentinel:transport:# 添加sentinel的控制臺地址dashboard: 127.0.0.1:8090

如果是mvc的接口無需 @SentinelResource. 如果是業務方法， 需要 @SentinelResource

 @SentinelResource("hello")public String hello() {return "Hello Sentinel";}

@SentinelResource 注解用來標識資源是否被限流、降級。上述例子上該注解的屬性 hello 表示資源名。 @SentinelResource 還提供了其它額外的屬性如 blockHandler，blockHandlerClass，fallback 用于表示限流或降級的操作，更多內容可以參考 Sentinel 注解支持。

啟用feign對sentinel的支持：

#啟用feign對sentinel的支持
feign:sentinel:enabled: true  # 啟用 Sentinel 對 Feign 的支持

此時我們只需要訪問集成服務中的任意一個路徑就能在sentinel中查看到

2.1 sentinel限流（blockHandler） 講解

2.1.1沒有使用@SentinelResource注解（使用默認限流響應）

創建一個類用于測試限流

SentinelRatilimitConteroller

@RestController
@RequestMapping("/order/sentinelRatilimitConteroller")
public class SentinelRatilimitConteroller {/*** 測試sentinel限流 （沒有添加@）* @return*/@GetMapping("/testSentinelRatilimitA")public String testSentinelRatilimitA() {return "沒有達到限流的規則 --- 正常訪問";}}

此時我們啟動服務 訪問地址

localhost:8082/order/sentinelRatilimitConteroller/testSentinelRatilimitA

能夠正常訪問

進入sentinel的控制臺，給當前路徑添加限流規則

當QPS超過1時的請求會快速失敗返回默認的失敗響應

此時限流返回到響應為默認的響應

2.1.2使用@SentinelResource注解自定義限流響應

寫法1：

在controller中添加以下代碼

    /*** 測試sentinel限流 （添加了@SentinelResource）* @SentinelResource value 為 限流規則的資源名稱 blockHandler 為限流規則的異常處理方法*/@GetMapping("/testSentinelRatilimitB")@SentinelResource(value = "testSentinelRatilimitB",blockHandler = "testSentinelRatilimitBHandleException")public String testSentinelRatilimitB() {return "沒有達到限流的規則 --- 添加了@SentinelResource 正常訪問";}/***作為（testSentinelRatilimitB）的限流異常返回方法*/public String testSentinelRatilimitBHandleException(BlockException e) {return "限流了 --- 添加了@SentinelResource 異常處理";}


* @SentinelResource value 為 限流規則的資源名稱 blockHandler 為限流規則的異常處理方法

? ? ?使得方法testSentinelRatilimitB 觸發限流時 返回?testSentinelRatilimitBHandleException方法

正常訪問：localhost:8082/order/sentinelRatilimitConteroller/testSentinelRatilimitB

添加限流規則：
?

快速訪問：

執行了自定義限流處理

對應關系圖

寫法2：（推薦）

如果需要獨立設置一個 限流類還可以這樣寫

添加一個新的controller

指定了blockHandler類中的指定方法作為限流處理

    @GetMapping("/testSentinelRatilimitC")@SentinelResource(value = "testSentinelRatilimitC",blockHandlerClass = OrderBlockHandler.class,// 限流異常返回方法所在類blockHandler = "testSentinelRatilimitC") //指定限流異常返回方法public String testSentinelRatilimitC() {return "沒有達到限流的規則 --- 添加了@SentinelResource 默認異常處理";}

訪問localhost:8082/order/sentinelRatilimitConteroller/testSentinelRatilimitC

為他編寫一個類 和方法 （方法必須被 pblic static 修飾）

public class OrderBlockHandler {// 必須是public static方法// 參數和返回類型要與原方法一致，最后加一個BlockException參數public static String testSentinelRatilimitC(BlockException ex) {return "觸發限流了";}}

設置限流規則

快速訪問：

2.2異常處理（fallback）

為一個接口配置?@SentinelResource(value = "testSentinelRatilimitD",

fallback = "testSentinelRatilimitDfallback")

fallback屬性表示當前方法遇到異常會調用指定的方法

    @GetMapping("/testSentinelRatilimitD/{id}")@SentinelResource(value = "testSentinelRatilimitD",blockHandler = "testSentinelRatilimitDBlockHandler",fallback = "testSentinelRatilimitDfallback")public String testSentinelRatilimitD(@PathVariable("id") Integer id) {if (id == 0){throw new RuntimeException("id 不能為0");}return "沒有達到限流的規則 --- id為"+ id;}//作為限流 處理public String testSentinelRatilimitDBlockHandler(@PathVariable("id") Integer id,BlockException e) {return "已觸發限流 --- id為"+ id;}//作為 熔斷 降級 異常處理public String testSentinelRatilimitDfallback(@PathVariable("id") Integer id,Throwable e) {return "觸發率異常處理，傳入id為："+ id;}

2.2.1測試限流

訪問地址：localhost:8082/order/sentinelRatilimitConteroller/testSentinelRatilimitD/1

為他設置限流規則：

多次訪問：

觸發限流規則，走了BlockHandler 所配置的方法

2.2.2測試異常

訪問

http://localhost:8082/order/sentinelRatilimitConteroller/testSentinelRatilimitD/0

傳入id值為0，我們設置id為0時會拋出異常，看看是否會走fallback所配置的方法

成功觸發fallback

3.熱點參數限流

在我們比如商城服務中的商品流量是不均勻的，我們可能要對同一個接口的不同參數進行限流

例如

在查詢某個商品信息時，同樣根據商品id進行查詢商品，商品ID： 1：華為 2：小米 3：蘋果

查詢接口

queryPhone(int id);

傳入id為1的量較大，那么我們就需要對id為1的商品進行限流，如圖:

寫一個方法：

    /*** 熱點參數限流*/@GetMapping("/testSentinelRatilimitE/{id}")@SentinelResource(value = "testSentinelRatilimitE",blockHandler = "testSentinelRatilimitEBlockHandler")public String testSentinelRatilimitE(@PathVariable("id") int id){return "沒有觸發限流傳入id為："+ id;}/*** 熱點參數限流處理*/public String testSentinelRatilimitEBlockHandler(int id,BlockException ex){return "觸發限流處理，傳入id為："+ id;}

訪問 ：localhost:8082/order/sentinelRatilimitConteroller/testSentinelRatilimitE/0

參數索引： 寫0時則為接口中的第一個參數

索引為0

統計窗口：表示*秒內統計的量

表示這個接口 帶上參數ID時 QPS達到1開始限流

訪問接口：localhost:8082/order/sentinelRatilimitConteroller/testSentinelRatilimitE/0

觸發了限流

參數例外項：

例如當我們傳入id為1時，我們的限流規則變成QPS為3才進行限流

上面的參數表示，當帶參數索引為0時，限流QPS為1 ，參數例外項：當參數索引0 傳入值為1 時，限流閾值QPS提升為3才限流

務必要點擊添加按鈕

測試發現id等于1時 ，只有QPS達到3才會觸發限流

4.sentinel規則持久化（不會因為微服務重啟丟失配置）

我們服務配置完成后，我們的微服務重啟會導致我們這個服務的所有的配置丟失，不可能每重啟一次我們就重新配置一次限流規則，所以需要持久化，持久化到哪里呢？ 我們會選擇持久化到配置中心 nacos中?

在服務中引入新的Maven坐標

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

修改yml配置

配置ds1 ds2 ds3 分別代表（流控規則）（熔斷降級規則） （熱點參數規則）的持久化配置

我們以流控規則作為演示

打開nacos創建對應的配置文件

內容：

[{"resource": "testSentinelRatilimitE","limitApp": "default","grade": 1,"count": 1,"strategy": 0,"controlBehavior": 0,"clusterMode": false}
]
// [
//   {
//     // 🔹【資源名稱】你想保護的是哪個接口或功能？
//     // 這里是：testSentinelRatilimitE
//     // 代碼中要用 SphU.entry("testSentinelRatilimitE") 來標記這個資源
//     "resource": "testSentinelRatilimitE",//     // 🔹【限流對象】對誰限流？
//     // "default" 表示：所有人都一樣，一視同仁
//     // 你也可以寫成 "appA"、"appB"，實現不同應用不同策略
//     "limitApp": "default",//     // 🔹【限流方式】按什么標準限流？
//     // 1 = 按每秒請求數（QPS）來限
//     // 0 = 按并發線程數來限（不常用）
//     "grade": 1,//     // 🔹【限流閾值】最多允許多少流量？
//     // 這里是：每秒最多 1 個請求
//     // 超過第 1 個就直接拒絕，不讓進
//     "count": 1,//     // 🔹【限流策略】怎么判斷要不要限？
//     // 0 = 直接對自己限流（最簡單常用）
//     // 1 = 當另一個資源被限流時，我也跟著限（關聯限流）
//     // 2 = 只對某個調用鏈路限流（比如 A 調 B 才限）
//     "strategy": 0,//     // 🔹【觸發限流后怎么辦？】
//     // 0 = 立刻拒絕，拋出“被限流”錯誤（快速失敗）
//     // 1 = 先預熱，慢慢放行（適合突發流量）
//     // 2 = 排隊等待，一個一個處理（削峰填谷）
//     "controlBehavior": 0,//     // 🔹【是單機還是集群？】
//     // false = 每臺機器獨立限流（單機模式，適合大多數場景）
//     // true = 多臺機器共享一個總限流值（需要額外配置集群）
//     "clusterMode": false
//   }
// ]

！！！！非常非常難用，需要自己手動寫json用于配置持久化，Sentinel控制臺配置成為擺設，因為控制臺上寫的配置不會持久化，必須自己寫！！！！

同樣是阿里巴巴的產品 Nacos比sentinel好用太多了！

重啟 當前服務

訪問localhost:8082/order/sentinelRatilimitConteroller/testSentinelRatilimitE/1

nacos 配置限流規則成功

來到sentinel控制臺查看限流規則

成功從nacos中讀取限流規則

5.Sentinel集成OpenFeign實現fallback熔斷降級

往公共API模塊中引入sentinel maven 依賴

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

在api接口中添加fallbackFactory屬性并創建對應的類

創建

StockApiFallback.class
@Component
public class StockApiFallback implements FallbackFactory<stockApi> {@Overridepublic stockApi create(Throwable cause) {return new stockApi() {@Overridepublic ResultData<String> reduceInventory() {throw new RPCException("201","調用庫存服務調用失敗");}@Overridepublic Integer reduceStock() {throw new RPCException("201","調用庫存服務調用失敗");}};}}

在fallback 的時候為了保證fallback后全局事務還能正常的回滾，fallback一般拋出自定義異常讓事務回滾，并且全局異常處理器 處理整形后才返回給用戶

自定義異常類：

@Data
public class RPCException extends RuntimeException{private String code;private String message;private Object data;public RPCException(String code,String message,Object data) {super(message);this.message = message;this.code = code;this.data =data ;}public RPCException(String code,String message) {super(message);this.message = message;this.code = code;}}

自定義異常捕獲

@RestControllerAdvice
@Slf4j
public class RPCExceptionHandler {// 攔截自定義業務異常@ExceptionHandler(RPCException.class)public ResultData handleBizException(RPCException e) {log.warn("遠程調用異常: code={}, msg={}", e.getCode(), e.getMessage());return ResultData.fail(e.getCode(),"系統出現錯誤，請稍后再試"); // 通常返回 200，業務碼區分}}

重點：！！！！? ?然后在調用者模塊 配置文件中開啟OpenFeign 支持Sentinel

feign:sentinel:enabled: true  # 啟用 Sentinel 對 Feign 的支持

，然后重新啟動 測試全局事務回滾是否正常

發現系統出現異常后，使用的是全局異常處理器返回的消息

并且，事務全部正確回滾

任務完成

6.Sentinel結合網關Gateway(限流熔斷，貌似有BUG希望得到指點)

在Gateway網關服務中添加Maven依賴

<!--Gateway 結合 Sentinel做限流-->
<dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-spring-cloud-gateway-adapter</artifactId>
</dependency>
<!--javax-->
<dependency><groupId>javax.annotation</groupId><artifactId>javax.annotation-api</artifactId><version>1.3.2</version><scope>compile</scope>
</dependency>

創建Gateway配置類

package com.xiaog.config;import com.alibaba.csp.sentinel.Tracer;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.SentinelGatewayConstants;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.api.ApiDefinition;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.api.ApiPathPredicateItem;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.api.ApiPredicateItem;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.api.GatewayApiDefinitionManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.rule.GatewayFlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.rule.GatewayRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.SentinelGatewayFilter;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.callback.BlockRequestHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.callback.GatewayCallbackManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.exception.SentinelGatewayBlockExceptionHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemBlockException;
import org.springframework.beans.factory.ObjectProvider;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.core.annotation.Order;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.http.codec.ServerCodecConfigurer;
import org.springframework.web.reactive.function.BodyInserters;
import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClientResponseException;
import org.springframework.web.reactive.function.server.ServerResponse;
import org.springframework.web.reactive.result.view.ViewResolver;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.*;@Configuration
public class GatewaySentinelConfiguration {private final List<ViewResolver> viewResolvers;private final ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer;public GatewaySentinelConfiguration(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(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)public GlobalFilter sentinelGatewayFilter() {return new SentinelGatewayFilter();}/*** ========================================分割線======================================= 以上的代碼不需要改動*//*** Spring 容器初始化的時候執行該方法*/@PostConstructpublic void doInit() {// 加載網關限流規則 initGatewayRules(); //  加載網關限流規則和熔斷規則// 加載自定義限流異常處理器（處理+自定義返回信息的內容，類似觸發流控規則保護）initBlockHandler(); //觸發限流和熔斷時會調用自定義的限流異常處理器}/*** 網關限流規則* 建議直接在 Sentinel 控制臺上配置*/private void initGatewayRules() {Set<GatewayFlowRule> rules = new HashSet<>();/*resource：資源名稱，可以是網關中的 route 名稱或者用戶自定義的 API 分組名稱count：限流閾值intervalSec：統計時間窗口，單位是秒，默認是 1 秒*/rules.add(new GatewayFlowRule("order-service") //限流id 在yml中配置的id Gatewa.routes.id.setCount(3) // 限流閾值.setIntervalSec(3)); // 統計時間窗口，單位是秒，默認是 1 秒rules.add(new GatewayFlowRule("stock-service").setCount(5) // 限流閾值.setIntervalSec(3)); // 統計時間窗口，單位是秒，默認是 1 秒// --------------------限流分組-----------end-----------// 加載網關限流規則GatewayRuleManager.loadRules(rules);// 加載限流分組
//        initCustomizedApis();// ---------------熔斷-降級配置-------------DegradeRule degradeRule = new DegradeRule("order-service") // 資源名稱.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO) // 異常比率模式(秒級).setCount(0.5) // 異常比率閾值(50%).setTimeWindow(10) // 熔斷降級時間(10s).setMinRequestAmount(2);//最小請求數為2DegradeRule degradeRule2 = new DegradeRule("stock-service") //調用這個服務 的時候 異常比例過高則會觸發熔斷.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO) // 異常比率模式(秒級).setCount(0.5) // 異常比率閾值(50%).setTimeWindow(10).setMinRequestAmount(2);// 加載規則.DegradeRuleManager.loadRules(Arrays.asList(degradeRule,degradeRule2));// 打印當前所有規則System.out.println("=== 當前生效的熔斷規則 ===");DegradeRuleManager.getRules().forEach(System.out::println);//        DegradeRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(degradeRule));}/*** 自定義限流異常處理器（當服務被限流或者熔斷時都會執行這個方法）*/private void initBlockHandler() {BlockRequestHandler blockRequestHandler = new BlockRequestHandler() {@Overridepublic Mono<ServerResponse> handleRequest(ServerWebExchange serverWebExchange, Throwable throwable) {Map<String, String> result = new HashMap<>(3);result.put("code", String.valueOf(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value()));result.put("message", HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.getReasonPhrase()+"系統繁忙");if (throwable instanceof DegradeException) {result.put("中文信息", "服務熔斷，請稍后重試");} else if (throwable instanceof FlowException ||throwable instanceof ParamFlowException ||throwable instanceof SystemBlockException) {result.put("中文信息", "請求過多，請稍后重試");} else {// 兜底邏輯result.put("中文信息", "系統限流或熔斷，請稍后重試");}return ServerResponse.status(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS).contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)//.body(BodyInserters.fromValue(result));.body(BodyInserters.fromObject(result));}};// 加載自定義限流異常處理器 GatewayCallbackManager.setBlockHandler(blockRequestHandler);}}

當前存在熔斷BUG 當服務異常請求很多時 沒辦法進行熔斷 依舊可以繼續訪問

有懂的通信麻煩幫忙找一下bug解決一下博主的疑惑

！！！！這個注解務必使用?

package javax.annotation;下的

然后重啟測試限流

限流成功

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一、基礎光學參數測量儀器 - 頻率/波長/功率光學顯微鏡用途&#xff1a;觀察微小物體的顯微圖像&#xff0c;用于材料科學、生物學等領域。特點&#xff1a;高放大倍數和分辨率&#xff0c;可清晰顯示微觀結構。光譜分析儀用途&#xff1a;測量發光體的輻射光譜&#xff0c;分析…
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MPC-in-the-Head 轉換入門指南

MPC-in-the-Head 轉換入門指南

1. 引言 本文將探討構建零知識證明&#xff08;ZKP&#xff09;的一種非常有趣的方法&#xff1a; MPC-in-the-Head Transformation&#xff08;轉換&#xff09;。 該方法最早由 2007 年的論文 Zero-knowledge from secure multiparty computation 提出&#xff0c;通常被稱…
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SpringBoot的優缺點

SpringBoot的優缺點

題目詳細答案優點快速開發&#xff1a;Spring Boot 通過自動配置和大量的開箱即用功能&#xff0c;使得開發者可以快速啟動和運行一個應用程序&#xff0c;無需進行繁瑣的配置工作。簡化配置&#xff1a;Spring Boot 提供了自動配置和 "starter" 依賴&#xff0c;簡化…
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