Sentinel 实战-集群限流环境搭建(详细图文描述)

Sentinel 系列教程,现已上传到 github 和 gitee 中:

sentinel-tutorial.png

搭建集群限流环境

本文demo在:sentinel-tutorial/sentinel-practice/sentinel-cluster-flow-control 章节

下面我们来看一下如何快速使用集群流控功能。接入集群流控模块的步骤如下:

启动配置中心

要想使用集群流控功能,我们需要在应用端配置动态规则源,并通过 Sentinel 控制台实时进行推送。如下图所示:

push-cluster-rule.png

本次我们通过 Nacos 作为我们的规则源的配置中心,首先我们先下载 Nacos 然后在本地启动一个 Nacos 的服务,我是通过源码编译的 Nacos 服务:

## 解压源码
unzip nacos-master.zip
cd nacos-master
## 编译可执行文件
mvn -Prelease-nacos clean install -U
## 进入编译好的可执行文件中启动服务
cd distribution/target/nacos-server-0.8.0/nacos/bin
sh startup.sh -m standalone
start-up-nacos.png

如上图所示,启动成功后,我们可以访问 Nacos 的控制台来进行控制了:

login-nacos-console.png

PS:控制台默认的用户名,密码都是:nacos

启动服务端

这里我们以独立模式来运行 token server,即单独启动某台机器作为 token server,其它的机器为 token client。

引入服务端依赖

首先我们引入集群流控服务端所需的相关依赖:

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
        <version>1.4.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-cluster-server-default</artifactId>
        <version>1.4.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
        <version>1.4.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
        <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
        <version>2.9.1</version>
    </dependency>
</dependencies>

服务端配置

引入了依赖之后,就需要创建一个 ClusterTokenServer 的实例了,然后启动该实例。不过要启动 ClusterTokenServer 还需要先做一些配置,包括 namespace 和 ServerTransportConfig。

手动载入配置

手动载入 namespace 和 ServerTransportConfig 的配置到 ClusterServerConfigManager 中,如下列代码所示:

private static final int CLUSTER_SERVER_PORT = 11111;
private static final String APP_NAME = "appA";
// 加载namespace
ClusterServerConfigManager.loadServerNamespaceSet(Collections.singleton(APP_NAME));
// 加载ServerTransportConfig
ClusterServerConfigManager.loadGlobalTransportConfig(new ServerTransportConfig()
        .setIdleSeconds(600)
        .setPort(CLUSTER_SERVER_PORT));

载入了这些配置到 ClusterServerConfigManager 中之后,ClusterTokenServer 在启动的时候,就会去 ClusterServerConfigManager 获取启动所需的配置信息。

注册监听器(可选)

如果 ClusterTokenServer 启动之后想要更新一些设置,例如我想更换一个 namespace 或者我想更新 ServerTransportConfig,那该怎么办呢,这时我们可以通过为他们注册一个 SentinelProperty ,将配置信息保存到配置中心,当配置中心中的内容发生变更时,SentinelProperty 会通过 PropertyListener 来通知到 SentinelProperty 的注册方,此时就可以动态的更新配置信息了。

为 namespace 注册一个 SentinelProperty:

String namespaceSetDataId = "cluster-server-namespace-set";
// 初始化一个配置 namespace 的 Nacos 数据源
ReadableDataSource<String, Set<String>> namespaceDs = 
    new NacosDataSource<>(REMOTE_ADDRESS, GROUP_ID,
        namespaceSetDataId, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<Set<String>>() {}));
ClusterServerConfigManager.registerNamespaceSetProperty(namespaceDs.getProperty());

为 ServerTransportConfig 注册一个 SentinelProperty:

String serverTransportDataId = "cluster-server-transport-config";
// 初始化一个配置服务端通道配置的 Nacos 数据源
ReadableDataSource<String, ServerTransportConfig> transportConfigDs = 
    new NacosDataSource<>(REMOTE_ADDRESS,
        GROUP_ID, serverTransportDataId,
        source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<ServerTransportConfig>() {}));
ClusterServerConfigManager.registerServerTransportProperty(transportConfigDs.getProperty());

以上是通过 Nacos 作为配置中心的,但是这个步骤对于 token server 来说,并不是必须的,只要启动的时候能获取到所需的配置信息即可,不过在实际的场景中配置信息还是要保存在配置中心的。

PS:如果我们注册了相应的监听器,就需要到具体的配置中心中维护相应的信息,我们这里用的是 Nacos 配置中心,那么我们就需要到 Nacos 中创建具体的配置项。本次模拟我就不进行相应的监听器的注册了,直接通过硬编码把配置项load进去。

创建动态规则源

token server 抽象出了命名空间(namespace)的概念,可以支持多个应用/服务,因此我们需要通过 ClusterFlowRuleManager 注册一个可以自动根据 namespace 创建动态规则源的生成器,即 Supplier。

Supplier 会根据 namespace 生成类型为 SentinelProperty<List<FlowRule>> 的动态规则源,不同的 namespace 对应着不同的规则源,若不指定 namespace ,则默认为为应用名:${project.name} 的值。

ClusterFlowRuleManager 中是这样注册 Supplier 的:

setPropertySupplier(Function<String, SentinelProperty<List<FlowRule>>> propertySupplier)

参数接收的是一个 Function 的函数式接口,提供一个 String,则生成一个 SentinelProperty。

假设我们用 Nacos 作为集群服务端的配置中心,则可以这样注册一个 Supplier:

private static final String REMOTE_ADDRESS = "localhost";
private static final String GROUP_ID = "SENTINEL_GROUP";
private static final String FLOW_POSTFIX = "-flow-rules";
ClusterFlowRuleManager.setPropertySupplier(namespace -> {
    ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> ds = 
        new NacosDataSource<>(REMOTE_ADDRESS,GROUP_ID,namespace+FLOW_POSTFIX, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {}));
    return ds.getProperty();
});

PS:ClusterFlowRuleManager 针对集群限流规则,ClusterParamFlowRuleManager 针对集群热点规则,配置方式类似。

当集群限流服务端 namespace set 产生变更时,Sentinel 会自动针对新加入的 namespace 生成动态规则源并进行自动监听,并删除旧的不需要的规则源。

假设我们的 namespace 为 appA,那么我们在 Nacos 中创建服务端的动态规则源如下所示:

[
    {
        "resource" : "cluster-resource",     // 限流的资源名称
        "grade" : 1,                         // 限流模式为:qps
        "count" : 10,                        // 阈值为:10
        "clusterMode" :  true,               // 集群模式为:true
        "clusterConfig" : {
            "flowId" : 111,                  // 全局唯一id
            "thresholdType" : 1,             // 阈值模式伪:全局阈值
            "fallbackToLocalWhenFail" : true // 在 client 连接失败或通信失败时,是否退化到本地的限流模式
        }
    }
]
register-cluster-flow-rule.png

PS:实际创建的时候,要把内容中的注释去除掉,否则会报错,因为这不是一个合法的json字符串,这里只是用作描述。

启动TokenServer

以上的所有步骤都完成之后,现在可以创建一个 ClusterTokenServer 实例并且启动它了,如下列代码所示:

// 创建一个 ClusterTokenServer 的实例,独立模式
ClusterTokenServer tokenServer = new SentinelDefaultTokenServer();
// 启动
tokenServer.start();

另外请在启动时加入以下启动参数,让服务端在启动后可以连接上 sentinel-dashboard:

-Dproject.name=xxx -Dcsp.sentinel.dashboard.server=consoleIp:port

Sentinel 中提供了一个默认的以独立方式启动的 ClusterTokenServer 的实现类,但是类的名字起的有点让人疑惑,不是很清晰,我给官方仓库提交了一个 PR ,有兴趣的可以看一下:#444

启动后我们可以在控制台中看到如下信息:

start-up-cluster-server-1.png

在 ~/logs/csp/sentinel-record.log 日志文件中将打印如下信息:

start-up-cluster-server-2.png

启动客户端

token server 启动好之后,就可以启动 token client了,我们启动两个 token client,我以一个为例来描述,另一个类似。

引入客户端依赖

我们先引入集群流控客户端所需的相关依赖:

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
        <version>1.4.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-cluster-client-default</artifactId>
        <version>1.4.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
        <version>1.4.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
        <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
        <version>2.9.1</version>
    </dependency>
</dependencies>

客户端配置

我们需要为集群客户端指定服务端的 ip 和 port ,这样客户端启动之后就会连接上服务端。我们有三种方式可以设置客户端的配置信息。

  • 硬编码

通过硬编码的方式,手动载入,如下列代码所示:

ClusterClientConfig clientConfig = new ClusterClientConfig();
clientConfig.setServerHost(CLUSTER_SERVER_HOST);
clientConfig.setServerPort(CLUSTER_SERVER_PORT);
ClusterClientConfigManager.applyNewConfig(clientConfig);
  • 注册动态数据源

通过注册动态数据源,然后设置监听器的方式,自动载入,如下列代码所示:

String clientConfigDataId = "cluster-client-config";
// 初始化一个配置ClusterClientConfig的 Nacos 数据源
ReadableDataSource<String, ClusterClientConfig> ds = 
    new NacosDataSource<>(REMOTE_ADDRESS, GROUP_ID, clientConfigDataId,
        source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<ClusterClientConfig>() {}));
ClusterClientConfigManager.register2Property(ds.getProperty());
  • 通过http接口
http://<ip>:<port>/cluster/client/modifyConfig?data=<config>

其中 data 是 JSON 格式的 ClusterClientConfig 对象的值

这里我选择第一,第二两种方式来设置客户端的配置信息。

客户端限流规则

如果客户端和服务端之间的通讯中断,那么集群限流将退化成本地限流,客户端就需要通过本地的限流规则进行流控,所以我们还需要为客户端配置相应的限流规则,官方推荐的做法也是通过注册动态数据源的方式,这里我们仍然以 Nacos 作为我们的数据源来进行配置,如下面的代码所示:

private static final String APP_NAME = "appA";
private static final String FLOW_POSTFIX = "-flow-rules";
// 使用 Nacos 数据源作为配置中心,需要在 REMOTE_ADDRESS 上启动一个 Nacos 的服务
ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> ds = 
    new NacosDataSource<>(REMOTE_ADDRESS, GROUP_ID, APP_NAME+FLOW_POSTFIX,
        source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {}));
// 为集群客户端注册动态规则源
FlowRuleManager.register2Property(ds.getProperty());

具体的在 Nacos 中创建配置项的步骤,这里就不再继续描述了,服务端的规则如果已经创建过的话,客户端可以直接复用,只需要把 groupId 和 dataId 与服务端的保持一致即可,启动完成后可以通过以下 api 获取系统中的规则:

http://<ip>:<port>?getRules?type=flow

结果如下图所示:

flow-rules-list.png

PS:FlowRuleManager 是管理普通限流的,ParamFlowRuleManager 是管理热点参数限流的

代码中埋点

当以上的步骤都完成之后,我们就可以在客户端的代码中进行埋点了,然后启动客户端。

另外请在启动时加入以下启动参数,让客户端在启动后可以连接上 sentinel-dashboard:

-Dproject.name=xxx -Dcsp.sentinel.dashboard.server=consoleIp:port

埋点的代码如下所示:

/**
 * 模拟流量请求该方法
 */
@GetMapping("/clusterFlow")
public @ResponseBody
String clusterFlow() {
    Entry entry = null;
    String retVal;
    try{
        entry = SphU.entry(RESOURCE_NAME, EntryType.IN,1);
        retVal = "passed";
    }catch(BlockException e){
        retVal = "blocked";
    }finally {
        if(entry!=null){
            entry.exit();
        }
    }
    return retVal;
}

设置客户端模式(可选)

通过 API 将当前集群客户端的模式置为客户端模式:

http://<ip>:<port>/setClusterMode?mode=<xxx>

其中 mode 为 0 代表 client,1 代表 server。如下图所示:

set-cluster-mode-client.png

PS:因为我是在同一台机器上模拟的,集群的服务端已经使用了 8720 的对外 api 端口,所以集群的客户端client1的对外 api 端口是 8721,以此类推 client2 对外的 api 端口为 8721。

设置成功后,若客户端已经设置了服务端的配置,客户端将会自动连接到远程的 token server。

我们可以在 sentinel-record.log 日志中查看连接的相关日志。

模拟请求

现在我们要来模拟请求,来触发客户端的初始化了,触发完成之后,客户端就会连接上 dashboard 了,执行如下请求:

http://127.0.0.1:7001/clusterFlow

如下图所示:

call-cluster-client-1.png

在控制台中设置 Token Server 和 Client

当上面的步骤都完成后,我们就可以在 Sentinel 控制台的【集群流控】页面中的 token server 列表页面管理分配 token server 了。

首先先看下 dashboard 中已经连接上来的机器列表吧,如下图所示:

cluster-server-client-list.png

现在我们来创建一个 Token Server ,我启动了三个应用实例,其中 8720 端口对应的实例为 token server,选择 192.168.0.104:8720 这台为服务端,如下图所示:

add-cluster-token-server-1.png

选择其它两个为 cluster client,如下图所示:

add-cluster-token-server-2.png

保存后推送,如下图所示:

add-cluster-token-server-3.png

页面上机器的显示方式为 ip@commandPort,其中 commandPort 为应用端暴露给 Sentinel 控制台的端口。

选择好以后,点击【保存】按钮,刷新页面即可以看到 token server 分配成功:

token-server-list.png

并且我们可以在页面上查看 token server 的连接情况,点击【连接详情】即可查看,如下图所示:

token-server-connection-info.png

我们可以在【集群流控】页面的【Cluster Client列表】中查看具体的集群客户端,如下图所示:

cluster-client-list.png

查看效果

通过 jmeter 模拟流量同时请求两台客户端机器,过一段时间后观察效果。

jmeter-config-1.png

然后在监控页面看到对应资源的集群维度的总 qps ,如下图所示:

real-time-monitor.png

发现通过的 qps 并不是维持在10以内,而是超过了10。

排查问题

首先我们直接查看 ${appName}-metrics.log 日志文件中打印的信息,在我的机器上有两个 metrics 的log文件,分别对应两个 cluster-client:

metrics-logs.png

看下每个文件中具体的内容:

client1-metrics.png
client2-metrics.png

可以看到同一秒两个 client 通过的 qps 相加的结果是保持在10以下的。

那按照道理 dashboard 中是聚合的两个 client 的 qps 总和,不应该超过10才对,经过与 Sentinel 的开发人员 乐有 的讨论,他怀疑 dashboard 把 token-server 的值也统计进去了,我查看了实时数据返回的结果,如下图所示:

metrics-aggregation.png

从结果中发现统计结果确实聚合了三台机器的统计值,再把 dashboard 请求 metrics 的结果打印出来看一下:

metrics-fetcher.png

8720 作为 token-server 是不应该去统计 metric 结果的,那为什么会把它的结果统计进去了呢?

但是从两台 cluster-client 的 metric 日志中可以看出来,整个集群的 qps 是没有超过10的,这说明核心的功能没有问题。

定位问题

经过 乐有 的指导,发现可能是我在同一台机器中同时起了三个应用名相同的进程,而如果在本地启动多个同名应用时,需要加入-Dcsp.sentinel.log.use.pid=true 参数,否则日志和监控会被当成同一个应用的,都会混在一起,导致 dashboard 的统计结果出错。

现在我把每个应用上都加上 -Dcsp.sentinel.log.use.pid=true 的参数,再次模拟该请求,观察一下实时监控的结果,发现如下图所示:

fixed-real-time-monitor.png

再看 metrics 日志文件,发现文件名也带上了进程号:

fixed-metrics-logs.png

再看下每个文件中的实际统计结果:

fixed-client1-metrics.png
fixed-client2-metrics.png

再看 MetricFetcher 中打印的日志,发现也没有再去请求 token-server 的 metric 了,如下图所示:

fixed-metrics-fetcher.png

步骤总结

  • 先启动好 nacos 服务,并将集群限流规则发布到 nacos 中
  • 启动好 dashboard,版本选择 1.4.1
  • 启动独立模式运行的 token server,并配置与 dashboard 的连接,token server 会自动连接上 dashboard
  • 启动两个 token client,配置与 token server / dashboard 的连接,需模拟一次流量请求,client 才会初始化并连接上 dashboard
  • 通过 jmeter 模拟请求 token client 观察 dashboard 上的实时监控

一个完整的集群请求流程如下图所示:

cluster-flow-summary.png

避免踩坑

  • 所有版本请使用 1.4.1 ,避免不必要的问题排查
  • 如果在 token server列表中选择 client 时,未出现可选的 client 机器,请先对该 client 发送请求流量以触发 sentinel 的初始化,然后 client 才会连接上 dashboard
  • 本地启动多个同名应用时,需要加入-Dcsp.sentinel.log.use.pid=true 参数,否则日志和监控会被当成同一个应用的,都会混在一起,导致 dashboard 中的统计结果有误
  • token client 也需要配置限流规则,并且指定 clusterMode 为 true
  • 当 token client 请求 token server 超时了,就会退化为本地限流模式

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