Sentinel 实战-控制台篇

逅弈 转载请注明原创出处,谢谢!

系列文章

Sentinel 原理-全解析
Sentinel 原理-调用链
Sentinel 原理-滑动窗口
Sentinel 原理-实体类
Sentinel 实战-限流篇
Sentinel 实战-控制台篇
Sentinel 实战-规则持久化
Sentinel 实战-集群限流篇

Sentinel 系列教程,现已上传到 github 和 gitee 中:

sentinel-tutorial.png

通过 Sentinel 的控制台,我们可以对规则进行查询和修改,也可以查看到实时监控,机器列表等信息,所以我们需要对 sentinel 的控制台做个完整的了解。

部署控制台

首先需要启动控制台, sentinel 的控制台是用 spring boot 写的一个web 应用,我们有几种方式来获取控制台:

下载可执行 jar 包

release 页面 下载截止目前为止最新版本的控制台 jar 包,如下图所示:

sentinel-dashboard-release-jar-1.png

下载源码构建

除了可以下载预先构建好的可执行 jar 包之外,我们还可以把控制台的工程下载下来自行用源码构建,sentinel 是一个多 maven 模块的项目,控制台是其中的一个项目,如下图所示:

sentinel-dashboard-module-1.png

如上图所示,我们可以下载完整的 sentinel 的项目,然后构建其中的 sentinel-dashboard 模块,也可以只下载 sentinel-dashboard 模块然后构建。

这里我选择将完整的 sentinel 工程下载下来,然后构建 sentinel-dashboard 模块,首先在项目根目录下执行:

cd sentinel-dashboard

将会进入 dashboard 模块,然后在 dashboard 目录下执行:

mvn clean package

maven将会把 sentinel-dashboard 模块打包成一个可执行的 fat jar包,如下图所示:

sentinel-dashboard-module-2.png
sentinel-dashboard-module-3.png

启动控制台

构建成功后,就可以启动控制台了,执行以下命令:

java -Dserver.port=8080 \
-Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 \
-jar target/sentinel-dashboard.jar

其中 -Dserver.port=8080 用于指定 Sentinel 控制台端口为 8080

执行完之后,你将看到如下信息:

sentinel-dashboard-start-1.png
sentinel-dashboard-start-2.png

当看到 Started DashboardApplication in xx seconds 时,说明你的控制台已经启动成功了,访问 http://localhost:8080/ 就可以看到控制台的样子了,如下图所示:

sentinel-dashboard-1.png

可以看到当前控制台中没有任何的应用,因为还没有应用接入。

接入控制台

要想在控制台中操作我们的应用,除了需要部署一个控制台的服务外,还需要将我们的应用接入到控制台中去。

引入 transport 依赖

首先需要在我们使用 sentinel 的服务中引入 sentinel-transport 的依赖,因为我们的应用是作为客户端,通过transport模块与控制台进行通讯的,依赖如下所示:

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

版本依然选择最新的 1.4.0

配置应用启动参数

引入了依赖之后,接着就是在我们的应用中配置 JVM 启动参数,如下所示:

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

其中的consoleIp和port对应的就是我们部署的 sentinel dashboard 的ip和port,我这里对应的是 127.0.0.1 和 8080,按照实际情况来配置 dashboard 的ip和port就好了,如下图所示:

sentinel-connection-properties.png

从图中可以看到我设置的客户端的应用名为:lememo,当客户端连接上控制台后,会显示该应用名。

PS:需要注意的是,除了可通过 JVM -D 参数指定之外,也可通过 properties 文件指定,配置文件的路径为 ${user_home}/logs/csp/${project.name}.properties

配置文件中参数的key和类型如下所示:

sentinel-dashboard-properties.png

优先级顺序:JVM -D 参数的优先级最高,若 properties 文件和 JVM 参数中有相同项的配置,以 JVM -D 参数配置的为准。

触发客户端连接控制台

客户端配置好了与控制台的连接参数之后,并不会主动连接上控制台,需要触发一次客户端的规则才会开始进行初始化,并向控制台发送心跳和客户端规则等信息。

客户端与控制台的连接初始化是在 Env 的类中触发的,即下面代码中的 InitExecutor.doInit();

public class Env {
    public static final NodeBuilder nodeBuilder = new DefaultNodeBuilder();
    public static final Sph sph = new CtSph();

    static {
        // If init fails, the process will exit.
        InitExecutor.doInit();
    }
}

埋点

上篇文章中我们创建了一个 UserService 来做验证,正常时会返回一个用户对象,被限流时返回一个null,但是这样不太直观,本篇文章我换一个更简单和直观的验证方式,代码如下所示:

@GetMapping("/testSentinel")
public @ResponseBody
String testSentinel() {
    String resourceName = "testSentinel";
    Entry entry = null;
    String retVal;
    try{
        entry = SphU.entry(resourceName,EntryType.IN);
        retVal = "passed";
    }catch(BlockException e){
        retVal = "blocked";
    }finally {
        if(entry!=null){
            entry.exit();
        }
    }
    return retVal;
}

PS:这里有个需要注意的知识点,就是 SphU.entry 方法的第二个参数 EntryType 说的是这次请求的流量类型,共有两种类型:IN 和 OUT 。

IN:是指进入我们系统的入口流量,比如 http 请求或者是其他的 rpc 之类的请求。

OUT:是指我们系统调用其他第三方服务的出口流量。

入口、出口流量只有在配置了系统规则时才有效。

设置 Type 为 IN 是为了统计整个系统的流量水平,防止系统被打垮,用以自我保护的一种方式。

设置 Type 为 OUT 一方面是为了保护第三方系统,比如我们系统依赖了一个生成订单号的接口,而这个接口是核心服务,如果我们的服务是非核心应用的话需要对他进行限流保护;另一方面也可以保护自己的系统,假设我们的服务是核心应用,而依赖的第三方应用老是超时,那这时可以通过设置依赖的服务的 rt 来进行降级,这样就不至于让第三方服务把我们的系统拖垮。

下图描述了流量的类型和系统之间的关系:

sentinel-entry-type.png

连接控制台

应用接入 transport 模块之后,我们主动来访问一次 /testSentinel 接口,顺利的话,客户端会主动连接上控制台,并将自己的ip等信息发送给控制台,并且会与控制台维持一个心跳。

现在我们在来访问下控制台,看到客户端已经连接上来了,如下图所示:

sentinel-dashboard-2.png

客户端连接上dashboard之后,我们就可以为我们定义的资源配置规则了,有两种方式可以配置规则:

  • 在【流控规则】页面中新增
  • 在【簇点链路】中添加

我们可以在【流控规则】页面中新增,点击【流控规则】进入页面,如下图所示:

sentinel-add-flow-rule-1.png

在弹出框中,填写资源名和单机阈值,其他的属性保持默认设置即可,如下图所示:

sentinel-add-flow-rule-2.png

点击【新增】后,规则即生效了。

第二种方式就是在【簇点链路】的页面中找到我们埋点的资源名,然后直接对该资源进行增加流控规则的操作,如下图所示:

sentinel-add-flow-rule-3.png

上图中右侧的【+流控】的按钮点击后,弹出框与直接新增规则是一样的,只是会自动将资源名填充进去,省去了我们设置的这一步。

验证效果

规则创建完成之后,我们就可以在【流控规则】页面查询到了,如下图所示:

sentinel-flow-rule-list.png

接着我们就可以来验证效果了,让我们在浏览器中快速的刷新来请求 /testSentinel 这个接口,不出意外,应该会看到如下图所示的情况:

sentinel-flow-rule-effect-1.png

说明我们设置的流控规则生效了,请求被 block 了。

现在我们再到控制台的【实时监控】页面查询下,刚刚我们的一顿疯狂请求应该有很多都被 block 了,通过的 qps 应该维持在2以下,如下图所示:

sentinel-flow-rule-effect-2.png

原理

我们知道 sentinel 的核心就是围绕着几件事:资源的定义,规则的配置,代码中埋点。

而且这些事在 sentinel-core 中都有能力实现,也对外暴露了相应的 http 接口方便我们查看 sentinel 中的相关数据。

CommandCenter

sentinel-core 在第一次规则被触发的时候,启动了一个 CommandCenter,也就是我们引入的 sentinel-transport-simple-http 依赖中被引入的实现类:SimpleHttpCommandCenter。

这个 SimpleHttpCommandCenter 类中启动了两个线程池:主线程池和业务线程池。

主线程池启动了一个 ServerSocket 来监听默认的 8719 端口,如果端口被占用,会自动尝试获取下一个端口,尝试3次。

业务线程池主要是用来处理 ServerSocket 接收到的数据。

将不重要的代码省略掉之后,具体的代码如下所示:

public class SimpleHttpCommandCenter implements CommandCenter {
    // 省略初始化
    private ExecutorService executor;
    private ExecutorService bizExecutor;

    @Override
    public void start() throws Exception {

        Runnable serverInitTask = new Runnable() {
            int port;
            {
                try {
                    port = Integer.parseInt(TransportConfig.getPort());
                } catch (Exception e) {
                    port = DEFAULT_PORT;
                }
            }

            @Override
            public void run() {
                // 获取可用的端口用以创建一个ServerSocket
                ServerSocket serverSocket = getServerSocketFromBasePort(port);
                if (serverSocket != null) {
                    // 在主线程中启动ServerThread用以接收socket请求
                    executor.submit(new ServerThread(serverSocket));
                    // 省略部分代码
                } else {
                    CommandCenterLog.info("[CommandCenter] chooses port fail, http command center will not work");
                }
                executor.shutdown();
            }
        };
        new Thread(serverInitTask).start();
    }

    class ServerThread extends Thread {
        private ServerSocket serverSocket;

        ServerThread(ServerSocket s) {
            this.serverSocket = s;
        }

        @Override
        public void run() {
            while (true) {
                Socket socket = null;
                try {
                    socket = this.serverSocket.accept();
                    setSocketSoTimeout(socket);
                    // 将接收到的socket封装到HttpEventTask中由业务线程去处理
                    HttpEventTask eventTask = new HttpEventTask(socket);
                    bizExecutor.submit(eventTask);
                } catch (Exception e) {
                    // 省略部分代码
                }
            }
        }
    }
}

具体的情况如下图所示:

command-center.png

HTTP接口

SimpleHttpCommandCenter 启动了一个 ServerSocket 来监听8719端口,也对外提供了一些 http 接口用以操作 sentinel-core 中的数据,包括查询|更改规则,查询节点状态等。

PS:控制台也是通过这些接口与 sentinel-core 进行数据交互的!

提供这些服务的是一些 CommandHandler 的实现类,每个类提供了一种能力,这些类是在 sentinel-transport-common 依赖中提供的,如下图所示:

command-handler.png

查询规则

运行下面命令,则会返回现有生效的规则:

curl http://localhost:8719/getRules?type=<XXXX>

其中,type有以下取值:

  • flow 以 JSON 格式返回现有的限流规则;
  • degrade 则返回现有生效的降级规则列表;
  • system 则返回系统保护规则。

更改规则

同时也可以通过下面命令来修改已有规则:

curl http://localhost:8719/setRules?type=<XXXX>&data=<DATA>

其中,type 可以输入 flowdegrade 等方式来制定更改的规则种类,data 则是对应的 JSON 格式的规则。

其他的接口不再一一详细举例了,有需要的大家可以自行查看源码了解。

更多原创好文,请关注「逅弈逐码」

推荐阅读更多精彩内容