SpringCloud 微服务分布式应用笔记(三)

Java_慈祥

发布于 2024-08-06 14:01:48

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发布于 2024-08-06 14:01:48

文章被收录于专栏：Web前后端、全栈出发

SpringCloud 应用笔记

服务熔断Hystrix入门

雪崩效应

在微服务架构中，一个请求需要调用多个服务是非常常见的。**但!!**

如客户端访问A服务，而A服务需要调用B 服务，B服务需要调用C服务

但!!

如果，由于网络原因或者自身的原因: B服务或者C服务不能及时响应 A服务将处于阻塞状态，直到B服务C服务响应。
此时若有大量的请求涌入，容器的线程资源会被消耗完毕 导致服务瘫痪。
服务与服务之间的依赖性，故障会传播，造成连锁反应， 会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果 这就是服务故障的“雪崩”效应。

雪崩是系统中的蝴蝶效应导致其发生的原因多种多样:

有不合理的容量设计
亦或是某台机器的资源耗尽。
或者是高并发下某一个方法响应变慢
硬件问题，这感觉只能说是点背了⊙︿⊙
缓存击穿，导致调用全部访问某服务，导致down掉

我们无法完全杜绝雪崩源头的发生，但是**雪崩的根本原因来源于服务之间的强依赖** 所以我们可以提前评估，做好：**熔断**，**隔离**，**限流。** 避免雪崩的产生~

避免雪崩的产生

服务隔离

顾名思义，它是指将系统按照一定的原则划分为若干个服务模块：**各个模块之间相对独立，无强依赖。**
当有故障发生时 能将问题和影响隔离在某个模块内部 而不扩散风险，不波及其它模块，不影响整体的系统服务。

熔断降级

熔断这一概念来源于电子工程中的断路器(Circuit Breaker) 电压高~保险丝断~跳闸~保护电器 在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败 上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。
在客户端控制对依赖的访问，如果调用的依赖不可用时，则不再调用，**直接返回错误，或者降级处理。** 所谓降级，就是当某个服务熔断之后，服务器将不再被调用 此时客户端可以自己准备一个本地的fallback回调，返回一个缺省值.也可以理解为兜底 fallback回调方法是对你目前请求失效后的一个解决方案:
开源的库比如**hystrix** 很好的实现了熔断和降级的功能。 他的主要思想是，设置一些阀值，比如，最大并发数，错误率百分比，熔断尝试恢复时间等。 通过这些阀值来转换熔断器的状态： 1.关闭状态，允许调用依赖 2.打开状态，不允许调用依赖，直接返回错误，或者调用fallback 3.半开状态，根据熔断尝试恢复时间来开启，允许调用依赖，如果调用成功则关闭失败则继续打开

服务限流

限流可以认为服务降级的一种 限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统的目的。
一般来说系统的吞吐量是可以被测算的 一旦检测达到的限制的阈值，就限制流量访问并采取少量措施以完成限制流量的目的。
限制客户端的调用来达到限流的做法是很常见的 比如，我们限制每秒最大处理200个请求，超过个数量直接拒绝请求。
推迟解决，拒绝解决，或者者部分拒绝解决等等。
常见的算法如令牌桶算法

Hystrix介绍

logo：**非洲的一个动物, 豪猪~我也不知道为啥..就很nice~**

Hystrix是由`Netflflix开源的`一个`延迟和容错库`

用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库，防止级联失败: 从而提升系统的可用性与容错性。

在分布式系统中，每个服务都可能会调用很多其他服务 被调用的那些服务就是依赖服务，有的时候某些依赖服务出现故障也是很正常的。
Hystrix可以让我们在分布式系统中对服务间的调用进行控制，加入一些调用延迟或者依赖故障的**容错机制.**
Hystrix通过将依赖服务进行资源隔离，进而组织某个依赖服务出现故障的时候 这种故障在整个系统所有的依赖服务调用中进行蔓延时 Hystrix还提供故障时的fallback降级机制
总而言之，Hystrix通过这些方法帮助我们提升分布式系统的可用性和稳定性

Hystrix主要通过以下几点实现: `延迟` `容错`

包裹请求：

使用**HystrixCommand包裹**　对依赖的调用逻辑包裹，**使每个命令在独立线程中执行。 一般来说是对于经常使用的方法进行包裹~ 不是很长调用的并不需要进行包裹~** 也对　Hystrix 也主要是做熔断的…**防止雪崩**对于不经常使用的方法也不会**崩坏**

跳闸机制：

当某 包裹 服务的错误率超过一定的阈值时，
Hystrix可以**自动**或**手动跳闸**，停止请求：服务一段时间 错误率：当请求满足一定的数量默认20 且请求失败比例的大于 50% Hystrix就会使服务暂时的停止... 　使服务冷静一段时间, 这段时间都是响应一个可正常运行的fallback方法, 并不会让你的程序卡在这儿… 等过一段时间, 又会自动的又将服务打开~让你进行访问… 整个过程都是自动的!

资源隔离：

Hystrix为每个依赖都维护了一个小型的线程池（或者信号量）
如果该线程池已满发往该依赖的请求就被立即拒绝，而不是排队等待，从而加速失败判定。(也是保护服务正常运行的一种形式...) 下面的 Hystrix监控就是靠着这些线程需要进行的操作..

监控：

Hystrix可以近乎实时地监控运行指标和配置的变化 例如成功、失败、超时、以及被拒绝的请求等。
甚至还提供一个图表, 供运维人员可以实时的看图, 就了解了当前程序的状态

回退机制：

当请求失败、超时、被拒绝，或当断路器打开时，执行回退逻辑。 　回退逻辑由开发人员自行提供，例如返回一个缺省值。
自我修复： 断路器打开一段时间后，会自动进入“半开”状态。 半开状态: 有可能之后变为打开, 有可能是关闭状态; 半开状态对当前情况一种分析,来觉得之后的状态情况!

Rest 实现服务熔断 `实战!`

ok, 终于经过了上面乱七八糟,令人头疼的理论终于到了代码了…

目前我们简单的了解了: 什么是雪崩 熔断 降级 …
接下来就让我们通过 Rest方式实现 处理雪崩的熔断降级 rest 是调用方请求的一种方式…Hystrix 一般对调用方的方法进行 包裹监视 如果出现问题进行降级 fallback**处理**

在之前项目基础上更改: 不了解同学可以点击这儿!!**耐心学习~**

公工配置:

严格遵循了SpringCloud的 三板斧原则：依赖配置注解

首先还是万变不离其宗的依赖 `pom.xml`

pom.xml

<!-- hystrix实现服务熔断 -->
<!-- 熔断器 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<!-- SpringCloud 对hystrix 的starter全部依赖集成...  -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>

如果需要对状态进行实时的监视配置还需配置`.yml`

.yml

#不在任何节点写属性,它就是首级...
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: hystrix.stream     # hystri流文件实时监控的文件
        #stream流: 配置这个表示状态信息已流的方式 实时进行记录;

这个 .yml不是强求! 如果不需要实时的监控可以不要
通过下面的: 接口就可以访问当然 包裹方法的执行状态! http://localhost:对应调用者端口/actuator/hystrix.stream 本人这里都是已学习为主的,所以都是localhost本地的ip

主程序类需要提供一个注解:

主程序类, 几乎不要任何的配置!就只要一个注解：

@EnableCircuitBreaker 表示, 开启Hystrix的熔断降级!

接下来介绍 熔断降级的两种实现~ controller层进行的修改! 在最顶上进行的**降级!**

默认一个`服务降级` @HystrixCommand

@HystrixCommand声明在一个要**包裹的controller请求方法上!**
fallbackMethod = "指定的降级方法" 并通过 fallbackMethod 属性指定一个降级方法 当原方法出现异常, 则会直接执行 降级方法.
降级方法, 是一个除了方法名以外一切和包裹方法**一模一样的方法!!** 参数 参数类型 返回值 …修饰符! ~类型真的坑我就写错成 int 和 Integer找了半天的错~

UserController.Java

//编程控制层,接受请求响应结果
@RestController
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;

    @GetMapping("/showUserOrder")                               //页面请求的方法名,get方式请求！
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "showUserOrderFallBack")   //给方法指定一个局部熔断方法;
    public List<Order> showUserOrder(Integer uid){

        int num = (int) (Math.random() * 10);   //这里为了方便看到效果,本人决定手动随机抛出异常！ 70%几率
        System.out.println(num);
        if (num > 7) {
            throw new RuntimeException();       //主动对外抛出异常...
        }

        return userService.currentUserOrder(uid);
        //Service又是通过网络调用  订单模块来响应的结果,因此在此基础上要缺点订单模块是运行中的...
    }
    //局部熔断器方法...方法名外: 一模一样
    public List<Order> showUserOrderFallBack(Integer uid){
        //这里主要做的就是对请求的一种处理,方法: 假的数据....
        System.out.println("局部熔断方法");
        List<Order> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Order(0, "进入熔断降级方法", 0.0, uid));
        return list;
    }
}

类全局 `服务降级` @DefaultProperties

@DefaultProperties 一般上面在类上:
并通过**defaultFallback = "全局的降级方法"** 指定全局的**降级处理** 类中任一个报错都会进入该方法
与全局不同的是**实现的降级方法** 不在需要一模一样…因为你也不知道要啥参数返回值了… 需要注意：　虽然@DefaultProperties在类上声明了 还是要给要降级的方法上声明 @HystrixCommand但是不用在指定降级方法了!!

UserController.Java

//编程控制层,接受请求响应结果
@RestController
@DefaultProperties(defaultFallback = "commonFallBack")     //全局熔断器 （如有控制器抛出异常直接进到这个方法）
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;

    @GetMapping("/showUserOrder")                                 //页面请求的方法名,get方式请求！
    @HystrixCommand//(fallbackMethod = "showUserOrderFallBack")   //给方法指定一个局部熔断方法;
    public List<Order> showUserOrder(Integer uid){

        int num = (int) (Math.random() * 10);   //这里为了方便看到效果,本人决定手动随机抛出异常！ 70%几率
        System.out.println(num);
        if (num > 7) {
            throw new RuntimeException();       //主动对外抛出异常...
        }
        return userService.currentUserOrder(uid);
    }

//    //局部熔断器方法...方法名外: 一模一样
//    public List<Order> showUserOrderFallBack(Integer uid){
//        //这里主要做的就是对请求的一种处理,方法: 假的数据....
//        System.out.println("局部熔断方法");
//        List<Order> list = new ArrayList<>();
//        list.add(new Order(0, "进入熔断降级方法", 0.0, uid));
//        return list;
//    }

    //全局熔断器方法... 因为是全局的所以参数就不好提供了;
    public List<Order> commonFallBack(){
        System.out.println("全局熔断方法");
        List<Order> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Order(0, "全局熔断方法", 0.0, 1));
        return list;
    }
}

总结:

三板斧~
熔断主要做的是类似**异常处理的**, 不一定在调用方写的!
pom.xml 导入对应依赖
如果要实时记录数据需要做的 .yml 配置
主程序的启动注解 @EnableCircuitBreaker
根据需求场景来决定: 局部/全局降级策略!!!

Hystrix的监控平台

Hystrix 对降级操作提供一个监控器平台

Hystrix官方还提供了基于图形化的DashBoard（仪表板）监控平台。
Hystrix仪表板可以显示每个断路器（被@HystrixCommand注解的方法）的状态。

主要作用是：

主要作用就是针对上面, .yml 配置的监控文件, 它可以对文件进行监视.
并产生图形化的页面给开发人员更方便的观看**实时的数据**!! 毕竟没人喜欢一直盯着这个满屏的子瞅! 😥

搭建 Hystrix的监控平台

ok , 我们又搭建了一个新的模块 `hystrix-dashBoard-server`

这个监控平台实现的话,特别容易! 就 依赖 配置监控平台端口 启动主程序即可!!

引入依赖!

pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>SpringCloudBJ</artifactId>
        <groupId>org.example</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <artifactId>hystrix-dashBoard-server</artifactId>

    <dependencies>
        <!-- hystrix实现服务熔断 -->
        <!-- 熔断器 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!-- SpringCloud 对hystrix 的starter全部依赖集成...  -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
        </dependency>
        <!-- 仪表盘：等会页面展示需要的依赖: -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

启动端口配置 `.yml`

application.yml

server:
  port: 7003

本人的端口 7003~**这个随便搞都行!**

主程序启动监控注解: `@EnableHystrixDashboard`

MyHystrixDashBoardServer.Java

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

正常不能在正常的SpringBoot 微服务项目, 就加了一个注解 @EnableHystrixDashboard

启动数据图形化仪表盘

运行 `localhost:服务端口/hystrix`

这样就表示成功了!!

使用!

再次强调指定要查看的监视流文件(copy): http://localhost:被监控的端口/actuator/hystrix.stream

ok, 进入监控文件!

需要注意这里**端口状态**:

熔断器有三个状态 CLOSED 、 OPEN 、 HALF_OPEN 熔断器默认关闭状态CLOSED，当触发熔断后状态变更为OPEN 在等待到指定的时间，Hystrix会放请求检测服务是否开启，这期间熔断器会变为 HALF_OPEN 半启状态，熔断探测服务可用则继续变更为 CLOSED 关闭熔断器。
CLOSED 关闭状态（断路器关闭），所有请求都正常访问。 代理类维护了最近调用失败的次数，如果某次调用失败，则使失败次数加1。如果最近失败次数超过了在给定时间内允许失败的阈值，则代理类切换到断开(Open)状态。此时代理开启了一个超时时钟，当该时钟超过了该时间，则切换到半断开（Half-Open）状态。 该超时时间的设定是给了系统一次机会来修正导致调用失败的错误。
OPEN 打开状态（断路器打开），所有请求都会被降级。 Hystix会对请求情况计数，当一定时间内失败请求百分比达到阈值，则触发熔断，断路器会完全关闭。默认20次失败率 50%以上
HALF_OPEN 半开状态，open状态不是永久的，打开后会进入休眠时间**（默认是5S）。** 随后断路器会自动进入半开状态。此时会释放1次请求通过，若这个请求是健康的，则会关闭断路器 否则继续保持打开，再次进行5秒休眠计时.

断路器聚合监控Turbine

上面已经通过 Hystrix 实现了,

监视器实时的监控数据, 但只是对于一个请求的使用, 那么如果有很多呢?

我怎么一下子看很多, 开很多的 Hystrix监视页面吗? 一个页面一个? 很显然是不行滴!!

Turbine 汇通实时流文件…至监控器查看!

修改 hystrix-dashBoard-server 监控平台

因为要给监控器加一个监视多个的操作,这是要修改 监控平台的

依旧**三板斧**坚持到底~~

加入新的 Turbine依赖

pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>SpringCloudBJ</artifactId>
        <groupId>org.example</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <artifactId>hystrix-dashBoard-server</artifactId>

    <dependencies>
        <!-- hystrix实现服务熔断 -->
        <!-- 熔断器 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!-- SpringCloud 对hystrix 的starter全部依赖集成...  -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
        </dependency>
        <!-- 仪表盘：等会页面展示需要的依赖: -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
        </dependency>


        <!-- 导入turbine所需要的依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-turbine</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

配置`.yml` 文件

application.yml

server:
  port: 7003
spring:
  application:
    name: my-cloud-hystrix-dashboard
#注册至eureka上
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka/
  instance:
    prefer-ip-address: true

turbine:
  # 要监控的微服务列表，多个用,分隔
  app-config: user-server
  cluster-name-expression:  "'default'"
#因为归根结底,想要通过turbine来实现多服务监控;
  #底层是将多个服务模块的流文件写入到一个 turbine的流文件;
  #htstrix监视器解析的是 汇总之后的turbine的流文件————实现多文件查看！！

加了一个 注册中心 因为它要去注册中心上去找, 要监控对应的服务…

注册中心可以提供方便的访问!!

turbine配置

因为归根结底,想要通过turbine来实现多服务监控;
底层原理就是将多个服务模块的流文件写入到一个 turbine的流文件;
htstrix监视器解析的是汇总之后的turbine的流文件————实现多文件查看！！

主程序加 @EnableTurbine

MyHystrixDashBoardServer.Java

@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard             //作为一个独立的监控项目，需要配置启动类，开启HystrixDashboard监控平台
@EnableTurbine                     //并激活Turbine
public class MyHystrixDashBoardServer {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyHystrixDashBoardServer.class, args);
    }
}

测试:

首先Eureka**注册中心**上可以看到已经都在注册中心上了: 可以实现访问了

分布直接查看**实时监控文件的情况**可以看到页面是在不停的**实时刷新,监测新的数据~**

单文件 http://localhost:6002/actuator/hystrix.stream

汇总文件 http://localhost:7003/turbine.stream

前面端口别在意, 根据自己情况来! 后面的请求路径才是要注意需要copy的!

查看多文件监视的时候,**使用汇总文件~**

Turbine 汇总, 监控器查看:

三板斧!!

导入依赖
yml 配置: 提供注册中心配置,为了更好的去汇总模块的监视文件 Turbine根据 , 逗号分隔添加多个要汇总的模块..
主程序注解 @EnableTurbine 激活Turbine

Feign实现服务熔断

SpringCloud Fegin`默认已为Feign整合了hystrix`

所以添加Feign依赖后就**不用在添加hystrix依赖**

实现：

开始之前首先你要是一个Fegin的环境：

可以参考这里：拉到最后Fegin**服务调用**

和之前相比加了一个 Fegin服务调用的接口实现, 专门为其做熔断的类 OrderFeginRD

加入Fegin 开启服务熔断的配置：

虽然 Fegin 的内部集成了 hystrix的依赖~**不需要加入什么依赖**
但, 还是要pom.xml 开启属性配置的~

pom.xml

#fegin 就是最顶层！
feign:
  hystrix:
    enabled: true #开启fegin的熔断

创建一个 `FeginRD` 熔断包;

定一个一个实现类

实现Fegin服务调用的提供者provide模块,接口

OrderFeginRD.Java

//把普通pojo实例化到spring容器中，相当于配置文件中的 ）
@Component
public class OrderFeginRD implements OrderFeginClient {

    @Override
    public List<Order> findOrderByUser(Integer uid){
        //这里做的就是熔断服务降级的,处理方法...根据需求来呗！ 本人就返回一个 List:Order Fegin熔断！
        System.out.println("Fegin熔断降级!!");
        List<Order> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Order(1, "Fegin的熔断方法", 0.0, 1));
        return list;
    }
}

client 包中的接口：

它主要是实现采用 Fegin调用模块, 所引入调用模块 声明的接口

OrderFeginClient.Java

//@FeignClient指定需要调用的微服务名称
@FeignClient(value = "order-server",fallback = OrderFeginRD.class)
public interface OrderFeginClient {

    //调用的请求路径,要注意这里尽量要和 提供者的实现方法一模一样包括参数,参数类型！！
    @GetMapping("/findOrderByUser/{uid}")
    public List<Order> findOrderByUser(@PathVariable("uid") Integer uid);
}

fallback = OrderFeginRD.class 指定当改接口实现, 出现错误进行熔断降级的实现类 OrderFeginRD

最后别忘了主程序的启动注解：`@EnableFeignClients`

这个应该不会忘, 毕竟Fegin的服务调用，也需要这个注解来实现：**@EnableFeignClients 启动Fegin的支持！**

Fegin熔断总结：

首先在一个Fegin服务调用的环境下 因为Fegin的内部实现了 hystrix 所以不需要在引入什么依赖~
Fegin的服务调用是创建一个和调用方的Controller中要掉方法, 一模一样的接口方法！Fegin的底层对其做了实现！给Service直接调用！
所以, 熔断降级就是实现这个接口, 重写方法(); 重写的方法就是后面熔断降级方法 Fallback
在接口类中：@FeignClient(value = "order-server",fallback = OrderFeginRD.class) value = “order-server” 引入要调用的模块名~ fallback = “当方法异常,熔断降级的类！” 目前这个降级类就是当然接口的实现类！
因此：Fegin的熔断策略是针对 , 调用方的调用方出现异常, 则执行Fallback的降级方法~

ok, 这就实现了Fegin的熔断, 是不是特别简单！！

　说实话把, 难？不难但是SpringCloud / Boot 的东西：注解/中间件/依赖…

实在太多了！不费点劲, 可不容易完全搞懂！

Hystrix的替换方案 `Sentinel`

18年底Netflflix官方宣布Hystrix 已经足够稳定，不再积极开发 Hystrix 该项目将处于维护模式。
就目前来看Hystrix是比较稳定的，并且Hystrix只是停止开发新的版本，并不是完全停止维护，Bug什么的依然会维护的。因此**短期内**，Hystrix依然是继续使用的。
但从长远来看，Hystrix总会达到它的生命周期，那么Spring Cloud生态中是否有替代产品呢？

Sentinel概述

Alibaba Sentinel

Sentinel 是**阿里巴巴开源**的一款断路器实现目前在Spring Cloud的孵化器项目Spring Cloud Alibaba中的一员 Sentinel本身在阿里内部已经被大规模采用，非常稳定。因此可以作为一个较好的替代品。

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。

Sentinel 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保护服务的稳定性。

Sentinel 特征:

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、Dubbo、gRPC 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.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
Sentinel 的主要特性：

使用 Sentinel 来进行熔断保护，主要分为几个步骤:

定义资源 　资源：可以是任何东西，一个服务，服务里的方法，甚至是一段代码。
定义规则 Sentinel 支持以下几种规则： 　流量控制规则、熔断降级规则、系统保护规则、来源访问控制规则和热点参数规则。 Sentinel 的所有规则都可以在内存态中动态地查询及修改，修改之后立即生效先把可能需要保护的资源定义好，之后再配置规则。也可以理解为，只要有了资源，我们就可以在任何时候灵活地定义各种流量控制规则。
检验规则是否生效 　复合规则的则，则生效处理…

开始实现：

这里使用的是用户模块common_userService：**已经采用hystrix 实现了熔断！就不在用Sentinel 处理熔断降级了**

这样的话，代码几乎没有任何更改！Sentinel 在阿里巴巴的 管理监控服务平台！
本次并没有使用 Sentinel 来进行处理： 熔断降级~ 只是使项目被管理监控！ 所以代码不多就导了个依赖pom 配置.yml！

首先启动：Sentinel中的管理控制台

使用前要确保存在，启动一个：**管理控制台**

您可以从官方网站中下载最新版本的控制台 jar 包 sentinel-dashboard-1.6.3.jar

在Jar包路径下执行，使用如下命令**启动控制台：**

java -Dserver.port=10000 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:10000 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.6.3.jar

其中：-Dserver.port=10000 用于指定 Sentinel 控制台端口为 10000 　如果你的端口不巧被某应用占用了可以更改端口~ 上述的两个 10000 更改为你要修改的端口号：xxx
从 Sentinel 1.6.0 起，Sentinel 控制台引入基本的登录功能，默认用户名和密码都是 sentinel
启动 Sentinel 控制台需要 JDK 版本为 1.8 及以上版本。

客户端接入控制台, 导入依赖：

给要进行管理的项目模块导入Sentinel的依赖：**pom.xml**

<!-- 阿里巴巴 Sentinel所需依赖： -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

引入父工程依赖：**pom.xml**

 <!-- <dependencyManagement></> :结构下,因为是阿里巴巴的依赖,需要引入阿里巴巴的 父依赖！   -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
    <version>1.5.0.RELEASE</version>
    <type>pom</type>						<!-- 因为这里是 pom所以是父工程的 -->
    <scope>import</scope>
</dependency>

配置启动参数 .yml

application.yml

spring:
  application:
    name: user-server					   #服务模块名！
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: http://localhost:1000   #这里设置需要引入,你Sentinel 的路径！

测试

总结：

Sentinel 是对服务进行监管控制的平台, 可以对服务实现很多的操作！管理！
首先下载官方的 启动Jar 在目录下通过命令启动
父工程 | 要管理的子工程加入对应的依赖：
要管理的子工程：配置.yml配置使：服务被平台管理！

Senrinel 对服务进行限流~

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原始发表：2024-08-06，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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