服务结合SkyWalking链路追踪参考：skywalking监控服务调用链路
sentinel github wiki：如何使用
随着微服务的流行，服务调用的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以“流量”为切入点，在流量控制、熔断降级和负载保护等多个领域发挥作用，以保障服务的可靠性。
Sentinel 具有以下特点：
- 丰富的场景支持：Sentinel 已经支持阿里巴巴双 11 购物节的关键场景超过 10 年，例如秒杀（即控制突发流量，使其在系统容量的可接受范围内）、消息负载转移以及不可靠下游应用的熔断。
- 全面的实时监控：Sentinel 提供实时监控能力。您可以以秒级精度查看服务器的监控数据，甚至可以查看拥有不到 500 个节点的集群的整体运行状态。
- 广泛的开源生态系统：Sentinel 提供开箱即用的模块，可以轻松与 Spring Cloud、Dubbo 和 gRPC 等其他开源框架/库集成。要使用 Sentinel，您只需引入相关依赖并进行一些简单的配置。
- 健全的 SPI 扩展：Sentinel 提供易于使用且健全的 SPI 扩展接口。您可以通过 SPI 扩展快速定制逻辑，例如定义自己的规则管理，或者适配特定的数据源。
如何使用Sentinel
如果您想在您的项目中使用 Sentinel，请使用具有 com.alibaba.cloud group ID和 spring-cloud-starter-alibaba-sentinel artifact ID的启动器。
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>下面是一个简单的代码示例：
@SpringBootApplication
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ServiceApplication.class, args);
}
}
@RestController
public class TestController {
@GetMapping(value = "/hello")
@SentinelResource("hello")
public String hello() {
return "Hello Sentinel";
}
}@SentinelResource 注解用于标识一个资源是否被限流或降级。在上述示例中，注解的 hello 属性指的是资源名称。
@SentinelResource 还提供了诸如 blockHandler、blockHandlerClass 和 fallback 等属性，用于标识限流或降级操作。更多详情，请参考 Sentinel 注解支持。
上述示例均用于 WebServlet 环境。Sentinel 当前支持 WebFlux，需要与 spring-boot-starter-webflux 依赖项配合使用，以触发 Sentinel 启动器中的 WebFlux 相关自动化配置。
Sentinel 仪表板
Sentinel 仪表板是一个轻量级控制台，提供诸如机器发现、单机资源监控、集群资源数据概览以及规则管理等功能。这些配置的数据存储在服务的内存中，当服务重启之后规则会消失。要使用这些功能，您只需要完成几个步骤。
注意：集群的统计概览仅支持少于 500 个节点的集群，并且存在大约 1 到 2 秒的延迟。
可以通过github下载dashboard的jar包，启动命令：
java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar
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。可以参考 鉴权模块文档 配置用户名和密码。
Sentinel实战
1. 添加依赖，并配置yaml
添加maven依赖：
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>在application.yml文件中添加dashboard的配置：
spring:
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8888
port: 8719在 spring.cloud.sentinel.transport.port 中指定的端口号将在应用程序的相应服务器上启动一个 HTTP 服务器，该服务器将与 Sentinel 仪表板进行交互。例如，如果在 Sentinel 仪表板中添加了一个限流规则，那么规则数据将被推送到 HTTP 服务器并由其接收，随后该服务器会将规则注册到 Sentinel 中。
2. 启动dashboard
java -Dserver.port=8888 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8888 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.8.jar
3. 启动应用
controller代码编写：
@SpringBootApplication
@RestController
@RequestMapping("/stl")
public class SentinelApp {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SentinelApp.class, args);
}
@GetMapping("/ping")
public String ping() {
return "pong";
}
}应用运行在8080端口，并暴露了一个get /ping端点。
4. 查看dashboard
通过postman发送请求，并观察dashboard的情况。只有在发送请求之后，才会出现对应的服务菜单。
关于簇点链路
我们查看上面的簇点链路页签，可以看到系统自动为请求创建了一个请求路径的资源
这是因为所有访问的 Web URL 被自动统计为了 Sentinel 的资源，可以针对单个 URL 维度进行流控。若希望区分不同 HTTP Method，可以将 HTTP_METHOD_SPECIFY 这个 init parameter 设为 true，给每个 URL 资源加上前缀，比如 GET:/foo。
异常处理
我们为其添加一个流控规则，将阈值设置为1：
然后请求查看被流控的效果：
这是sentinel默认的被流控后返回的错误信息。在开发中我们如果想自定义请求被流控后的异常信息，根据我们定义sentinel资源的不同，有以下四种方式：学习地址
针对于web接口的方式我们可以自定义BlockExceptionHandler实现并注入spring容器：
/**
* sentinel webmvc block handler
* <p/>
* see: {@link com.alibaba.cloud.sentinel.SentinelWebAutoConfiguration#sentinelWebMvcConfig()}
*/
@Component
public class ErrorUnifyHandler implements BlockExceptionHandler {
@Override
public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
response.setStatus(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value());
PrintWriter out = response.getWriter();
out.print("被sentinel限流了");
out.flush();
out.close();
}
}这样程序启动之后，再次被限流可以看到错误信息就是我们自定义的异常了。
动态规则源
Sentinel 目前支持以下数据源扩展：
拉模式拓展
实现拉模式的数据源最简单的方式是继承 AutoRefreshDataSource 抽象类，然后实现 readSource() 方法，在该方法里从指定数据源读取字符串格式的配置数据。比如 基于文件的数据源。
推模式拓展
实现推模式的数据源最简单的方式是继承 AbstractDataSource 抽象类，在其构造方法中添加监听器，并实现 readSource() 从指定数据源读取字符串格式的配置数据。比如 基于 Nacos 的数据源。
Nacos动态规则源
下面实战下nacos动态规则源的配置，nacos采用的则是推模式，在自动配置数据源的时候会同时注册nacos的监听器，当我们通过nacos管理界面修改配置之后，服务会收到对应的监听事件，从而获取到最新的规则配置。
1. 我们首先在nacos中添加对应的配置：
2. 在application.yml文件中添加对应的配置：
spring:
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8888
port: 8719
datasource:
ds1:
nacos:
server-addr: localhost:8848
data-id: sentinel-config.json
group-id: DEFAULT_GROUP
namespace: 9bf28ee1-daf9-4932-a453-a18de35a8be8
data-type: json
rule-type: flow
username: nacos
password: nacos3. 添加maven依赖：
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>4. 之后启动项目即可，不需要额外的编写代码逻辑。我们在yml文件中的配置对应的是SentinelProperties类。通过DataSourcePropertiesConfiguration类也可以看到sentinel支持的动态规则源的集合，
并且每个配置方式中会有对应的factorybean类与之对应，用于bean的实例化。
使用spring boot的环境下，项目会自动配置SentinelDataSourceHandler bean，在这个bean的实例构造完成的时候，通过生命周期方法org.springframework.beans.factory.SmartInitializingSingleton#afterSingletonsInstantiated，解析配置的datasource并逐一进行datasource bean的注册。
限流规则
流控规则
流控规则的流控模式有三种：直接，关联，链路。这里先来看看关联流控的效果，主要是要清楚两个资源谁影响谁：
这样配置规则的情况下：当资源二的QPS达到2的时候，对资源一的请求会被限流；可以统一理解为资源名是谁就是要流控谁。
热点参数规则
何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。比如：
- 商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制
- 用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制
热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。
首先需要添加热点参数的依赖：
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-parameter-flow-control</artifactId>
</dependency>我们定义一个包含参数的请求GetMapping：
@GetMapping("/hp")
@SentinelResource("hot-parameter")
public String hotParameter(String p1, String p2) {
return "hot-parameter: " + p1 + ", " + p2;
}在dashboard控制台中添加热点规则。
规则的含义是：资源hot-parameter对应的方法参数中，对第二个参数进行流量控制，2s内最多2个请求；例外值是“tom”，如果参数值是“tom”，则2s内的限流为10。
注意：目前 Sentinel 自带的 adapter 仅 Dubbo 方法埋点带了热点参数，其它适配模块（如 Web）默认不支持热点规则（也就是对于RequestMapping的请求路径自动生成的资源名不支持），可通过自定义埋点方式指定新的资源名并传入希望的参数。注意自定义埋点的资源名不要和适配模块生成的资源名重复，否则会导致重复统计。
工作流程SlotChain
先来看看什么是SlotChain，放出一张官网上面的图：
SlotChain是伴随我们的资源一同创建的，当使用Sphu.entry的时候会创建资源对应的Entry对象，同时也会创建一系列功能插槽（slot chain），这些插槽有不同的职责。当执行到FlowSlot节点的时候，会根据前面的slot节点统计的信息和当前资源配置的流控规则进行检查，如果被限流则抛出异常。
当所有的Slot判断完之后，才会开始执行我们的代码逻辑，也就是会执行Sphu.entry的下一行代码。
程序的入口则是在SphU类的方法上，从经常见的Sphu.entry(resourceName)这个方法入手。当调用entry方法的时候并且传递一个资源名，该资源就代表着后续的调用行为，我们对资源名进行流控就是要对该资源所代表的执行逻辑进行流控：资源名==一段调用逻辑。
查看github wiki中的说明已经明确介绍了各个slot的作用，这里记录一下初始化SlotChain的流程。
我们从方法开始说起：
public static Entry entry(String name) throws BlockException {
return Env.sph.entry(name, EntryType.OUT, 1, OBJECTS0);
}在方法体中调用了Env的sph静态字段的entry方法，里面有两部分：
- 实例化sph静态字段；
- 静态初始化块进行初始化；
public class Env {
public static final Sph sph = new CtSph();
static {
// If init fails, the process will exit.
InitExecutor.doInit();
}
}这里静态初始化块中的部分比较简单，提一嘴即可：作用就是使用spi机制加载InitFunc接口的实现类，将它们按照order进行排序后循环遍历调用init方法。
官方的一个使用场景说明是：在动态规则拓展的时候需要将sentinel的规则存放在其他地方进行动态配置，此时可以使用InitFunc的方式，创建一个接口的实现类，在init方法中自己手动注册动态数据源。
SlotChain的初始化
接下来重点看的则是sph静态属性的实例化，在调用Sphu的方法（包括entry方法）的时候都会代理给这个属性去调用。entry()方法有很多重载，这里跟踪的是entry(String name)这个方法的执行，顺着方法点进方法里面一直到entryWithPriority方法，在这个方法中处理主要的逻辑步骤如下：
1. 初始化sentinel的上下文对象Context；
2. 使用SlotChainBuilder创建ProcessorSlotChain，并与resourcename进行映射保存在map中；
使用SlotChainBuilder的build方法创建的ProcessorSlotChain对象，我们来看一下build方法是如何进行构建的：
@Override
public ProcessorSlotChain build() {
ProcessorSlotChain chain = new DefaultProcessorSlotChain();
// 通过SPI机制读取ProcessorSlot的实现
List<ProcessorSlot> sortedSlotList = SpiLoader.of(ProcessorSlot.class).loadInstanceListSorted();
for (ProcessorSlot slot : sortedSlotList) {
if (!(slot instanceof AbstractLinkedProcessorSlot)) {
RecordLog.warn("The ProcessorSlot(" + slot.getClass().getCanonicalName() + ") is not an instance of AbstractLinkedProcessorSlot, can't be added into ProcessorSlotChain");
continue;
}
// 将获取到的所有实现构造成链结构
chain.addLast((AbstractLinkedProcessorSlot<?>) slot);
}
return chain;
}因为这里的SlotChainBuilder是通过spi机制获取到的，目前sentinel只有一个实现：DefaultSlotChainBuilder，构造出的ProcessorSlotChain是DefaultProcessorSlotChain。AbstractLinkedProcessorSlot类的是一个链式的结构，有一个first属性作为链的哨兵节点；next属性链接着下一个要执行的slot。
如果我们自定义ProcessorSlotChain的实现，这里sentinel的要求是必须继承自AbstractLinkedProcessorSlot类才能放入到slot chain中进行链式调用；
3. 将resource，context和chain统一封装为Entry对象，用于方法的返回值。
4. 调用SlotChain的entry方法，开始执行链逻辑；
下面列出了ProcessorSlot中的预置slot：
com.alibaba.csp.sentinel.slotchain.ProcessorSlot
# Sentinel default ProcessorSlots
com.alibaba.csp.sentinel.slots.nodeselector.NodeSelectorSlot
com.alibaba.csp.sentinel.slots.clusterbuilder.ClusterBuilderSlot
com.alibaba.csp.sentinel.slots.logger.LogSlot
com.alibaba.csp.sentinel.slots.statistic.StatisticSlot
com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthoritySlot
com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemSlot
com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowSlot
com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeSlot
预置的8种Slot的职责
NodeSelectorSlot 负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径，以树状结构存储起来，用于根据调用路径来限流降级；ClusterBuilderSlot 则用于存储资源的统计信息以及调用者信息，例如该资源的 RT, QPS, thread count 等等，这些信息将用作为多维度限流，降级的依据；StatisticSlot 则用于记录、统计不同纬度的 runtime 指标监控信息；FlowSlot 则用于根据预设的限流规则以及前面 slot 统计的状态，来进行流量控制；AuthoritySlot 则根据配置的黑白名单和调用来源信息，来做黑白名单控制；DegradeSlot 则通过统计信息以及预设的规则，来做熔断降级；SystemSlot 则通过系统的状态，例如 load1 等，来控制总的入口流量；
热点参数限流的实现方式就是拓展了ProcessorSlot接口，提供了ParamFlowSlot实现。