关键词:
Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景
本文介绍阿里开源限流熔断方案Sentinel功能、原理、架构、快速入门以及相关框架比较
基本介绍
1 名词解释
服务限流 :当系统资源不够,不足以应对大量请求,对系统按照预设的规则进行流量限制或功能限制
服务熔断:当调用目标服务的请求和调用大量超时或失败,服务调用方为避免造成长时间的阻塞造成影响其他服务,后续对该服务接口的调用不再经过进行请求,直接执行本地的默认方法
服务降级:为了保证核心业务在大量请求下能正常运行,根据实际业务情况及流量,对部分服务降低优先级,有策略的不处理或用简单的方式处理
服务降级的实现可以基于人工开关降级(秒杀、电商大促等)和自动检测(超时、失败次数、故障),熔断可以理解为一种服务故障降级处理
2 为什么需要限流降级
系统承载的访问量是有限的,如果不做流量控制,会导致系统资源占满,服务超时,从而所有用户无法使用,通过服务限流控制请求的量,服务降级省掉非核心业务对系统资源的占用,最大化利用系统资源,尽可能服务更多用户
3 Sentinel简介
Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵,是阿里中间件团队2018年7月开源的,面向分布式服务架构的轻量级流量控制产品,主要以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护系统服务的稳定性
Sentinel 的开源生态:
功能特性
1 总体介绍
Sentinel 具有以下特征:
丰富的应用场景:秒杀限流,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。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。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。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 分为两个部分:
控制台(Dashboard) 基于 Spring Boot 开发,打包后可以直接运行,不需要额外的 Tomcat 等应用容器
核心库(Java 客户端) 不依赖任何框架/库,能够运行于所有 Java 运行时环境,同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持
2 控制台特性
实时监控
支持自动发现集群机器列表、服务健康状态、服务调用通过/拒绝QPS、调用耗时、图表统计规则管理及推送
支持在界面配置流控、降级、热点规则,并实时推送鉴权
控制台支持自定义鉴权接口,提供基本登录功能
3 核心库功能特性
(1) 应用流控
针对指定应用实例的流量控制,监控应用流量QPS或并发线程数,当达到指定的阈值时对流量进行控制,以避免被瞬时的流量高峰冲垮,从而保障应用的高可用性
流量控制的手段包括:
- 直接拒绝
- Warm Up,即预热/冷启动方式,让通过的流量缓慢增加,在一定时间内逐渐增加到阈值上限,给冷系统一个预热的时间,避免冷系统被瞬间压垮
- 匀速排队,严格控制请求通过的间隔时间,让请求以均匀的速度通过
(2) 集群流控
不同于应用流控根据单个应用实例阈值执行限流检查,集群流控只对整个集群调用总量进行限流,例如以下场景:
- 限制某个用户调用某个API的总QPS,提供API的应用在多个机器上部署了多个实例
- 因为多个应用实例流量不均匀,导致集群调用总量没有到的情况下某些机器就开始限流
仅靠单机维度去限制的话会无法精确地限制总体流量,通过集群精确地控制整个集群的调用总量,结合单机限流兜底,可以更好地发挥流量控制的效果
(3) 网关流控
Sentinel 支持对 Spring Cloud Gateway、Zuul 等主流的 API Gateway 进行限流
网关流控针对 API网关的场景定制的限流规则,可以针对不同 route 或自定义的 API 分组进行限流,支持针对请求中的路径、参数、Header、来源 IP 等进行定制化的限流
(4) 熔断降级
如果调用链路中的某个资源不稳定,最终会导致请求发生堆积,通过熔断降级能在调用链路中某个资源出现不稳定状态时(包括调用超时、异常比例升高、异常数升高),对这个资源的调用进行限制,让请求快速失败,避免影响到其它的资源而导致级联错误
当资源被降级后,在接下来的降级时间窗口之内,对该资源的调用都自动熔断(默认行为是抛出 DegradeException),经过时间窗口之后,退出熔断,并在下一次资源出现不稳定状态再次自动熔断
(5) 热点参数限流
热点即经常访问的数据,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
例如以下场景:
- 用户ID为参数,限制用户对接口的范围QPS
- 商品ID为参数,限制商品下单接口频率
(6) 系统自适应限流
为了解决传统方案:基于操作系统负载(load1,linux下用uptime查看)做进行自适应限流,带来的存在延时、系统性能恢复慢的问题,Sentinel采用新的思路:根据系统能够处理的请求,和允许进来的请求,来做平衡,而不是根据一个间接的指标(系统 load)来做限流
目标在于:在系统不被拖垮的情况下,尽可能提高系统的吞吐率,而不是 负载 一定要到低于某个阈值
系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制,从单台机器的总体 Load、RT、入口 QPS 和线程数四个维度监控应用数据,当实际运行达到限定阈值进行限流保护,支持的阈值类型:
- Load:当系统 load1 超过阈值,且系统当前的并发线程数超过系统容量时才会触发系统保护。系统容量由系统时间运行监测到的的 maxQps * minRt (最小响应时间)计算得出
- RT:当单台机器上所有入口流量的平均 RT(响应时间)
- 线程数:当单台机器上所有入口流量的并发线程数
- 入口 QPS:当单台机器上所有入口流量的 QPS
(7) 黑白名单控制
Sentinel黑白名单根据资源的请求来源(origin)限制资源是否通过,若配置白名单则只有请求来源位于白名单内时才可通过;若配置黑名单则请求来源位于黑名单时不通过,其余的请求通过
快速入门
1 安装控制台
从github release页面(https://github.com/alibaba/Sentinel/releases)下载最新控制台jar包
命令行启动控制台:
java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar
2 应用接入Sentinel
Sentinel适配了常见主流框架,包括Dubbo、Spring Boot、Spring WebFlux、gRPC、Zuul、Spring Cloud Gateway、RocketMQ、Web Servlet,对于需要限流的资源,支持用原生Java的try-catch 接入或者使用注解
下面以常见的Spring Boot注解的方式作为示例:
引入sentinel适配Spring Cloud的依赖:
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
<version>2.1.0.RELEASE</version>
</dependency>
application.yml指定控制台地址:
spring:
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: IP:端口号
定义需要限流的资源:
@RestController
public class TestController
@GetMapping(value = "/hello")
// 定义需要限流的资源名称为hello
@SentinelResource("hello")
public String hello()
return "Hello Sentinel";
请求一次上面的http hello接口后,触发Sentinel客户端初始化,才能在控制台看到接口
添加流控规则:
频繁请求接口,可以看到部分请求被拒绝:
注意:上面的配置方式是没有做持久化的,生产环境不建议使用
3 规则配置
Sentinel 提供 动态规则数据源 支持来动态地管理、读取配置的规则。Sentinel 提供的 ReadableDataSource 和 WritableDataSource 接口简单易用,非常方便使用。
Sentinel 动态规则源针对常见的配置中心和远程存储进行适配,目前已支持 Nacos、ZooKeeper、Apollo、Redis 等多种动态规则源,可以覆盖到很多的生产场景
实现原理
下面介绍Sentinel客户端基本原理
1 基本概念
Resource 资源
Sentinel中,需要被流量保护的方法、代码块都可以称为资源,每个资源都需要定义一个唯一的资源名词,用于匹配相关规则Entry
Sentinel功能入口类,Entry 可以通过对主流框架的适配自动创建,也可以通过注解的方式或调用 SphU API 显式创建,创建后执行资源和规则匹配和校验Slot
功能插槽,由Enty类创建,每个资源对应一系列Slot,Slot实现资源信息收集、规则匹配、校验的,多个Slot通过组成Slot Chain,在进入资源和退出资源时分别基于责任链模式调用entry()和exit()方法
2 工作原理
一个简单的demo:
String resourceName = "resourceName";
Entry entry = null;
try
entry = SphU.entry(resourceName);
System.out.println("resource running");
catch (BlockException e)
// 限流
throw e;
catch (Throwable e)
e.printStackTrace();
throw e;
finally
if (entry != null)
entry.exit();
主要流程如下:
- 进入资源方法之前,基于SphU创建Entry,Entry获取查找资源关联的Slot Chain信息,如果找不到则创建,并基于责任链模式调用Slot的entry()方法
- 资源方法调用
- 资源方法调用完成后,通过Entry触发Slot的exit()逻辑
框架比较
Sentinel | Hystrix | resilience4j | |
---|---|---|---|
隔离策略 | 信号量隔离(并发线程数限流) | 线程池隔离/信号量隔离 | 信号量隔离 |
熔断降级策略 | 基于响应时间、异常比率、异常数 | 基于异常比率 | 基于异常比率、响应时间 |
实时统计实现 | 滑动窗口(LeapArray) | 滑动窗口(基于 RxJava) | Ring Bit Buffer |
动态规则配置 | 支持多种数据源 | 支持多种数据源 | 有限支持 |
扩展性 | 多个扩展点 | 插件的形式 | 接口的形式 |
基于注解的支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
限流 | 基于 QPS,支持基于调用关系的限流 | 有限的支持 | Rate Limiter |
流量整形 | 支持预热模式、匀速器模式、预热排队模式 | 不支持 | 简单的 Rate Limiter 模式 |
系统自适应保护 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
控制台 | 提供开箱即用的控制台,可配置规则、查看秒级监控、机器发现等 | 简单的监控查看 | 不提供控制台,可对接其它监控系统 |
值得补充的是:相比Hystrix基于线程池隔离进行限流,这种方案虽然隔离性比较好,但是代价就是线程数目太多,线程上下文切换的 overhead 比较大,特别是对低延时的调用有比较大的影响。
Sentinel 并发线程数限流不负责创建和管理线程池,而是简单统计当前请求上下文的线程数目,如果超出阈值,新的请求会被立即拒绝,效果类似于信号量隔离
参考
《Sentinel官方文档》
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki
《从 Hystrix 迁移到 Sentinel》
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/Guideline:-从-Hystrix-迁移到-Sentinel
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