大家好，我是冰河~~
Sentinel能够在高并发、大流量的场景下有效的对流量进行管控，包括限流、熔断、降级、系统负载保护等，为了让小伙伴们更加清楚的了解Sentinel的功能和使用案例，今天就系统性的带着大家以实战的方式学习Sentinel的核心技术和配置规则。
冰河又偷偷给大家肝了一个高性能通用熔断组件项目，这个项目经过实际高并发大促场景压测，可直接引用这个熔断组件的Jar包到实际项目中，通过注解快速实现业务项目接口、方法的熔断。支持单一熔断数据指标的熔断，支持不同熔断指标数据的任意组合熔断。熔断规则配置化，标准化，高并发大流量场景下可随时更新熔断规则，随时解除熔断，更新配置时及时生效。文末领券学习更实惠。 学习链接：https://articles.zsxq.com/id_zuv6si9ztzb2.html
一、Sentinel核心功能
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。所以，Sentinel的核心功能包括：流量控制、熔断降级、系统负载保护。
1.1 流量控制
在高并发、大流量场景下，进入系统的流量如果不加控制的话，系统就很有可能会被流量压垮。所以，在流量正式进入系统之前，需要对流量进行控制，以便使流量均匀、可控的方式进入系统。
Sentinel作为一个非常出色的容错组件，能够将不可控的流量经过处理转化成均匀、可控的流量。
1.2 熔断降级
如果检测到系统中的某个调用链路中某个节点出现故障，比如请求超时、服务宕机或者异常比超出一定阈值时，就会对出现故障的节点的调用频率进行限制，甚至不调用出现故障的节点，让请求能够快速失败并返回，以最大程度避免影响到其他节点的服务而导致系统的级联故障。
Sentinel主要通过 限制并发线程数和响应时间 对资源的访问进行降级。
1.限制并发线程数进行降级
Sentinel可以通过限制服务节点的并发线程数量，来减少对其他服务节点的影响。例如，当某个服务节点出现故障，响应时间变长，或者直接宕机。
此时，对服务的直接影响就是会造成请求线程数的不断堆积。如果这些堆积的线程数达到一定的数量后，对当前服务节点的后续请求就会被拒绝，等到堆积的线程完成任务后再开始继续接收新的请求。
2.通过响应时间进行降级
Sentinel除了可以通过限制并发线程数进行降级外，也能够通过响应时间进行降级。如果依赖的服务出现响应时间过长的情况，则所有对该服务的请求都会被拒绝，直到过了指定的时间窗口之后才能再次访问该服务。
1.3 系统负载保护
Sentinel提供了系统维度的自适应保护能力。当系统的压力和负载比较高的时候，如果还持续让大量的请求进入系统，此时就有可能将系统压垮，进而导致系统宕机。
Sentinel会在集群环境下，将本应服务器A承载的流量转发到其他服务器上，比如转发到服务器B上。如果此时服务器B也处于高负载的状态，则Sentinel会提供相应的保护机制，让系统的入口流量和系统的整体负载达到平衡，让系统整体可用，并且能够最大限度的处理请求。
二、Sentinel核心规则
Sentinel的核心规则包括流控规则、熔断规则、热点规则、授权规则和系统规则，每种规则的配置方式不同。接下来，就详细介绍下Sentinel中的每种规则的作用与效果。
三、流控规则
Sentinel能够对流量进行控制，主要是监控应用的QPS流量或者并发线程数等指标，如果达到指定的阈值时，就会被流量进行控制，以避免服务被瞬时的高并发流量击垮，保证服务的高可靠性。
3.1 簇点链路规则
（1）点击簇点链路菜单，可以看到之前访问过的接口，如下所示。
（2）点击右侧的流控按钮，会弹出新增流控规则的提示框，如下所示。
这里，每个配置项的说明如下所示。
- 资源名：资源的唯一名称，默认就是请求的接口路径，可以自行修改，但是要保证唯一。
- 针对来源：具体针对某个微服务进行限流，默认值为default，表示不区分来源，全部限流。
- 阈值类型：QPS表示通过QPS进行限流，并发线程数表示通过并发线程数限流。
- 单机阈值：与阈值类型组合使用。如果阈值类型选择的是QPS，表示当调用接口的QPS达到阈值时，进行限流操作。如果阈值类型选择的是并发线程数，则表示当调用接口的并发线程数达到阈值时，进行限流操作。
- 是否集群：选中则表示集群环境，不选中则表示非集群环境。
3.2 配置简单限流
这里，针对http://localhost:8080/order/test_sentinel接口进行简单的配置，在新增流控规则里阈值类型选择QPS，单机阈值输入3，表示每秒钟的请求量如果超过3，则会触发Sentinel的限流操作。
点击新增按钮后，会为http://localhost:8080/order/test_sentinel接口新增一条限流规则，如下所示。
接下来，在浏览器上快速刷新http://localhost:8080/order/test_sentinel接口，当每秒钟的刷新频率超过3次时，会出现如下所示的提示信息。
3.3 配置流控模式
点击http://localhost:8080/order/test_sentinel接口流控规则后面的编辑按钮，打开编辑流控规则弹出框（如果是首次配置的话，就是新增流控规则弹出框），点击高级选项配置。
会显示出如下所示的界面。
可以看到，Sentinel主要提供了三种流控模式，分别为直接、关联和链路。
- 直接：默认的流控模式，当接口达到限流条件时，直接开启限流功能。
- 关联：当关联的资源达到限流条件时，开启限流功能。
- 链路：当从某个接口请求过来的资源达到限流条件时，开启限流功能。
演示直接流控模式
Sentinel默认就是使用的直接流控模式，我们之前在订单微服务中集成的就是Sentinel的直接流控模式，在本文的流控规则-配置简单限流中，也是使用的直接流控模式，这里不再赘述。
演示关联流控模式
（1）在订单微服务的io.binghe.shop.order.controller.OrderController 类中新增 /test_sentinel2接口，如下所示。
@GetMapping(value = "/test_sentinel2")
public String testSentinel2(){
log.info("测试Sentinel2");
return "sentinel2";
}
（2）在浏览器上访问下http://localhost:8080/order/test_sentinel2接口，以便使Sentinel检测到http://localhost:8080/order/test_sentinel2接口。
注意：如果想使用Sentinel对某个接口进行限流和降级等操作，一定要先访问下接口，使Sentinel检测出相应的接口，这里一定要注意，在后续的文章中，不再单独说明。
（3）回到为http://localhost:8080/order/test_sentinel接口配置流控规则的页面，如下所示。
（4）在流控模式中选择关联，在关联资源中输入/test_sentinel2，如下所示。
点击保存按钮保存配置。
（5）打开JMeter，对http://localhost:8080/order/test_sentinel2接口进行测试，使其每秒钟的访问次数大于3，JMeter的具体配置如下所示。
在线程组中配置每秒访问4次。
配置完毕后，使用JMeter开始访问http://localhost:8080/order/test_sentinel2接口。
（6）在浏览器上刷新http://localhost:8080/order/test_sentinel接口，发现已经触发了Sentinel的限流功能。
至此，关联流控模式演示完毕。
演示链路流控模式
（1）在订单微服务的io.binghe.shop.order.service包中新增SentinelService接口，用于测试流控模式，源码如下所示。
/**
* @author binghe
* @version 1.0.0
* @description 测试Sentinel
*/
public interface SentinelService {
/**
* 测试方法
*/
void sendMessage();
}
（2）在订单微服务的io.binghe.shop.order.service.impl包中新增SentinelServiceImpl类，实现SentinelService接口，源码如下所示。
/**
* @author binghe
* @version 1.0.0
* @description 测试类
*/
@Service
public class SentinelServiceImpl implements SentinelService {
@Override
@SentinelResource("sendMessage")
public void sendMessage() {
System.out.println("测试Sentinel的链路流控模式");
}
}
这里，我们在sendMessage()方法上使用了@SentinelResource注解， @SentinelResource注解会在后续文章中介绍，这里不再赘述。
（3）在订单微服务的io.binghe.shop.order.controller包下新建SentinelController类，用于测试接口，源码如下所示。
/**
* @author binghe
* @version 1.0.0
* @description 测试Sentinel
*/
@Slf4j
@RestController
public class SentinelController {
@Autowired
private SentinelService sentinelService;
@GetMapping(value = "/request_sentinel1")
public String requestSentinel1(){
log.info("测试Sentinel1");
sentinelService.sendMessage();
return "sentinel1";
}
@GetMapping(value = "/request_sentinel2")
public String requestSentinel2(){
log.info("测试Sentinel2");
sentinelService.sendMessage();
return "sentinel2";
}
}
（4）升级SpringCloud Alibaba的依赖版本到2.2.7.RELEASE，升级SpringCloud版本到Hoxton.SR12，并且加入SpringBoot的管理依赖。主要的修改的是shop-springcloud-alibaba父工程的pom.xml配置，修改后的配置文件如下所示。
代码语言：javascript复制<properties>
<java.version>1.8</java.version>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<spring-cloud.version>Hoxton.SR12</spring-cloud.version>
<spring-cloud-alibaba.version>2.2.7.RELEASE</spring-cloud-alibaba.version>
<spring.boot.version>2.3.12.RELEASE</spring.boot.version>
<logback.version>1.1.7</logback.version>
<slf4j.version>1.7.21</slf4j.version>
<common.logging>1.2</common.logging>
<fastjson.version>1.2.51</fastjson.version>
<mybatis.version>3.4.6</mybatis.version>
<mybatis.plus.version>3.4.1</mybatis.plus.version>
<mysql.jdbc.version>8.0.19</mysql.jdbc.version>
<druid.version>1.1.10</druid.version>
</properties>
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>${spring.boot.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
<version>${spring-cloud.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
<version>${spring-cloud-alibaba.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
（5）升级Nacos，将Nacos注册中心由1.4.3版本升级为2.1.0版本，并进入Nacos的bin目录，输入如下命令启动Nacos。
代码语言：javascript复制startup.cmd -m standalone
（6）在订单微服务的application.yml文件中新增链路配置，如下所示。
代码语言：javascript复制spring:
cloud:
sentinel:
web-context-unify: false
（7）在浏览器中分别访问http://localhost:8080/order/request_sentinel1和http://localhost:8080/order/request_sentinel2，查看Sentinel中的簇点链路，如下所示。
（8）点击sendMessage后面的流控按钮，如下所示。
（9）在弹出的新增流控规则编辑框中阈值类型选择QPS，单机阈值输入3，在打开的高级选项中的流控模式选择链路，入口资源输入/request_sentinel1，如下所示。
点击新增按钮保存配置，此时，如果是通过http://localhost:8080/order/request_sentinel1接口调用io.binghe.shop.order.service.SentinelService#sendMessage()方法时，如果调用的频率每秒钟超过3次，就会触发Sentinel的限流操作，而通过http://localhost:8080/order/request_sentinel2接口调用io.binghe.shop.order.service.SentinelService#sendMessage()方法时，则不受限制。
（10）在浏览器中不断访问http://localhost:8080/order/request_sentinel1，使得每秒的访问次数超过3，则会触发Sentinel的限流操作，如下所示。
访问http://localhost:8080/order/request_sentinel2接口则不会被限流。
至此，链路流控模式演示完毕。
附加说明
在流控规则的高级选项中还有三个流控效果，如下所示。
接下来，就对这三个选项进行简单的说明。
- 快速失败：会直接失败，抛出异常，期间不会做任何其他的处理操作。
- Warm Up：从开始阈值到最大QPS阈值会有一个缓冲，可以设置一个预热时长，这个选项比较适合突发瞬时高并发流量的场景，能够将突发的高并发流量转换为均匀、缓慢增长的场景。
- 排队等待：能够使请求均匀的通过，单机的阈值为每秒通过的请求数量，其余的请求会排队等待。另外，还会设置一个超时时间，当请求超过超时时间未处理时，会被丢弃。
四、熔断规则
降级规则一般情况下，指的是满足某些条件时，对服务进行降级操作。
4.1 熔断规则概述
Sentinel主要提供了三个熔断策略，分别为：慢调用比例、异常比例和异常数。
4.2 演示基于慢调用比例熔断
（1）首先在浏览器中访问http://localhost:8080/order/request_sentinel2，在Sentinel的簇点链路里找到/request_sentinel2
（2）点击熔断按钮，进入熔断规则配置框，按照如下方式进行配置。
上述配置表示最大响应时长为1ms，比例阈值达到0.1时，会触发熔断操作，并且熔断的时长为2，最小请求数未5，统计的时长为1000毫秒。
（3）点击新增按钮后，不断在浏览器中刷新http://localhost:8080/order/request_sentinel2，会发现触发了Sentinel的熔断操作，如下所示。
4.3 演示基于异常比例熔断
（1）在订单微服务的io.binghe.shop.order.controller.SentinelController类中定义一个成员变量count，用来记录访问计数，同时，新增一个requestSentinel4()方法用来测试基于异常比例的熔断，如下所示。
private int count = 0;
@GetMapping(value = "/request_sentinel4")
@SentinelResource("request_sentinel4")
public String requestSentinel4(){
log.info("测试Sentinel4");
count ;
//模拟异常，比例为50%
if (count % 2 == 0){
throw new RuntimeException("演示基于异常比例熔断");
}
return "sentinel4";
}
（2）首先在浏览器中访问http://localhost:8080/order/request_sentinel4，在Sentinel的簇点链路里找到/request_sentinel4。
（3）点击熔断按钮，进入熔断规则配置框，按照如下方式进行配置。
在io.binghe.shop.order.controller.SentinelController#requestSentinel4()方法中，设置的异常比例为50%，这里在Sentinel的比例阈值中设置的异常比例为0.3，也就是30%，所以，在访问http://localhost:8080/order/request_sentinel4接口时，会触发Sentinel的熔断操作。
（4）点击新增按钮后，不断在浏览器中刷新http://localhost:8080/order/request_sentinel4，会发现触发了Sentinel的熔断操作，如下所示。
4.4 演示基于异常数熔断
（1）首先在浏览器中访问http://localhost:8080/order/request_sentinel4，在Sentinel的簇点链路里找到/request_sentinel4。
（2）点击熔断按钮，进入熔断规则配置框，按照如下方式进行配置。
上述配置表示，在1秒钟内最少请求2次，当异常数大于1时，会触发熔断操作，熔断的时长为5秒。
（3）点击保存按钮后，不断在浏览器中刷新http://localhost:8080/order/request_sentinel4，会发现触发了Sentinel的熔断操作，如下所示。
五、热点规则
Sentinel的热点规则可以将流量规则控制到具体的参数上。
5.1 热点规则概述
Sentinel的热点规则可以根据具体的参数来控制流量规则，适用于根据不同参数进行流量控制的场景。
5.2 演示热点规则
（1）在订单微服务的io.binghe.shop.order.controller.SentinelController类中新增requestSentinel3()方法，其中会带有一个String类型的参数header和一个String类型的参数body，如下所示。
@GetMapping(value = "/request_sentinel3")
@SentinelResource("request_sentinel3")
public String requestSentinel3(String header, String body){
log.info("测试Sentinel3");
return "sentinel3";
}
（2）在浏览器中访问http://localhost:8080/order/request_sentinel3接口，在Sentinel的簇点链路中会显示/request_sentinel3接口，如下所示。
（3）点击热点按钮，如下所示。
（4）在弹出的热点规则配置框中的参数索引中输入0，单机阈值输入1，统计窗口时长输入1，如下所示。
表示对requestSentinel3()方法的第一个参数header进行限流，如果每秒钟访问的次数超过1次，则触发限流。
（5）保存配置后，在浏览器中不断访问http://localhost:8080/order/request_sentinel3?header=header，当每秒访问的频率超过1次时，会触发Sentinel的限流操作，如下所示。
不断访问http://localhost:8080/order/request_sentinel3?body=body，则不会触发限流操作。
5.3 演示热点高级选项规则
（1）在弹出的热点规则配置框中打开高级选项，在参数类型中选择java.lang.String，因为在参数索引中输入0，表示的是对header参数限流，而header参数是String类型的。在参数值里输入header，也就是为参数名为header的参数赋值为字符串header。限流阈值为1，如下所示。
（2）点击添加按钮后如下所示。
（3）点击保存按钮，在浏览器不断刷新http://localhost:8080/order/request_sentinel3?header=header，会触发Sentinel的限流操作。
六、授权规则
授权规则能够根据调用来源判断还否允许执行本次请求。
6.1 授权规则概述
在某些场景下，需要根据调用接口的来源判断是否允许执行本次请求。此时就可以使用Sentinel提供的授权规则来实现，Sentinel的授权规则能够根据请求的来源判断是否允许本次请求通过。
在Sentinel的授权规则中，提供了 白名单与黑名单 两种授权类型。
6.2 演示授权规则
（1）在订单微服务shop-order中新建io.binghe.shop.order.parser包，并创建MyRequestOriginParser类，实现com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.RequestOriginParser接口，用来处理请求的来源。代码如下所示。
/**
* @author binghe
* @version 1.0.0
* @description Sentinel授权规则，用来处理请求的来源
*/
@Component
public class MyRequestOriginParser implements RequestOriginParser {
@Override
public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
return httpServletRequest.getParameter("serverName");
}
}
（2）首先在浏览器中访问http://localhost:8080/order/request_sentinel4，在Sentinel的簇点链路里找到/request_sentinel4。
（3）点击授权按钮，进入授权规则配置框，按照如下方式进行配置。
其中，流控应用填写的是test，授权类型为黑名单。这里要结合新建的MyRequestOriginParser类进行理解，MyRequestOriginParser类的parseOrigin()方法如下所示。
代码语言：javascript复制public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
return httpServletRequest.getParameter("serverName");
}
parseOrigin()方法中直接返回了从HttpServletRequest中获取的serverName参数，而在上图中的流控应用中输出的是test，授权类型为黑名单。
所以，如果我们访问http://localhost:8080/order/request_sentinel4?serverName=test的话，是处于黑名单的状态，无法访问。
（4）点击新增按钮后，不断在浏览器中刷新http://localhost:8080/order/request_sentinel4?serverName=test，会发现无法访问，被Sentinel限流了。
七、系统规则
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 、 CPU使用率和线程数五个维度监控应用数据，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。
7.1 系统规则概述
系统保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且仅对入口流量 (进入应用的流量) 生效。
- Load（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：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。系统容量由系统的 maxQps * minRt 计算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5。
- RT：当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。
- 线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。
- 入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。
- CPU使用率：当单台机器上所有入口流量的 CPU使用率达到阈值即触发系统保护
7.2 演示系统规则
（1）在订单微服务中新建io.binghe.shop.order.handler包，并创建MyUrlBlockHandler类，实现com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.BlockExceptionHandler接口，用来捕获系统级Sentinel异常，代码如下所示。
/**
* @author binghe
* @version 1.0.0
* @description 处理Sentinel系统规则，返回自定义异常
*/
@Component
public class MyUrlBlockHandler implements BlockExceptionHandler {
@Override
public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
String msg = null;
if (e instanceof FlowException) {
msg = "限流了";
} else if (e instanceof DegradeException) {
msg = "降级了";
} else if (e instanceof ParamFlowException) {
msg = "热点参数限流";
} else if (e instanceof SystemBlockException) {
msg = "系统规则（负载/...不满足要求）";
} else if (e instanceof AuthorityException) {
msg = "授权规则不通过";
}
// http状态码
response.setStatus(500);
response.setCharacterEncoding("utf-8");
response.setHeader("Content-Type", "application/json;charset=utf-8");
response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("code", 500);
jsonObject.put("codeMsg", msg);
response.getWriter().write(jsonObject.toJSONString());
}
}
（2）在订单微服务的io.binghe.shop.order.controller.SentinelController类中新增requestSentinel5()方法，如下所示。
@GetMapping(value = "/request_sentinel5")
@SentinelResource("request_sentinel5")
public String requestSentinel5(){
log.info("测试Sentinel5");
return "sentinel5";
}
（3）首先在浏览器中访问http://localhost:8080/order/request_sentinel5，在Sentinel的簇点链路里找到/request_sentinel5。
（4）点击流控按钮，进入流控规则配置框，按照如下方式进行配置。
（5）在浏览器中不断刷新http://localhost:8080/order/request_sentinel5，会显示如下信息。
返回的原始数据如下所示。
代码语言：javascript复制{"code":500,"codeMsg":"限流了"}
说明触发了系统规则，捕获到了Sentinel全局异常。
八、@SentinelResource注解
使用Sentinel时，可以使用@SentinelResource注解来指定异常处理策略。
8.1 @SentinelResource注解概述
在Sentinel中，指定发生异常时的处理策略非常简单，只需要使用@SentinelResource注解即可，@SentinelResource注解的源码如下所示。
代码语言：javascript复制@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
public @interface SentinelResource {
//资源名称
String value() default "";
//entry类型，标记流量的方向，取值IN/OUT，默认是OUT
EntryType entryType() default EntryType.OUT;
int resourceType() default 0;
//处理BlockException的函数名称,函数要求：
//1. 必须是 public
//2.返回类型 参数与原方法一致
//3. 默认需和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，可配置
//blockHandlerClass ，并指定blockHandlerClass里面的方法。
String blockHandler() default "";
//存放blockHandler的类,对应的处理函数必须static修饰。
Class<?>[] blockHandlerClass() default {};
//用于在抛出异常的时候提供fallback处理逻辑。fallback函数可以针对所
//有类型的异常（除了 exceptionsToIgnore 里面排除掉的异常类型）进行处理。函数要求：
//1. 返回类型与原方法一致
//2. 参数类型需要和原方法相匹配
//3. 默认需和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，可配置fallbackClass ，并指定fallbackClass里面的方法。
String fallback() default "";
//存放fallback的类。对应的处理函数必须static修饰。
String defaultFallback() default "";
//用于通用的 fallback 逻辑。默认fallback函数可以针对所有类型的异常进
//行处理。若同时配置了 fallback 和 defaultFallback，以fallback为准。函数要求：
//1. 返回类型与原方法一致
//2. 方法参数列表为空，或者有一个 Throwable 类型的参数。
//3. 默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，可配置fallbackClass ，并指定 fallbackClass 里面的方法。
Class<?>[] fallbackClass() default {};
//指定排除掉哪些异常。排除的异常不会计入异常统计，也不会进入fallback逻辑，而是原样抛出。
Class<? extends Throwable>[] exceptionsToTrace() default {Throwable.class};
//需要trace的异常
Class<? extends Throwable>[] exceptionsToIgnore() default {};
}
8.2 演示@SentinelResource注解
1.定义限流和降级后的处理方法
（1）在订单微服务的io.binghe.shop.order.service.SentinelService接口中新增sendMessage2()方法，如下所示。
String sendMessage2();
（2）在订单微服务的io.binghe.shop.order.service.impl.SentinelServiceImpl方法中，实现sendMessage2()方法，并且定义一个成员变量count，用来记录请求sendMessage2()方法的次数，同时定义25%的异常率。在sendMessage2()方法上使用@SentinelResource指定了资源的名称、发生BlockException时进入的方法和发生异常时进入的方法，代码如下所示。
private int count = 0;
@Override
@SentinelResource(
value = "sendMessage2",
blockHandler = "blockHandler",
fallback = "fallback")
public String sendMessage2() {
count ;
//25%的异常率
if (count % 4 == 0){
throw new RuntimeException("25%的异常率");
}
return "sendMessage2";
}
public String blockHandler(BlockException e){
log.error("限流了:{}", e);
return "限流了";
}
public String fallback(Throwable e){
log.error("异常了:{}", e);
return "异常了";
}
（3）在订单微服务的io.binghe.shop.order.controller.SentinelController类中新增requestSentinel6()方法，在方法中调用io.binghe.shop.order.service.SentinelService接口中的sendMessage2()方法，如下所示。
@GetMapping(value = "/request_sentinel6")
public String requestSentinel6(){
log.info("测试Sentinel6");
return sentinelService.sendMessage2();
}
（4）首先在浏览器中访问http://localhost:8080/order/request_sentinel6，在Sentinel的簇点链路里找到/request_sentinel6。
（5）点击流控按钮进入流控规则页面，按照下图方式进行配置。
（6）点击新增按钮后在浏览器中刷新http://localhost:8080/order/request_sentinel6，当刷新的频率超过每秒2次时，浏览器会显示如下信息。
当刷新的次数是4的倍数时，浏览器会显示如下信息。
2.在外部类中指定限流和异常调用的方法
（1）在订单微服务的io.binghe.shop.order.handler包下新建MyBlockHandlerClass类，用于定义被Sentinel限流时的方法，源码如下所示。
/**
* @author binghe
* @version 1.0.0
* @description 定义被Sentinel限流时调用的方法
*/
@Slf4j
public class MyBlockHandlerClass {
public static String blockHandler(BlockException e){
log.error("限流了:{}", e);
return "限流了";
}
}
（2）在订单微服务的io.binghe.shop.order.handler包下新建MyFallbackClass类，用于定义抛出异常时调用的方法，源码如下所示。
/**
* @author binghe
* @version 1.0.0
* @description 定义异常时调用的方法
*/
@Slf4j
public class MyFallbackClass {
public static String fallback(Throwable e){
log.error("异常了:{}", e);
return "异常了";
}
}
（3）修改io.binghe.shop.order.service.impl.SentinelServiceImpl#sendMessage2()方法上的注解，修改后的代码如下所示。
@Override
@SentinelResource(
value = "sendMessage2",
blockHandlerClass = MyBlockHandlerClass.class,
blockHandler = "blockHandler",
fallbackClass = MyFallbackClass.class,
fallback = "fallback")
public String sendMessage2() {
count ;
System.out.println(count);
//25%的异常率
if (count % 4 == 0){
throw new RuntimeException("25%的异常率");
}
return "sendMessage2";
}
（4）首先在浏览器中访问http://localhost:8080/order/request_sentinel6，在Sentinel的簇点链路里找到/request_sentinel6。
（5）点击流控按钮进入流控规则页面，按照下图方式进行配置。
（6）点击新增按钮后在浏览器中刷新http://localhost:8080/order/request_sentinel6，当刷新的频率超过每秒2次时，浏览器会显示如下信息。
当刷新的次数是4的倍数时，浏览器会显示如下信息。
九、Sentinel持久化
Sentinel中可以自定义配置的持久化来将Sentinel的配置规则持久化到服务器磁盘，使得重启应用或者Sentinel后，Sentinel的配置规则不丢失。
9.1 Sentinel持久化概述
细心的小伙伴会发现，我们之前配置的Sentinel规则在程序重启或者Sentinel重启后就会消失不见，此时就需要我们重新配置。如果这发生在高并发、大流量的场景下是不可接受的。那有没有什么办法让程序或Sentinel重启后配置不丢失呢？其实，Sentinel中可以自定义配置的持久化来解决这个问题。
9.2 实现Sentinel的持久化
（1）在订单微服务shop-order中新建io.binghe.shop.order.persistence包，并创建SentinelPersistenceRule类，实现com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc接口，并在SentinelPersistenceRule类中获取应用的名称，覆写init()方法，源码如下所示。
/**
* @author binghe
* @version 1.0.0
* @description Sentinel规则持久化
*/
public class SentinelPersistenceRule implements InitFunc {
//实际可以从外部配置读取
private String appcationName = "server-order";
@Override
public void init() throws Exception {
String ruleDir = System.getProperty("user.home") "/sentinel-rules/" appcationName;
String flowRulePath = ruleDir "/flow-rule.json";
String degradeRulePath = ruleDir "/degrade-rule.json";
String systemRulePath = ruleDir "/system-rule.json";
String authorityRulePath = ruleDir "/authority-rule.json";
String paramFlowRulePath = ruleDir "/param-flow-rule.json";
this.mkdirIfNotExits(ruleDir);
this.createFileIfNotExits(flowRulePath);
this.createFileIfNotExits(degradeRulePath);
this.createFileIfNotExits(systemRulePath);
this.createFileIfNotExits(authorityRulePath);
this.createFileIfNotExits(paramFlowRulePath);
// 流控规则
ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
flowRulePath,
flowRuleListParser
);
FlowRuleManager.register2Property(flowRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource<List<FlowRule>> flowRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
flowRulePath,
this::encodeJson
);
WritableDataSourceRegistry.registerFlowDataSource(flowRuleWDS);
// 降级规则
ReadableDataSource<String, List<DegradeRule>> degradeRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
degradeRulePath,
degradeRuleListParser
);
DegradeRuleManager.register2Property(degradeRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource<List<DegradeRule>> degradeRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
degradeRulePath,
this::encodeJson
);
WritableDataSourceRegistry.registerDegradeDataSource(degradeRuleWDS);
// 系统规则
ReadableDataSource<String, List<SystemRule>> systemRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
systemRulePath,
systemRuleListParser
);
SystemRuleManager.register2Property(systemRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource<List<SystemRule>> systemRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
systemRulePath,
this::encodeJson
);
WritableDataSourceRegistry.registerSystemDataSource(systemRuleWDS);
// 授权规则
ReadableDataSource<String, List<AuthorityRule>> authorityRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
authorityRulePath,
authorityRuleListParser
);
AuthorityRuleManager.register2Property(authorityRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource<List<AuthorityRule>> authorityRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
authorityRulePath,
this::encodeJson
);
WritableDataSourceRegistry.registerAuthorityDataSource(authorityRuleWDS);
// 热点参数规则
ReadableDataSource<String, List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
paramFlowRulePath,
paramFlowRuleListParser
);
ParamFlowRuleManager.register2Property(paramFlowRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource<List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
paramFlowRulePath,
this::encodeJson
);
ModifyParamFlowRulesCommandHandler.setWritableDataSource(paramFlowRuleWDS);
}
private Converter<String, List<FlowRule>> flowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference<List<FlowRule>>() {
}
);
private Converter<String, List<DegradeRule>> degradeRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference<List<DegradeRule>>() {
}
);
private Converter<String, List<SystemRule>> systemRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference<List<SystemRule>>() {
}
);
private Converter<String, List<AuthorityRule>> authorityRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference<List<AuthorityRule>>() {
}
);
private Converter<String, List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference<List<ParamFlowRule>>() {
}
);
private void mkdirIfNotExits(String filePath) throws IOException {
File file = new File(filePath);
if (!file.exists()) {
file.mkdirs();
}
}
private void createFileIfNotExits(String filePath) throws IOException {
File file = new File(filePath);
if (!file.exists()) {
file.createNewFile();
}
}
private <T> String encodeJson(T t) {
return JSON.toJSONString(t);
}
}
（2）在订单微服务的resources目录下新建META-INF目录，并在META-INF目录下新建services目录，在services目录下新建名称为com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc的文件，如下所示。
（3）在com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc文件中添加io.binghe.shop.order.persistence.SentinelPersistenceRule类的全类名，如下所示。
io.binghe.shop.order.persistence.SentinelPersistenceRule
（4）首先在浏览器中访问http://localhost:8080/order/request_sentinel6，在Sentinel的簇点链路里找到/request_sentinel6。
（5）点击流控按钮进入流控规则页面，按照下图方式进行配置。
（6）点击新增按钮，此时打开电脑的user.home目录，我电脑的目录为C:Usersbinghe，可以发现C:Usersbinghe目录中多了一个sentinel-rules目录。
（7）打开sentinel-rules目录，发现里面存在一个server-order目录，如下所示。
（8）打开server-order目录后，会发现生成了Sentinel的配置文件，并持久化到了磁盘上，如下所示。
（9）打开flow-rule.json文件，内容如下所示。
代码语言：javascript复制[
{
"clusterConfig": {
"acquireRefuseStrategy": 0,
"clientOfflineTime": 2000,
"fallbackToLocalWhenFail": true,
"resourceTimeout": 2000,
"resourceTimeoutStrategy": 0,
"sampleCount": 10,
"strategy": 0,
"thresholdType": 0,
"windowIntervalMs": 1000
},
"clusterMode": false,
"controlBehavior": 0,
"count": 2,
"grade": 1,
"limitApp": "default",
"maxQueueingTimeMs": 500,
"resource": "/request_sentinel6",
"strategy": 0,
"warmUpPeriodSec": 10
}
]
可以看到，flow-rule.json文件中持久化了对于/request_sentinel6接口的配置。
至此，我们完成了Sentinel规则的持久化。
十、写在最后
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