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专辑

第一节 Sentinel 快速了解

亮子 2022-12-25 12:49:14 5808 0 0 0

1.1 Sentinel介绍

Sentinel是阿里开源的项目,提供了流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保障服务之间的稳定性。

## 官网:
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki

1.2 Sentinel的历史

  • 2012年,Sentinel诞生,主要功能为入口流量控制。
  • 2013-2017年,Sentinel在阿里巴巴集团内部迅速发展,成为基础技术模块,覆盖了所有的核心场景。Sentinel也因此积累了大量的流量归整场景以及生产实践。
  • 2018年,Sentinel开源,并持续演进。
  • 2019年,Sentinel朝着多语言扩展的方向不断探索,推出C++原生版本,同时针对Service Mesh场景也推出了Envoy集群流量控制支持,以解决Service Mesh架构下多语言限流的问题。
  • 2020年,推出Sentinel Go版本,继续朝着云原生方向演进。

1.3 Sentinel具有以下特征

  • 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SpringCloud、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。

1.4 Sentinel的主要特性

图片alt

1.5 Sentinel的开源生态

图片alt

1.6 Sentinel分为两个部分

  • 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。
  • 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。

1.7 Sentinel基本概念

资源

资源是Sentinel的关键概念。它可以是Java应用程序中的任何内容,例如,由应用程序提供的服务,或由应用程序调用的其它应用提供的服务,甚至可以是一段代码。在接下来的文档中,我们都会用资源来描述代码块。
只要通过Sentinel API
定义的代码,就是资源,能够被Sentinel保护起来。大部分情况下,可以使用方
法签名,URL,甚至服务名称作为资源名来标示资源。

规则

围绕资源的实时状态设定的规则,可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。

1.8 Sentinel功能和设计理念

流量控制

什么是流量控制

流量控制在网络传输中是一个常用的概念,它用于调整网络包的发送数据。然而,
从系统稳定性角度考虑,在处理请求的速度上,也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的,而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel作为一个调配器,可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状,如下图所示:

图片alt

流量控制设计理念

流量控制有以下几个角度:

  • 资源的调用关系,例如资源的调用链路,资源和资源之间的关系;
  • 运行指标,例如QPS、线程池、系统负载等;
  • 控制的效果,例如直接限流、冷启动、排队等。

Sentinel的设计理念是让您自由选择控制的角度,并进行灵活组合,从而达到想要的效果。

什么是熔断降级

除了流量控制以外,及时对调用链路中的不稳定因素进行熔断也是Sentinel
的使命之一。由于调用关系的复杂性,如果调用链路中的某个资源出现了不稳定,
可能会导致请求发生堆积,进而导致级联错误。

图片alt

Sentinel和Hystrix的原则是一致的:当检测到调用链路中某个资源出现不稳定的表现,例如请求响应时间长或异常比例升高的时候,则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故障。

熔断降级设计理念

在限制的手段上,Sentinel和Hystrix采取了完全不一样的方法。
Hystrix通过线程池隔离的方式,来对依赖(在Sentinel的概念中对应资源)进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成本(过多的线程池导致线程数目过多),还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。

Sentinel对这个问题采取了两种手段:

  • 通过并发线程数进行限制

和资源池隔离的方法不同,Sentinel通过限制资源并发线程的数量,来减少不稳定资源对其它资源的影响。这样不但没有线程切换的损耗,也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下,例如响应时间变长,对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后,对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。

  • 通过响应时间对资源进行降级

除了对并发线程数进行控制以外,Sentinel还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后,所有对该资源的访问都会被直接拒绝,直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。

系统自适应保护

Sentinel同时提供系统维度的自适应保护能力。防止雪崩,是系统防护中重要的一环。当系统负载较高的时候,如果还持续让请求进入,可能会导致系统崩溃,无法响应。在集群环境下,网络负载均衡会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候,这个增加的流量就会导致这台机器也崩溃,最后导致整个集群不可用。

针对这个情况,Sentinel提供了对应的保护机制,让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡,保证系统在能力范围之内处理最多的请求。

1.9 Sentinel是如何工作的

Sentinel的主要工作机制如下:

  • 对主流框架提供适配或者显示的API,来定义需要保护的资源,并提供设施对资源进行实时统计和调用链路分析。
  • 根据预设的规则,结合对资源的实时统计信息,对流量进行控制。同时,Sentinel提供开放的接口,方便您定义及改变规则。
  • Sentinel提供实时的监控系统,方便您快速了解目前系统的状态。