SpringCloud Alibaba(二) - Sentinel，整合OpenFeign,GateWay服务网关

发布时间：2022-11-28 文章分类：编程知识投稿人：王小丽字号：默认 | 大 | 超大打印

1、环境准备

1.1Nacos

单机启动：startup.cmd -m standalone

1.2 Sentinel

启动命令：java -Dserver.port=8858 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8858 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar

1.3 JMeter

2、流控规则限流

2.0 环境搭建

2.0.1 依赖

<!--   nacos 依赖     -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!--   sentinel 流量防卫依赖    -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
<!--   暴露/actuator/sentinel端点 单独配置，management开头    -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

2.0.2 application.yml

# 端口
server:
  port: 9604
# 服务名
spring:
  application:
    name: kgcmall-sentinel
  # 数据源配置
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/kh96_alibaba_kgcmalldb?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=GMT
    username: root
    password: 17585273765
  # jpa配置
  jpa:
    hibernate:
      ddl-auto: update
    show-sql: true
  cloud:
    #nacos 配置
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
    #sentinel 配置
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8858 # sentinel 控制台地址
        port: 9605 # 客户端(核心应用)和控制台的通信端口，默认8719，子当以一个为被使用的唯一端口即可
      web-context-unify: false #关闭收敛
# 暴露/actuator/sentinel端点 单独配置，management 开顶格写
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

2.0.3 测试

http://localhost:9604/actuator/sentinel

2.1 流控模式

2.1.1 直接模式

2.1.1.1 测试请求

/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : 测试 Sentinel 流控 - 直接失败
*/
@GetMapping("testSentinelFlowFail")
public String testSentinelFlowFail(@RequestParam String sentinelDesc) {
    log.info("------ testSentinelFlowFail 接口调用 ------ ");
    return sentinelDesc;
}

2.1.1.2 添加直接流控规则

2.1.1.2.1 需要先发起异常请求

2.1.1.2.2 簇点链路添加流控规则

2.1.1.2.3 设置流控规则

2.1.1.3查看流控规则

2.1.1.4 测试

2.1.1.5 自定义sentinel统一已成返回处理

/**
 * Created On : 26/11/2022.
 * <p>
 * Author : huayu
 * <p>
 * Description: 自定义sentinel统一已成返回处理
 */
@Slf4j
@Component
public class MySentinelBlockExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest httpServletRequest, HttpServletResponse httpServletResponse, BlockException e) throws Exception {
        // 记录异常日志
        log.warn("------ MySentinelBlockExceptionHandler 规则Rule：{} ------", e.getRule());
        // 增加自定义统一异常返回对象
        RequestResult<String> requestResult = null;
        // 针对不同的流控异常，统一返回
        if (e instanceof FlowException) {
            requestResult = ResultBuildUtil.fail("9621", "接口流量限流");
        } else if (e instanceof DegradeException) {
            requestResult = ResultBuildUtil.fail("9622", "接口服务降级");
        } else if (e instanceof ParamFlowException) {
            requestResult = ResultBuildUtil.fail("9623", "热点参数限流");
        } else if (e instanceof SystemBlockException) {
            requestResult = ResultBuildUtil.fail("9624", "触发系统保护");
        } else if (e instanceof AuthorityException) {
            requestResult = ResultBuildUtil.fail("9625", "授权规则限制");
        }
        // 统一返回json结果
        httpServletResponse.setStatus(HttpStatus.FORBIDDEN.value());
        httpServletResponse.setCharacterEncoding("utf-8");
        httpServletResponse.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE);
        // 借助SpringMVC自带的Jackson工具，返回结果
        new ObjectMapper().writeValue(httpServletResponse.getWriter(), requestResult);
    }
}

2.1.1.6 再次测试

2.1.2 关联模式

2.1.2.1 测试请求

/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : 测试 Sentinel 流控 - 关联
*/
@GetMapping("testSentinelFlowLink")
public String testSentinelFlowLink(@RequestParam String sentinelDesc) {
    log.info("------ testSentinelFlowLink 接口调用 ------ ");
    return sentinelDesc;
}

2.1.1.2 添加关联流控规则

2.1.1.3 JMeter压测配置

2.1.1.3.1 线程组

2.1.1.3.2 Http请求

2.1.1.3.3 测试 testSentinelFlowLink 接口

2.1.3 链路模式

链路流控模式指的是，当从某个接口过来的资源达到限流条件时，开启限流。它的功能有点类似于针对来源配置项，区别在于：针对来源是针对上级微服务，而链路流控是针对上级接口，也就是说它的粒度更细。

2.1.3.1 添加调用方法

2.1.3.1.1 接口

/**
 * Created On : 26/11/2022.
 * <p>
 * Author : huayu
 * <p>
 * Description: 测试链路 模式
 */
public interface SentinelService {
    void message();
}

2.1.3.1.2 实现类

/**
 * Created On : 26/11/2022.
 * <p>
 * Author : huayu
 * <p>
 * Description: 测试链路 模式 实现类
 */
@Service
public class SentinelServiceImpl implements SentinelService {
    @Override
    @SentinelResource("message") // 在@SentinelResource中指定资源名
    public void message() {
        System.out.println("message");
    }
}

2.1.3.2 两个接口，调用相同的资源

@Slf4j
@RestController
public class KgcMallSentinelController {
    @Autowired
    private SentinelService sentinelService;
  //测试 Sentinel 流控 - 直接失败
    @GetMapping("testSentinelFlowFail")
    public String testSentinelFlowFail(@RequestParam String sentinelDesc) {
        log.info("------ testSentinelFlowFail 接口调用 ------ ");
        //测试 链路模式调用相同的资源
        sentinelService.message();
        return sentinelDesc;
    }
    //测试 Sentinel 流控 - 关联
    @GetMapping("testSentinelFlowLink")
    public String testSentinelFlowLink(@RequestParam String sentinelDesc) {
        log.info("------ testSentinelFlowLink 接口调用 ------ ");
        //测试 链路模式调用相同的资源
        sentinelService.message();
        return sentinelDesc;
    }
}

2.1.3.3 添加链路流控规则

2.1.3.4 测试

如果message触发流控，指定的入口就会被限流；

2.1.3.4.0 高版本此功能直接使用不生效：

1.7.0 版本开始（对应SCA的2.1.1.RELEASE)，官方在CommonFilter 引入了WEB_CONTEXT_UNIFY 参数，用于控制是否收敛context。将其配置为 false 即可根据不同的URL 进行链路限流。

spring:
  cloud:
    #sentinel 配置
    sentinel:
      web-context-unify: false #关闭收敛

2.1.3.4.1 testSentinelFlowFail 请求

2.1.3.4.2 testSentinelFlowLink请求 (message 资源对此入口进行了限流)

使用链路规则，会导致统一返回处理，无法生效；

2.2 流控规则

2.2.1 快速失败

快速失败：直接抛出异常，默认的流量控制方式

当QPS超过任意规则的阈值后，新的请求就会被立即拒绝。这种方式适用于对系统处理能力确切已知的情况下；

2.2.2 Warm Up(激增模式)

Warm Up（激增流量）即预热/冷启动方式；

冷加载因子: codeFactor 默认是3，即请求 QPS 从 1 / 3 开始，经预热时长逐渐升至设定的 QPS 阈值。

当系统长期处于低水位的情况下，当流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过"冷启动"，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，避免冷系统被压垮。

2.2.2.1 使用 testSentinelFlowFail 请求测试

请求方法省略；

2.2.2.2 流控配置

2.2.2.3 压测配置

2.2.3.4 实时监控

2.2.3 匀速模式

会严格控制请求通过的间隔时间，也即是让请求以均匀的速度通过，其余的排队等待，对应的是漏桶算法。

用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列，在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，这个时候我们不希望一下子把所有的请求都通过，这样可能会把系统压垮；同时我们也期待系统以稳定的速度，逐步处理这些请求，以起到“削峰填谷”的效果，而不是第一秒拒绝所有请求。

选择排队等待的阈值类型必须是QPS，且暂不支持>1000的模式

2.2.3.1 使用 testSentinelFlowFail 请求测试

请求方法省略；

单机阈值:每秒通过的请求个数是5，则每隔200ms通过一次请求；每次请求的最大等待时间为500ms=0.5s，超过0.5S就丢弃请求。

2.2.3.2 流控配置

2.2.3.3 压测配置

2.2.3.4 实时监控

3、降级规则限流

3.1慢调用比例-SLOW_REQUEST_RATIO

选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用 RT（即最大的响应时间），请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且慢调用的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALFOPEN 状态），若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断，若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。

3.1.1 模拟慢调用请求

/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
 * @author : huayu
* @date : 26/11/2022
 * @description : 测试 Sentinel-降级-慢调用
*/
@GetMapping("testSentinelDown")
public String testSentinelDown(@RequestParam String sentinelDesc) throws InterruptedException {
    log.info("------ testSentinelDown 接口调用 ------ ");
    //模拟慢调用
    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
    return sentinelDesc;
}

3.1.2 降级策略

3.1.3 压测配置

3.1.4 实时监控

3.1.5 从浏览器请求测试

3.2 异常比例-ERROR_RATIO

当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且异常的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。

经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALFOPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% 100%。

3.2.1 模拟异常比例请求

/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : 测试 Sentinel-降级-异常比例    异常数
*/
@GetMapping("testSentinelDownExpScale")
public String testSentinelDownExpScale(@RequestParam String sentinelDesc) throws InterruptedException {
    log.info("------ testSentinelDownExpScale 接口调用 ------ ");
    //模拟异常
    int num = new Random().nextInt(10);
    if (num % 2 == 1) {
        num = 10 / 0;
    }
    return sentinelDesc;
}

3.2.2 降级策略

3.2.3 压测配置

3.2.4 实时监控

3.2.5 从浏览器请求测试

3.3 异常数-ERROR_COUNT

当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALFOPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。

注意：异常降级仅针对业务异常，对 Sentinel 限流降级本身的异常（BlockException）不生效。

3.3.1 模拟异常参数请求

/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : 测试 Sentinel-降级-异常比例    异常数
*/
@GetMapping("testSentinelDownExpScale")
public String testSentinelDownExpScale(@RequestParam String sentinelDesc) throws InterruptedException {
    log.info("------ testSentinelDownExpScale 接口调用 ------ ");
    //模拟异常
    int num = new Random().nextInt(10);
    if (num % 2 == 1) {
        num = 10 / 0;
    }
    return sentinelDesc;
}

3.3.2 降级策略

3.3.3 压测配置

3.3.4 实时监控

3.3.5 从浏览器请求测试

4、热点规则限流

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数据，并对其访问进行限制。

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

4.1 单机阈值

单机阈值：针对所有参数的值进行设置的一个公共的阈值

假设当前参数大部分的值都是热点流量，单机阈值就是针对热点流量进行设置，额外针对普通流量进行参数值流控；
假设当前参数大部分的值都是普通流量，单机阈值就是针对普通流量进行设置，额外针对热点流量进行参数值流控

配置热点参数规则：

资源名必须是@SentinelResource(value="资源名")中配置的资源名，热点规则依赖于注解；

单独指定参数例外的参数具体值，必须是指定的7种数据类型才会生效；

4.1.1 模拟单机阈值请求

/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : 测试 Sentinel-热点
*/
@GetMapping("testSentinelHotParam")
@SentinelResource(value = "sentinelHotParam", blockHandlerClass = MySentinelHotBlockExceptionHandler.class, blockHandler = "hotBlockExceptionHandle")
//热点参数，必须使用此注解，指定资源名
//注意使用此注解无法处理BlockExecption,会导致统一异常处理失效
public String testSentinelHotParam(@RequestParam String sentinelDesc) {
    log.info("------ testSentinelHotParam 接口调用 ------ ");
    return sentinelDesc;
}

4.1.2注意使用此注解无法处理BlockExecption,会导致统一异常处理失效

4.1.2.1 方法一：类内处理方法

@GetMapping("testSentinelHotParam")
@SentinelResource(value = "sentinelHotParam",blockHandler = "hotBlockExceptionHandle")
//热点参数，必须使用此注解，指定资源名
//注意使用此注解无法处理BlockExecption,会导致统一异常处理失效
public String testSentinelHotParam(@RequestParam String sentinelDesc) {
    log.info("------ testSentinelHotParam 接口调用 ------ ");
    return sentinelDesc;
}
/**
* @author : huayu
* @date   : 26/11/2022
* @param  : [sentinelDesc, e]
* @return : java.lang.String
* @description : 类内处理方法  增加一个自定义处理方法，参数必须跟入口一致
*/
public String hotBlockExceptionHandle(@RequestParam String sentinelDesc, BlockException e){
    //记录异常日志
    log.warn("------ hotBlockExceptionHandle 规则Rule：{} ------", e.getRule());
    return JSON.toJSONString(ResultBuildUtil.fail("9623", "热点参数限流")) ;
}

4.1.2.2 方法二：单独处理类

@GetMapping("testSentinelHotParam")
@SentinelResource(value = "sentinelHotParam", blockHandlerClass = MySentinelHotBlockExceptionHandler.class, blockHandler = "hotBlockExceptionHandle")
//热点参数，必须使用此注解，指定资源名
//注意使用此注解无法处理BlockExecption,会导致统一异常处理失效
public String testSentinelHotParam(@RequestParam String sentinelDesc) {
    log.info("------ testSentinelHotParam 接口调用 ------ ");
    return sentinelDesc;
}
//==========处理类
/**
 * Created On : 26/11/2022.
 * <p>
 * Author : huayu
 * <p>
 * Description: 方式2 自定义热点参数限流处理异常并指定治理方法
 */
@Slf4j
public class MySentinelHotBlockExceptionHandler {
    /**
     * @param : [sentinelDesc, e]
     * @return : java.lang.String
     * @author : huayu
     * @date : 26/11/2022
     * @description : hotBlockExceptionHandle  方法 必须是 静态的  增加一个自定义处理方法，参数必须跟入口一致
     */
    public static String hotBlockExceptionHandle(@RequestParam String sentinelDesc, BlockException e) {
        //记录异常日志
        log.warn("------ hotBlockExceptionHandle 规则Rule：{} ------", e.getRule());
        return JSON.toJSONString(ResultBuildUtil.fail("9623", "热点参数限流"));
    }
}

4.1.3 热点参数策略和规则(sentinelHotParam)

4.1.4 浏览器快速请求测试

5、授权规则限流

根据调用来源来判断该次请求是否允许放行，这时候可以使用 Sentinel 的来源访问控制的功能。

来源访问控制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。

配置项：

资源名resource，即限流规则的作用对象
流控应用limitApp，对应的黑名单/白名单，不同 origin 用 , 分隔，如 appA,appB
- Sentinel提供了 RequestOriginParser 接口来处理来源
- 只要Sentinel保护的接口资源被访问，Sentinel就会调用 RequestOriginParser 的实现类去解析访问来源。
限制模式strategy，AUTHORITY_WHITE 为白名单模式，AUTHORITY_BLACK 为黑名单模式，默认为白名单模式

5.1 自定义来源处理规则

/**
 * Created On : 26/11/2022.
 * <p>
 * Author : huayu
 * <p>
 * Description: 自定义授权规则解析 来源 处理类
 */
@Component
public class MySentinelAuthRequestOriginParser implements RequestOriginParser {
    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
        // TODO 实际应用场景中，可以根据请求来源ip,进行ip限制
        //模拟，通过请求参数中，是否携带了自定义的来源参数OriginAuth
        //根据授权规则中的流控应用规则指定的参数列表，限制是否可以访问
        //授权规则，指定白名单，就代表请求携带的参数OriginAuth,参数值必须是在流控应用指定的参数列表中，才可以访问，否者不允许
        //黑名单相反
        return httpServletRequest.getParameter("originAuth");
    }
}

5.2 模拟授权请求

/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : 测试 Sentinel-授权
*/
@GetMapping("testSentinelAuth")
public String testSentinelAuth(@RequestParam String sentinelDesc,
                               @RequestParam String originAuth) {
    log.info("------ testSentinelHotParam 接口调用 ------ ");
    return "sentinelDesc:" + sentinelDesc + "\n,originAuth:" + originAuth;
}

5.3 白名单

5.3.1 配置白名单

5.3.2 测试

5.4黑名单

5.4.1 配置黑名单

5.4.2 测试

6、系统规则限流

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。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 自适应（仅对 Linux/Unixlike 机器生效）：系统的 load1 作为启发指标，进行自适应系统保护。当系统load1 超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护。系统容量由系统的 maxQps * minRt 估算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5。
CPU usage（1.5.0+ 版本）：当系统 CPU 使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围 0.0 - 1.0），比较灵敏。
平均 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。
并发线程数：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

6.1 模拟系统限流请求

/**
* @param : [sentinelDesc]
* @return : java.lang.String
* @author : huayu
* @date : 26/11/2022
* @description : 测试 Sentinel-系统
* //设置一个， 全部请求都受限制
*/
@GetMapping("testSentinelSys")
public String testSentinelSys(@RequestParam String sentinelDesc) {
    log.info("------ testSentinelHotParam 接口调用 ------ ");
    return "sentinelDesc:" + sentinelDesc;
}

6.2 系统规则配置

6.3 压测配置

6.4 浏览器测试

7、Sentinel 规则持久化

Dashboard控制台来为每个Sentinel客户端设置各种各样的规则，但是这里有一个问题，就是这些规则默认是存放在内存中，每次微服务重新启动，设置的各种规则都会消失。

7.1 方式1：本地文件（测试，线上不推荐）

本地文件数据源会定时轮询文件的变更，读取规则。这样我们既可以在应用本地直接修改文件来更新规则，也可以通过 Sentinel 控制台推送规则。

原理：首先 Sentinel 控制台通过 API 将规则推送至客户端并更新到内存中，接着注册的写数据源会将新的规则保存到本地的文件中。

7.1.1 配置类

创建配置类： SentinelFilePersistence

点击查看代码

import com.alibaba.csp.sentinel.command.handler.ModifyParamFlowRulesCommandHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.datasource.*;
import com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.transport.util.WritableDataSourceRegistry;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
/**
 * Created On : 26/11/2022.
 * <p>
 * Author : huayu
 * <p>
 * Description: MySentinelRulePersistenceDunc
 */
public class MySentinelRulePersistencefunc implements InitFunc{
//    String ruleDir = System.getProperty("user.home") + "/sentinel/rules/";
    //填写 规则存放的绝对路径
    String ruleDir = "D:/KEGONGCHANG/DaiMa/IDEA/KH96/SpringCloud/springcloud-alibaba-96/kgcmall96-sentinel/sentinel/rules/";
//    String ruleDir = "/kgcmall96-sentinel/sentinel/rules/";
    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";
    @Override
    public void init() throws Exception {
        // 创建规则存放目录
        this.mkdirIfNotExits(ruleDir);
        // 创建规则存放文件
        this.createFileIfNotExits(flowRulePath);
        this.createFileIfNotExits(degradeRulePath);
        this.createFileIfNotExits(systemRulePath);
        this.createFileIfNotExits(authorityRulePath);
        this.createFileIfNotExits(paramFlowRulePath);
        // 注册一个可读数据源，用来定时读取本地的json文件，更新到规则缓存中
        // 流控规则
        ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleRDS =
                new FileRefreshableDataSource<>(flowRulePath, flowRuleListParser);
        // 将可读数据源注册至FlowRuleManager，这样当规则文件发生变化时，就会更新规则到内存
        FlowRuleManager.register2Property(flowRuleRDS.getProperty());
        WritableDataSource<List<FlowRule>> flowRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
                flowRulePath,
                this::encodeJson
        );
        // 将可写数据源注册至transport模块的WritableDataSourceRegistry中
        // 这样收到控制台推送的规则时，Sentinel会先更新到内存，然后将规则写入到文件中
        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);
        }
}

7.1.2 InitFunc 文件

在resources文件下创建META-INF/services文件夹；

创建文档com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc，文档名就是配置类实现接口的全类名；

在文件中添加第一步配置类的全类名即可；

测试：启动服务，当访问系统规则限流接口，自动创建目录和文件，添加规则后，重启服务，刚进来，之前的配置看不到，必须先访问对应的入口才可以，要注意

com.kgc.scda.config.MySentinelRulePersistencefunc

8、Openfeign 远程调用

8.1 依赖

<!--    openfeign 远程调用    -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    <version>2.1.1.RELEASE</version>
</dependency>

8.2 配置

# 整合Sentinel 和OpenFeign ,默认关闭
feign:
  sentinel:
    enabled: true  #开启

8.3 注解

著启动类： @EnableFeignClients
接口：@FeignClient(value = "服务名")

8.4 测试 (与单独使用Openfeign一样不在赘述)

9、GateWay 服务网关

9.1 依赖

<!--  Gatway 网关会和springMvc冲突，不能添加web依赖      -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<!--   gateway 依赖     -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>

9.2 配置

# 端口
server:
  port: 9606
# 服务名
spring:
  application:
    name: kgcmall-gatway
  cloud:
    #nacos 配置
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
    # 网关配置
    gateway:
      routes: # 路由，是list集合，可以配置多个路由
      	#product模块
        - id: kh96_route_first # 当前route路由的唯一标识，不能重复
          #uri: http://localhost:9602 # 路由转发的目标资源地址，不支持多负载调用，不利于扩展，不推荐
          uri: lb://kgcmall96-prod # lb 从nacos注册中心的服务列表中，根据指定的服务名，调用服务，推荐用法
          predicates: # 指定路由断言配置，支持多个断言，只要断言成功（满足路由转发条件），才会执行转发到目标资源地址访问
            - Path=/prod-gateway/** # 指定path路径断言，必须满足请求地址是/prod-gateway开始，才会执行路由转发
          filters: # 指定路由过滤配置，支持多个过滤器，在断言成功，执行路由转发时，对请求和响应数据进行过滤处理
            - StripPrefix=1 # 在请求断言成功后，执行路由转发时，自动去除第一层的访问路径/prod-gateway
        #user模块
        - id: kh96_route_second
          uri: lb://kgcmall96-user
          predicates:
            - Path=/user-gateway/**
          filters:
            - StripPrefix=1

SpringCloud Alibaba(二) - Sentinel，整合OpenFeign,GateWay服务网关

1、环境准备

1.1Nacos

1.2 Sentinel

1.3 JMeter

2、流控规则限流

2.0 环境搭建

2.0.1 依赖

2.0.2 application.yml

2.0.3 测试

2.1 流控模式

2.1.1 直接模式

2.1.1.1 测试请求

2.1.1.2 添加直接流控规则

2.1.1.2.1 需要先发起异常请求

2.1.1.2.2 簇点链路 添加流控规则

2.1.1.2.3 设置流控规则

2.1.1.3查看流控规则

2.1.1.4 测试

2.1.1.5 自定义sentinel统一已成返回处理

2.1.1.6 再次测试

2.1.2 关联模式

2.1.2.1 测试请求

2.1.1.2 添加关联流控规则

2.1.1.3 JMeter压测配置

2.1.1.3.1 线程组

2.1.1.3.2 Http请求

2.1.1.3.3 测试 testSentinelFlowLink 接口

2.1.3 链路模式

2.1.3.1 添加调用方法

2.1.3.1.1 接口

2.1.3.1.2 实现类

2.1.3.2 两个接口，调用相同的资源

2.1.3.3 添加链路流控规则

2.1.3.4 测试

2.1.3.4.0 高版本此功能直接使用不生效：

2.1.3.4.1 testSentinelFlowFail 请求

2.1.3.4.2 testSentinelFlowLink请求 (message 资源对此入口进行了限流)

2.2 流控规则

2.2.1 快速失败

2.2.2 Warm Up(激增模式)

2.2.2.1 使用 testSentinelFlowFail 请求测试

2.2.2.2 流控配置

2.2.2.3 压测配置

2.2.3.4 实时监控

2.2.3 匀速模式

2.2.3.1 使用 testSentinelFlowFail 请求测试

2.2.3.2 流控配置

2.2.3.3 压测配置

2.2.3.4 实时监控

3、降级规则限流

3.1慢调用比例-SLOW_REQUEST_RATIO

3.1.1 模拟慢调用请求

3.1.2 降级策略

3.1.3 压测配置

3.1.4 实时监控

3.1.5 从浏览器请求测试

3.2 异常比例-ERROR_RATIO

3.2.1 模拟异常比例请求

3.2.2 降级策略

3.2.3 压测配置

3.2.4 实时监控

3.2.5 从浏览器请求测试

3.3 异常数-ERROR_COUNT

3.3.1 模拟异常参数请求

3.3.2 降级策略

3.3.3 压测配置

3.3.4 实时监控

3.3.5 从浏览器请求测试

4、热点规则限流

4.1 单机阈值

4.1.1 模拟 单机阈值请求

4.1.2注意使用此注解无法处理BlockExecption,会导致统一异常处理失效

4.1.2.1 方法一：类内处理方法

4.1.2.2 方法二：单独处理类

4.1.3 热点参数策略和规则(sentinelHotParam)

4.1.4 浏览器快速请求测试

5、授权规则限流

5.1 自定义来源处理规则

5.2 模拟授权请求

2.1.1.2.2 簇点链路添加流控规则

4.1.1 模拟单机阈值请求