@GetMapping(“/sentinel02”)

public String doSentinel02(){

return “sentinel 02 test …”;

}

第二步：在sentinel中做限流设计，例如

第三步：打开两个测试窗口，对/provider/sentinel02进行访问，检查/provider/sentinel01的状态,例如:

链路模式

链路模式只记录指定链路入口的流量。也就是当多个服务对指定资源调用时，假如流量超出了指定阈值，则进行限流。被调用的方法用@SentinelResource进行注解，然后分别用不同业务方法对此业务进行调用，假如A业务设置了链路模式的限流,在B业务中是不受影响的。现在对链路模式做一个实践,例如:

例如现在设计一个业务对象，代码如下(为了简单,可以直接写在启动类内部)：

第一步:在指定包创建一个ResourceService类,代码如下:

package com.jt.provider.service;

@Service

public class ResourceService{

@SentinelResource(“doGetResource”)

public String doGetResource(){

return “doGetResource”;

}

}

第二步:在ProviderSentinelController中添加一个方法,例如:

@Autowired

private ResourceService resourceService;

@GetMapping(“/sentinel03”)

public String doSentinel03() throws InterruptedException {

resourceService.doGetResource();

return “sentinel 03 test”;

}

第三步:在sentinel中配置限流规则,例如:

设置链路流控规则后，再频繁对限流链路进行访问，检测是否会出现500异常,例如

说明，流控模式为链路模式时，假如是sentinel 1.7.2以后版本，Sentinel Web过滤器默认会聚合所有URL的入口为sentinel_spring_web_context，因此单独对指定链路限流会不生效，需要在springboot配置文件application.yml中,添加如下语句来关闭URL PATH聚合,例如：

sentinel:

web-context-unify: false

当设置了这个配置后，启动服务，就可以对指定的特定链路进行限流了。

还有，当我们也可以基于@SentinelResource注解描述的方法进行限流后的异常进行自定义处理，其步骤如下：

第一步:定义blockHandlerClass,例如:

package com.jt.provider.service;

import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import org.springframework.stereotype.Component;

@Slf4j

@Component

public class ResourceBlockHandler {

/**

• 限流后的异常处理方法,应用于@SentinelResource注解中,

• 此方法在编写时有如下几个要求:

• 1)方法修饰符为public

• 2)必须为static方法

• 3)返回值类型与@SentinelResource注解描述的方法相同

• 4)参数类型为BlockException

• 5)方法名自己定义

• @param ex

• @return

*/

public static String doHandle(BlockException ex){

log.error(“block exception {}”, ex.getMessage());

return “访问太频繁了,稍等片刻再访问”;

}

}

第二步:修改@SentinelResource注解中的属性定义,例如:

@SentinelResource(value=“doGetResource”,

blockHandlerClass = ResourceBlockHandler.class,

blockHandler = “doHandle”)

public String doGetResource(){

return “do get resource”;

}

第三步:在controller方法中,调用@Sentinel注解描述的方法,例如:

/**

• 演示链路限流

• @return

*/

@GetMapping(“/sentinel03”)

public String doSentinel03(){

return resourceService.doGetResource();

//return “sentinel 03 test”;

}

小节面试分析

---

• 你了解sentinel中的阈值应用类型吗?（两种-QPS,线程数）

• Sentinel的限流规则中默认有哪些限流模式?(直连，关联，链路)

• Sentinel的限流效果有哪些？(快速失败，预热，排队)

Sentinel降级应用实践

========================================================================

概述

---

除了流量控制以外，对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一。由于调用关系的复杂性，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。

Sentinel 熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高），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）。

准备工作

---

在ProviderController 类中添加doSentinel05方法,基于此方法演示慢调用过程下的限流,代码如下:

//AtomicLong 类支持线程安全的自增自减操作

private AtomicLong atomicLong=new AtomicLong(1);

@GetMapping(“/sentinel05”)

public String doSentinel05() throws InterruptedException {

//获取自增对象的值,然后再加1

long num=atomicLong.getAndIncrement();

if(num%2==0){//模拟50%的慢调用比例

Thread.sleep(200);

}

return “sentinel 04 test”;

}

说明,我们在此方法中设置休眠,目的是为了演示慢调用(响应时间比较长).

Sentinel降级入门

---

接下来,我们基于一个请求链路,进行服务降级及应用实践,例如:

第一步：服务启动后，选择要降级的链路，如图所示：

第二步：选择要降级的链路，如图所示：

这里表示熔断策略选择"慢调用比例"，表示请求数超过3时，假如平均响应时间超过200毫秒的有30%，则对请求进行熔断，熔断时长为20秒钟，10秒以后恢复正常。

第三步：对指定链路进行刷新，多次访问测试，检测页面上是否会出现限流（默认异常为DegradeException）.

我们也可以进行断点调试，在DefaultBlockExceptionHandler中的handle方法内部加断点，分析异常类型，假如异常类型DegradeException则为降级熔断。

Sentinel 异常处理

---

系统提供了默认的异常处理机制，假如默认处理机制不满足我们需求，我们可以自己进行定义。定义方式上可以直接或间接实现BlockExceptionHandler接口，并将对象交给spring管理。

package com.jt.provider.controller;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.BlockExceptionHandler;

import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import java.io.PrintWriter;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

/**

• 自定义限流,降级等异常处理对象

*/

@Slf4j

@Component

public class ServiceBlockExceptionHandler

implements BlockExceptionHandler {

/**

• 用于处理BlockException类型以及子类类型异常

*/

@Override

public void handle(HttpServletRequest request,

HttpServletResponse response,

BlockException e) throws Exception {

//设置响应数据编码

response.setCharacterEncoding(“utf-8”);

//告诉客户端响应数据的类型,以及客户端显示内容的编码

response.setContentType(“text/html;charset=utf-8”);

//向客户端响应一个json格式的字符串

//String str=“{“status”:429,“message”:“访问太频繁了”}”;

Map<String,Object> map=new HashMap<>();

map.put(“status”, 429);

map.put(“message”,“访问太频繁了”);

String jsonStr=new ObjectMapper().writeValueAsString(map);

PrintWriter out = response.getWriter();

out.print(jsonStr);

out.flush();

out.close();

}

}

小节面试分析

---

• 何为降级熔断？（让外部应用停止对服务的访问，生活中跳闸，路障设置-此路不通）

• 为什么要进行熔断呢？(平均响应速度越来越慢或经常出现异常，这样可能会导致调用链堆积，最终系统崩溃)

• Sentinel中限流，降级的异常父类是谁？(BlockException)

• Sentinel 出现降级熔断时，系统底层抛出的异常是谁？(DegradeException)

• Sentinel中异常处理接口是谁？（BlockExceptionHandler）

• Sentinel中异常处理接口下默认的实现类为? (DefaultBlockExceptionHandler)

• 假如Sentinel中默认的异常处理规则不满足我们的需求怎么办?(自己定义)

• 我们如何自己定义Sentinel中异常处理呢？（直接或间接实现BlockExceptionHandler ）

• Sentinel熔断降级策略有哪些?(慢调用比例、异常比例、异常数)

Sentinel热点规则分析（重点）

============================================================================

概述

---

何为热点？热点即经常访问的数据。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数据，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。其中，Sentinel会利用 LRU 策略统计最近最常访问的热点参数，结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。

快速入门

---

第一步：在sca-provider中添加如下方法,例如：

@GetMapping(“/sentinel/findById”)

@SentinelResource(“resource”)

public String doFindById(@RequestParam(“id”) Integer id){

return "resource id is "+id;

}

第二步：服务启动后，选择要限流的热点链路，如图所示：

第三步：设置要限流的热点，如图所示：

热点规则的限流模式只有QPS模式（这才叫热点）。参数索引为@SentinelResource注解的方法参数下标，0代表第一个参数，1代表第二个参数。单机阈值以及统计窗口时长表示在此窗口时间超过阈值就限流。

第四步：多次访问热点参数方法，前端会出现如下界面，如图所示：

然后，在后台出现如下异常表示限流成功。

com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowException: 2

其中，热点参数其实说白了就是特殊的流控，流控设置是针对整个请求的；但是热点参数他可以设置到具体哪个参数，甚至参数针对的值，这样更灵活的进行流控管理。

一般应用在某些特殊资源的特殊处理，如：某些商品流量大，其他商品流量很正常，就可以利用热点参数限流的方案。

特定参数设计

---

配置参数例外项，如图所示：

其中,这里表示参数值为5时阈值为100，其它参数值阈值为1.

小节面试分析

---

• 如何理解热点数据？(访问频度比较高的数据，某些商品、谋篇文章、某个视频)

• 热点数据的限流规则是怎样的?(主要是针对参数进行限流设计)

• 热点数据中的特殊参数如何理解？(热点限流中的某个参数值的阈值设计)

• 对于热点数据的访问出现限流以后底层异常是什么？(ParamFlowException)

Sentinel系统规则（了解）

==========================================================================

概述

---

系统在生产环境运行过程中，我们经常需要监控服务器的状态，看服务器CPU、内存、IO等的使用率；主要目的就是保证服务器正常的运行，不能被某些应用搞崩溃了；而且在保证稳定的前提下，保持系统的最大吞吐量。

快速入门

---

Sentinel的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（负载）、RT（响应时间）、入口 QPS 、线程数和CPU使用率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。如图所示：

系统规则是一种全局设计规则，其中，

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