Sentinel：高可用流量控制与熔断降级

文章目录

第一章：Sentinel 是什么？
第二章：流量控制——像地铁早高峰限流

场景还原：
Sentinel 解决方案：

第三章：熔断降级——电路保险丝的启发

场景还原：
Sentinel 熔断策略：

第四章：Sentinel 控制台——实时监控仪表盘
第五章：为什么不用 Hystrix？
第六章：常见问题排坑
第七章：总结与预告

第一章：Sentinel 是什么？

想象你开了一家网红奶茶店，突然被美食博主推荐，门口排起百米长队。如果不控制人流，店员累瘫、机器过热、订单混乱，整个系统直接崩溃。Sentinel 就是这家奶茶店的“智能店长”，它做了两件事：

流量控制：每分钟只放 50 人进店，避免挤爆收银台。
熔断降级：发现珍珠煮糊了，立刻关闭珍珠奶茶选项，推荐其他饮品。

在技术领域，Sentinel 是阿里巴巴开源的流量治理组件，专门防止微服务被突发流量打垮。

第二章：流量控制——像地铁早高峰限流

场景还原：

用户服务提供一个查询接口，正常能承受 1000 次/秒的请求。突然有 5000 人同时访问，服务器 CPU 飙到 99%——就像地铁站涌入大量乘客，闸机口挤成乱麻。

Sentinel 解决方案：

设置 QPS 阈值：每秒最多允许 800 次请求，超出的排队等待。
设置并发线程数：最多 20 个线程同时处理，超出直接拒绝。

代码示例：用 Sentinel 保护接口

// 用户查询接口：用 Sentinel 做流量控制  
@RestController  
@RequestMapping("/user")  
public class UserController {
              

    // 定义资源名称（像给奶茶店取个编号）  
    private static final String RESOURCE_NAME = "getUserInfo";  

    // 初始化规则：开业前先定好规矩  
    @PostConstruct  
    public void initRule() {
              
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();  
        FlowRule rule = new FlowRule();  
        rule.setResource(RESOURCE_NAME);  
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // 按 QPS 限流  
        rule.setCount(800); // 每秒最多 800 次  
        rules.add(rule);  
        FlowRuleManager.loadRules(rules);  
    }  

    // 添加 @SentinelResource 注解，标记受保护的资源  
    @GetMapping("/{id}")  
    @SentinelResource(value = RESOURCE_NAME, blockHandler = "handleBlock")  
    public String getUser(@PathVariable Long id) {
              
        return "查询用户" + id + "成功：张三，会员等级 V3";  
    }  

    // 被限流时的处理逻辑（像告诉顾客“请稍后再来”）  
    public String handleBlock(Long id, BlockException ex) {
              
        return "客官稍等，当前排队人数过多，请喝杯茶再试！";  
    }  
}

第三章：熔断降级——电路保险丝的启发

场景还原：

订单服务调用支付服务时，如果支付服务响应缓慢，大量线程被卡住，最终导致订单服务崩溃——就像电路过载时保险丝熔断，避免引发火灾。

Sentinel 熔断策略：

慢调用比例：如果 50% 的请求响应时间超过 1 秒，触发熔断。
异常比例：如果 60% 的请求抛出异常，触发熔断。

代码示例：支付服务熔断保护

// 支付服务调用：用 Sentinel 实现熔断  
@Service  
public class PaymentService {
              

    // 定义资源名称  
    private static final String PAYMENT_RESOURCE = "callPayment";  

    @PostConstruct  
    public void initRule() {
              
        List<DegradeRule> rules = new ArrayList<>();  
        DegradeRule rule = new DegradeRule();  
        rule.setResource(PAYMENT_RESOURCE);  
        rule.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO); // 按异常比例熔断  
        rule.setCount(0.6);  // 异常比例阈值 60%  
        rule.setTimeWindow(10); // 熔断持续时间 10 秒  
        rules.add(rule);  
        DegradeRuleManager.loadRules(rules);  
    }  

    // 调用支付服务（模拟可能失败的操作）  
    @SentinelResource(value = PAYMENT_RESOURCE, fallback = "paymentFallback")  
    public String callPayment(Long orderId) {
              
        // 随机抛出异常模拟故障  
        if (Math.random() > 0.5) {
              
            throw new RuntimeException("支付服务连接超时");  
        }  
        return "订单" + orderId + "支付成功";  
    }  

    // 熔断后的降级处理（像挂出“暂停服务”牌子）  
    public String paymentFallback(Long orderId, Throwable ex) {
              
        return "支付系统繁忙，请稍后重试订单" + orderId;  
    }  
}