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SpringCloud Alibaba(二) - Sentinel，整合OpenFeign,GateWay服务网关
来源：cnblogs　　作者：化羽羽　　时间：2022/11/28 9:12:32　　对本文有异议

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

  1. <!--   nacos 依赖     -->
  2. <dependency>
  3.     <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
  4.     <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
  5. </dependency>
  7. <!--   sentinel 流量防卫依赖    -->
  8. <dependency>
  9.     <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
  10.     <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
  11. </dependency>
  13. <!--   暴露/actuator/sentinel端点 单独配置，management开头    -->
  14. <dependency>
  15.     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  16.     <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
  17. </dependency>

2.0.2 application.yml

  1. # 端口
  2. server:
  3.   port: 9604
  5. # 服务名
  6. spring:
  7.   application:
  8.     name: kgcmall-sentinel
  10.   # 数据源配置
  11.   datasource:
  12.     driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
  13.     url: jdbc:mysql://localhost:3306/kh96_alibaba_kgcmalldb?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=GMT
  14.     username: root
  15.     password: 17585273765
  17.   # jpa配置
  18.   jpa:
  19.     hibernate:
  20.       ddl-auto: update
  21.     show-sql: true
  23.   cloud:
  24.     #nacos 配置
  25.     nacos:
  26.       discovery:
  27.         server-addr: 127.0.0.1:8848
  29.     #sentinel 配置
  30.     sentinel:
  31.       transport:
  32.         dashboard: 127.0.0.1:8858 # sentinel 控制台地址
  33.         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
  34.       web-context-unify: false #关闭收敛 
  36. # 暴露/actuator/sentinel端点 单独配置，management 开顶格写
  37. management:
  38.   endpoints:
  39.     web:
  40.       exposure:
  41.         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
  1. /**
  2. * @param : [sentinelDesc]
  3. * @return : java.lang.String
  4. * @author : huayu
  5. * @date : 26/11/2022
  6. * @description : 测试 Sentinel 流控 - 直接失败
  7. */
  8. @GetMapping("testSentinelFlowFail")
  9. public String testSentinelFlowFail(@RequestParam String sentinelDesc) {
  10.     log.info("------ testSentinelFlowFail 接口调用 ------ ");
  11.     return sentinelDesc;
  12. }
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
  1. /**
  2.  * Created On : 26/11/2022.
  3.  * <p>
  4.  * Author : huayu
  5.  * <p>
  6.  * Description: 自定义sentinel统一已成返回处理
  7.  */
  8. @Slf4j
  9. @Component
  10. public class MySentinelBlockExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
  12.     @Override
  13.     public void handle(HttpServletRequest httpServletRequest, HttpServletResponse httpServletResponse, BlockException e) throws Exception {
  14.         // 记录异常日志
  15.         log.warn("------ MySentinelBlockExceptionHandler 规则Rule：{} ------", e.getRule());
  17.         // 增加自定义统一异常返回对象
  18.         RequestResult<String> requestResult = null;
  20.         // 针对不同的流控异常，统一返回
  21.         if (e instanceof FlowException) {
  22.             requestResult = ResultBuildUtil.fail("9621", "接口流量限流");
  23.         } else if (e instanceof DegradeException) {
  24.             requestResult = ResultBuildUtil.fail("9622", "接口服务降级");
  25.         } else if (e instanceof ParamFlowException) {
  26.             requestResult = ResultBuildUtil.fail("9623", "热点参数限流");
  27.         } else if (e instanceof SystemBlockException) {
  28.             requestResult = ResultBuildUtil.fail("9624", "触发系统保护");
  29.         } else if (e instanceof AuthorityException) {
  30.             requestResult = ResultBuildUtil.fail("9625", "授权规则限制");
  31.         }
  33.         // 统一返回json结果
  34.         httpServletResponse.setStatus(HttpStatus.FORBIDDEN.value());
  35.         httpServletResponse.setCharacterEncoding("utf-8");
  36.         httpServletResponse.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE);
  38.         // 借助SpringMVC自带的Jackson工具，返回结果
  39.         new ObjectMapper().writeValue(httpServletResponse.getWriter(), requestResult);
  40.     }
  43. }
2.1.1.6 再次测试

2.1.2 关联模式

2.1.2.1 测试请求
  1. /**
  2. * @param : [sentinelDesc]
  3. * @return : java.lang.String
  4. * @author : huayu
  5. * @date : 26/11/2022
  6. * @description : 测试 Sentinel 流控 - 关联
  7. */
  8. @GetMapping("testSentinelFlowLink")
  9. public String testSentinelFlowLink(@RequestParam String sentinelDesc) {
  10.     log.info("------ testSentinelFlowLink 接口调用 ------ ");
  11.     return sentinelDesc;
  12. }
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
  1. /**
  2.  * Created On : 26/11/2022.
  3.  * <p>
  4.  * Author : huayu
  5.  * <p>
  6.  * Description: 测试链路 模式
  7.  */
  8. public interface SentinelService {
  10.     void message();
  12. }
2.1.3.1.2 实现类
  1. /**
  2.  * Created On : 26/11/2022.
  3.  * <p>
  4.  * Author : huayu
  5.  * <p>
  6.  * Description: 测试链路 模式 实现类
  7.  */
  8. @Service
  9. public class SentinelServiceImpl implements SentinelService {
  11.     @Override
  12.     @SentinelResource("message") // 在@SentinelResource中指定资源名
  13.     public void message() {
  14.         System.out.println("message");
  15.     }
  17. }
2.1.3.2 两个接口，调用相同的资源
  1. @Slf4j
  2. @RestController
  3. public class KgcMallSentinelController {
  6.     @Autowired
  7.     private SentinelService sentinelService;
  9.   //测试 Sentinel 流控 - 直接失败
  10.     @GetMapping("testSentinelFlowFail")
  11.     public String testSentinelFlowFail(@RequestParam String sentinelDesc) {
  13.         log.info("------ testSentinelFlowFail 接口调用 ------ ");
  15.         //测试 链路模式调用相同的资源
  16.         sentinelService.message();
  18.         return sentinelDesc;
  19.     }
  22.     //测试 Sentinel 流控 - 关联
  23.     @GetMapping("testSentinelFlowLink")
  24.     public String testSentinelFlowLink(@RequestParam String sentinelDesc) {
  26.         log.info("------ testSentinelFlowLink 接口调用 ------ ");
  28.         //测试 链路模式调用相同的资源
  29.         sentinelService.message();
  30.         return sentinelDesc;
  31.     }
  33. }
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。

  1. spring:
  2.   cloud:
  3.     #sentinel 配置
  4.     sentinel:
  5.       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（HALF-OPEN 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

  1. /**
  2. * @param : [sentinelDesc]
  3. * @return : java.lang.String
  4.  * @author : huayu
  5. * @date : 26/11/2022
  6.  * @description : 测试 Sentinel-降级-慢调用
  7. */
  8. @GetMapping("testSentinelDown")
  9. public String testSentinelDown(@RequestParam String sentinelDesc) throws InterruptedException {
  11.     log.info("------ testSentinelDown 接口调用 ------ ");
  13.     //模拟慢调用
  14.     TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
  16.     return sentinelDesc;
  17. }

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（HALF-OPEN 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

  1. /**
  2. * @param : [sentinelDesc]
  3. * @return : java.lang.String
  4. * @author : huayu
  5. * @date : 26/11/2022
  6. * @description : 测试 Sentinel-降级-异常比例    异常数
  7. */
  8. @GetMapping("testSentinelDownExpScale")
  9. public String testSentinelDownExpScale(@RequestParam String sentinelDesc) throws InterruptedException {
  11.     log.info("------ testSentinelDownExpScale 接口调用 ------ ");
  13.     //模拟异常
  14.     int num = new Random().nextInt(10);
  15.     if (num % 2 == 1) {
  16.         num = 10 / 0;
  17.     }
  18.     return sentinelDesc;
  19. }

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（HALF-OPEN 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

  1. /**
  2. * @param : [sentinelDesc]
  3. * @return : java.lang.String
  4. * @author : huayu
  5. * @date : 26/11/2022
  6. * @description : 测试 Sentinel-降级-异常比例    异常数
  7. */
  8. @GetMapping("testSentinelDownExpScale")
  9. public String testSentinelDownExpScale(@RequestParam String sentinelDesc) throws InterruptedException {
  11.     log.info("------ testSentinelDownExpScale 接口调用 ------ ");
  13.     //模拟异常
  14.     int num = new Random().nextInt(10);
  15.     if (num % 2 == 1) {
  16.         num = 10 / 0;
  17.     }
  18.     return sentinelDesc;
  19. }

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

  1. 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；
  2. 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

  1. /**
  2. * @param : [sentinelDesc]
  3. * @return : java.lang.String
  4. * @author : huayu
  5. * @date : 26/11/2022
  6. * @description : 测试 Sentinel-热点
  7. */
  8. @GetMapping("testSentinelHotParam")
  9. @SentinelResource(value = "sentinelHotParam", blockHandlerClass = MySentinelHotBlockExceptionHandler.class, blockHandler = "hotBlockExceptionHandle")
  10. //热点参数，必须使用此注解，指定资源名
  11. //注意使用此注解无法处理BlockExecption,会导致统一异常处理失效
  12. public String testSentinelHotParam(@RequestParam String sentinelDesc) {
  14.     log.info("------ testSentinelHotParam 接口调用 ------ ");
  16.     return sentinelDesc;
  17. }

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
  1. @GetMapping("testSentinelHotParam")
  2. @SentinelResource(value = "sentinelHotParam",blockHandler = "hotBlockExceptionHandle")
  3. //热点参数，必须使用此注解，指定资源名
  4. //注意使用此注解无法处理BlockExecption,会导致统一异常处理失效
  5. public String testSentinelHotParam(@RequestParam String sentinelDesc) {
  6.     log.info("------ testSentinelHotParam 接口调用 ------ ");
  7.     return sentinelDesc;
  8. }
  12. /**
  13. * @author : huayu
  14. * @date   : 26/11/2022
  15. * @param  : [sentinelDesc, e]
  16. * @return : java.lang.String
  17. * @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
  18. */
  19. public String hotBlockExceptionHandle(@RequestParam String sentinelDesc, BlockException e){
  20.     //记录异常日志
  21.     log.warn("------ hotBlockExceptionHandle 规则Rule：{} ------", e.getRule());
  22.     return JSON.toJSONString(ResultBuildUtil.fail("9623", "热点参数限流")) ;
  24. }
4.1.2.2 方法二：单独处理类
  1. @GetMapping("testSentinelHotParam")
  2. @SentinelResource(value = "sentinelHotParam", blockHandlerClass = MySentinelHotBlockExceptionHandler.class, blockHandler = "hotBlockExceptionHandle")
  3. //热点参数，必须使用此注解，指定资源名
  4. //注意使用此注解无法处理BlockExecption,会导致统一异常处理失效
  5. public String testSentinelHotParam(@RequestParam String sentinelDesc) {
  7.     log.info("------ testSentinelHotParam 接口调用 ------ ");
  9.     return sentinelDesc;
  10. }
  13. //==========处理类
  14. /**
  15.  * Created On : 26/11/2022.
  16.  * <p>
  17.  * Author : huayu
  18.  * <p>
  19.  * Description: 方式2 自定义热点参数限流处理异常并指定治理方法
  20.  */
  21. @Slf4j
  22. public class MySentinelHotBlockExceptionHandler {
  24.     /**
  25.      * @param : [sentinelDesc, e]
  26.      * @return : java.lang.String
  27.      * @author : huayu
  28.      * @date : 26/11/2022
  29.      * @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
  30.      */
  31.     public static String hotBlockExceptionHandle(@RequestParam String sentinelDesc, BlockException e) {
  32.         //记录异常日志
  33.         log.warn("------ hotBlockExceptionHandle 规则Rule：{} ------", e.getRule());
  34.         return JSON.toJSONString(ResultBuildUtil.fail("9623", "热点参数限流"));
  36.     }
  39. }

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

  1. /**
  2.  * Created On : 26/11/2022.
  3.  * <p>
  4.  * Author : huayu
  5.  * <p>
  6.  * Description: 自定义授权规则解析 来源 处理类
  7.  */
  8. @Component
  9. public class MySentinelAuthRequestOriginParser implements RequestOriginParser {
  12.     @Override
  13.     public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
  15.         // TODO 实际应用场景中，可以根据请求来源ip,进行ip限制
  16.         //模拟，通过请求参数中，是否携带了自定义的来源参数OriginAuth
  17.         //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
  18.         //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
  19.         //黑名单相反
  20.         return httpServletRequest.getParameter("originAuth");
  21.     }
  24. }

5.2 模拟授权请求

  1. /**
  2. * @param : [sentinelDesc]
  3. * @return : java.lang.String
  4. * @author : huayu
  5. * @date : 26/11/2022
  6. * @description : 测试 Sentinel-授权
  7. */
  8. @GetMapping("testSentinelAuth")
  9. public String testSentinelAuth(@RequestParam String sentinelDesc,
  10.                                @RequestParam String originAuth) {
  12.     log.info("------ testSentinelHotParam 接口调用 ------ ");
  14.     return "sentinelDesc:" + sentinelDesc + "\n,originAuth:" + originAuth;
  15. }

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/Unix-like 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

  1. /**
  2. * @param : [sentinelDesc]
  3. * @return : java.lang.String
  4. * @author : huayu
  5. * @date : 26/11/2022
  6. * @description : 测试 Sentinel-系统
  7. * //设置一个， 全部请求都受限制
  8. */
  9. @GetMapping("testSentinelSys")
  10. public String testSentinelSys(@RequestParam String sentinelDesc) {
  12.     log.info("------ testSentinelHotParam 接口调用 ------ ");
  14.     return "sentinelDesc:" + sentinelDesc;
  15. }

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 
  1. import com.alibaba.csp.sentinel.command.handler.ModifyParamFlowRulesCommandHandler;
  2. import com.alibaba.csp.sentinel.datasource.*;
  3. import com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc;
  4. import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityRule;
  5. import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityRuleManager;
  6. import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRule;
  7. import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRuleManager;
  8. import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
  9. import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
  10. import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowRule;
  11. import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowRuleManager;
  12. import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRule;
  13. import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRuleManager;
  14. import com.alibaba.csp.sentinel.transport.util.WritableDataSourceRegistry;
  15. import com.alibaba.fastjson.JSON;
  16. import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
  17. import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
  19. import java.io.File;
  20. import java.io.IOException;
  21. import java.util.List;
  23. /**
  24.  * Created On : 26/11/2022.
  25.  * <p>
  26.  * Author : huayu
  27.  * <p>
  28.  * Description: MySentinelRulePersistenceDunc
  29.  */
  30. public class MySentinelRulePersistencefunc implements InitFunc{
  32. //    String ruleDir = System.getProperty("user.home") + "/sentinel/rules/";
  33.     //填写 规则存放的绝对路径
  34.     String ruleDir = "D:/KEGONGCHANG/DaiMa/IDEA/KH96/SpringCloud/springcloud-alibaba-96/kgcmall96-sentinel/sentinel/rules/";
  35. //    String ruleDir = "/kgcmall96-sentinel/sentinel/rules/";
  37.     String flowRulePath = ruleDir + "/flow-rule.json";
  38.     String degradeRulePath = ruleDir + "/degrade-rule.json";
  39.     String systemRulePath = ruleDir + "/system-rule.json";
  40.     String authorityRulePath = ruleDir + "/authority-rule.json";
  41.     String paramFlowRulePath = ruleDir + "/param-flow-rule.json";
  43.     @Override
  44.     public void init() throws Exception {
  46.         // 创建规则存放目录
  47.         this.mkdirIfNotExits(ruleDir);
  49.         // 创建规则存放文件
  50.         this.createFileIfNotExits(flowRulePath);
  51.         this.createFileIfNotExits(degradeRulePath);
  52.         this.createFileIfNotExits(systemRulePath);
  53.         this.createFileIfNotExits(authorityRulePath);
  54.         this.createFileIfNotExits(paramFlowRulePath);
  57.         // 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
  58.         // 流控规则
  59.         ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleRDS =
  60.                 new FileRefreshableDataSource<>(flowRulePath, flowRuleListParser);
  62.         // 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
  63.         FlowRuleManager.register2Property(flowRuleRDS.getProperty());
  64.         WritableDataSource<List<FlowRule>> flowRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
  65.                 flowRulePath,
  66.                 this::encodeJson
  67.         );
  69.         // 将可写数据源注册至transport模块的WritableDataSourceRegistry中
  70.         // 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
  71.         WritableDataSourceRegistry.registerFlowDataSource(flowRuleWDS);
  73.         // 降级规则
  74.         ReadableDataSource<String, List<DegradeRule>> degradeRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
  75.                 degradeRulePath,
  76.                 degradeRuleListParser
  77.         );
  78.         DegradeRuleManager.register2Property(degradeRuleRDS.getProperty());
  79.         WritableDataSource<List<DegradeRule>> degradeRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
  80.                 degradeRulePath,
  81.                 this::encodeJson
  82.         );
  83.         WritableDataSourceRegistry.registerDegradeDataSource(degradeRuleWDS);
  85.         // 系统规则
  86.         ReadableDataSource<String, List<SystemRule>> systemRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
  87.                 systemRulePath,
  88.                 systemRuleListParser
  89.         );
  90.         SystemRuleManager.register2Property(systemRuleRDS.getProperty());
  91.         WritableDataSource<List<SystemRule>> systemRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
  92.                 systemRulePath,
  93.                 this::encodeJson
  94.         );
  95.         WritableDataSourceRegistry.registerSystemDataSource(systemRuleWDS);
  97.         // 授权规则
  98.         ReadableDataSource<String, List<AuthorityRule>> authorityRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
  99.                 authorityRulePath,
  100.                 authorityRuleListParser
  101.         );
  102.         AuthorityRuleManager.register2Property(authorityRuleRDS.getProperty());
  103.         WritableDataSource<List<AuthorityRule>> authorityRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
  104.                 authorityRulePath,
  105.                 this::encodeJson
  106.         );
  107.         WritableDataSourceRegistry.registerAuthorityDataSource(authorityRuleWDS);
  109.         // 热点参数规则
  110.         ReadableDataSource<String, List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
  111.                 paramFlowRulePath,
  112.                 paramFlowRuleListParser
  113.         );
  114.         ParamFlowRuleManager.register2Property(paramFlowRuleRDS.getProperty());
  115.         WritableDataSource<List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
  116.                 paramFlowRulePath,
  117.                 this::encodeJson
  118.         );
  119.         ModifyParamFlowRulesCommandHandler.setWritableDataSource(paramFlowRuleWDS);
  121.     }
  123.         private Converter<String, List<FlowRule>> flowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
  124.                 source,
  125.                 new TypeReference<List<FlowRule>>() {
  126.                 }
  127.         );
  128.         private Converter<String, List<DegradeRule>> degradeRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
  129.                 source,
  130.                 new TypeReference<List<DegradeRule>>() {
  131.                 }
  132.         );
  133.         private Converter<String, List<SystemRule>> systemRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
  134.                 source,
  135.                 new TypeReference<List<SystemRule>>() {
  136.                 }
  137.         );
  139.         private Converter<String, List<AuthorityRule>> authorityRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
  140.                 source,
  141.                 new TypeReference<List<AuthorityRule>>() {
  142.                 }
  143.         );
  145.         private Converter<String, List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
  146.                 source,
  147.                 new TypeReference<List<ParamFlowRule>>() {
  148.                 }
  149.         );
  151.         private void mkdirIfNotExits(String filePath) throws IOException {
  152.             File file = new File(filePath);
  153.             if (!file.exists()) {
  154.                 file.mkdirs();
  155.             }
  156.         }
  158.         private void createFileIfNotExits(String filePath) throws IOException {
  159.             File file = new File(filePath);
  160.             if (!file.exists()) {
  161.                 file.createNewFile();
  162.             }
  163.         }
  165.         private <T> String encodeJson(T t) {
  166.             return JSON.toJSONString(t);
  167.         }
  169. }

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

  1. com.kgc.scda.config.MySentinelRulePersistencefunc

8、Openfeign 远程调用

8.1 依赖

  1. <!--    openfeign 远程调用    -->
  2. <dependency>
  3.     <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
  4.     <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
  5.     <version>2.1.1.RELEASE</version>
  6. </dependency>

8.2 配置

  1. # 整合Sentinel 和OpenFeign ,默认关闭
  2. feign:
  3.   sentinel:
  4.     enabled: true  #开启

8.3 注解

  1. 著启动类： @EnableFeignClients
  3. 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

  1. <!--  Gatway 网关会和springMvc冲突，不能添加web依赖      -->
  2. <dependency>
  3.     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  4.     <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
  5. </dependency>
  7. <!--   gateway 依赖     -->
  8. <dependency>
  9.     <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
  10.     <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
  11. </dependency>

9.2 配置

  1. # 端口
  2. server:
  3.   port: 9606
  5. # 服务名
  6. spring:
  7.   application:
  8.     name: kgcmall-gatway
  10.   cloud:
  11.     #nacos 配置
  12.     nacos:
  13.       discovery:
  14.         server-addr: 127.0.0.1:8848
  16.     # 网关配置
  17.     gateway:
  18.       routes: # 路由，是list集合，可以配置多个路由
  19.       	#product模块
  20.         - id: kh96_route_first # 当前route路由的唯一标识，不能重复
  21.           #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
  22.           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
  23.           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
  24.             - 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
  25.           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
  26.             - 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
  27.         #user模块
  28.         - id: kh96_route_second
  29.           uri: lb://kgcmall96-user
  30.           predicates:
  31.             - Path=/user-gateway/**
  32.           filters:
  33.             - StripPrefix=1

9.3 测试

9.3.1 nacos

9.3.2 请求测试

9.3.2.1 通过gateway网关调用prod模块

9.3.2.1 通过gateway网关调用user模块




原文链接：https://www.cnblogs.com/xiaoqigui/p/16931297.html

 友情链接：直通硅谷 　点职佳 　北美留学生论坛

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