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摘要: 原创出处 http://dubbo.incubator.apache.org/zh-cn/blog/sentinel-introduction-for-dubbo.html 「未知」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

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在复杂的生产环境下可能部署着成千上万的 Dubbo 服务实例，流量持续不断地进入，服务之间进行相互调用。但是分布式系统中可能会因流量激增、系统负载过高、网络延迟等一系列问题，导致某些服务不可用，如果不进行相应的控制可能导致级联故障，影响服务的可用性，因此如何对流量进行合理的控制，成为保障服务稳定性的关键。

Sentinel 是阿里中间件团队开源的，面向分布式服务架构的轻量级流量控制产品，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。本文将基于 Dubbo，看看 Sentinel 是如何进行流量控制的，并且提供 Dubbo 整合 Sentinel 的最佳实践。

快速接入 Sentinel

Sentinel 意为哨兵，这个命名形象的诠释了 Sentinel 在分布式系统中的工作角色和重要性。以 Sentinel 在 Dubbo 生态系统中的作用为例，Dubbo 的核心模块包括注册中心、服务提供方、服务消费方（服务调用方）和监控四个模块。Sentinel 通过对服务提供方和服务消费方的限流来进一步提升服务的可用性。接下来我们看看 Sentinel 对服务提供方和服务消费方限流的技术实现方式。

Dubbo Arch

Sentinel 提供了与 Dubbo 适配的模块 – Sentinel Dubbo Adapter，包括针对服务提供方的过滤器和服务消费方的过滤器（Filter）。使用时我们只需引入以下模块（以 Maven 为例）：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-dubbo-adapter</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

引入此依赖后，Dubbo 的服务接口和方法（包括调用端和服务端）就会成为 Sentinel 中的资源，在配置了规则后就可以自动享受到 Sentinel 的防护能力。同时提供了灵活的配置选项，例如若不希望开启 Sentinel Dubbo Adapter 中的某个 Filter，可以手动关闭对应的 Filter。

接入 Sentinel Dubbo Adapter 后，即使未配置规则，Sentinel 也会对相应的 Dubbo 服务的调用信息进行统计。那么我们怎么知道 Sentinel 接入成功了呢？这时候就要请出一大利器 —— Sentinel 控制台了。

限流必备 - 监控管理

流量具有很强的实时性，之所以需要限流，是因为我们无法对流量的到来作出精确的预判，不然的话我们完全可以通过弹性的计算资源来处理，所以这时候为了保证限流的准确性，限流框架的监控功能就非常重要了。

Sentinel 的控制台（Dashboard）是流量控制、熔断降级规则统一配置和管理的入口，同时它为用户提供了多个维度的监控功能。在 Sentinel 控制台上，我们可以配置规则并实时查看流量控制效果。

接入 Sentinel 控制台的步骤如下（缺一不可）：

按照 Sentinel 控制台文档启动控制台
应用引入 sentinel-transport-simple-http 依赖，以便控制台可以拉取对应应用的相关信息
给应用添加相关的启动参数，启动应用。需要配置的参数有：
- -Dcsp.sentinel.api.port：客户端的 port，用于上报相关信息（默认为 8719）
- -Dcsp.sentinel.dashboard.server：控制台的地址
- -Dproject.name：应用名称，会在控制台中显示

注意某些环境下本地运行 Dubbo 服务还需要加上 -Djava.net.preferIPv4Stack=true 参数。比如中 Service Provider 的启动参数可以配成：

-Djava.net.preferIPv4Stack=true -Dcsp.sentinel.api.port=8720 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=dubbo-provider-demo

这样在启动应用后就能在控制台找到对应的应用了。以下是常用功能：

单台设备监控：当在机器列表中看到您的机器，就代表着已经成功接入控制台，可以查看单台设备的设备名称、IP地址、端口号、健康状态和心跳时间等信息。

Discovery

链路监控：簇点链路实时的去拉取指定客户端资源的运行情况，它提供了两种展示模式，一种用书状结构展示资源的调用链路；另外一种则不区分调用链路展示资源的运行情况。通过链路监控，可以查看到每个资源的流控和降级的历史状态。

树状链路	平铺链路

聚合监控：同一个服务下的所有机器的簇点信息会被汇总，实现实时监控，精确度达秒级。

秒级实时监控

规则配置：可以查看已有的限流、降级和系统保护规则，并实时地进行配置。

规则配置

Sentinel 基于 Dubbo 的最佳实践

具体 Demo 代码请见 sentinel-demo-dubbo。

Service Provider

对服务提供方的流量控制可分为服务提供方的自我保护能力和服务提供方对服务消费方的请求分配能力两个维度。

Service Provider 用于向外界提供服务，处理各个消费者的调用请求。为了保护 Provider 不被激增的流量拖垮影响稳定性，可以给 Provider 配置 QPS 模式的限流，这样当每秒的请求量超过设定的阈值时会自动拒绝多的请求。限流粒度可以是 服务接口 和 服务方法 两种粒度。若希望整个服务接口的 QPS 不超过一定数值，则可以为对应服务接口资源（resourceName 为接口全限定名）配置 QPS 阈值；若希望服务的某个方法的 QPS 不超过一定数值，则可以为对应服务方法资源（resourceName 为接口全限定名:方法签名）配置 QPS 阈值。有关配置详情请参考流量控制 | Sentinel。

我们看一下这种模式的限流产生的效果。假设我们已经定义了某个服务接口 com.alibaba.csp.sentinel.demo.dubbo.FooService，其中有一个方法 sayHello(java.lang.String)，Provider 端该方法设定 QPS 阈值为 10。在 Consumer 端在 1s 之内连续发起 15 次调用，可以通过日志文件看到 Provider 端被限流。拦截日志统一记录在 ~/logs/csp/sentinel-block.log 中：

2018-07-24 17:13:43|1|com.alibaba.csp.sentinel.demo.dubbo.FooService:sayHello(java.lang.String),FlowException,default,|5,0

在 Provider 对应的 metrics 日志中也有记录：

1532423623000|2018-07-24 17:13:43|com.alibaba.csp.sentinel.demo.dubbo.FooService|15|0|15|0|3
1532423623000|2018-07-24 17:13:43|com.alibaba.csp.sentinel.demo.dubbo.FooService:sayHello(java.lang.String)|10|5|10|0|0

根据调用方的需求来分配服务提供方的处理能力也是常见的限流方式。比如有两个服务 A 和 B 都向 Service Provider 发起调用请求，我们希望只对来自服务 B 的请求进行限流，则可以设置限流规则的 limitApp 为服务 B 的名称。Sentinel Dubbo Adapter 会自动解析 Dubbo 消费者（调用方）的 application name 作为调用方名称（origin），在进行资源保护的时候都会带上调用方名称。若限流规则未配置调用方（default），则该限流规则对所有调用方生效。若限流规则配置了调用方则限流规则将仅对指定调用方生效。

注：Dubbo 默认通信不携带对端 application name 信息，因此需要开发者在调用端手动将 application name 置入 attachment 中，provider 端进行相应的解析。Sentinel Dubbo Adapter 实现了一个 Filter 用于自动从 consumer 端向 provider 端透传 application name。若调用端未引入 Sentinel Dubbo Adapter，又希望根据调用端限流，可以在调用端手动将 application name 置入 attachment 中，key 为 dubboApplication。

在限流日志中会也会记录调用方的名称，如下面的日志中的 demo-consumer 即为调用方名称：

2018-07-25 16:26:48|1|com.alibaba.csp.sentinel.demo.dubbo.FooService:sayHello(java.lang.String),FlowException,default,demo-consumer|5,0

Service Consumer

对服务提供方的流量控制可分为控制并发线程数和服务降级两个维度。

并发线程数限流

Service Consumer 作为客户端去调用远程服务。每一个服务都可能会依赖几个下游服务，若某个服务 A 依赖的下游服务 B 出现了不稳定的情况，服务 A 请求服务 B 的响应时间变长，从而服务 A 调用服务 B 的线程就会产生堆积，最终可能耗尽服务 A 的线程数。我们通过用并发线程数来控制对下游服务 B 的访问，来保证下游服务不可靠的时候，不会拖垮服务自身。基于这种场景，推荐给 Consumer 配置线程数模式的限流，来保证自身不被不稳定服务所影响。采用基于线程数的限流模式后，我们不需要再显式地去进行线程池隔离，Sentinel 会控制资源的线程数，超出的请求直接拒绝，直到堆积的线程处理完成，可以达到信号量隔离的效果。

我们看一下这种模式的效果。假设当前服务 A 依赖两个远程服务方法 sayHello(java.lang.String) 和 doAnother()。前者远程调用的响应时间为 1s-1.5s 之间，后者 RT 非常小（30 ms 左右）。服务 A 端设两个远程方法 thread count 为 5。然后每隔 50 ms 左右向线程池投入两个任务，作为消费者分别远程调用对应方法，持续 10 次。可以看到 sayHello 方法被限流 5 次，因为后面调用的时候前面的远程调用还未返回（RT 高）；而 doAnother() 调用则不受影响。线程数目超出时快速失败能够有效地防止自己被慢调用所影响。

服务降级

当服务依赖于多个下游服务，而某个下游服务调用非常慢时，会严重影响当前服务的调用。这里我们可以利用 Sentinel 熔断降级的功能，为调用端配置基于平均 RT 的降级规则。这样当调用链路中某个服务调用的平均 RT 升高，在一定的次数内超过配置的 RT 阈值，Sentinel 就会对此调用资源进行降级操作，接下来的调用都会立刻拒绝，直到过了一段设定的时间后才恢复，从而保护服务不被调用端短板所影响。同时可以配合 fallback 功能使用，在被降级的时候提供相应的处理逻辑。

Fallback

从 0.1.1 版本开始，Sentinel Dubbo Adapter 还支持配置全局的 fallback 函数，可以在 Dubbo 服务被限流/降级/负载保护的时候进行相应的 fallback 处理。用户只需要实现自定义的 DubboFallback 接口，并通过 DubboFallbackRegistry 注册即可。默认情况会直接将 BlockException 包装后抛出。同时，我们还可以配合 Dubbo 的 fallback 机制来为降级的服务提供替代的实现。

Sentinel 与 Hystrix 的比较

目前业界常用的熔断降级/隔离的库是 Netflix 的 Hystrix，那么 Sentinel 与 Hystrix 有什么异同呢？Hystrix 的关注点在于以隔离和熔断为主的容错机制，而 Sentinel 的侧重点在于多样化的流量控制、熔断降级、系统负载保护、实时监控和控制台，可以看到解决的问题还是有比较大的不同的。

Hystrix 采用命令模式封装资源调用逻辑，并且资源的定义与隔离规则是强依赖的，即在创建 HystrixCommand 的时候就要指定隔离规则（因其执行模型依赖于隔离模式）。Sentinel 的设计更为简单，不关注资源是如何执行的，资源的定义与规则的配置相分离。用户可以先定义好资源，然后在需要的时候配置规则即可。Sentinel 的原则非常简单：根据对应资源配置的规则来为资源执行相应的限流/降级/负载保护策略，若规则未配置则仅进行统计。从 0.1.1 版本开始，Sentinel 还引入了注解支持，可以更方便地定义资源。

隔离是 Hystrix 的核心功能。Hystrix 通过线程池或信号量的方式来对依赖（即 Sentinel 中对应的资源）进行隔离，其中最常用的是资源隔离。Hystrix 线程池隔离的好处是比较彻底，但是不足之处在于要开很多线程池，在应用本身线程数目比较多的时候上下文切换的 overhead 会非常大；Hystrix 的信号量隔离模式可以限制调用的并发数而不显式创建线程，这样的方式比较轻量级，但缺点是无法对慢调用自动进行降级，只能等待客户端自己超时，因此仍然可能会出现级联阻塞的情况。Sentinel 可以通过并发线程数模式的流量控制来提供信号量隔离的功能。并且结合基于响应时间的熔断降级模式，可以在不稳定资源的平均响应时间比较高的时候自动降级，防止过多的慢调用占满并发数，影响整个系统。

Hystrix 熔断降级功能采用熔断器模式，在某个服务失败比率高时自动进行熔断。Sentinel 的熔断降级功能更为通用，支持平均响应时间与失败比率两个指标。Sentinel 还提供各种调用链路关系和流量控制效果支持，同时还可以根据系统负载去实时地调整流量来保护系统，应用场景更为丰富。同时，Sentinel 还提供了实时的监控 API 和控制台，可以方便用户快速了解目前系统的状态，对服务的稳定性了如指掌。

更详细的对比请参见 Sentinel 与 Hystrix 的对比。

总结

以上介绍的只是 Sentinel 的一个最简单的场景 —— 限流。Sentinel 还可以处理更复杂的各种情况，比如超时熔断、冷启动、请求匀速等。可以参考 Sentinel 文档，更多的场景等待你去挖掘！

666. 彩蛋

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