Sentinel 全系列之零 —— 初识 Sentinel

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Sentinel 全系列之零 —— 初识 Sentinel

1.什么是Sentinel

  Sentinel是分布式系统的防御系统。以流量为切入点,通过动态设置的流量控制、服务熔断等手段达到 保护系统的目的,通过服务降级增强服务被拒后用户的体验。

  从官方文档的介绍,Sentinel 具有以下特征:

  • 丰富的应用场景: Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围)、消息削峰填谷、实时熔断下游不可用应用等。
  • 完备的实时监控: Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据,甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
  • 广泛的开源生态: Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块,例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。
  • 完善的 SPI 扩展点: Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展点。您可以通过实现扩展点,快速的定制逻辑。例如定制规则管理、适配数据源等。

2.Sentinel基本概念

  • Resource:资源resource可以是代码块、方法(普通方法、接口)等,把它们定义为资源后,再定义限流规则,就可以结合sentinel使用了

  • 规则:围绕资源的实时状态设定的规则,可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。

  • Slot插槽:Sentinel中定义了7种slot插槽,Sentinel正是通过各个插槽间的固定调用顺序来实现限流的,因为后面的插槽可能依赖于前面插槽的计算结果。Sentinel槽链中各Slot的执行顺序虽然是是固定好的,但并不是绝对不能改变的。Sentinel将ProcessorSlot作为SPI接口进行扩展,使得 SlotChain具备了扩展能力。用户可以自定义Slot并编排Slot间的顺序。

  • Entry:是否通过限流的凭证

  • Node节点:DefaultNode=链路节点,可统计调用链路上某个资源的数据;ClusterNode=簇节点,可统计某个资源的全局数据;StatisticNode=基础节点,其数据结构有秒级/分钟级别的滑动窗口结构;EntranceNode=入口节点,包含一些入口数据。

  • Context:Context是对资源操作的上下文,每个资源操作必须属于一个Context。如果代码中没有指定Context,则会创建一个name为sentinel_default_context的默认Context。一个Context生命周期中可以包含多个资源操作。Context生命周期中的最后一个资源在exit()时会清理该Conetxt,这也就意味着这个Context生命周期结束了。


3.Sentinel主要功能

3.1流量控制

  流量控制在网络传输中是一个常用的概念,它用于调整网络包的发送数据。然而,从系统稳定性角度考虑,在处理请求的速度上,也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的,而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器,可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状,如下图所示:

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  流量控制有以下几个角度:

  • 资源的调用关系,例如资源的调用链路,资源和资源之间的关系;
  • 运行指标,例如 QPS、线程池、系统负载等;
  • 控制的效果,例如直接限流、冷启动、排队等。

  Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度,并进行灵活组合,从而达到想要的效果。

3.2熔断降级

3.2.1 什么是熔断降级

  除了流量控制以外,及时对调用链路中的不稳定因素进行熔断也是 Sentinel 的使命之一。由于调用关系的复杂性,如果调用链路中的某个资源出现了不稳定,可能会导致请求发生堆积,进而导致级联错误。

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  Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的: 当检测到调用链路中某个资源出现不稳定的表现,例如请求响应时间长或异常比例升高的时候,则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故障。

3.2.2 熔断降级设计理念

  在限制的手段上,Sentinel 和 Hystrix 采取了完全不一样的方法。

  Hystrix 通过 线程池隔离 的方式,来对依赖(在 Sentinel 的概念中对应 资源)进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成本(过多的线程池导致线程数目过多),还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。

Sentinel 对这个问题采取了两种手段:

  • 通过并发线程数进行限制

  和资源池隔离的方法不同,Sentinel 通过限制资源并发线程的数量,来减少不稳定资源对其它资源的影响。这样不但没有线程切换的损耗,也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下,例如响应时间变长,对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后,对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。

  • 通过响应时间对资源进行降级

  除了对并发线程数进行控制以外,Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后,所有对该资源的访问都会被直接拒绝,直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。

3.2.3 系统自适应保护

  Sentinel 同时提供系统维度的自适应保护能力。防止雪崩,是系统防护中重要的一环。当系统负载较高的时候,如果还持续让请求进入,可能会导致系统崩溃,无法响应。在集群环境下,网络负载均衡会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候,这个增加的流量就会导致这台机器也崩溃,最后导致整个集群不可用。

  针对这个情况,Sentinel 提供了对应的保护机制,让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡,保证系统在能力范围之内处理最多的请求。


4.Sentinel工作机制

  • 对主流框架提供适配或者显示的 API,来定义需要保护的资源,并提供设施对资源进行实时统计和调用链路分析。
  • 根据预设的限流规则,结合对资源的实时统计信息,对流量进行控制。同时,Sentinel提供开放的接口,方便您定义及改变规则。
  • Sentinel通过dashboard模块提供实时的监控系统,方便您快速了解目前系统的状态。

5 参考资料

  为方便读者理解,本文内容摘自Sentinel官方文档,后续会对Sentinel的源码和使用进行一个详细的介绍,想了解更多Sentinel核心优势的可以去官方文档查看:

github.com/alibaba/Sen…

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