huaifeng 70a3144cee Upgrade Dubbo version in sentinel-demo-dubbo (#436) | 5 anni fa | |
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src/main/java/com/alibaba/csp/sentinel/demo/dubbo | 6 anni fa | |
README.md | 5 anni fa | |
pom.xml | 5 anni fa |
Sentinel 提供了与 Dubbo 整合的模块 - Sentinel Dubbo Adapter,主要包括针对 Service Provider 和 Service Consumer 实现的 Filter。使用时用户只需引入以下模块(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。
注:若希望接入 Dashboard,请参考后面接入控制台的步骤。只引入 Sentinel Dubbo Adapter 无法接入控制台!
若不希望开启 Sentinel Dubbo Adapter 中的某个 Filter,可以手动关闭对应的 Filter,比如:
@Bean
public ConsumerConfig consumerConfig() {
ConsumerConfig consumerConfig = new ConsumerConfig();
consumerConfig.setFilter("-sentinel.dubbo.consumer.filter");
return consumerConfig;
}
我们提供了几个具体的 Demo 来分别演示 Provider 和 Consumer 的限流场景。
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。
Demo 1 演示了此限流场景,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
很多场景下,根据调用方来限流也是非常重要的。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:
2018-07-25 16:26:48|1|com.alibaba.csp.sentinel.demo.dubbo.FooService:sayHello(java.lang.String),FlowException,default,demo-consumer|5,0
其中日志中的 demo-consumer
即为调用方名称。
对服务消费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。
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。限流粒度同样可以是服务接口和服务方法两种粒度。
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。
Demo 2 演示了此限流场景,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。
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。
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。
Demo 2 的 Consumer 端提供了一个简单的 fallback 示例。
Sentinel 还提供 API 用于获取实时的监控信息,对应文档见此处。为了便于使用,Sentinel 还提供了一个控制台(Dashboard)用于配置规则、查看监控、机器发现等功能。
接入 Dashboard 的步骤(缺一不可):
sentinel-transport-simple-http
依赖,以便控制台可以拉取对应应用的相关信息-Dcsp.sentinel.api.port
:客户端的 port,用于上报相关信息-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 Service Provider 示例的启动参数:
-Djava.net.preferIPv4Stack=true -Dcsp.sentinel.api.port=8720 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=dubbo-provider-demo
Service Consumer 示例的启动参数:
-Djava.net.preferIPv4Stack=true -Dcsp.sentinel.api.port=8721 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=dubbo-consumer-demo
这样在启动 Service Provider 和 Service Consumer 示例以后,就可以在 Sentinel 控制台中找到我们的服务了。可以很方便地在控制台中配置限流规则:
或者查看实时监控数据: