限流降级神器，带你解读阿里巴巴开源 Sentinel 实现原理(4)

发布时间：2019-07-09 17:12 所属栏目：21 来源：Java高级互联网架构

导读：first节点的entry方法，实际又是执行的super的fireEntry方法，那继续把目光转移到fireEntry方法，具体如下： @Override publicvoidfireEntry(Contextcontext,ResourceWrapperresourceWrapper,Objectobj,intcount,Ob

first节点的entry方法，实际又是执行的super的fireEntry方法，那继续把目光转移到fireEntry方法，具体如下：

@Override 
 
public void fireEntry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, Object obj, int count, Object... args) 
 
throws Throwable { 
 
if (next != null) { 
 
next.transformEntry(context, resourceWrapper, obj, count, args); 
 
} 
 
}

从这里可以看到，从fireEntry方法中就开始传递执行entry了，这里会执行当前节点的下一个节点transformEntry方法，上面已经分析过了，transformEntry方法会触发当前节点的entry，也就是说fireEntry方法实际是触发了下一个节点的entry方法。具体的流程如下图所示：

从图中可以看出，从最初的调用Chain的entry()方法，转变成了调用SlotChain中Slot的entry()方法。从上面的分析可以知道，SlotChain中的第一个Slot节点是NodeSelectorSlot。

执行Slot的entry方法

现在可以把目光转移到SlotChain中的第一个节点NodeSelectorSlot的entry方法中去了，具体的代码如下：

@Override 
 
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, Object obj, int count, Object... args) 
 
throws Throwable { 
 
DefaultNode node = map.get(context.getName()); 
 
if (node == null) { 
 
synchronized (this) { 
 
node = map.get(context.getName()); 
 
if (node == null) { 
 
node = Env.nodeBuilder.buildTreeNode(resourceWrapper, null); 
 
HashMap<String, DefaultNode> cacheMap = new HashMap<String, DefaultNode>(map.size()); 
 
cacheMap.putAll(map); 
 
cacheMap.put(context.getName(), node); 
 
map = cacheMap; 
 
} 
 
// Build invocation tree 
 
((DefaultNode)context.getLastNode()).addChild(node); 
 
} 
 
} 
 
context.setCurNode(node); 
 
// 由此触发下一个节点的entry方法 
 
fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, args); 
 
}

从代码中可以看到，NodeSelectorSlot节点做了一些自己的业务逻辑处理，具体的大家可以深入源码继续追踪，这里大概的介绍下每种Slot的功能职责：

NodeSelectorSlot 负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径，以树状结构存储起来，用于根据调用路径来限流降级；
ClusterBuilderSlot 则用于存储资源的统计信息以及调用者信息，例如该资源的 RT, QPS, thread count 等等，这些信息将用作为多维度限流，降级的依据；
StatistcSlot 则用于记录，统计不同纬度的 runtime 信息；
FlowSlot 则用于根据预设的限流规则，以及前面 slot 统计的状态，来进行限流；
AuthorizationSlot 则根据黑白名单，来做黑白名单控制；
DegradeSlot 则通过统计信息，以及预设的规则，来做熔断降级；
SystemSlot 则通过系统的状态，例如 load1 等，来控制总的入口流量；

执行完业务逻辑处理后，调用了fireEntry()方法，由此触发了下一个节点的entry方法。此时我们就知道了sentinel的责任链就是这样传递的：每个Slot节点执行完自己的业务后，会调用fireEntry来触发下一个节点的entry方法。

所以可以将上面的图完整了，具体如下：

至此就通过SlotChain完成了对每个节点的entry()方法的调用，每个节点会根据创建的规则，进行自己的逻辑处理，当统计的结果达到设置的阈值时，就会触发限流、降级等事件，具体是抛出BlockException异常。

总结

sentinel主要是基于7种不同的Slot形成了一个链表，每个Slot都各司其职，自己做完分内的事之后，会把请求传递给下一个Slot，直到在某一个Slot中命中规则后抛出BlockException而终止。

前三个Slot负责做统计，后面的Slot负责根据统计的结果结合配置的规则进行具体的控制，是Block该请求还是放行。

控制的类型也有很多可选项：根据qps、线程数、冷启动等等。

然后基于这个核心的方法，衍生出了很多其他的功能：

1、dashboard控制台，可以可视化的对每个连接过来的sentinel客户端 (通过发送heartbeat消息)进行控制，dashboard和客户端之间通过http协议进行通讯。
2、规则的持久化，通过实现DataSource接口，可以通过不同的方式对配置的规则进行持久化，默认规则是在内存中的
3、对主流的框架进行适配，包括servlet，dubbo，rRpc等

Dashboard控制台

sentinel-dashboard是一个单独的应用，通过spring-boot进行启动，主要提供一个轻量级的控制台，它提供机器发现、单机资源实时监控、集群资源汇总，以及规则管理的功能。

我们只需要对应用进行简单的配置，就可以使用这些功能。

1 启动控制台

1.1 下载代码并编译控制台

下载控制台工程
使用以下命令将代码打包成一个 fat jar: mvn cleanpackage

1.2 启动

使用如下命令启动编译后的控制台：

$ java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -jar target/sentinel-dashboard.jar

上述命令中我们指定了一个JVM参数， -Dserver.port=8080 用于指定 Spring Boot 启动端口为 8080。

2 客户端接入控制台

控制台启动后，客户端需要按照以下步骤接入到控制台。

2.1 引入客户端jar包

通过 pom.xml 引入 jar 包:

<dependency> 
 
<groupId>com.alibaba.csp</groupId> 
 
<artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId> 
 
<version>x.y.z</version> 
 
</dependency>

2.2 配置启动参数

启动时加入 JVM 参数 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=consoleIp:port 指定控制台地址和端口。若启动多个应用，则需要通过 -Dcsp.sentinel.api.port=xxxx 指定客户端监控 API 的端口（默认是 8719）。

除了修改 JVM 参数，也可以通过配置文件取得同样的效果。更详细的信息可以参考启动配置项。

2.3 触发客户端初始化

确保客户端有访问量，Sentinel 会在客户端首次调用的时候进行初始化，开始向控制台发送心跳包。

sentinel-dashboard是一个独立的web应用，可以接受客户端的连接，然后与客户端之间进行通讯，他们之间使用http协议进行通讯。他们之间的关系如下图所示：

dashboard

dashboard启动后会等待客户端的连接，具体的做法是在 MachineRegistryController 中有一个 receiveHeartBeat 的方法，客户端发送心跳消息，就是通过http请求这个方法。

dashboard接收到客户端的心跳消息后，会把客户端的传递过来的ip、port等信息封装成一个 MachineInfo对象，然后将该对象通过 MachineDiscovery 接口的 addMachine 方法添加到一个ConcurrentHashMap中保存起来。

这里会有问题，因为客户端的信息是保存在dashboard的内存中的，所以当dashboard应用重启后，之前已经发送过来的客户端信息都会丢失掉。

client

client在启动时，会通过CommandCenterInitFunc选择一个，并且只选择一个CommandCenter进行启动。

启动之前会通过spi的方式扫描获取到所有的CommandHandler的实现类，然后将所有的CommandHandler注册到一个HashMap中去，待后期使用。

PS：考虑一下，为什么CommandHandler不需要做持久化，而是直接保存在内存中。

注册完CommandHandler之后，紧接着就启动CommandCenter了，目前CommandCenter有两个实现类：

SimpleHttpCommandCenter 通过ServerSocket启动一个服务端，接受socket连接
NettyHttpCommandCenter 通过Netty启动一个服务端，接受channel连接

CommandCenter启动后，就等待dashboard发送消息过来了，当接收到消息后，会把消息通过具体的CommandHandler进行处理，然后将处理的结果返回给dashboard。

这里需要注意的是，dashboard给client发送消息是通过异步的httpClient进行发送的，在HttpHelper类中。

但是诡异的是，既然通过异步发送了，又通过一个CountDownLatch来等待消息的返回，然后获取结果，那这样不就失去了异步的意义的吗？具体的代码如下：

private String httpGetContent(String url) { final HttpGet httpGet = new HttpGet(url); final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1); 
final AtomicReference<String> reference = new AtomicReference<>(); 
 
httpclient.execute(httpGet, new FutureCallback<HttpResponse>() { 
 
@Override 
 
public void completed(final HttpResponse response) { 
 
try { 
 
reference.set(getBody(response)); 
 
} catch (Exception e) { 
 
logger.info("httpGetContent " + url + " error:", e); 
 
} finally { 
 
latch.countDown(); 
 
} 
 
} 
 
@Override 
 
public void failed(final Exception ex) { 
 
latch.countDown(); 
 
logger.info("httpGetContent " + url + " failed:", ex); 
 
} 
 
@Override 
 
public void cancelled() { 
 
latch.countDown(); 
 
} 
 
}); 
 
try { 
 
latch.await(5, TimeUnit.SECONDS); 
 
} catch (Exception e) { 
 
logger.info("wait http client error:", e); 
 
} 
 
return reference.get(); 
 
}

主流框架的适配

sentinel也对一些主流的框架进行了适配，使得在使用主流框架时，也可以享受到sentinel的保护。目前已经支持的适配器包括以下这些：

Web Servlet
Dubbo
Spring Boot / Spring Cloud
gRPC
Apache RocketMQ

其实做适配就是通过那些主流框架的扩展点，然后在扩展点上加入sentinel限流降级的代码即可。拿Servlet的适配代码看一下，具体的代码是：

public class CommonFilter implements Filter { 
 
@Override 
 
public void init(FilterConfig filterConfig) { 
 
} 
 
@Override 
 
public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) 
 
throws IOException, ServletException 
 
HttpServletRequest sRequest = (HttpServletRequest)request; 
 
Entry entry = null; 
 
try { 
 
// 根据请求生成的资源 
 
String target = FilterUtil.filterTarget(sRequest); 
 
target = WebCallbackManager.getUrlCleaner().clean(target); 
 
// “申请”该资源 
 
ContextUtil.enter(target); 
 
entry = SphU.entry(target, EntryType.IN); 
 
// 如果能成功“申请”到资源，则说明未被限流 
 
// 则将请求放行 
 
chain.doFilter(request, response); 
 
} catch (BlockException e) { 
 
// 否则如果捕获了BlockException异常，说明请求被限流了 
 
// 则将请求重定向到一个默认的页面 
 
HttpServletResponse sResponse = (HttpServletResponse)response; 
 
WebCallbackManager.getUrlBlockHandler().blocked(sRequest, sResponse); 
 
} catch (IOException e2) { 
 
// 省略部分代码 
 
} finally { 
 
if (entry != null) { 
 
entry.exit(); 
 
} 
 
ContextUtil.exit(); 
 
} 
 
} 
 
@Override 
 
public void destroy() { 
 
} 
 
}

通过Servlet的Filter进行扩展，实现一个Filter，然后在doFilter方法中对请求进行限流控制，如果请求被限流则将请求重定向到一个默认页面，否则将请求放行给下一个Filter。

规则持久化，动态化

Sentinel 的理念是开发者只需要关注资源的定义，当资源定义成功，可以动态增加各种流控降级规则。

Sentinel 提供两种方式修改规则：

通过 API 直接修改 ( loadRules)
通过 DataSource适配不同数据源修改

通过 API 修改比较直观，可以通过以下三个 API 修改不同的规则：

FlowRuleManager.loadRules(List<FlowRule> rules); // 修改流控规则

DegradeRuleManager.loadRules(List<DegradeRule> rules); // 修改降级规则

（编辑：ASP站长网）