Spring Cloud Alibaba - 初识 Sentinel
前言
什么是Sentinel？
Sentinel (分布式系统的流量防卫兵) 是阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案。它以流量
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保护服务的稳定性。
那么这篇博文我就简单说明一下什么是服务容错，以及市面上常用的服务容错解决方案有哪些，最后讲讲为什么最终选择了Sentinel。
正文
容错为了解决什么？
容错是为了解决高并发时候有可能产生的问题。那么当服务处于高并发的情况下，有可能出现什么问题呢？
在微服务架构中，我们将业务拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用，但是由于网络原因或者自身的原因，服务并不能保证服务的100%可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会出现网络延迟，此时若有大量的网络涌入，会形成任务堆积，最终导致 服务瘫痪 (服务雪崩)。
服务雪崩效应
由于服务与服务之间的依赖性，故障会传播，会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果，这就是
服务故障的 “雪崩效应” 。
当一个服务B发生了问题，在没有处理的情况加不断恶化，就导致其它相关联的服务也都不能用，最终连锁反应导致整个系统都不能用了。
雪崩发生的原因多种多样，有不合理的容量设计，或者是高并发下某一个方法响应变慢，亦或是某台机器的资源耗尽。我们无法完全杜绝雪崩源头的发生，只有做好足够的容错，保证在一个服务发生问题，不会影响到其它服务的正常运行。也就是＂雪落而不雪崩＂。
常见的容错方案
- 隔离：它是指将系统按照一定的原则划分为若干个服务模块，各个模块之间相对独立，无强依赖。当有故障发生时，能将问题和影响隔离在某个模块内部，而不扩散风险，不波及其它模块，不影响整体的系统服务。常见的隔离方式有：线程池隔离和信号量隔离。
- 超时：在上游服务调用下游服务的时候，设置一个最大响应时间，如果超过这个时间，下游未作出反应，就断开请求，释放掉线程。
- 限流：限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统的目的。为了保证系统的稳固运行,一旦达到的需要限制的阈值,就需要限制流量并采取少量措施以完成限制流量的目的。
- 熔断：在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。
- 降级：降级其实就是为服务提供一个托底方案，一旦服务无法正常调用，就使用托底方案。
常见的容错组件
- Hystrix：由Netflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库，防止级联失败，从而提升系统的可用性与容错性。ps（不维护了，强力建议不使用）
- Resilience4J：Resilicence4J一款非常轻量、简单，并且文档非常清晰、丰富的熔断工具，这也是Hystrix官方推荐的替代产品。不仅如此，Resilicence4j还原生支持Spring Boot 1.x/2.x，而且监控也支持和prometheus等多款主流产品进行整合。ps（若只是中小型项目，可以使用这个）
- Sentinel：Sentinel 是阿里巴巴开源的一款断路器实现，本身在阿里内部已经被大规模采用，非常稳定。ps（而且功能极其强大）
对比市面上的主流容错组件，Hystrix 已经封版，Resilience4J 功能不够强大，若项目有可能 “做大做强” 那Sentinel绝对是一个不错的选择。
容错组件的对比
| Sentinel | Hystrix | Resilience4j | |
|---|---|---|---|
| 隔离策略 | 信号量隔离（并发线程数限流） | 线程池隔离/信号量隔离 | 信号量隔离 |
| 熔断降级策略 | 基于响应时间、异常比率、异常数 | 基于异常比率 | 基于异常比率、响应时间 |
| 实时统计实现 | 滑动窗口（LeapArray） | 滑动窗口（基于 RxJava） | Ring Bit Buffer |
| 动态规则配置 | 支持多种数据源 | 支持多种数据源 | 有限支持 |
| 扩展性 | 多个扩展点 | 插件的形式 | 接口的形式 |
| 基于注解的支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 限流 | 基于 QPS，支持基于调用关系的限流 | 有限的支持 | Rate Limiter |
| 流量整形 | 支持预热模式、匀速器模式、预热排队模式 | 不支持 | 简单的 Rate Limiter模式 |
| 系统自适应保护 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| 控制台 | 提供开箱即用的控制台，可配置规则、查看秒级监控、机器发现等 | 简单的监控查看 | 不提供控制台，可对接其它监控系统 |
Sentinel简单描述
Sentinel (分布式系统的流量防卫兵) 是阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案。它以流量
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保护服务的稳定性。
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、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。
- 完备的实时监控：Sentinel 提供了实时的监控功能。通过控制台可以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 SpringCloud、Dubbo、gRPC 的整合。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。
Sentinel 分为两个部分:
- 核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库,能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
- 控制台（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。