Sentinel 實戰：如何實現分布式系統的高效流量管控？
作者：架構師秋天
我們將展示如何使用 Sentinel 配置流控規則、實現熔斷降級和跨服務流量管控，同時包含完整的代碼和配置。
實現分布式系統的高效流量管控是微服務架構中非常重要的一環。下面以 Spring Boot 和 Spring Cloud 框架為例，通過阿里巴巴的 Sentinel 組件實現多服務環境下的流量監控與管控。我們將展示如何使用 Sentinel 配置流控規則、實現熔斷降級和跨服務流量管控，同時包含完整的代碼和配置。
系統設計目標
- 模擬一個微服務架構：訂單服務（order-service）和庫存服務（inventory-service）。
- Sentinel 的核心功能：
- 在每個服務上設置流控規則，限制流量請求。
- 實現跨服務調用時的流量監控。
- 配置熔斷降級規則，確保系統的穩定性。
- 提供完整的整合代碼，包括服務配置、Sentinel 規則代碼和流量控制邏輯。
系統架構圖
用戶請求 -> Gateway（網關） -> Order-Service -> Inventory-Service流控目標：
- 限制 order-service 的并發訪問數為 10。
- 對 inventory-service 的 QPS 設置為 5。
- 配置熔斷規則，若 inventory-service 超時率超過 50%，熔斷 10 秒。
- 在 Sentinel Dashboard 上實時監控流量數據。
準備工作
依賴引入
在所有服務中需要添加以下依賴。
pom.xml 公共依賴
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>Sentinel Dashboard 下載
下載并啟動 Sentinel 控制臺（建議使用最新版本）：
java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -jar sentinel-dashboard.jar核心服務實現
1、Order-Service（訂單服務）
訂單服務負責接收用戶訂單請求，并調用庫存服務扣減庫存。
application.yml 配置
server:
port: 8081
spring:
application:
name: order-service
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8080 # 指定 Sentinel Dashboard 地址
port: 8719 # 服務與 Sentinel Dashboard 的通信端口
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'主啟動類
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class OrderServiceApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(OrderServiceApplication.class, args);
}
}控制層
@RestController
@RequestMapping("/orders")
public class OrderController {
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@GetMapping("/create")
@SentinelResource(value = "createOrder", blockHandler = "handleOrderBlock")
public String createOrder(@RequestParam("productId") String productId) {
// 調用庫存服務扣減庫存
String result = restTemplate.getForObject("http://inventory-service/inventory/deduct?productId=" + productId, String.class);
return "Order created successfully! Result from inventory: " + result;
}
// 流控處理邏輯
public String handleOrderBlock(String productId, BlockException ex) {
return "Order service is busy. Please try again later.";
}
}流控規則配置
@Configuration
public class SentinelConfig {
@PostConstruct
public void initFlowRules() {
List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("createOrder"); // 資源名稱
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // 基于 QPS 的流控
rule.setCount(10); // 最大 QPS 為 10
rules.add(rule);
FlowRuleManager.loadRules(rules);
}
}RestTemplate 配置
@Configuration
public class RestTemplateConfig {
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
}
}2、Inventory-Service（庫存服務）
庫存服務負責處理庫存扣減請求。
application.yml 配置
server:
port: 8082
spring:
application:
name: inventory-service
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8080
port: 8720
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'主啟動類
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class InventoryServiceApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(InventoryServiceApplication.class, args);
}
}控制層
@RestController
@RequestMapping("/inventory")
public class InventoryController {
@GetMapping("/deduct")
@SentinelResource(value = "deductInventory", blockHandler = "handleDeductBlock", fallback = "fallbackForDeduct")
public String deduct(@RequestParam("productId") String productId) {
// 模擬業務處理
if ("timeout".equals(productId)) {
try {
Thread.sleep(2000); // 模擬超時
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return "Inventory deducted successfully for productId: " + productId;
}
// 流控處理邏輯
public String handleDeductBlock(String productId, BlockException ex) {
return "Inventory service is busy. Please try again later.";
}
// Fallback 邏輯
public String fallbackForDeduct(String productId, Throwable throwable) {
return "Fallback: Unable to process inventory deduction.";
}
}熔斷規則配置
@Configuration
public class SentinelConfig {
@PostConstruct
public void initDegradeRules() {
List<DegradeRule> rules = new ArrayList<>();
DegradeRule rule = new DegradeRule();
rule.setResource("deductInventory");
rule.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_RT); // 基于響應時間熔斷
rule.setCount(1000); // 超時閾值（ms）
rule.setTimeWindow(10); // 熔斷持續時間（秒）
rule.setMinRequestAmount(5); // 最小請求數
rule.setStatIntervalMs(60000); // 統計時間窗口（ms）
rules.add(rule);
DegradeRuleManager.loadRules(rules);
}
}3、Gateway（網關服務）
application.yml 配置
server:
port: 8080
spring:
application:
name: gateway
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8080
port: 8721
gateway:
routes:
- id: order-service
uri: http://localhost:8081
predicates:
- Path=/orders/**
- id: inventory-service
uri: http://localhost:8082
predicates:
- Path=/inventory/**主啟動類
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class GatewayApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(GatewayApplication.class, args);
}
}測試步驟
- 啟動 Sentinel Dashboard 和所有服務（gateway、order-service、inventory-service）。
- 在瀏覽器訪問 Sentinel 控制臺（http://localhost:8080），添加流控和熔斷規則。
- 測試訂單服務接口：
- 正常請求：http://localhost:8080/orders/create?productId=1
- 模擬超時：http://localhost:8080/orders/create?productId=timeout
總結
通過以上示例，我們實現了以下目標：
1、 基于 Sentinel 的流量控制（FlowRule）和熔斷降級（DegradeRule）。
2、 使用注解和手動規則配置，實現服務間調用的流量管控。 3、 利用 Gateway 統一流量入口，實現跨服務的高效監控。
你可以在此基礎上擴展更多規則，比如熱點參數限流、系統保護規則等，進一步增強系統的魯棒性和穩定性。
責任編輯：武曉燕
來源：
架構師秋天
