Sentinel

Stella981 等级 408 0 0

Sentinel

**导读:**2020年,Sentinel 推出 Go 原生版本Sentinel-Golang,在云原生领域继续突破。本文将从实际出发 结合案例说明 在Sentinel-Golang中如何集成Nacos,使其做为外部动态数据源,将流控规则存储在nacos中,并且实现动态实时更新规则。

本文主要分为两个部分:

  1. 将sentinel流控规则定义在代码内部 实现限流效果。
  2. 将sentinel流控规则定义在nacos配置中心,实现限流效果以及在nacos中动态更新规则,实现动态流控。

下面将详细介绍一下相关的背景知识。

1. Sentinel

随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 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 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 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

1.1 Sentinel 的历史

  • 2012年,Sentinel 诞生,主要功能为入口流量控制。
  • 2013-2017年,Sentinel 在阿里巴巴集团内部迅速发展,成为基础技术模块,覆盖了所有的核心场景。Sentinel 也因此积累了大量的流量归整场景以及生产实践。
  • 2018年,Sentinel 开源,并持续演进。
  • 2019年,Sentinel 在多语言扩展的方向上逐步探索,陆续推出 C++ 原生版本、Envoy 集群流量控制支持。
  • 2020年,Sentinel 推出 Go 原生版本,期待在云原生领域继续突破。https://github.com/alibaba/sentinel-golang

2. Nacos

Nacos是一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理的平台,Nacos脱胎于阿里巴巴内部的ConfigServer和Diamond,是它们的开源实现。经历过双十一流量峰值和阿里巴巴经济体超大规模容量的考验,沉淀了阿里巴巴软负载团队在这个领域十年的经验,在稳定性和功能性上都有很好的保障。

Sentinel (Sentinel-Go集成Nacos动态数据源架构)

目前 Sentinel 内部的限流、熔断等策略都是基于规则来实现的,提供动态数据源扩展的目的,就是希望将规则数据的加载以及更新操作通过一些配置中心中间件(比如 nacos,etcd,conful,等等)来实现动态更新。

3. Sentinel-Go 限流 Demo

未集成nacos时 规则定义在代码内部,没有使用外部数据源。

3.1 安装

go get github.com/alibaba/sentinel-golang

3.2 Demo样例

使用 Sentinel 主要分为以下几步:

  1. 对 Sentinel 进行相关配置并进行初始化

  2. 埋点(定义资源)

  3. 配置规则

    package main

    import ( "fmt" "log" "math/rand" "time" sentinel "github.com/alibaba/sentinel-golang/api" "github.com/alibaba/sentinel-golang/core/base" "github.com/alibaba/sentinel-golang/core/flow" "github.com/alibaba/sentinel-golang/util" )

    func main() { // We should initialize Sentinel first. err := sentinel.InitDefault() if err != nil { log.Fatalf("Unexpected error: %+v", err) } _, err = flow.LoadRules([]*flow.FlowRule{ { Resource: "some-test", MetricType: flow.QPS, Count: 10, ControlBehavior: flow.Reject, }, }) if err != nil { log.Fatalf("Unexpected error: %+v", err) return } ch := make(chan struct{}) for i := 0; i < 10; i++ { go func() { for { e, b := sentinel.Entry("some-test", sentinel.WithTrafficType(base.Inbound)) if b != nil { // Blocked. We could get the block reason from the BlockError. time.Sleep(time.Duration(rand.Uint64()%10) * time.Millisecond) } else { // Passed, wrap the logic here. fmt.Println(util.CurrentTimeMillis(), "passed") time.Sleep(time.Duration(rand.Uint64()%10) * time.Millisecond) // Be sure the entry is exited finally. e.Exit() } } }() } <-ch }

官方expmale:https://github.com/alibaba/sentinel-golang/tree/master/example

4. Sentinel-Go 集成Nacos

Sentinel-Go集成Nacos实现外部动态数据源功能.

4.1 部署Nacos

4.1.1 版本选择

您可以在Nacos的release notes博客中找到每个版本支持的功能的介绍,当前推荐的稳定版本为1.3.1。

4.1.2 预备环境准备

Nacos 依赖 Java 环境来运行。如果您是从代码开始构建并运行Nacos,还需要为此配置 Maven环境,请确保是在以下版本环境中安装使用:

  1. 64 bit OS,支持 Linux/Unix/Mac/Windows,推荐选用 Linux/Unix/Mac。
  2. 64 bit JDK 1.8+;下载 & 配置
  3. Maven 3.2.x+;下载 & 配置

4.1.3 下载源码或者安装包

你可以通过源码和发行包两种方式来获取 Nacos。

从 Github 上下载源码方式

git clone https://github.com/alibaba/nacos.git
cd nacos/
mvn -Prelease-nacos -Dmaven.test.skip=true clean install -U  
ls -al distribution/target/
// change the $version to your actual path
cd distribution/target/nacos-server-$version/nacos/bin

下载编译后压缩包方式

您可以从 最新稳定版本 下载 nacos-server-$version.zip 包。

unzip nacos-server-$version.zip 或者 tar -xvf nacos-server-$version.tar.gz
  cd nacos/bin

4.1.4 启动服务器

Linux/Unix/Mac 启动命令(standalone代表着单机模式运行,非集群模式): sh startup.sh -m standalone 如果您使用的是ubuntu系统,或者运行脚本报错提示[[符号找不到,可尝试如下运行: bash startup.sh -m standalone

Windows 启动命令: cmd startup.cmd 或者双击startup.cmd运行文件。

**部署成功访问 http://127.0.0.1:8848/nacos  ** 用户名/密码:nacos/nacos

4.2 Sentinel限流配置到Nacos

  1. 登录到nacos web
  2. 在配置管理中,新建配置
  3. 输入dataId,group(dataId,group 创建时可以自定义,本文创建的dataId=flow,group=sentinel-go)
  4. 将数据源样例粘贴到配置内容中。

4.2.1 Nacos 外部数据源样例

此样例是流量控制的Demo配置。当流量并发数大于100直接拒绝。

配置内容说明可参考https://github.com/alibaba/sentinel-golang/wiki/流量控制

[
    {
        "resource": "some-test",
        "metricType": 1,
        "count": 100.0,
        "controlBehavior":0
    }
]

创建完成后,在nacos配置列表中可以看到对应的限流配置。

Sentinel

4.3 Nacos数据源集成

4.3.1 创建项目

  1. 版本

    1. sentinel-golang 版本使用0.6.0,nacos-sdk-go 使用1.0.0
  2. go.mod

    module sentinel-go-nacos-example

    go 1.13

    require ( github.com/alibaba/sentinel-golang v0.6.0 github.com/nacos-group/nacos-sdk-go v1.0.0 )

  3. main.go

    package main

    import ( "fmt" "math/rand" "sync/atomic" "time" sentinel "github.com/alibaba/sentinel-golang/api" "github.com/alibaba/sentinel-golang/core/base" "github.com/alibaba/sentinel-golang/ext/datasource/nacos" "github.com/alibaba/sentinel-golang/util" "github.com/nacos-group/nacos-sdk-go/clients" "github.com/alibaba/sentinel-golang/ext/datasource" "github.com/nacos-group/nacos-sdk-go/common/constant" )

    type Counter struct { pass *int64 block *int64 total *int64 }

    func main() { //流量计数器,为了流控打印日志更直观,和集成nacos数据源无关。 counter := Counter{pass: new(int64), block: new(int64), total: new(int64)} //nacos server地址 sc := []constant.ServerConfig{ { ContextPath: "/nacos", Port: 8848, IpAddr: "127.0.0.1", }, } //nacos client 相关参数配置,具体配置可参考https://github.com/nacos-group/nacos-sdk-go cc := constant.ClientConfig{ TimeoutMs: 5000, } //生成nacos config client(配置中心客户端) client, err := clients.CreateConfigClient(map[string]interface{}{ "serverConfigs": sc, "clientConfig": cc, }) if err != nil { fmt.Printf("Fail to create client, err: %+v", err) return } //注册流控规则Handler h := datasource.NewFlowRulesHandler(datasource.FlowRuleJsonArrayParser) //创建NacosDataSource数据源 //sentinel-go 对应在nacos中创建配置文件的group //flow 对应在nacos中创建配置文件的dataId nds, err := nacos.NewNacosDataSource(client, "sentinel-go", "flow", h) if err != nil { fmt.Printf("Fail to create nacos data source client, err: %+v", err) return } //nacos数据源初始化 err = nds.Initialize() if err != nil { fmt.Printf("Fail to initialize nacos data source client, err: %+v", err) return } //启动统计 go timerTask(&counter) //模拟流量 ch := make(chan struct{}) for i := 0; i < 10; i++ { go func() { for { atomic.AddInt64(counter.total, 1) //some-test 对应在nacos 流控配置文件中的resource e, b := sentinel.Entry("some-test", sentinel.WithTrafficType(base.Inbound)) if b != nil { atomic.AddInt64(counter.block, 1) // Blocked. We could get the block reason from the BlockError. time.Sleep(time.Duration(rand.Uint64()%10) * time.Millisecond) } else { atomic.AddInt64(counter.pass, 1) time.Sleep(time.Duration(rand.Uint64()%10) * time.Millisecond) // Be sure the entry is exited finally. e.Exit() } } }() } <-ch }

    //statistic print func timerTask(counter *Counter) { fmt.Println("begin to statistic!!!") var ( oldTotal, oldPass, oldBlock int64 ) for { time.Sleep(1 * time.Second) globalTotal := atomic.LoadInt64(counter.total) oneSecondTotal := globalTotal - oldTotal oldTotal = globalTotal globalPass := atomic.LoadInt64(counter.pass) oneSecondPass := globalPass - oldPass oldPass = globalPass globalBlock := atomic.LoadInt64(counter.block) oneSecondBlock := globalBlock - oldBlock oldBlock = globalBlock fmt.Println(util.CurrentTimeMillis()/1000, "total:", oneSecondTotal, " pass:", oneSecondPass, " block:", oneSecondBlock) } }

4.3.2 运行结果

Sentinel

4.3.3 动态更新限流配置

在项目启动过程中,在nacos中修改流控配置参数。将count 从100->400

Sentinel

可以看到打印了重新loadRule的日志,流量控制动态的由100->400

Sentinel

总结

在sentinel-go中使用nacos作为外部动态数据源,只需要将原来声明Rule以及加载Rule的部分 变成从nacos数据源读取。

在本文中只介绍了流量控制的集成,熔断,warmup,热点参数的集成也是相同的,只要按需修改配置的内容即可

配置内容参考地址:https://github.com/alibaba/sentinel-golang/wiki

关键代码:

    h := datasource.NewFlowRulesHandler(datasource.FlowRulesJsonConverter)
    nds, err := nacos.NewNacosDataSource(client, "sentinel-go", "flow", h)
    if err != nil {
        fmt.Printf("Fail to create nacos data source client, err: %+v", err)
        return
    }
    err = nds.Initialize()
    if err != nil {
        fmt.Printf("Fail to initialize nacos data source client, err: %+v", err)
        return
    }

相关链接

作者简介

张斌斌 Github 账号:sanxun0325,Nacos Commiter,Sentinel-Golang Contributor,现任职 OpenJaw 微服务团队。目前主要负责 Nacos、Sentinel-Golang 社区相关项目的开发工作,以及 Nacos 在 Golang 微服务生态中的推广集成工作。

阿里巴巴云原生关注微服务、Serverless、容器、Service Mesh 等技术领域、聚焦云原生流行技术趋势、云原生大规模的落地实践,做最懂云原生开发者的公众号。”

收藏
评论区

相关推荐

Spring Boot集成 Sentinel 实现接口流量控制
Hello,大家好,我是麦洛,今天带大家来了解一下SpringBoot如何继承Sentinel来实现接口流量控制 Sentinel控制台搭建在我的上一篇文章阿里出品的Sentinel到底是个什么玩意?中,已经介绍过如何准备Sentinel控制台,大家可以直接参考;Sentinel 客户端 项目搭建首先我们来创建一个测试项目,这里初始化
Dubbo使用Sentinel来对服务进行降级与限流
一、Sentinel 是什么 ============== Sentinel 是阿里中间件团队开源的,面向分布式服务架构的轻量级流量控制产品,主要以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。 点此地址了解更多[Sentinel](https://www.oschina.net/action/GoToLink?ur
Linux之Redis
1、Sentinel 哨兵 ------------- * * *     Sentinel(哨兵)是Redis 的高可用性解决方案:由一个或多个Sentinel 实例 组成的Sentinel 系统可以监视任意多个主服务器,以及这些主服务器属下的所有从服务器,并在被监视的主服务器进入下线状态时,自动将下线主服务器属下的某个从服务器升级为新的主服务器。
Redis Sentinel 源码:Redis的高可用模型分析
> **摘要:**本文通过对Redis Sentinel源码的理解,详细说明Sentinel的代码实现方式。 Redis Sentinel 是Redis提供的高可用模型解决方案。Sentinel可以自动监测一个或多个Redis主备实例,并在主实例宕机的情况下自动实行主备倒换。本文通过对Redis Sentinel源码的理解,详细说明Sentinel的代码实
Redis sentinel.conf配置文件详解
redis-sentinel.conf配置项说明如下: --------------------------- 1.port 26379 sentinel监听端口,默认是26379,可以修改。 2.sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum> 告诉sentinel去监听地址为ip:
Redis 哨兵机制
虽然现在使用哨兵+主从的方式比较少了,但通过理解 Redis 哨兵,我们能获得更深入的分布式的知识。 * [https://redis.io/topics/sentinel](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fredis.io%2Ftopics%2Fsentinel)
Redis主从模式的常用类型
本文介绍Redis主从模式的常用类型。 Redis的可靠性主要有主从模式和集群模式。对于主从模式而言,Redis有以下方案: * Sentinel方案; * Keepalived方案。 Sentinel方案 ---------- 作为Redis主推的官方方案,主要的实现原理是通过引入哨兵sentinel节点,来投标决定master节点故障后,
Redis从入门到放弃系列(十) Cluster
Redis从入门到放弃系列(十) Cluster ------------------------ > 本文例子基于:5.0.4 Redis Cluster集群高可用方案,去中心化,最基本三主多从,主从切换类似Sentinel,关于Sentinel内容可以查看编者另外一篇【[Redis从入门到放弃系列(九) Sentinel](https://www.o
Redis低成本高可用方案设计
关于Redis高可用方案,看到较多的是keepalived、zookeeper方案。keepalived是主备模式,意味着总有一台浪费着。zookeeper工作量成本偏高。 本文主要介绍下使用官方sentinel做redis高可用方案的设计。 **阅读目录:** 1. Redis Sentinel 2. 故障转移消息接收的3种方式 3. 整体流程
Sentinel 1.7.1 版本发布
* [github](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fyq.aliyun.com%2Ftags%2Ftype_blog-tagid_2740%2F) 展开阅读全文 [Sentinel 1.7.1](https://www.oschina.net/action/GoTo
Sentinel 1.7.2 发布,完善开源生态及扩展性
多样化的适配模块 -------- 到目前为止,Sentinel 已覆盖微服务、API Gateway 和 Service Mesh 三大板块的核心生态,同时多语言已推出 Java、C++、Go 三种语言的原生实现。 ![78636450_ef3a4b00_78da_11ea_89ce_c7a2b58c2deb](https://yqfile.alicd
Sentinel Getting Started And Integration of Spring Cloud Alibaba Tutorials
原文链接:[Sentinel Getting Started And Integration of Spring Cloud Alibaba Tutorials](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fwww.javaspring.net%2Fsentinel%2Fsentinel
Sentinel
![9.28头图.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/af7ab6c27c3c4c3aa5dc2cce3c9e8ab9.png) > \*\*导读:\*\*2020年,Sentinel 推出 Go 原生版本[Sentinel-Golang](https://www.oschina.net/ac
Spring Cloud Alibaba:Sentinel实现熔断与限流
**一、什么是Sentinel** Sentinel,中文翻译为哨兵,是为微服务提供流量控制、熔断降级的功能,它和Hystrix提供的功能一样,可以有效的解决微服务调用产生的“雪崩效应”,为微服务系统提供了稳定性的解决方案。随着Hystrix进入了维护期,不再提供新功能,Sentinel是一个不错的替代方案。通常情况下,Hystrix采用线程池对服务的调用
springboot整合redis
**一、前提** 已经存在一个redis-sentinel集群,两个哨兵分别如下: /home/redis-sentinel-cluster/sentinel-1.conf ![复制代码](https://oscimg.oschina.net/oscnet/badfb83ffaf047f68310cb8812ee3f6cdb9.gif)