Sentinel 实战：如何实现分布式系统的高效流量管控？-51CTO.COM

实现分布式系统的高效流量管控是微服务架构中非常重要的一环。下面以 Spring Boot 和 Spring Cloud 框架为例，通过阿里巴巴的 Sentinel 组件实现多服务环境下的流量监控与管控。我们将展示如何使用 Sentinel 配置流控规则、实现熔断降级和跨服务流量管控，同时包含完整的代码和配置。

系统设计目标

模拟一个微服务架构：订单服务（order-service）和库存服务（inventory-service）。
Sentinel 的核心功能：

在每个服务上设置流控规则，限制流量请求。
实现跨服务调用时的流量监控。
配置熔断降级规则，确保系统的稳定性。

提供完整的整合代码，包括服务配置、Sentinel 规则代码和流量控制逻辑。

系统架构图

用户请求 -> Gateway（网关） -> Order-Service -> Inventory-Service

流控目标：

限制 order-service 的并发访问数为 10。
对 inventory-service 的 QPS 设置为 5。
配置熔断规则，若 inventory-service 超时率超过 50%，熔断 10 秒。
在 Sentinel Dashboard 上实时监控流量数据。

准备工作

依赖引入

在所有服务中需要添加以下依赖。

pom.xml 公共依赖

<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 下载

下载并启动 Sentinel 控制台（建议使用最新版本）：

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

核心服务实现

1、Order-Service（订单服务）

订单服务负责接收用户订单请求，并调用库存服务扣减库存。

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 # 服务与 Sentinel Dashboard 的通信端口

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

主启动类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class OrderServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderServiceApplication.class, args);
    }
}

控制层

@RestController
@RequestMapping("/orders")
public class OrderController {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @GetMapping("/create")
    @SentinelResource(value = "createOrder", blockHandler = "handleOrderBlock")
    public String createOrder(@RequestParam("productId") String productId) {
        // 调用库存服务扣减库存
        String result = restTemplate.getForObject("http://inventory-service/inventory/deduct?productId=" + productId, String.class);
        return "Order created successfully! Result from inventory: " + result;
    }

    // 流控处理逻辑
    public String handleOrderBlock(String productId, BlockException ex) {
        return "Order service is busy. Please try again later.";
    }
}

流控规则配置

@Configuration
public class SentinelConfig {

    @PostConstruct
    public void initFlowRules() {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource("createOrder"); // 资源名称
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // 基于 QPS 的流控
        rule.setCount(10); // 最大 QPS 为 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（库存服务）

库存服务负责处理库存扣减请求。

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: '*'

主启动类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class InventoryServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(InventoryServiceApplication.class, args);
    }
}

控制层

@RestController
@RequestMapping("/inventory")
public class InventoryController {

    @GetMapping("/deduct")
    @SentinelResource(value = "deductInventory", blockHandler = "handleDeductBlock", fallback = "fallbackForDeduct")
    public String deduct(@RequestParam("productId") String productId) {
        // 模拟业务处理
        if ("timeout".equals(productId)) {
            try {
                Thread.sleep(2000); // 模拟超时
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return "Inventory deducted successfully for productId: " + productId;
    }

    // 流控处理逻辑
    public String handleDeductBlock(String productId, BlockException ex) {
        return "Inventory service is busy. Please try again later.";
    }

    // Fallback 逻辑
    public String fallbackForDeduct(String productId, Throwable throwable) {
        return "Fallback: Unable to process inventory deduction.";
    }
}

熔断规则配置

@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); // 基于响应时间熔断
        rule.setCount(1000); // 超时阈值（ms）
        rule.setTimeWindow(10); // 熔断持续时间（秒）
        rule.setMinRequestAmount(5); // 最小请求数
        rule.setStatIntervalMs(60000); // 统计时间窗口（ms）
        rules.add(rule);
        DegradeRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

3、Gateway（网关服务）

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/**

主启动类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class GatewayApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(GatewayApplication.class, args);
    }
}

测试步骤

启动 Sentinel Dashboard 和所有服务（gateway、order-service、inventory-service）。
在浏览器访问 Sentinel 控制台（http://localhost:8080），添加流控和熔断规则。
测试订单服务接口：

正常请求：http://localhost:8080/orders/create?productId=1
模拟超时：http://localhost:8080/orders/create?productId=timeout

总结

通过以上示例，我们实现了以下目标：

1、基于 Sentinel 的流量控制（FlowRule）和熔断降级（DegradeRule）。

2、使用注解和手动规则配置，实现服务间调用的流量管控。 3、利用 Gateway 统一流量入口，实现跨服务的高效监控。

你可以在此基础上扩展更多规则，比如热点参数限流、系统保护规则等，进一步增强系统的鲁棒性和稳定性。