AlibabaCloud配置中心与限流

## 一、配置中心

在[SpringCloud配置中心](https://www.soki.me/archives/366.html)中通过SpringConfig与Bus消息总线实现了应用动态配置，但需要配置的步骤过于繁琐，Nacous不仅可以用作服务注册与发现，也可以代替SpringConfig进行动态配置。

#### 1、服务端

将数据库相关的配置交给配置中心管理，修改`application.yml`

```yaml
server:
  port: 9001

spring:
  application:
    name: order-service
  config:
    import: nacos:order-service.yaml
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
      config:
        server-addr: localhost:8848
        file-extension: yaml
```

在Nacos后台新建配置`order-service.yaml`

```yaml
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/order_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8
    username: root
    password: root
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

mybatis-plus:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: true
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
  global-config:
    db-config:
      id-type: auto
      logic-delete-field: deleted
      logic-delete-value: 1
      logic-not-delete-value: 0
```

![image-20260106141925808](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106141925808-1767680968661.png)

#### 2、客户端

在Nacos后台新建配置`order-client.yaml`

```yaml
test:
  name: doooog
```

![image-20260106142922618](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106142922618-1767680962969.png)

在`ClientController.java`中添加测试内容

```java
    @Value("${test.name}")
    private String name;

@GetMapping("/health")
 public Result<String> health() {
 return Result.success("order-client service is running" + name);
 }
```

访问[localhost:9002/api/client/health](http://localhost:9002/api/client/health)

![image-20260106143210291](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106143210291-1767681130585.png)

当Nacos后台更新配置时，客户端也会热更新

![image-20260106143410717](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106143410717-1767681251019.png)

## 二、Sentinel 功能和设计理念

在[SpringCloud延迟与容错](https://www.soki.me/archives/364.html)中说到过基于`Hystrix`限流熔断的使用，`Hystrix`是由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。

`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。

二者主要的区别：

| 特性/方面 | **Sentinel** | **Hystrix** |
| :----------------------------- | :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **设计理念与侧重点** | **流量控制与系统自适应保护**。核心目标是保障微服务的稳定性，包括流量控制、熔断降级、系统自适应保护、热点参数限流等。 | **服务容错与隔离**。核心目标是防止分布式系统中的级联故障，通过熔断器模式、隔离（线程/信号量）等机制保证单个服务的故障不会蔓延。 |
| **流量控制维度** | **丰富多样**。 • **QPS/并发线程数**控制 • **关联资源**限流 • **链路**限流 • **热点参数**限流（如对某个热点商品ID进行限流） • **集群模式**流量控制 | **相对简单**。 主要基于**并发请求数（信号量隔离）** 或**线程池满**（线程池隔离）进行熔断，缺乏精细化的流量控制策略。 |
| **熔断降级策略** | **基于响应时间、异常比例、异常数**。提供多种熔断策略，可配置在慢调用比例、异常比例或异常数量超过阈值时自动熔断。 | **基于错误百分比**。主要关注请求的失败率，当失败率超过阈值时触发熔断。 |
| **实时监控与可观测性** | **非常强大**。提供开箱即用的**实时监控**控制台（Sentinel Dashboard），可以实时查看资源访问的 QPS、响应时间、熔断状态、限流情况等，并支持动态规则配置。 | **较为基础**。通过 Hystrix Dashboard 和 Turbine 提供近实时的聚合监控，主要展示熔断器状态和请求指标，但功能和易用性上不如 Sentinel。 |
| **规则配置与动态性** | **支持动态配置**。规则（流控、熔断等）可以通过文件、Nacos, ZooKeeper, Apollo 等配置中心进行**动态实时推送和生效**，无需重启应用。 | **主要基于代码/静态配置**。规则通常在代码中硬编码或通过属性文件配置，**动态更新能力弱**，通常需要重启应用。 |
| **隔离机制** | **信号量隔离**。默认采用轻量级的信号量隔离，开销小，性能高。也支持通过并发线程数进行隔离（类似于线程池隔离的效果，但实现更轻量）。 | **线程池隔离** 和 **信号量隔离**。默认推荐使用线程池隔离，为每个依赖服务创建一个独立的线程池，避免慢依赖占满所有容器线程，但资源开销较大。 |
| **基于调用链路的限流** | **原生支持**。可以对某个API的特定入口来源进行限流，例如只限制来自某个重要入口的流量，而对其他入口不限流。 | **不支持**。 |
| **系统自适应保护（特色功能）** | **支持**。从整体维度监控应用指标，如 **Load、CPU 使用率、平均响应时间、并发线程数** 等，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统稳定性。 | **不支持**。 |
| **项目活跃度与生态** | **非常活跃**。阿里巴巴开源，是 Spring Cloud Alibaba 套件的核心组件，与云原生生态（如 Kubernetes, Dubbo, Spring Cloud）集成紧密。 | **维护模式**。Netflix 已宣布 Hystrix 进入维护模式，不再积极开发新功能。社区推荐使用 **Resilience4j** 等作为替代方案。 |
| **配置方式** | **同时支持注解（如 `@SentinelResource`）和 API**，易于使用。 | **主要基于注解（如 `@HystrixCommand`）**。 |
| **性能开销** | **更低**。由于其轻量级的信号量隔离和优化的实现，性能损耗非常小。 | **相对较高**。尤其是使用线程池隔离时，会带来线程上下文切换的开销。 |

使用场景选择：

- Hystrix基于命令模式设计，将外部资源的调用封装在命令对象中，通过线程池或信号量来实现隔离。它提供了丰富的配置选项，如线程池大小、超时时间等，以实现对系统资源的有力控制。Hystrix更适用于需要高并发、快速响应的场景，因为它可以快速隔离和恢复故障。
- Sentinel则基于流量控制和熔断降级的思想，可以与Spring Cloud、gRPC、Dubbo等框架集成。它通过定义资源规则和应用策略来实现对系统资源的控制。Sentinel更适用于需要流量控制和熔断降级的场景，它可以根据系统负载和响应时间来实现自动熔断和降级操作。

##### 1、流量控制

流量控制在网络传输中是一个常用的概念，它用于调整网络包的发送数据。然而，从系统稳定性角度考虑，在处理请求的速度上，也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器，可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状，如下图所示：

![arch](https://pic.soki.me/file/piclist/sentinel-flow-overview-1767682126352.jpg)

流量控制有以下几个角度:

- 资源的调用关系，例如资源的调用链路，资源和资源之间的关系；
- 运行指标，例如 QPS、线程池、系统负载等；
- 控制的效果，例如直接限流、冷启动、排队等。

Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度，并进行灵活组合，从而达到想要的效果。

##### 2、熔断降级

降级是当调用链路中某个资源出现不稳定，例如，表现为 timeout，异常比例升高的时候，则对这个资源的调用进行限制，并让请求快速失败，避免影响到其它的资源，最终产生雪崩的效果。

降级策略包括：`返回默认值`、`提供备用数据`、`简化功能`

熔断就像电路中的保险丝短路保护电路系统一样，A服务调用B服务的某个方法，但是由于B服务的网络不稳定，导致我们整个调用链路变慢，那么这个时候我们就停止调用B服务，防止把整个系统拖垮。所以说熔断是为了防止系统因某些服务的故障而整体崩溃，类似于电路中的保险丝。在检测到下游服务异常时，自动停止向该服务发送请求，并在一定时间后**尝试恢复**。

**注意：**即使 Sentinel 实现了服务熔断，Nacos 作为服务注册和发现的组件，理论上仍然能够发现注册的服务实例，但是调用这些服务可能会失败，因为熔断机制已经介入。服务消费者需要适当地处理这种失败情况。

## 三、熔断降级

#### 1、下载控制台

下载地址：[release 页面](https://github.com/alibaba/Sentinel/releases)

下载完成后在其所在目录运行命令，其中 `-Dserver.port=8090` 用于指定 Sentinel 控制台端口为 `8090`。

```bash
java -Dserver.port=8090 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8090 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.9.jar
```

**注意**：Windows使用PowerShell可能会出现错误，切换成CMD即可

从 Sentinel 1.6.0 起，Sentinel 控制台引入基本的**登录**功能，默认用户名和密码都是 `sentinel`。可以参考 [鉴权模块文档](https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/dashboard.html#鉴权) 配置用户名和密码。

![image-20260106151112006](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106151112006-1767683472368.png)

访问[Sentinel Dashboard](http://localhost:8090/#/login)

![image-20260106151938614](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106151938614-1767683979021.png)

#### 2、客户端配置

##### 添加依赖

修改`build.gralde`文件

```groovy
implementation 'com.alibaba.cloud:spring-cloud-starter-alibaba-sentinel'
```

##### 修改配置

修改Nacos的`order-client.yaml`

```yaml
spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        port: 8719
        dashboard: localhost:8090
feign:
  sentinel:
    enabled: true
```

这里的 `spring.cloud.sentinel.transport.port` 端口配置会在应用对应的机器上启动一个 Http Server，该 Server 会与 Sentinel 控制台做交互。比如 Sentinel 控制台添加了一个限流规则，会把规则数据 push 给这个 Http Server 接收，Http Server 再将规则注册到 Sentinel 中。

![image-20260106151907507](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106151907507-1767683947917.png)

##### 修改Feign调用

修改`client/OrderClient.java`

```java
import cn.doooog.common.vo.Result;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

@FeignClient(name = "order-service", path = "/api/orders" ,configuration = OrderClient.FeignConfiguration.class, fallback = OrderClient.OrderClientFallback.class)
public interface OrderClient {

@GetMapping("/{orderNo}")
 Result<Object> getOrderByNo(@PathVariable String orderNo);

@GetMapping("/user/{userId}")
 Result<Object> getOrdersByUserId(@PathVariable Long userId);

class FeignConfiguration {
        @Bean
        public OrderClientFallback orderClientFallback() {
            return new OrderClientFallback();
        }
    }

class OrderClientFallback implements OrderClient {
 @Override
 public Result<Object> getOrderByNo(@PathVariable("orderNo") String orderNo) {
 return Result.error("服务降级");
 }

@Override
 public Result<Object> getOrdersByUserId(@PathVariable("userId") Long userId) {
 return Result.error("服务降级");
 }
 }
}
```

#### 3、测试

顺序启动服务后访问：[localhost:9002/api/client/order/ORDER202501060001](http://localhost:9002/api/client/order/ORDER202501060001)

正常情况

![image-20260106152934289](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106152934289-1767684574546.png)

服务端离线情况（手动关闭服务端）

![image-20260106153017894](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106153017894-1767684618201.png)

## 四、资源限流

#### 1、`@SentinelResource`

在Controller中添加`@Sentinelresource`注解来实现对某个资源(方法)的限流

```java
@GetMapping("/health")
@SentinelResource(value = "health", blockHandler = "LimitResource")
public Result<String> health() {
 return Result.success("order-client service is running" + name);
}

public Result<Object> LimitResource(BlockException e) {
 e.printStackTrace();
 return Result.error("限流了");
}
```

`value`表示要进行限流的资源名(方法名)，`blockHandler`表示限流之后系统调用的方法

#### 2、设置限流

访问：[Sentinel Dashboard](http://localhost:8090/#/dashboard/flow/order-client)

**注意**：Sentinel是懒加载的，也就是第一次被调用时才加载，如果没有`order-client`则访问一次接口即可

![image-20260106154334337](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106154334337-1767685414746.png)

![image-20260106154530772](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106154530772-1767685531085.png)

这里单机阈值设置为1，表示1s内的访问量超过一次，则会触发限流效果。系统便会执行自己设定的LimitResource方法。

正常访问

![image-20260106154558397](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106154558397-1767685558680.png)

触发限流

![image-20260106154614125](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106154614125-1767685574412.png)

![image-20260106154632755](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106154632755-1767685593012.png)

## 一、配置中心

#### 1、服务端

将数据库相关的配置交给配置中心管理，修改`application.yml`

```yaml
server:
  port: 9001

在Nacos后台新建配置`order-service.yaml`

![image-20260106141925808](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106141925808-1767680968661.png)

#### 2、客户端

在Nacos后台新建配置`order-client.yaml`

```yaml
test:
  name: doooog
```

![image-20260106142922618](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106142922618-1767680962969.png)

在`ClientController.java`中添加测试内容

```java
    @Value("${test.name}")
    private String name;

@GetMapping("/health")
 public Result<String> health() {
 return Result.success("order-client service is running" + name);
 }
```

访问[localhost:9002/api/client/health](http://localhost:9002/api/client/health)

![image-20260106143210291](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106143210291-1767681130585.png)

当Nacos后台更新配置时，客户端也会热更新

![image-20260106143410717](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106143410717-1767681251019.png)

## 二、Sentinel 功能和设计理念

`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。

二者主要的区别：

使用场景选择：

##### 1、流量控制

![arch](https://pic.soki.me/file/piclist/sentinel-flow-overview-1767682126352.jpg)

流量控制有以下几个角度:

Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度，并进行灵活组合，从而达到想要的效果。

##### 2、熔断降级

降级策略包括：`返回默认值`、`提供备用数据`、`简化功能`

## 三、熔断降级

#### 1、下载控制台

下载地址：[release 页面](https://github.com/alibaba/Sentinel/releases)

下载完成后在其所在目录运行命令，其中 `-Dserver.port=8090` 用于指定 Sentinel 控制台端口为 `8090`。

```bash
java -Dserver.port=8090 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8090 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.9.jar
```

**注意**：Windows使用PowerShell可能会出现错误，切换成CMD即可

![image-20260106151112006](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106151112006-1767683472368.png)

访问[Sentinel Dashboard](http://localhost:8090/#/login)

![image-20260106151938614](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106151938614-1767683979021.png)

#### 2、客户端配置

##### 添加依赖

修改`build.gralde`文件

```groovy
implementation 'com.alibaba.cloud:spring-cloud-starter-alibaba-sentinel'
```

##### 修改配置

修改Nacos的`order-client.yaml`

```yaml
spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        port: 8719
        dashboard: localhost:8090
feign:
  sentinel:
    enabled: true
```

![image-20260106151907507](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106151907507-1767683947917.png)

##### 修改Feign调用

修改`client/OrderClient.java`

@FeignClient(name = "order-service", path = "/api/orders" ,configuration = OrderClient.FeignConfiguration.class, fallback = OrderClient.OrderClientFallback.class)
public interface OrderClient {

@GetMapping("/{orderNo}")
 Result<Object> getOrderByNo(@PathVariable String orderNo);

@GetMapping("/user/{userId}")
 Result<Object> getOrdersByUserId(@PathVariable Long userId);

class FeignConfiguration {
        @Bean
        public OrderClientFallback orderClientFallback() {
            return new OrderClientFallback();
        }
    }

@Override
 public Result<Object> getOrdersByUserId(@PathVariable("userId") Long userId) {
 return Result.error("服务降级");
 }
 }
}
```

#### 3、测试

顺序启动服务后访问：[localhost:9002/api/client/order/ORDER202501060001](http://localhost:9002/api/client/order/ORDER202501060001)

正常情况

![image-20260106152934289](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106152934289-1767684574546.png)

服务端离线情况（手动关闭服务端）

![image-20260106153017894](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106153017894-1767684618201.png)

## 四、资源限流

#### 1、`@SentinelResource`

在Controller中添加`@Sentinelresource`注解来实现对某个资源(方法)的限流

public Result<Object> LimitResource(BlockException e) {
 e.printStackTrace();
 return Result.error("限流了");
}
```

`value`表示要进行限流的资源名(方法名)，`blockHandler`表示限流之后系统调用的方法

#### 2、设置限流

访问：[Sentinel Dashboard](http://localhost:8090/#/dashboard/flow/order-client)

**注意**：Sentinel是懒加载的，也就是第一次被调用时才加载，如果没有`order-client`则访问一次接口即可

![image-20260106154334337](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106154334337-1767685414746.png)

![image-20260106154530772](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106154530772-1767685531085.png)

这里单机阈值设置为1，表示1s内的访问量超过一次，则会触发限流效果。系统便会执行自己设定的LimitResource方法。

正常访问

![image-20260106154558397](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106154558397-1767685558680.png)

触发限流

![image-20260106154614125](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106154614125-1767685574412.png)

![image-20260106154632755](https://pic.soki.me/file/piclist/image-20260106154632755-1767685593012.png)

最后修改：2026 年 01 月 06 日

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