最近看了下关于分布式限流的部分，看到Sentinel的分布式限流，也就是集群限流的部分，想搭个环境看看，结果发现网上关于这方面的内容基本可以说没有，你甚至很难跑起来他的demo，就算能跑起来，估计也得自己研究半天，麻烦的要死。
我猜测很重要的原因可能就是Sentinel关于这块做的并不完善，而且从官方的Issue中能看出来，其实官方对于这块后续并没有计划去做的更好。
那么废话不多说，在此之前，肯定要先说下关于Sentinel集群限流方面的原理，没有原理一切都是空中楼阁。
原理这方面比较好解释，就是在原本的限流规则中加了一个clusterMode参数，如果是true的话，那么会走集群限流的模式，反之就是单机限流。
如果是集群限流，判断身份是限流客户端还是限流服务端，客户端则和服务端建立通信，所有的限流都通过和服务端的交互来达到效果。
对于Sentinel集群限流，包含两种模式，内嵌式和独立式。
什么是内嵌式呢，简单来说，要限流那么必然要有个服务端去处理多个客户端的限流请求，对于内嵌式来说呢，就是整个微服务集群内部选择一台机器节点作为限流服务端（Sentinel把这个叫做token-server），其他的微服务机器节点作为限流的客户端（token-client），这样的做法有缺点也有优点。
限流-嵌入式
首先说优点：这种方式部署不需要独立部署限流服务端，节省独立部署服务端产生的额外服务器开支，降低部署和维护复杂度。
再说缺点，缺点的话也可以说是整个Sentinel在集群限流这方面做得不够好的问题。
先说第一个缺点：无自动故障转移机制。
无论是内嵌式还是独立式的部署方案，都无法做到自动的故障转移。
所有的server和client都需要事先知道IP的请求下做出配置，如果server挂了，需要手动的修改配置，否则集群限流会退化成单机限流。
比如你的交易服务有3台机器ABC，其中A被手动设置为server，BC则是作为client，当A服务器宕机之后，需要手动修改BC中一台作为server，否则整个集群的机器都将退化回单机限流的模式。
但是，如果client挂了，则是不会影响到整个集群限流的，比如B挂了，那么A和C将会继续组成集群限流。
如果B再次重启成功，那么又会重新加入到整个集群限流当中来，因为会有一个自动重连的机制，默认的时间是N*2秒，逐渐递增的一个时间。
这是想用Sentinel做集群限流并且使用内嵌式需要考虑的问题，要自己去实现自动故障转移的机制，当然，server节点选举也要自己实现了。
对于这个问题，官方提供了可以修改server/client的API接口，另外一个就是可以基于动态的数据源配置方式，这个我们后面再谈。
第二个缺点：适用于单微服务集群内部限流。
这个其实也是显而易见的道理，都内部选举一台作为server去限流了，如果还跨多个微服务的话，显然是不太合理的行为，现实中这种情况肯定也是非常少见的了，当然你非要想跨多个微服务集群也不是不可以，只要你开心就好。
第三个缺点：server节点的机器性能会受到一定程度的影响。
这个肯定也比较好理解的，作为server去限流，那么其他的客户端肯定要和server去通信才能做到集群限流啊，对不对，所以一定程度上肯定会影响到server节点本身服务的性能，但是我觉得问题不大，就当server节点多了一个流量比较大的接口好了。
具体上会有多大的影响，我没有实际对这块做出实际的测试，如果真的流量非常大，需要实际测试一下这方面的问题。
我认为影响还是可控的，本身server和client基.NETty通信，通信的内容其实也非常的小。
说完内嵌式的这些点，然后再说独立式，也非常好理解，就是单独部署一台机器作为限流服务端server，就不在本身微服务集群内部选一台作为server了。
限流-独立式
很明显，优点就是解决了上面的缺点。
优点可以说就是解决了内嵌式的两个缺点，那么缺点也来了，这同样也是Sentinel本身并没有帮助我们去解决的问题。
缺点一：需要独立部署，会产生额外的资源（钱）和运维复杂度
缺点二：server默认是单机，需要自己实现高可用方案
缺点二很致命啊，官方的server实现默认就是单机的，单点问题大家懂的都懂，自己实现高可用，我真的是有点服了。
这么说Sentinel这个集群限流就是简单的实现了一下，真正复杂的部分他都没管，你可以这么理解。
那基本原理大概了解之后，还是要真正跑起来看看效果的，毕竟开头我就说了，网上这方面真的是感觉啥也搜不到，下面以嵌入式集群的方式举例。
无论集群限流还是单机限流的方式，官方都支持写死配置和动态数据源的配置方式，写的话下面的代码中也都有，被我注释掉了，至于动态数据源的配置，会基于Apollo来实现。
理解一下动态数据源的配置方式，基于这个我们可以实现限流规则的动态刷新，还有重点的一点可以做到基于修改配置方式的半自动故障转移。
动态数据源支持推和拉两种方式，比如文件系统和Eureka就是拉取的方式，定时读取文件内容的变更，Eureka则是建立HTTP连接，定时获取元数据的变更。
推送的方式主要是基于事件监听机制，比如Apollo和Nacos，redis官方则是基于Pub/Sub来实现，默认的实现方式是基于Lettuce，如果想用其他的客户端要自己实现。
限流-集群工作模式
首先，该引入的包还是引入。
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-annotation-aspectj</artifactId>
<version>1.8.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
<version>1.8.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-cluster-client-default</artifactId>
<version>1.8.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-cluster-server-default</artifactId>
<version>1.8.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-apollo</artifactId>
<version>1.8.4</version>
</dependency>
实现SPI，在resources目录的META-INF/services下新增名为com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc的文件，内容写上我们自己实现的类名，比如我的com.irving.demo.init.DemoClusterInitFunc。
实现InitFunc接口，重写init方法，代码直接贴出来，这里整体依赖的是Apollo的配置方式，注释的部分是我在测试的时候写死代码的配置方式，也是可以用的。
public class DemoClusterInitFunc implements InitFunc {
private final String namespace = "Application";
private final String ruleKey = "demo_sentinel";
private final String ruleServerKey = "demo_cluster";
private final String defaultRuleValue = "[]";
@Override
public void init() throws Exception {
// 初始化 限流规则
initDynamicRuleProperty();
//初始化 客户端配置
initClientConfigProperty();
// 初始化 服务端配置信息
initClientServerAssignProperty();
registerClusterRuleSupplier();
// token-server的传输规则
initServerTransportConfigProperty();
// 初始化 客户端和服务端状态
initStateProperty();
}
/**
* 限流规则和热点限流规则配置
*/
private void initDynamicRuleProperty() {
ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> ruleSource = new ApolloDataSource<>(namespace, ruleKey,
defaultRuleValue, source -> JSON.parseobject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {
}));
FlowRuleManager.register2Property(ruleSource.getProperty());
ReadableDataSource<String, List<ParamFlowRule>> paramRuleSource = new ApolloDataSource<>(namespace, ruleKey,
defaultRuleValue, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<ParamFlowRule>>() {
}));
ParamFlowRuleManager.register2Property(paramRuleSource.getProperty());
}
/**
* 客户端配置，注释的部分是通过Apollo配置，只有一个配置我就省略了
*/
private void initClientConfigProperty() {
// ReadableDataSource<String, ClusterClientConfig> clientConfigDs = new ApolloDataSource<>(namespace, ruleKey,
// defaultRuleValue, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<ClusterClientConfig>() {
// }));
// ClusterClientConfigManager.registerClientConfigProperty(clientConfigDs.getProperty());
ClusterClientConfig clientConfig = new ClusterClientConfig();
clientConfig.setRequestTimeout(1000);
ClusterClientConfigManager.applyNewConfig(clientConfig);
}
/**
* client->server 传输配置，设置端口号，注释的部分是写死的配置方式
*/
private void initServerTransportConfigProperty() {
ReadableDataSource<String, ServerTransportConfig> serverTransportDs = new ApolloDataSource<>(namespace, ruleServerKey,
defaultRuleValue, source -> {
List<ClusterGroupEntity> groupList = JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<ClusterGroupEntity>>() {
});
ServerTransportConfig serverTransportConfig = Optional.ofNullable(groupList)
.flatMap(this::extractServerTransportConfig)
.orElse(null);
return serverTransportConfig;
});
ClusterServerConfigManager.registerServerTransportProperty(serverTransportDs.getProperty());
// ClusterServerConfigManager.loadGlobalTransportConfig(new ServerTransportConfig().setIdleSeconds(600).setPort(transPort));
}
private void registerClusterRuleSupplier() {
ClusterFlowRuleManager.setPropertySupplier(namespace -> {
ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> ds = new ApolloDataSource<>(this.namespace, ruleKey,
defaultRuleValue, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {
}));
return ds.getProperty();
});
ClusterParamFlowRuleManager.setPropertySupplier(namespace -> {
ReadableDataSource<String, List<ParamFlowRule>> ds = new ApolloDataSource<>(this.namespace, ruleKey,
defaultRuleValue, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<ParamFlowRule>>() {
}));
return ds.getProperty();
});
}
/**
* 服务端配置，设置server端口和IP，注释的配置是写死的方式，这个在服务端是不用配置的，只有客户端需要配置用来连接服务端
*/
private void initClientServerAssignProperty() {
ReadableDataSource<String, ClusterClientAssignConfig> clientAssignDs = new ApolloDataSource<>(namespace, ruleServerKey,
defaultRuleValue, source -> {
List<ClusterGroupEntity> groupList = JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<ClusterGroupEntity>>() {
});
ClusterClientAssignConfig clusterClientAssignConfig = Optional.ofNullable(groupList)
.flatMap(this::extractClientAssignment)
.orElse(null);
return clusterClientAssignConfig;
});
ClusterClientConfigManager.registerServerAssignProperty(clientAssignDs.getProperty());
// ClusterClientAssignConfig serverConfig = new ClusterClientAssignConfig();
// serverConfig.setServerHost("127.0.0.1");
// serverConfig.setServerPort(transPort);
// ConfigSupplierRegistry.setNamespaceSupplier(() -> "trade-center");
// ClusterClientConfigManager.applyNewAssignConfig(serverConfig);
}
private Optional<ClusterClientAssignConfig> extractClientAssignment(List<ClusterGroupEntity> groupList) {
ClusterGroupEntity tokenServer = groupList.stream().filter(x -> x.getState().equals(ClusterStateManager.CLUSTER_SERVER)).findFirst().get();
Integer currentmachineState = Optional.ofNullable(groupList).map(s -> groupList.stream().filter(this::machineEqual).findFirst().get().getState()).orElse(ClusterStateManager.CLUSTER_NOT_STARTED);
if (currentMachineState.equals(ClusterStateManager.CLUSTER_CLIENT)) {
String ip = tokenServer.getIp();
Integer port = tokenServer.getPort();
return Optional.of(new ClusterClientAssignConfig(ip, port));
}
return Optional.empty();
}
/**
* 初始化客户端和服务端状态，注释的也是写死的配置方式
*/
private void initStateProperty() {
ReadableDataSource<String, Integer> clusterModeDs = new ApolloDataSource<>(namespace, ruleServerKey,
defaultRuleValue, source -> {
List<ClusterGroupEntity> groupList = JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<ClusterGroupEntity>>() {
});
Integer state = Optional.ofNullable(groupList).map(s -> groupList.stream().filter(this::machineEqual).findFirst().get().getState()).orElse(ClusterStateManager.CLUSTER_NOT_STARTED);
return state;
});
ClusterStateManager.registerProperty(clusterModeDs.getProperty());
// ClusterStateManager.applyState(ClusterStateManager.CLUSTER_SERVER);
}
private Optional<ServerTransportConfig> extractServerTransportConfig(List<ClusterGroupEntity> groupList) {
return groupList.stream()
.filter(x -> x.getMachineId().equalsIgnoreCase(getCurrentMachineId()) && x.getState().equals(ClusterStateManager.CLUSTER_SERVER))
.findAny()
.map(e -> new ServerTransportConfig().setPort(e.getPort()).setIdleSeconds(600));
}
private boolean machineEqual(/*@Valid*/ ClusterGroupEntity group) {
return getCurrentMachineId().equals(group.getMachineId());
}
private String getCurrentMachineId() {
// 通过-Dcsp.sentinel.api.port=8719 配置， 默认8719，随后递增
return HostNameUtil.getIp() + SEPARATOR + TransportConfig.getPort();
}
private static final String SEPARATOR = "@";
}
基础类，定义配置的基础信息。
@Data
public class ClusterGroupEntity {
private String machineId;
private String ip;
private Integer port;
private Integer state;
}
然后是Apollo中的限流规则的配置和server/client集群关系的配置。
需要说明一下的就是flowId，这个是区分限流规则的全局唯一ID，必须要有，否则集群限流会有问题。
thresholdType代表限流模式，默认是0，代表单机均摊，比如这里count限流QPS=20，有3台机器，那么集群限流阈值就是60，如果是1代表全局阈值，也就是count配置的值就是集群限流的上限。
demo_sentinel=[
{
"resource": "test_res", //限流资源名
"count": 20, //集群限流QPS
"clusterMode": true, //true为集群限流模式
"clusterConfig": {
"flowId": 111, //这个必须得有，否则会有问题
"thresholdType": 1 //限流模式，默认为0单机均摊，1是全局阈值
}
}
]
demo_cluster=[
{
"ip": "192.168.3.20",
"machineId": "192.168.3.20@8720",
"port": 9999, //server和client通信接口
"state": 1 //指定为server
},
{
"ip": "192.168.3.20",
"machineId": "192.168.3.20@8721",
"state": 0
},
{
"ip": "192.168.3.20",
"machineId": "192.168.3.20@8722",
"state": 0
}
]
OK，到这里代码和配置都已经OK，还需要跑起来Sentinel控制台，这个不用教，还有启动参数。
本地可以直接跑多个客户端，注意修改端口号：-Dserver.port=9100 -Dcsp.sentinel.api.port=8720这两个一块改，至于怎么连Apollo这块我就省略了，自己整吧，公司应该都有，不行的话用代码里的写死的方式也可以用。
-Dserver.port=9100 -Dcsp.sentinel.api.port=8720 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dcsp.sentinel.log.use.pid=true
因为有流量之后控制台才能看到限流的情况，所以用官方给的限流测试代码修改一下，放到Springboot启动类中，触发限流规则的初始化。
@SpringBootApplication
public class DemoApplication {
public static void mAIn(String[] args) {
SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
new FlowQpsDemo();
}
}
测试限流代码：
public class FlowQpsDemo {
private static final String KEY = "test_res";
private static AtomicInteger pass = new AtomicInteger();
private static AtomicInteger block = new AtomicInteger();
private static AtomicInteger total = new AtomicInteger();
private static volatile boolean stop = false;
private static final int threadCount = 32;
private static int seconds = 60 + 40;
public FlowQpsDemo() {
tick();
simulateTraffic();
}
private static void simulateTraffic() {
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
Thread t = new Thread(new RunTask());
t.setName("simulate-traffic-Task");
t.start();
}
}
private static void tick() {
Thread timer = new Thread(new TimerTask());
timer.setName("sentinel-timer-task");
timer.start();
}
static class TimerTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
long start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("begin to statistic!!!");
long oldTotal = 0;
long oldPass = 0;
long oldBlock = 0;
while (!stop) {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
}
long globalTotal = total.get();
long oneSecondTotal = globalTotal - oldTotal;
oldTotal = globalTotal;
long globalPass = pass.get();
long oneSecondPass = globalPass - oldPass;
oldPass = globalPass;
long globalBlock = block.get();
long oneSecondBlock = globalBlock - oldBlock;
oldBlock = globalBlock;
System.out.println(seconds + " send qps is: " + oneSecondTotal);
System.out.println(TimeUtil.currentTimeMillis() + ", total:" + oneSecondTotal
+ ", pass:" + oneSecondPass
+ ", block:" + oneSecondBlock);
if (seconds-- <= 0) {
// stop = true;
}
}
long cost = System.currentTimeMillis() - start;
System.out.println("time cost: " + cost + " ms");
System.out.println("total:" + total.get() + ", pass:" + pass.get()
+ ", block:" + block.get());
System.exit(0);
}
}
static class RunTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (!stop) {
Entry entry = null;
try {
entry = SphU.entry(KEY);
// token acquired, means pass
pass.addAndGet(1);
} catch (BlockException e1) {
block.incrementAndGet();
} catch (Exception e2) {
// biz exception
} finally {
total.incrementAndGet();
if (entry != null) {
entry.exit();
}
}
Random random2 = new Random();
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(random2.nextInt(50));
} catch (InterruptedException e) {
// ignore
}
}
}
}
}
启动之后查看控制台，可以看到嵌入式的集群服务端已经启动好。
查看限流的情况：
最后为了测试效果，再启动一个客户端，修改端口号为9200和8721，可以看到新的客户端已经连接到了服务端，不过这里显示的总QPS 30000和我们配置的不符，这个不用管他。
好了，这个就是集群限流原理和使用配置方式，当然了，你可以启动多台服务，然后手动修改Apollo中的state参数修改服务端，验证修改配置的方式是否能实现故障转移机制，另外就是关闭client或者server验证是否回退到单机限流的情况，这里就不一一测试了，因为我已经测试过了呀。
对于独立式的部署方式基本也是一样的，只是单独启动一个服务端的服务，需要手动配置server，而嵌入式的则不需要，loadServerNamespaceSet配置为自己的服务名称即可。
ClusterTokenServer tokenServer = new SentinelDefaultTokenServer();
ClusterServerConfigManager.loadGlobalTransportConfig(new ServerTransportConfig()
.setIdleSeconds(600)
.setPort(11111));
ClusterServerConfigManager.loadServerNamespaceSet(Collections.singleton(DemoConstants.APP_NAME));
tokenServer.start();
来源：公众号——艾小仙
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