限流降級神器：哨兵 (sentinel) 原理分析
Sentinel 是阿里中介軟體團隊開源的，面向分散式服務架構的輕量級高可用流量控制組件，主要以流量為切入點，從流量控制、熔斷降級、系統負載保護等多個維度來幫助使用者保護服務的穩定性。
大家可能會問：Sentinel 和之前常用的熔斷降級庫 Netflix Hystrix 有什麼異同呢？Sentinel官網有一個對比的文章，這裡摘抄一個總結的表格，具體的對比可以點此 連結 檢視。
| 對比內容 | Sentinel | Hystrix |
|---|---|---|
| 隔離策略 | 訊號量隔離 | 執行緒池隔離/訊號量隔離 |
| 熔斷降級策略 | 基於響應時間或失敗比率 | 基於失敗比率 |
| 實時指標實現 | 滑動視窗 | 滑動視窗（基於 RxJava） |
| 規則配置 | 支援多種資料來源 | 支援多種資料來源 |
| 擴充套件性 | 多個擴充套件點 | 外掛的形式 |
| 基於註解的支援 | 支援 | 支援 |
| 限流 | 基於 QPS，支援基於呼叫關係的限流 | 不支援 |
| 流量整形 | 支援慢啟動、勻速器模式 | 不支援 |
| 系統負載保護 | 支援 | 不支援 |
| 控制檯 | 開箱即用，可配置規則、檢視秒級監控、機器發現等 | 不完善 |
| 常見框架的適配 | Servlet、Spring Cloud、Dubbo、RPC/">gRPC 等 | Servlet、Spring Cloud Netflix |
從對比的表格可以看到，Sentinel比Hystrix在功能性上還要強大一些，本文讓我們一起來了解下Sentinel的原始碼，揭開Sentinel的神祕面紗。
專案結構
將Sentinel的原始碼fork到自己的github庫中，接著把原始碼clone到本地，然後開始原始碼閱讀之旅吧。
首先我們看一下Sentinel專案的整個結構：
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sentinel-core 核心模組，限流、降級、系統保護等都在這裡實現
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sentinel-dashboard 控制檯模組，可以對連線上的sentinel客戶端實現視覺化的管理
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sentinel-transport 傳輸模組，提供了基本的監控服務端和客戶端的API介面，以及一些基於不同庫的實現
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sentinel-extension 擴充套件模組，主要對DataSource進行了部分擴充套件實現
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sentinel-adapter 介面卡模組，主要實現了對一些常見框架的適配
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sentinel-demo 樣例模組，可參考怎麼使用sentinel進行限流、降級等
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sentinel-benchmark 基準測試模組，對核心程式碼的精確性提供基準測試
執行樣例
基本上每個框架都會帶有樣例模組，有的叫example，有的叫demo，sentinel也不例外。
那我們從sentinel的demo中找一個例子執行下看看大致的情況吧，上面說過了sentinel主要的核心功能是做限流、降級和系統保護，那我們就從“限流”開始看sentinel的實現原理吧。
可以看到sentinel-demo模組中有很多不同的樣例，我們找到basic模組下的flow包，這個包下面就是對應的限流的樣例，但是限流也有很多種型別的限流，我們就找根據qps限流的類看吧，其他的限流方式原理上都大差不差。
執行上面的程式碼後，打印出如下的結果：
可以看到，上面的結果中，pass的數量和我們的預期並不相同，我們預期的是每秒允許pass的請求數是20個，但是目前有很多pass的請求數是超過20個的。
原因是，我們這裡測試的程式碼使用了多執行緒，注意看 threadCount 的值，一共有32個執行緒來模擬， 而在RunTask的run方法中執行資源保護時，即在 SphU.entry 的內部是沒有加鎖的，所以就會導致在高併發下，pass的數量會高於20。
可以用下面這個模型來描述下，有一個TimeTicker執行緒在做統計，每1秒鐘做一次。有N個RunTask執行緒在模擬請求，被訪問的business code被資源key保護著，根據規則，每秒只允許20個請求通過。
由於pass、block、total等計數器是全域性共享的，而多個RunTask執行緒在執行SphU.entry申請獲取entry時，內部沒有鎖保護，所以會存在pass的個數超過設定的閾值。
那為了證明在單執行緒下限流的正確性與可靠性，那我們的模型就應該變成了這樣：
那接下來我把 threadCount 的值改為1，只有一個執行緒來執行這個方法，看下具體的限流結果，執行上面的程式碼後列印的結果如下：
可以看到pass數基本上維持在20，但是第一次統計的pass值還是超過了20。這又是什麼原因導致的呢？
其實仔細看下Demo中的程式碼可以發現，模擬請求是用的一個執行緒，統計結果是用的另外一個執行緒，統計執行緒每1秒鐘統計一次結果，這兩個執行緒之間是有時間上的誤差的。從TimeTicker執行緒打印出來的時間戳可以看出來，雖然每隔一秒進行統計，但是當前列印時的時間和上一次的時間還是有誤差的，不完全是1000ms的間隔。
要真正驗證每秒限制20個請求，保證資料的精準性，需要做基準測試，這個不是本篇文章的重點，有興趣的同學可以去了解下jmh，sentinel中的基準測試也是通過jmh做的。
深入原理
通過一個簡單的示例程式，我們瞭解了sentinel可以對請求進行限流，除了限流外，還有降級和系統保護等功能。那現在我們就撥開雲霧，深入原始碼內部去一窺sentinel的實現原理吧。
首先從入口開始： SphU.entry() 。這個方法會去申請一個entry，如果能夠申請成功，則說明沒有被限流，否則會丟擲BlockException，表面已經被限流了。
從 SphU.entry() 方法往下執行會進入到 Sph.entry() ，Sph的預設實現類是 CtSph ，在CtSph中最終會執行到 entry(ResourceWrapperresourceWrapper,intcount,Object...args)throwsBlockException 這個方法。
我們來看一下這個方法的具體實現：
這個方法可以分為以下幾個部分：
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1.對引數和全域性配置項做檢測，如果不符合要求就直接返回了一個CtEntry物件，不會再進行後面的限流檢測，否則進入下面的檢測流程。
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2.根據包裝過的資源物件獲取對應的SlotChain
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3.執行SlotChain的entry方法
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3.1.如果SlotChain的entry方法丟擲了BlockException，則將該異常繼續向上丟擲
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3.2.如果SlotChain的entry方法正常執行了，則最後會將該entry物件返回
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4.如果上層方法捕獲了BlockException，則說明請求被限流了，否則請求能正常執行
其中比較重要的是第2、3兩個步驟，我們來分解一下這兩個步驟。
建立SlotChain
首先看一下lookProcessChain的方法實現：
該方法使用了一個HashMap做了快取，key是資源物件。這裡加了鎖，並且做了 doublecheck 。具體構造chain的方法是通過： Env.slotsChainbuilder.build() 這句程式碼建立的。那就進入這個方法看看吧。
Chain是鏈條的意思，從build的方法可看出，ProcessorSlotChain是一個連結串列，裡面添加了很多個Slot。具體的實現需要到DefaultProcessorSlotChain中去看。
DefaultProcessorSlotChain中有兩個AbstractLinkedProcessorSlot型別的變數：first和end，這就是連結串列的頭結點和尾節點。
建立DefaultProcessorSlotChain物件時，首先建立了首節點，然後把首節點賦值給了尾節點，可以用下圖表示：
將第一個節點新增到連結串列中後，整個連結串列的結構變成了如下圖這樣：
將所有的節點都加入到連結串列中後，整個連結串列的結構變成了如下圖所示：
這樣就將所有的Slot物件新增到了連結串列中去了，每一個Slot都是繼承自AbstractLinkedProcessorSlot。而AbstractLinkedProcessorSlot是一種責任鏈的設計，每個物件中都有一個next屬性，指向的是另一個AbstractLinkedProcessorSlot物件。其實責任鏈模式在很多框架中都有，比如Netty中是通過pipeline來實現的。
知道了SlotChain是如何建立的了，那接下來就要看下是如何執行Slot的entry方法的了。
執行SlotChain的entry方法
lookProcessChain方法獲得的ProcessorSlotChain的例項是DefaultProcessorSlotChain，那麼執行chain.entry方法，就會執行DefaultProcessorSlotChain的entry方法，而DefaultProcessorSlotChain的entry方法是這樣的：
也就是說，DefaultProcessorSlotChain的entry實際是執行的first屬性的transformEntry方法。
而transformEntry方法會執行當前節點的entry方法，在DefaultProcessorSlotChain中first節點重寫了entry方法，具體如下：
first節點的entry方法，實際又是執行的super的fireEntry方法，那繼續把目光轉移到fireEntry方法，具體如下：
從這裡可以看到，從fireEntry方法中就開始傳遞執行entry了，這裡會執行當前節點的下一個節點transformEntry方法，上面已經分析過了，transformEntry方法會觸發當前節點的entry，也就是說fireEntry方法實際是觸發了下一個節點的entry方法。具體的流程如下圖所示：
從圖中可以看出，從最初的呼叫Chain的entry()方法，轉變成了呼叫SlotChain中Slot的entry()方法。從上面的分析可以知道，SlotChain中的第一個Slot節點是NodeSelectorSlot。
執行Slot的entry方法
現在可以把目光轉移到SlotChain中的第一個節點NodeSelectorSlot的entry方法中去了，具體的程式碼如下：
從程式碼中可以看到，NodeSelectorSlot節點做了一些自己的業務邏輯處理，具體的大家可以深入原始碼繼續追蹤，這裡大概的介紹下每種Slot的功能職責：
-
NodeSelectorSlot負責收集資源的路徑，並將這些資源的呼叫路徑，以樹狀結構儲存起來，用於根據呼叫路徑來限流降級； -
ClusterBuilderSlot則用於儲存資源的統計資訊以及呼叫者資訊，例如該資源的 RT, QPS, thread count 等等，這些資訊將用作為多維度限流，降級的依據； -
StatistcSlot則用於記錄，統計不同緯度的 runtime 資訊； -
FlowSlot則用於根據預設的限流規則，以及前面 slot 統計的狀態，來進行限流； -
AuthorizationSlot則根據黑白名單，來做黑白名單控制； -
DegradeSlot則通過統計資訊，以及預設的規則，來做熔斷降級； -
SystemSlot則通過系統的狀態，例如 load1 等，來控制總的入口流量；
執行完業務邏輯處理後，呼叫了fireEntry()方法，由此觸發了下一個節點的entry方法。此時我們就知道了sentinel的責任鏈就是這樣傳遞的：每個Slot節點執行完自己的業務後，會呼叫fireEntry來觸發下一個節點的entry方法。
所以可以將上面的圖完整了，具體如下：
至此就通過SlotChain完成了對每個節點的entry()方法的呼叫，每個節點會根據建立的規則，進行自己的邏輯處理，當統計的結果達到設定的閾值時，就會觸發限流、降級等事件，具體是丟擲BlockException異常。
總結
sentinel主要是基於7種不同的Slot形成了一個連結串列，每個Slot都各司其職，自己做完分內的事之後，會把請求傳遞給下一個Slot，直到在某一個Slot中命中規則後丟擲BlockException而終止。
前三個Slot負責做統計，後面的Slot負責根據統計的結果結合配置的規則進行具體的控制，是Block該請求還是放行。
控制的型別也有很多可選項：根據qps、執行緒數、冷啟動等等。
然後基於這個核心的方法，衍生出了很多其他的功能：
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1、dashboard控制檯，可以視覺化的對每個連線過來的sentinel客戶端 (通過傳送heartbeat訊息)進行控制，dashboard和客戶端之間通過http協議進行通訊。
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2、規則的持久化，通過實現DataSource介面，可以通過不同的方式對配置的規則進行持久化，預設規則是在記憶體中的
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3、對主流的框架進行適配，包括servlet，dubbo，rRpc等
Dashboard控制檯
sentinel-dashboard是一個單獨的應用，通過spring-boot進行啟動，主要提供一個輕量級的控制檯，它提供機器發現、單機資源實時監控、叢集資源彙總，以及規則管理的功能。
我們只需要對應用進行簡單的配置，就可以使用這些功能。
1 啟動控制檯
1.1 下載程式碼並編譯控制檯
-
下載 控制檯 工程
-
使用以下命令將程式碼打包成一個 fat jar:
mvn cleanpackage
1.2 啟動
使用如下命令啟動編譯後的控制檯：
上述命令中我們指定了一個JVM引數， -Dserver.port=8080 用於指定 Spring Boot 啟動埠為 8080 。
2 客戶端接入控制檯
控制檯啟動後，客戶端需要按照以下步驟接入到控制檯。
2.1 引入客戶端jar包
通過 pom.xml 引入 jar 包:
2.2 配置啟動引數
啟動時加入 JVM 引數 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=consoleIp:port 指定控制檯地址和埠。若啟動多個應用，則需要通過 -Dcsp.sentinel.api.port=xxxx 指定客戶端監控 API 的埠（預設是 8719）。
除了修改 JVM 引數，也可以通過配置檔案取得同樣的效果。更詳細的資訊可以參考 啟動配置項。
2.3 觸發客戶端初始化
確保客戶端有訪問量，Sentinel 會在 客戶端首次呼叫的時候 進行初始化，開始向控制檯傳送心跳包。
sentinel-dashboard是一個獨立的web應用，可以接受客戶端的連線，然後與客戶端之間進行通訊，他們之間使用http協議進行通訊。他們之間的關係如下圖所示：
dashboard
dashboard啟動後會等待客戶端的連線，具體的做法是在 MachineRegistryController 中有一個 receiveHeartBeat 的方法，客戶端傳送心跳訊息，就是通過http請求這個方法。
dashboard接收到客戶端的心跳訊息後，會把客戶端的傳遞過來的ip、port等資訊封裝成一個 MachineInfo 物件，然後將該物件通過 MachineDiscovery 介面的 addMachine 方法新增到一個ConcurrentHashMap中儲存起來。
這裡會有問題，因為客戶端的資訊是儲存在dashboard的記憶體中的，所以當dashboard應用重啟後，之前已經發送過來的客戶端資訊都會丟失掉。
client
client在啟動時，會通過CommandCenterInitFunc選擇一個，並且只選擇一個CommandCenter進行啟動。
啟動之前會通過spi的方式掃描獲取到所有的CommandHandler的實現類，然後將所有的CommandHandler註冊到一個HashMap中去，待後期使用。
PS：考慮一下，為什麼CommandHandler不需要做持久化，而是直接儲存在記憶體中。
註冊完CommandHandler之後，緊接著就啟動CommandCenter了，目前CommandCenter有兩個實現類：
-
SimpleHttpCommandCenter 通過ServerSocket啟動一個服務端，接受socket連線
-
NettyHttpCommandCenter 通過Netty啟動一個服務端，接受channel連線
CommandCenter啟動後，就等待dashboard傳送訊息過來了，當接收到訊息後，會把訊息通過具體的CommandHandler進行處理，然後將處理的結果返回給dashboard。
這裡需要注意的是，dashboard給client傳送訊息是通過非同步的httpClient進行傳送的，在HttpHelper類中。
但是詭異的是，既然通過非同步傳送了，又通過一個CountDownLatch來等待訊息的返回，然後獲取結果，那這樣不就失去了非同步的意義的嗎？具體的程式碼如下：
主流框架的適配
sentinel也對一些主流的框架進行了適配，使得在使用主流框架時，也可以享受到sentinel的保護。目前已經支援的介面卡包括以下這些：
-
Web Servlet
-
Dubbo
-
Spring Boot / Spring Cloud
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gRPC
-
Apache RocketMQ
其實做適配就是通過那些主流框架的擴充套件點，然後在擴充套件點上加入sentinel限流降級的程式碼即可。拿Servlet的適配程式碼看一下，具體的程式碼是：
通過Servlet的Filter進行擴充套件，實現一個Filter，然後在doFilter方法中對請求進行限流控制，如果請求被限流則將請求重定向到一個預設頁面，否則將請求放行給下一個Filter。
規則持久化，動態化
Sentinel 的理念是開發者只需要關注資源的定義，當資源定義成功，可以動態增加各種流控降級規則。
Sentinel 提供兩種方式修改規則：
-
通過 API 直接修改 (
loadRules) -
通過
DataSource適配不同資料來源修改
通過 API 修改比較直觀，可以通過以下三個 API 修改不同的規則：
DataSource 擴充套件
上述 loadRules() 方法只接受記憶體態的規則物件，但應用重啟後記憶體中的規則就會丟失，更多的時候規則最好能夠儲存在檔案、資料庫或者配置中心中。
DataSource 介面給我們提供了對接任意配置源的能力。相比直接通過 API 修改規則，實現 DataSource 介面是更加可靠的做法。
官方推薦通過控制檯設定規則後將規則推送到統一的規則中心，使用者只需要實現 DataSource 介面，來監聽規則中心的規則變化，以實時獲取變更的規則。
DataSource 拓展常見的實現方式有：
-
拉模式：客戶端主動向某個規則管理中心定期輪詢拉取規則，這個規則中心可以是 SQL、檔案，甚至是 VCS 等。這樣做的方式是簡單，缺點是無法及時獲取變更；
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推模式：規則中心統一推送，客戶端通過註冊監聽器的方式時刻監聽變化，比如使用 Nacos、Zookeeper 等配置中心。這種方式有更好的實時性和一致性保證。
至此，sentinel的基本情況都已經分析了，更加詳細的內容，可以繼續閱讀原始碼來研究。
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