Sentinel进阶之基本原理

Sentinel进阶之基本原理

薏米 1,207 2021-05-30

前面的话】在前文 Sentinel入门指北 中简单介绍了一下Sentinel,今天就来具体说一下Sentinel的基本原理。


壹、概述

Sentinel 里面,所有的资源都对应一个资源名称以及一个 EntryEntry 可以通过对主流框架的适配自动创建,也可以通过注解的方式或调用 API 显式创建;每一个 Entry 创建的时候,同时也会创建一系列功能插槽(slot chain)。这些插槽有不同的职责,例如:

  • NodeSelectorSlot 负责收集资源的路径,并将这些资源的调用路径,以树状结构存储起来,用于根据调用路径来限流降级;
  • ClusterBuilderSlot 则用于存储资源的统计信息以及调用者信息,例如该资源的 RT, QPS, thread count 等等,这些信息将用作为多维度限流,降级的依据;
  • StatisticSlot 则用于记录、统计不同纬度的 runtime 指标监控信息;
  • FlowSlot 则用于根据预设的限流规则以及前面 slot 统计的状态,来进行流量控制;
  • AuthoritySlot 则根据配置的黑白名单和调用来源信息,来做黑白名单控制;
  • DegradeSlot 则通过统计信息以及预设的规则,来做熔断降级;
  • SystemSlot 则通过系统的状态,例如 load1 等,来控制总的入口流量;

总体的框架如下:

总体框架图

SentinelProcessorSlot 作为 SPI 接口进行扩展(1.7.2 版本以前 SlotChainBuilder 作为 SPI),使得 Slot Chain 具备了扩展的能力。您可以自行加入自定义的 slot 并编排 slot 间的顺序,从而可以给 Sentinel 添加自定义的功能。

自定义处理流程

下面介绍一下各个 slot 的功能。

1.1、NodeSelectorSlot

这个 slot 主要负责收集资源的路径,并将这些资源的调用路径,以树状结构存储起来,用于根据调用路径来限流降级。

 ContextUtil.enter("entrance1", "appA");
 Entry nodeA = SphU.entry("nodeA");
 if (nodeA != null) {
    nodeA.exit();
 }
 ContextUtil.exit();

上述代码通过 ContextUtil.enter() 创建了一个名为 entrance1 的上下文,同时指定调用发起者为 appA;接着通过 SphU.entry()请求一个 token,如果该方法顺利执行没有抛 BlockException,表明 token 请求成功。

以上代码将在内存中生成以下结构:

 	     machine-root
                 /     
                /
         EntranceNode1
              /
             /   
      DefaultNode(nodeA)

注意:每个 DefaultNode 由资源 ID 和输入名称来标识。换句话说,一个资源 ID 可以有多个不同入口的 DefaultNode

  ContextUtil.enter("entrance1", "appA");
  Entry nodeA = SphU.entry("nodeA");
  if (nodeA != null) {
    nodeA.exit();
  }
  ContextUtil.exit();

  ContextUtil.enter("entrance2", "appA");
  nodeA = SphU.entry("nodeA");
  if (nodeA != null) {
    nodeA.exit();
  }
  ContextUtil.exit();

以上代码将在内存中生成以下结构:

                   machine-root
                   /         \
                  /           \
          EntranceNode1   EntranceNode2
                /               \
               /                 \
       DefaultNode(nodeA)   DefaultNode(nodeA)

上面的结构可以通过调用 curl http://localhost:8719/tree?type=root 来显示:

EntranceNode: machine-root(t:0 pq:1 bq:0 tq:1 rt:0 prq:1 1mp:0 1mb:0 1mt:0)
-EntranceNode1: Entrance1(t:0 pq:1 bq:0 tq:1 rt:0 prq:1 1mp:0 1mb:0 1mt:0)
--nodeA(t:0 pq:1 bq:0 tq:1 rt:0 prq:1 1mp:0 1mb:0 1mt:0)
-EntranceNode2: Entrance1(t:0 pq:1 bq:0 tq:1 rt:0 prq:1 1mp:0 1mb:0 1mt:0)
--nodeA(t:0 pq:1 bq:0 tq:1 rt:0 prq:1 1mp:0 1mb:0 1mt:0)

t:threadNum  pq:passQps  bq:blockedQps  tq:totalQps  rt:averageRt  prq: passRequestQps 1mp:1m-passed 1mb:1m-blocked 1mt:1m-total

1.2、ClusterBuilderSlot

此插槽用于构建资源的 ClusterNode 以及调用来源节点。ClusterNode 保持资源运行统计信息(响应时间、QPS、block 数目、线程数、异常数等)以及原始调用者统计信息列表。来源调用者的名字由 ContextUtil.enter(contextName,origin) 中的 origin 标记。可通过如下命令查看某个资源不同调用者的访问情况:curl http://localhost:8719/origin?id=caller

id: nodeA
idx origin  threadNum passedQps blockedQps totalQps aRt   1m-passed 1m-blocked 1m-total 
1   caller1 0         0         0          0        0     0         0          0        
2   caller2 0         0         0          0        0     0         0          0      

1.3、StatisticSlot

StatisticSlotSentinel 的核心功能插槽之一,用于统计实时的调用数据。

  • clusterNode:资源唯一标识的 ClusterNoderuntime 统计
  • origin:根据来自不同调用者的统计信息
  • defaultnode: 根据上下文条目名称和资源 IDruntime 统计
  • 入口的统计

Sentinel 底层采用高性能的滑动窗口数据结构 LeapArray 来统计实时的秒级指标数据,可以很好地支撑写多于读的高并发场景。

滑动窗口

1.4、FlowSlot

这个 slot 主要根据预设的资源的统计信息,按照固定的次序,依次生效。如果一个资源对应两条或者多条流控规则,则会根据如下次序依次检验,直到全部通过或者有一个规则生效为止:

  • 指定应用生效的规则,即针对调用方限流的;
  • 调用方为 other 的规则;
  • 调用方为 default 的规则。

1.5、DegradeSlot

这个 slot 主要针对资源的平均响应时间(RT)以及异常比率,来决定资源是否在接下来的时间被自动熔断掉。

1.6、SystemSlot

这个 slot 会根据对于当前系统的整体情况,对入口资源的调用进行动态调配。其原理是让入口的流量和当前系统的预计容量达到一个动态平衡。

注意系统规则只对入口流量起作用(调用类型为 EntryType.IN),对出口流量无效。可通过 SphU.entry(res, entryType) 指定调用类型,如果不指定,默认是EntryType.OUT

贰、 核心类解析

2.1、ProcessorSlotChain

Sentinel 的核心骨架,将不同的 Slot 按照顺序串在一起(责任链模式),从而将不同的功能(限流、降级、系统保护)组合在一起。slot chain 其实可以分为两部分:统计数据构建部分(statistic)和判断部分(rule checking)。核心结构:

总体框架图

目前的设计是 one slot chain per resource,因为某些 slotper resource 的(比如 NodeSelectorSlot)。

2.2、Context

Context 代表调用链路上下文,贯穿一次调用链路中的所有 EntryContext 维持着入口节点(entranceNode)、本次调用链路的 curNode、调用来源(origin)等信息。Context 名称即为调用链路入口名称。

Context 维持的方式:通过 ThreadLocal 传递,只有在入口 enter 的时候生效。由于 Context 是通过 ThreadLocal 传递的,因此对于异步调用链路,线程切换的时候会丢掉 Context,因此需要手动通过 ContextUtil.runOnContext(context, f) 来变换 context

2.3、Entry

每一次资源调用都会创建一个 EntryEntry 包含了资源名、curNode(当前统计节点)、originNode(来源统计节点)等信息。

CtEntry 为普通的 Entry,在调用 SphU.entry(xxx) 的时候创建。特性:Linked entry within current context(内部维护着 parent 和 child)

需要注意的一点:CtEntry 构造函数中会做调用链的变换,即将当前 Entry 接到传入 Context 的调用链路上(setUpEntryFor)。

资源调用结束时需要 entry.exit()exit 操作会过一遍 slot chain exit,恢复调用栈,exit context 然后清空 entry 中的 context 防止重复调用。

2.4、Node

Sentinel 里面的各种种类的统计节点:

  • StatisticNode:最为基础的统计节点,包含秒级和分钟级两个滑动窗口结构。
  • DefaultNode:链路节点,用于统计调用链路上某个资源的数据,维持树状结构。
  • ClusterNode:簇点,用于统计每个资源全局的数据(不区分调用链路),以及存放该资源的按来源区分的调用数据(类型为 StatisticNode)。特别地,Constants.ENTRY_NODE 节点用于统计全局的入口资源数据。
  • EntranceNode:入口节点,特殊的链路节点,对应某个 Context 入口的所有调用数据。Constants.ROOT 节点也是入口节点。

构建的时机:

  • EntranceNode:在 ContextUtil.enter(xxx) 的时候就创建了,然后塞到 Context 里面。
  • NodeSelectorSlot:根据 context 创建 DefaultNode,然后 set curNode to context
  • ClusterBuilderSlot:首先根据 resourceName 创建 ClusterNode,并且 set clusterNode to defaultNode;然后再根据 origin 创建来源节点(类型为 StatisticNode),并且 set originNode to curEntry

几种 Node 的维度(数目):

  • ClusterNode 的维度是 resource
  • DefaultNode 的维度是 resource * context,存在每个 NodeSelectorSlotmap 里面
  • EntranceNode 的维度是 context,存在 ContextUtil 类的 contextNameNodeMap 里面
  • 来源节点(类型为 StatisticNode)的维度是 resource * origin,存在每个 ClusterNodeoriginCountMap 里面

2.5、StatisticSlot

StatisticSlotSentinel 最为重要的类之一,用于根据规则判断结果进行相应的统计操作。

entry 的时候:依次执行后面的判断 slot。每个 slot 触发流控的话会抛出异常(BlockException 的子类)。若有 BlockException 抛出,则记录 block 数据;若无异常抛出则算作可通过(pass),记录 pass 数据。

exit 的时候:若无 error(无论是业务异常还是流控异常),记录 complete(success)以及 RT,线程数-1

记录数据的维度:线程数+1、记录当前 DefaultNode 数据、记录对应的 originNode 数据(若存在 origin)、累计 IN 统计数据(若流量类型为 IN)。


后面的话最后是我自己实践自定义调用链的源码


薏米笔记


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