【前面的话】在前文 Sentinel进阶之熔断降级 中简单介绍了一下Sentinel的流量控制，今天就来继续说一下Sentinel的系统自适应保护。
壹、概述
Sentinel 系统自适应保护从整体维度对应用入口流量进行控制，结合应用的 Load、总体平均 RT、入口QPS 和线程数等几个维度的监控指标，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。
贰、背景
在开始之前，先回顾一下 Sentinel 做系统自适应保护的目的：
- 保证系统不被拖垮
- 在系统稳定的前提下，保持系统的吞吐量
长期以来，系统自适应保护的思路是根据硬指标，即系统的负载 (load1) 来做系统过载保护。当系统负载高于某个阈值，就禁止或者减少流量的进入；当load开始好转，则恢复流量的进入。这个思路给我们带来了不可避免的两个问题：
- load 是一个“果”，如果根据 load 的情况来调节流量的通过率，那么就始终有延迟性。也就意味着通过率的任何调整，都会过一段时间才能看到效果。当前通过率是使load恶化的一个动作，那么也至少要过 1 秒之后才能观测到；同理，如果当前通过率调整是让
load好转的一个动作，也需要1秒之后才能继续调整，这样就浪费了系统的处理能力。所以我们看到的曲线，总是会有抖动。 - 恢复慢。想象一下这样的一个场景（真实），出现了这样一个问题，下游应用不可靠，导致应用RT很高，从而load到了一个很高的点。过了一段时间之后下游应用恢复了，应用RT也相应减少。这个时候，其实应该大幅度增大流量的通过率；但是由于这个时候
load仍然很高，通过率的恢复仍然不高。
TCP BBR 的思想给了我们一个很大的启发。我们应该根据系统能够处理的请求，和允许进来的请求，来做平衡，而不是根据一个间接的指标（系统 load）来做限流。最终我们追求的目标是 在系统不被拖垮的情况下，提高系统的吞吐率，而不是 load 一定要到低于某个阈值。如果我们还是按照固有的思维，超过特定的 load 就禁止流量进入，系统 load 恢复就放开流量，这样做的结果是无论我们怎么调参数，调比例，都是按照果来调节因，都无法取得良好的效果。
Sentinel 在系统自适应保护的做法是，用 load1 作为启动控制流量的值，而允许通过的流量由处理请求的能力，即请求的响应时间以及当前系统正在处理的请求速率来决定。
叁、系统规则
系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台机器的总体Load、RT、入口QPS 和线程数四个维度监控应用数据，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。
系统保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且仅对入口流量生效。入口流量指的是进入应用的流量（EntryType.IN），比如 Web 服务或 Dubbo 服务端接收的请求，都属于入口流量。
系统规则支持以下的阈值类型：
Load（仅对Linux/Unix-like机器生效）：当系统load1超过阈值，且系统当前的并发线程数超过系统容量时才会触发系统保护。系统容量由系统的maxQps * minRt计算得出。设定参考值一般是CPU cores * 2.5。CPU usage（1.5.0+ 版本）：当系统CPU使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围0.0-1.0）。RT：当单台机器上所有入口流量的平均RT达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的QPS达到阈值即触发系统保护。
肆、原理
先用经典图来镇楼:
我们把系统处理请求的过程想象为一个水管，到来的请求是往这个水管灌水，当系统处理顺畅的时候，请求不需要排队，直接从水管中穿过，这个请求的RT是最短的；反之，当请求堆积的时候，那么处理请求的时间则会变为：排队时间 + 最短处理时间。
- 推论一: 如果我们能够保证水管里的水量，能够让水顺畅的流动，则不会增加排队的请求；也就是说，这个时候的系统负载不会进一步恶化。
我们用 T 来表示(水管内部的水量)，用RT来表示请求的处理时间，用P来表示进来的请求数，那么一个请求从进入水管道到从水管出来，这个水管会存在 P * RT 个请求。换一句话来说，当 T ≈ QPS * Avg(RT) 的时候，我们可以认为系统的处理能力和允许进入的请求个数达到了平衡，系统的负载不会进一步恶化。
接下来的问题是，水管的水位是可以达到了一个平衡点，但是这个平衡点只能保证水管的水位不再继续增高，但是还面临一个问题，就是在达到平衡点之前，这个水管里已经堆积了多少水。如果之前水管的水已经在一个量级了，那么这个时候系统允许通过的水量可能只能缓慢通过，RT会大，之前堆积在水管里的水会滞留；反之，如果之前的水管水位偏低，那么又会浪费了系统的处理能力。
- 推论二: 当保持入口的流量是水管出来的流量的最大的值的时候，可以最大利用水管的处理能力。
然而，和 TCP BBR 的不一样的地方在于，还需要用一个系统负载的值（load1）来激发这套机制启动。
这种系统自适应算法对于低 load 的请求，它的效果是一个“兜底”的角色。
对于不是应用本身造成的 load 高的情况（如其它进程导致的不稳定的情况），效果不明显。
伍、示例
public class SystemGuardDemo {
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 = 100;
private static int seconds = 60 + 40;
public static void main(String[] args) throws Exception {
tick();
initSystemRule();
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
Thread entryThread = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
while (true) {
Entry entry = null;
try {
entry = SphU.entry("methodA", EntryType.IN);
pass.incrementAndGet();
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20);
} catch (InterruptedException e) {
// ignore
}
} catch (BlockException e1) {
block.incrementAndGet();
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20);
} catch (InterruptedException e) {
// ignore
}
} catch (Exception e2) {
// biz exception
} finally {
total.incrementAndGet();
if (entry != null) {
entry.exit();
}
}
}
}
});
entryThread.setName("working-thread");
entryThread.start();
}
}
private static void initSystemRule() {
List<SystemRule> rules = new ArrayList<SystemRule>();
SystemRule rule = new SystemRule();
// max load is 3
rule.setHighestSystemLoad(3.0);
// max cpu usage is 60%
rule.setHighestCpuUsage(0.6);
// max avg rt of all request is 10 ms
rule.setAvgRt(10);
// max total qps is 20
rule.setQps(20);
// max parallel working thread is 10
rule.setMaxThread(10);
rules.add(rule);
SystemRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));
}
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() {
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 + ", " + TimeUtil.currentTimeMillis() + ", total:"
+ oneSecondTotal + ", pass:"
+ oneSecondPass + ", block:" + oneSecondBlock);
if (seconds-- <= 0) {
stop = true;
}
}
System.exit(0);
}
}
}
【后面的话】最后是我自己实践的源码 ,包括流量控制和初始规则加载等等。
