1.6 如何使用

    科技2025-07-15  17

    目录

    Pt1 注解支持

    @SentinelResource

    Pt2 动态规则扩展

    Pt2.1 DataSource 扩展

    Pt3 实时监控

    Pt3.1 簇点监控

    获取簇点列表

    查询某个簇点的详细信息

    簇点调用者统计信息

    Pt3.2 链路监控

    Pt3.3 历史资源数据

    资源的秒级日志

    被拦截的秒级日志

    实时查询


    Pt1 注解支持

    Sentinel 提供了 @SentinelResource 注解用于定义资源,并提供了 AspectJ 的扩展用于自动定义资源、处理 BlockException 等。使用 Sentinel Annotation AspectJ Extension 的时候需要引入以下依赖:

    <dependency>    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>    <artifactId>sentinel-annotation-aspectj</artifactId>    <version>x.y.z</version> </dependency>

    @SentinelResource

    注意:注解方式埋点不支持 private 方法。

    @SentinelResource 用于定义资源,并提供可选的异常处理和 fallback 配置项。 @SentinelResource 注解包含以下属性:

    value:资源名称,必需项(不能为空)

    entryType:entry 类型,可选项(默认为 EntryType.OUT)

    blockHandler / blockHandlerClass: blockHandler 对应处理 BlockException 的函数名称,可选项。blockHandler 函数访问范围需要是 public,返回类型需要与原方法相匹配,参数类型需要和原方法相匹配并且最后加一个额外的参数,类型为 BlockException。blockHandler 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数,则可以指定 blockHandlerClass 为对应的类的 Class 对象,注意对应的函数必需为 static 函数,否则无法解析。

    fallback / fallbackClass:fallback 函数名称,可选项,用于在抛出异常的时候提供 fallback 处理逻辑。fallback 函数可以针对所有类型的异常(除了 exceptionsToIgnore 里面排除掉的异常类型)进行处理。fallback 函数签名和位置要求:

    返回值类型必须与原函数返回值类型一致;

    方法参数列表需要和原函数一致,或者可以额外多一个 Throwable 类型的参数用于接收对应的异常。

    fallback 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数,则可以指定 fallbackClass 为对应的类的 Class 对象,注意对应的函数必需为 static 函数,否则无法解析。

    defaultFallback(since 1.6.0):默认的 fallback 函数名称,可选项,通常用于通用的 fallback 逻辑(即可以用于很多服务或方法)。默认 fallback 函数可以针对所有类型的异常(除了exceptionsToIgnore里面排除掉的异常类型)进行处理。若同时配置了 fallback 和 defaultFallback,则只有 fallback 会生效。defaultFallback 函数签名要求:

    返回值类型必须与原函数返回值类型一致;

    方法参数列表需要为空,或者可以额外多一个 Throwable 类型的参数用于接收对应的异常。

    defaultFallback 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数,则可以指定 fallbackClass 为对应的类的 Class 对象,注意对应的函数必需为 static 函数,否则无法解析。

    exceptionsToIgnore(since 1.6.0):用于指定哪些异常被排除掉,不会计入异常统计中,也不会进入 fallback 逻辑中,而是会原样抛出。

    注:1.6.0 之前的版本 fallback 函数只针对降级异常(DegradeException)进行处理,不能针对业务异常进行处理。

     

    特别地,若 blockHandler 和 fallback 都进行了配置,则被限流降级而抛出 BlockException 时只会进入 blockHandler 处理逻辑。若未配置 blockHandler、fallback 和 defaultFallback,则被限流降级时会将 BlockException 直接抛出(若方法本身未定义 throws BlockException 则会被 JVM 包装一层 UndeclaredThrowableException)。

    示例:

    public class TestService { ​    // 对应的 `handleException` 函数需要位于 `ExceptionUtil` 类中,并且必须为 static 函数.    @SentinelResource(value = "test", blockHandler = "handleException", blockHandlerClass = {ExceptionUtil.class})    public void test() {        System.out.println("Test");   } ​    // 原函数    @SentinelResource(value = "hello", blockHandler = "exceptionHandler", fallback = "helloFallback")    public String hello(long s) {        return String.format("Hello at %d", s);   }        // Fallback 函数,函数签名与原函数一致或加一个 Throwable 类型的参数.    public String helloFallback(long s) {        return String.format("Halooooo %d", s);   } ​    // Block 异常处理函数,参数最后多一个 BlockException,其余与原函数一致.    public String exceptionHandler(long s, BlockException ex) {        // Do some log here.        ex.printStackTrace();        return "Oops, error occurred at " + s;   } }

    从 1.4.0 版本开始,注解方式定义资源支持自动统计业务异常,无需手动调用 Tracer.trace(ex) 来记录业务异常。Sentinel 1.4.0 以前的版本需要自行调用 Tracer.trace(ex) 来记录业务异常。

     

    Pt2 动态规则扩展

    Sentinel 的理念是开发者只需要关注资源的定义,当资源定义成功后可以动态增加各种流控降级规则。Sentinel 提供两种方式修改规则:

    通过 API 直接修改 (loadRules)

    通过 DataSource 适配不同数据源修改

     

    手动通过 API 修改比较直观,可以通过以下几个 API 修改不同的规则:

    FlowRuleManager.loadRules(List<FlowRule> rules); // 修改流控规则 DegradeRuleManager.loadRules(List<DegradeRule> rules); // 修改降级规则

    手动修改规则(硬编码方式)一般仅用于测试和演示,生产上一般通过动态规则源的方式来动态管理规则。

     

    Pt2.1 DataSource 扩展

    上述 loadRules() 方法只接受内存态的规则对象,但更多时候规则存储在文件、数据库或者配置中心当中。DataSource 接口给我们提供了对接任意配置源的能力。相比直接通过 API 修改规则,实现 DataSource 接口是更加可靠的做法。

    我们推荐通过控制台设置规则后将规则推送到统一的规则中心,客户端实现 ReadableDataSource 接口端监听规则中心实时获取变更,流程如下:

     

    DataSource 扩展常见的实现方式有:

    拉模式:客户端主动向某个规则管理中心定期轮询拉取规则,这个规则中心可以是 RDBMS、文件,甚至是 VCS 等。这样做的方式是简单,缺点是无法及时获取变更;

    推模式:规则中心统一推送,客户端通过注册监听器的方式时刻监听变化,比如使用 Nacos、Zookeeper 等配置中心。这种方式有更好的实时性和一致性保证。

     

    Sentinel 目前支持以下数据源扩展:

    Pull-based: 动态文件数据源、Consul, Eureka

    Push-based: ZooKeeper, Redis, Nacos, Apollo, etcd

     

    Pt3 实时监控

    Sentinel 提供对所有资源的实时监控。如果需要实时监控,客户端需引入以下依赖(以 Maven 为例):

    <dependency>   <groupId>com.alibaba.csp</groupId>   <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>   <version>x.y.z</version> </dependency>

    引入上述依赖后,客户端便会主动连接 Sentinel 控制台。通过 Sentinel 控制台 即可查看客户端的实时监控。

    通常您并不需要关心以下 API,但是如果您对开发控制台感兴趣,以下为监控 API 的文档。

     

    Pt3.1 簇点监控

    获取簇点列表

    相关 API: GET /clusterNode

    当应用启动之后,可以运行下列命令,获得当前所有簇点(ClusterNode)的列表(JSON 格式):

    curl http://localhost:8719/clusterNode

    结果示例:

    [ {"avgRt":0.0, //平均响应时间 "blockRequest":0, //每分钟拦截的请求个数 "blockedQps":0.0, //每秒拦截个数 "curThreadNum":0, //并发个数 "passQps":1.0, // 每秒成功通过请求 "passReqQps":1.0, //每秒到来的请求 "resourceName":"/registry/machine", 资源名称 "timeStamp":1529905824134, //时间戳 "totalQps":1.0, // 每分钟请求数 "totalRequest":193}, .... ]

    查询某个簇点的详细信息

    可以用下面命令模糊查询该簇点的具体信息,其中 id 对应 resource name,支持模糊查询:

    curl http://localhost:8719/cnode?id=xxxx

    结果示例:

    idx id                               thread   pass     blocked   success   total   aRt   1m-pass   1m-block   1m-all   exeption   6   /app/aliswitch2/machines.json     0         0         0         0         0       0     0         0         0       0           7   /app/sentinel-admin/machines.json 0         1         0         1         1       6     0         0         0       0           8   /identity/machine.json           0         0         0         0         0       0     0         0         0       0           9   /registry/machine                 0         2         0         2         2       1     192       0         192     0           10 /app/views/machine.html           0         1         0         1         1       2     0         0         0       0  

    簇点调用者统计信息

    可以用下列命令查询该簇点的调用者统计信息:

    curl http://localhost:8719/origin?id=xxxx

    结果示例:

    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      

    其中的 origin 由 ContextUtil.enter(resourceName,origin) 方法中的 origin 指定。

     

    Pt3.2 链路监控

    我们可以通过命令 curl http://localhost:8719/tree 来查询链路入口的链路树形结构:

    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

     

    Pt3.3 历史资源数据

    资源的秒级日志

    所有资源的秒级监控日志(metric 日志)在 ${home}/logs/csp/${appName}-metrics.log.${date}.xx。例如,该日志的名字可能为 my-service-metrics.log.2018-06-22.1。日志示例:

    1529573107000|2018-06-21 17:25:07|sayHello(java.lang.String,long)|10|3601|10|0|2|0|0|1

    格式说明:

    index例子说明11529573107000时间戳22018-06-21 17:25:07日期3sayHello(java.lang.String,long)资源名称410每秒通过的资源请求个数 (pass QPS)53601每秒资源被拦截的个数 (block QPS)610每秒完成调用的资源个数 (complete QPS),包括正常结束和异常结束的情况70每秒资源的异常个数 (error QPS)82资源平均响应时间(ms)90该秒占用未来请求的数目(since 1.5.0)100预留用111资源分类(since 1.7.0)

    被拦截的秒级日志

    同样的,每秒的拦截日志(block 日志)也会出现在 <用户目录>/logs/csp/sentinel-block.log 文件下。如果没有发生拦截,则该日志不会出现。

    2014-06-20 16:35:10|1|sayHello(java.lang.String,long),FlowException,default,origin|61,0 2014-06-20 16:35:11|1|sayHello(java.lang.String,long),FlowException,default,origin|1,0 index例子说明12014-06-20 16:35:10时间戳21该秒发生的第一个资源3sayHello(java.lang.String,long)资源名称4XXXException拦截的原因, 通常 FlowException 代表是被限流规则拦截,DegradeException 则表示被降级,SystemBlockException 则表示被系统保护拦截5default生效规则的调用来源(参数限流中代表生效的参数)6origin被拦截资源的调用者,可以为空761,061 被拦截的数量,0 无意义可忽略

    实时查询

    相关 API: GET /metric

    curl http://localhost:8719/metric?identity=XXX&startTime=XXXX&endTime=XXXX&maxLines=XXXX

    需指定以下 URL 参数:

    identity:资源名称

    startTime:开始时间(时间戳)

    endTime:结束时间

    maxLines:监控数据最大行数

    返回和 metric 日志 格式一样的内容。例如:

    1529998904000|2018-06-26 15:41:44|abc|100|0|0|0|0 1529998905000|2018-06-26 15:41:45|abc|4|5579|104|0|728 1529998906000|2018-06-26 15:41:46|abc|0|15698|0|0|0 1529998907000|2018-06-26 15:41:47|abc|0|19262|0|0|0 1529998908000|2018-06-26 15:41:48|abc|0|19502|0|0|0 1529998909000|2018-06-26 15:41:49|abc|0|18386|0|0|0 1529998910000|2018-06-26 15:41:50|abc|0|19189|0|0|0 1529998911000|2018-06-26 15:41:51|abc|0|16543|0|0|0 1529998912000|2018-06-26 15:41:52|abc|0|18471|0|0|0 1529998913000|2018-06-26 15:41:53|abc|0|19405|0|0|0

     

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