随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件,主要以流量为切入点,从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容,例如,由应用程序提供的服务,或由应用程序调用的其它应用提供的服务,甚至可以是一段代码。在接下来的文档中,我们都会用资源来描述代码块。
只要通过 Sentinel API 定义的代码,就是资源,能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下,可以使用方法签名,URL,甚至服务名称作为资源名来标示资源。
围绕资源的实时状态设定的规则,可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。
流量控制在网络传输中是一个常用的概念,它用于调整网络包的发送数据。然而,从系统稳定性角度考虑,在处理请求的速度上,也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的,而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器,可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状,如下图所示:
流量控制有以下几个角度:
Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度,并进行灵活组合,从而达到想要的效果。
除了流量控制以外,降低调用链路中的不稳定资源也是 Sentinel 的使命之一。由于调用关系的复杂性,如果调用链路中的某个资源出现了不稳定,最终会导致请求发生堆积。这个问题和 Hystrix 里面描述的问题是一样的。
Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的: 当调用链路中某个资源出现不稳定,例如,表现为 timeout,异常比例升高的时候,则对这个资源的调用进行限制,并让请求快速失败,避免影响到其它的资源,最终产生雪崩的效果。
在限制的手段上,Sentinel 和 Hystrix 采取了完全不一样的方法。
Hystrix 通过线程池的方式,来对依赖(在我们的概念中对应资源)进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成本,还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。
Sentinel 对这个问题采取了两种手段:
和资源池隔离的方法不同,Sentinel 通过限制资源并发线程的数量,来减少不稳定资源对其它资源的影响。这样不但没有线程切换的损耗,也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下,例如响应时间变长,对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后,对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。
除了对并发线程数进行控制以外,Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后,所有对该资源的访问都会被直接拒绝,直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。
Sentinel 同时提供系统维度的自适应保护能力。防止雪崩,是系统防护中重要的一环。当系统负载较高的时候,如果还持续让请求进入,可能会导致系统崩溃,无法响应。在集群环境下,网络负载均衡会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候,这个增加的流量就会导致这台机器也崩溃,最后导致整个集群不可用。
针对这个情况,Sentinel 提供了对应的保护机制,让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡,保证系统在能力范围之内处理最多的请求。
Sentinel 的主要工作机制如下:
Sentinel 社区正在将流量治理相关标准抽出到 OpenSergo spec 中,Sentinel 作为流量治理标准实现。有关 Sentinel 流控降级与容错 spec 的最新进展,请参考 opensergo-specification,也欢迎社区一起来完善标准与实现。