公司网站建立教程,邢台做网站的,建站公司都是如何为建站服务定价的,盐城网页制作哪家好转载自 在生产环境中使用 Sentinel
引言
Sentinel 目前已可用于生产环境#xff0c;除了阿里巴巴以外#xff0c;也有很多企业在生产环境中广泛使用 Sentinel。
生产环境的 Sentinel Dashboard 需要具备下面几个特性:
规则管理及推送#xff0c;集中管理和推送规则。se…转载自 在生产环境中使用 Sentinel
引言
Sentinel 目前已可用于生产环境除了阿里巴巴以外也有很多企业在生产环境中广泛使用 Sentinel。
生产环境的 Sentinel Dashboard 需要具备下面几个特性:
规则管理及推送集中管理和推送规则。sentinel-core 提供 API 和扩展接口来接收信息。开发者需要根据自己的环境选取一个可靠的推送规则方式同时规则最好在控制台中集中管理。监控支持可靠、快速的实时监控和历史监控数据查询。sentinel-core 记录秒级的资源运行情况并且提供 API 来拉取资源运行信息。当机器大于一台以上的时候可以通过 Dashboard 来拉取聚合并且存储这些信息。这个时候Dashboard 需要有一个存储媒介来存储历史运行情况。权限控制区分用户角色来进行操作。生产环境下的权限控制是非常重要的理论上只有管理员等高级用户才有权限去修改应用的规则。
由于开发者有各自不一样的环境和需求我们会对“规则管理和推送”“监控”这两个方面给出建议以及最佳实践对于权限控制由于每个开发者的环境都不一样我们在最佳实践中仅仅使用了简单的认证。开发者可以依循自己的需求结合实际生产环境选择最适合自己的方式。
同时我们也在云上提供 企业级的 Sentinel 控制台 (AHAS Sentinel)欢迎大家体验。
规则管理及推送
一般来说规则的推送有下面三种模式:
推送模式说明优点缺点原始模式API 将规则推送至客户端并直接更新到内存中扩展写数据源WritableDataSource简单无任何依赖不保证一致性规则保存在内存中重启即消失。严重不建议用于生产环境Pull 模式扩展写数据源WritableDataSource 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 等简单无任何依赖规则持久化不保证一致性实时性不保证拉取过于频繁也可能会有性能问题。Push 模式扩展读数据源ReadableDataSource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。生产环境下一般采用 push 模式的数据源。规则持久化一致性快速引入第三方依赖
原始模式
如果不做任何修改Dashboard 的推送规则方式是通过 API 将规则推送至客户端并直接更新到内存中 这种做法的好处是简单无依赖坏处是应用重启规则就会消失仅用于简单测试不能用于生产环境。
Pull模式
pull 模式的数据源如本地文件、RDBMS 等一般是可写入的。使用时需要在客户端注册数据源将对应的读数据源注册至对应的 RuleManager将写数据源注册至 transport 的 WritableDataSourceRegistry 中。以本地文件数据源为例
public class FileDataSourceInit implements InitFunc {Overridepublic void init() throws Exception {String flowRulePath xxx;ReadableDataSourceString, ListFlowRule ds new FileRefreshableDataSource(flowRulePath, source - JSON.parseObject(source, new TypeReferenceListFlowRule() {}));// 将可读数据源注册至 FlowRuleManager.FlowRuleManager.register2Property(ds.getProperty());WritableDataSourceListFlowRule wds new FileWritableDataSource(flowRulePath, this::encodeJson);// 将可写数据源注册至 transport 模块的 WritableDataSourceRegistry 中.// 这样收到控制台推送的规则时Sentinel 会先更新到内存然后将规则写入到文件中.WritableDataSourceRegistry.registerFlowDataSource(wds);}private T String encodeJson(T t) {return JSON.toJSONString(t);}
}
本地文件数据源会定时轮询文件的变更读取规则。这样我们既可以在应用本地直接修改文件来更新规则也可以通过 Sentinel 控制台推送规则。以本地文件数据源为例推送过程如下图所示 首先 Sentinel 控制台通过 API 将规则推送至客户端并更新到内存中接着注册的写数据源会将新的规则保存到本地的文件中。使用 pull 模式的数据源时一般不需要对 Sentinel 控制台进行改造。
这种实现方法好处是简单不引入新的依赖坏处是无法保证监控数据的一致性。
Push模式
生产环境下一般更常用的是 push 模式的数据源。对于 push 模式的数据源,如远程配置中心ZooKeeper, Nacos, Apollo等等推送的操作不应由 Sentinel 客户端进行而应该经控制台统一进行管理直接进行推送数据源仅负责获取配置中心推送的配置并更新到本地。因此推送规则正确做法应该是 配置中心控制台/Sentinel 控制台 → 配置中心 → Sentinel 数据源 → Sentinel而不是经 Sentinel 数据源推送至配置中心。这样的流程就非常清晰了 我们提供了 ZooKeeper, Apollo, Nacos 等的动态数据源实现。以 ZooKeeper 为例子如果要使用第三方的配置中心作为配置管理您需要做下面的几件事情:
实现一个公共的 ZooKeeper 客户端用于推送规则在 Sentinel 控制台配置项中需要指定 ZooKeeper 的地址启动时即创建 ZooKeeper Client。我们需要针对每个应用appName每种规则设置不同的 path可随时修改或者约定大于配置如 path 的模式统一为 /sentinel_rules/{appName}/{ruleType}e.g. sentinel_rules/appA/flowRule。规则配置页需要进行相应的改造直接针对应用维度进行规则配置修改同个应用多个资源的规则时可以批量进行推送也可以分别推送。Sentinel 控制台将规则缓存在内存中如 InMemFlowRuleStore可以对其进行改造使其支持应用维度的规则缓存key 为 appName每次添加/修改/删除规则都先更新内存中的规则缓存然后需要推送的时候从规则缓存中获取全量规则然后通过上面实现的 Client 将规则推送到 ZooKeeper 即可。应用客户端需要注册对应的读数据源以监听变更可以参考 相关文档。
从 Sentinel 1.4.0 开始Sentinel 控制台提供 DynamicRulePublisher 和 DynamicRuleProvider 接口用于实现应用维度的规则推送和拉取并提供了相关的示例。Sentinel 提供应用维度规则推送的示例页面/v2/flow用户改造控制台对接配置中心后可直接通过 v2 页面推送规则至配置中心。改造详情可参考 应用维度规则推送示例。
部署多个控制台实例时通常需要将规则存至 DB 中规则变更后同步向配置中心推送规则。
监控
Sentinel 会记录资源访问的秒级数据若没有访问则不进行记录并保存在本地日志中具体格式请见 秒级监控日志文档。Sentinel 控制台可以通过 Sentinel 客户端预留的 HTTP API 从秒级监控日志中拉取监控数据并进行聚合。
目前 Sentinel 控制台中监控数据聚合后直接存在内存中未进行持久化且仅保留最近 5 分钟的监控数据。若需要监控数据持久化的功能可以自行扩展实现 MetricsRepository 接口0.2.0 版本然后注册成 Spring Bean 并在相应位置通过 Qualifier注解指定对应的 bean name 即可。MetricsRepository 接口定义了以下功能
save 与 saveAll存储对应的监控数据queryByAppAndResourceBetween查询某段时间内的某个应用的某个资源的监控数据listResourcesOfApp查询某个应用下的所有资源
其中默认的监控数据类型为 MetricEntity包含应用名称、时间戳、资源名称、异常数、请求通过数、请求拒绝数、平均响应时间等信息。对于监控数据的存储用户需要根据自己的存储精度来考虑如何存储这些监控数据。为了更好地支撑大规模的集群生产环境通常需要部署多个控制台实例通常需要仔细设计下监控分片拉取和写入策略。
同时用户可以自行进行扩展适配 Grafana 等可视化平台以便将监控数据更好地进行可视化。
最佳实践
我们提供了一个云上版本的控制台。通过这个版本开发者可以看到一个完整的生产环境的控制台的功能全集。它主要包括:
可靠的实时监控和历史监控数据查询该控制台将会示范 Sentinel 的监控能做成什么样子包括实时监控、集群热力图等请参考“监控”以及“簇点链路”模块。动态规则管理/推送该控制台将会示范如何做一个合理的 push 结构的实现请参考“规则”模块。机器列表如何利用 Sentinel 上报的机器信息进行管理请参考“机器列表”模块。全自动托管的集群流控与 Service Mesh 流控能力
详情请参考 AHAS Sentinel 控制台文档来参考如何在生产环境中使用控制台。
同类组件功能对比 SentinelHystrixresilience4j隔离策略信号量隔离并发控制线程池隔离/信号量隔离信号量隔离熔断降级策略基于慢调用比例、异常比例、异常数基于异常比例基于异常比例、响应时间实时统计实现滑动窗口LeapArray滑动窗口基于 RxJavaRing Bit Buffer动态规则配置支持近十种动态数据源支持多种数据源有限支持扩展性多个扩展点插件的形式接口的形式基于注解的支持支持支持支持单机限流基于 QPS支持基于调用关系的限流有限的支持Rate Limiter集群流控支持不支持不支持流量整形支持预热模式与匀速排队控制效果不支持简单的 Rate Limiter 模式系统自适应保护支持不支持不支持热点识别/防护支持不支持不支持多语言支持Java/Go/CJavaJavaService Mesh 支持支持 Envoy/Istio不支持不支持控制台提供开箱即用的控制台可配置规则、实时监控、机器发现等简单的监控查看不提供控制台可对接其它监控系统
其它
Awesome Sentinel 里记录非常多的社区用户的一些扩展和解决方案也欢迎大家将一些比较好的扩展实现添加进来。
