目錄
- 前言
- 系統規則
- 原理
- 黑白名單控制
- 規則配置
- 示例
- 總結
前言
系統在生產環境運行過程中，我們經常需要監控服務器的狀態，看服務器CPU、內存、IO等的使用率；主要目的就是保證服務器正常的運行，不能被某些應用搞崩潰了；而且在保證穩定的前提下，保持系統的最大吞吐量。
長期以來，系統自適應保護的思路是根據硬指標，即系統的負載 (load1) 來做系統過載保護。當系統負載高於某個閾值，就禁止或者減少流量的進入；當 load 開始好轉，則恢復流量的進入。
系統規則
Sentinel的系統保護規則是從應用級別的入口流量進行控制 ，從單臺機器的總體 Load、RT、入口 QPS 、線程數和CPU使用率五個維度監控應用數據，讓系統儘可能跑在最大吞吐量的同時保證系統整體的穩定性。
系統保護規則是應用整體維度的，而不是資源維度的，並且僅對入口流量生效。入口流量指的是進入應用的流量（EntryType.IN），比如 Web 服務或 Dubbo 服務端接收的請求，都屬於入口流量。
上圖中系統規則支持以下的閾值類型：
- Load（僅對 Linux/Unix-like 機器生效）：當系統 load1 超過閾值，且系統當前的併發線程數超過系統容量時才會觸發系統保護。系統容量由系統的 maxQps * minRt 計算得出。設定參考值一般是 CPU cores * 2.5。
- CPU使用率：當系統 CPU 使用率超過閾值即觸發系統保護（取值範圍 0.0-1.0）。
- RT：當單臺機器上所有入口流量的平均 RT 達到閾值即觸發系統保護，單位是毫秒。
- 線程數：當單臺機器上所有入口流量的併發線程數達到閾值即觸發系統保護。
- 入口 QPS：當單臺機器上所有入口流量的 QPS 達到閾值即觸發系統保護。
原理
先用圖來說明：
我們把系統處理請求的過程想象為一個水管，到來的請求是往這個水管灌水，當系統處理順暢的時候，請求不需要排隊，直接從水管中穿過，這個請求的RT是最短的；反之，當請求堆積的時候，那麼處理請求的時間則會變為：排隊時間 + 最短處理時間。
上圖中我們可以總結出：
- 如果我們能夠保證水管裡的水量，能夠讓水順暢的流動，則不會增加排隊的請求；也就是說，這個時候的系統負載不會進一步惡化。
- 當保持入口的流量是水管出來的流量的最大的值的時候，可以最大利用水管的處理能力。
黑白名單控制
很多時候，我們需要根據調用方來限制資源是否通過，這時候可以使用 Sentinel 的黑白名單控制的功能。黑白名單根據資源的請求來源（origin）限制資源是否通過 ，若配置白名單則只有請求來源位於白名單內時才可通過；若配置黑名單則請求來源位於黑名單時不通過，其餘的請求通過。
調用方信息通過 ContextUtil.enter(resourceName, origin) 方法中的 origin 參數傳入。
規則配置
黑白名單規則（AuthorityRule）非常簡單，主要有以下配置項：
- resource：資源名，即限流規則的作用對象
- limitApp：對應的黑名單/白名單，不同 origin 用 , 分隔，如 appA,appB
- strategy：限制模式，AUTHORITY_WHITE 為白名單模式，AUTHORITY_BLACK 為黑名單模式，默認為白名單模式
配置起來比較簡單，我們看看代碼編寫是怎麼樣的
示例
比如我們希望控制對資源 test 的訪問設置白名單，只有來源為 appA 和 appB 的請求才可通過，則可以配置如下白名單規則：
總結
今天老顧介紹的兩個知識點比較簡單，但是也是比較實用的。下面老顧將深入介紹Sentinel；謝謝！！！
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