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流量安全——基于Sentinel实现限流，熔断，降级

news 2025/10/3 7:10:42

避免系统崩溃，保护服务稳定性常见的防护措施

流量控制

流量控制是为了 防止系统被过多的请求压垮，确保资源合理分配并保持服务的可用性，比如对请求数量的限制。

流量控制的 3 个主要优势：

  1. 防止过载：当瞬间涌入的请求量超出系统处理能力时，会导致资源枯竭，如 CPU 和内存耗尽。流量控制通过限制系统能处理的请求数，确保不会发生过载。

  2. 避免雪崩效应：高负载下某个服务崩溃可能引发其他依赖服务的崩溃，形成连锁反应。流量控制可以有效预防这种连锁故障，避免系统雪崩。

  3. 优化用户体验：即便部分请求被拒绝或延迟处理，流量控制也能确保大部分用户的请求能够正常响应，避免全局响应时间过长的情况。

常见的实现流量控制方法有 2 种：

  • 限流：通过固定窗口、令牌桶或漏桶等算法限制单位时间内的请求数量。

  • 排队：当请求量超出处理能力时，部分请求进入等待队列，防止立即超载。

熔断机制

熔断机制的目的是 避免当下游服务发生异常时，整个系统继续耗费资源重复发起失败请求，从而防止连锁故障。

类似于电路中的断路器，当检测到异常情况时，熔断器会自动切断对故障服务的调用，防止问题扩大。

工作机制：

  1. 监控服务健康状态：系统会实时监控服务的调用情况，例如请求成功率、响应时间等，判断服务的健康状况。

  2. 进入熔断状态：当某个服务的错误率达到设定阈值时，系统会 激活熔断器，暂时停止对该服务的调用，避免消耗不必要的资源和让错误进一步扩散。

  3. 快速失败：在熔断状态下，系统直接返回失败响应（也可以降级处理）

  4. 熔断恢复机制：熔断并非永久状态。在一段时间后，熔断器会进入 半开状态，允许少量请求测试服务的健康情况。如果恢复正常，熔断器将关闭，恢复正常服务调用；如果仍有问题，则继续保持熔断。

熔断流程：

降级机制

降级的目的是在某个服务的响应能力下降、或该服务不可用时，提供简化版的功能或返回默认值作为 兜底，保持系统的部分功能可用，确保用户体验的连续性，避免系统频繁报错。

降级机制的好处：

  1. 优雅地处理故障：在降级状态下，系统不会直接返回错误信息，而是提供一个替代方案。例如，某个数据查询服务不可用时，系统可以返回缓存数据，确保用户看到的是有效信息，而非错误页面。

  2. 降低服务压力：降级有助于减轻系统对非核心服务的依赖，确保核心功能的稳定运行。例如，当推荐系统或广告服务出现故障时，降级可以减少对这些服务的调用，保护系统的整体稳定性。

熔断和降级的区别

熔断不一定要降级，只是切断调用；降级也不一定需要熔断，单次调用失败也可以降级（比如数据库查询失败返回内存的数据）。

具体来说：

  • 熔断是当服务健康状况恶化时，通过 切断调用 避免系统资源浪费或服务间故障扩散。

  • 降级是在系统压力过大或某个服务不可用时，通过 提供简化的替代方案 ，保持系统的可用性和用户体验。

两者经常结合使用，先触发熔断后再进行降级。

Sentinel

Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、流量路由、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度保护服务的稳定性。

Sentinel 分为两个部分:

  • 核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。

  • 控制台（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。

Sentinel 控制台是 Sentinel 的核心优势，是灵魂所在！！！

Sentinel 核心功能：

  • 流量控制： https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/flow-control.html

  • 熔断降级： https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/circuit-breaking.html

  • 系统负载保护： https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/system-adaptive-protection.html

  • 消息削峰填谷：瞬时有大流量的请求, 而如果此时要处理所有请求，很可能会导致系统负载过高。但后面几秒都没有消息投递，

    Sentinel 的 Rate Limiter 模式能在某一段时间间隔内以匀速方式处理这样的请求, 充分利 用系统的处理能力, 也就是削峰填谷, 保证资源的稳定性

规则管理和推送

问题：Sentinel 的规则存储在哪里呢？又是如何通过控制台修改规则之后，将规则同步给客户端进行限流熔断的呢？

官方文档 有详细地介绍：Sentinel 控制台同时提供简单的规则管理以及推送的功能。规则推送分为 3 种模式

控制台的规则推送也是通过 规则查询更改 HTTP API 来更改规则。这也意味着这些规则仅在内存态生效，应用重启之后，该规则会丢失。

了解了原始模式之后，官方建议通过 动态规则 并结合各种外部存储来定制自己的规则源。

在生产环境中，官方推荐 push 模式，支持自定义存储规则的配置中心，控制台改变规则后，会 push 到配置中心。

下载并启动 Sentinel 控制台

1）下载控制台 jar 包并在本地启动

可以访问从 github 上下载 release的 jar 包。

2）直接在命令行窗口启动 Sentinel 控制台： 注意：启动 Sentinel 控制台需要 JDK 版本为 1.8 及以上版本。

 java -Dserver.port=8131 -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar

注意： 端口的地址自己设置 sentinel-dashboard-1.8.6.jar为你jar包的实际名称

3）本地访问 http://localhost:8131/（你填的端口），即可访问控制台

默认账号和密码都是 sentinel

4）通过整合 Spring Boot 客户端接入控制台

引入 Maven 依赖，用于和 Sentinel 控制台通讯：（在引入整合依赖时，一定要注意版本号，一定要选择相适配的版本！）

建议 参考官方文档选择版本  或查看Spring 的官网

以Spring Boot 2.7为例，因此使用 Sentinel Starter 的版本 2021.0.5.0。在项目中引入依赖：

 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba.cloud/spring-cloud-starter-alibaba-sentinel --><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId><version>2021.0.5.0</version></dependency>

该依赖自动整合了 Sentinel 的 core 包、客户端通讯包、注解开发包、webmvc 适配包、热点参数限流包等：

5）指定 Sentinel 客户端连接的 Sentinel 控制台

程序启动时需要加入 JVM 参数—— 指定 Sentinel 客户端连接的 Sentinel 控制台（Dashboard）的地址和端口

Sentinel 客户端参数说明

1，告诉客户端要连接的 Sentinel 控制台（ Dashboard ）的位置。

在应用启动时，需要通过 JVM 参数指定 Sentinel 控制台地址和端口：

 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8131

2.指定客户端对外暴露的监控 API 端口。 Sentinel 客户端在本地会启动一个 HTTP Server（默认端口 8719），供控制台回连获取监控数据。可以通过以下参数指定：

 -Dcsp.sentinel.api.port=xxxx

单机仅有一个应用时，可以使用默认 8719；

如果同一台机器运行多个应用，则必须为每个应用配置不同的端口，避免冲突。

注意： Dcsp.sentinel.dashboard.server 是 Sentinel 客户端用来确定连接 Sentinel 控制台地址的系统属性名。 -D 是用来设置系统属性（System Property）的参数。

开发模式

Sentinel 的开发主要包括定义资源和定义规则。

定义资源

支持通过代码、引入框架适配、注解方式 定义资源。

通过代码定义资源
 Entry entry = null;// 务必保证finally会被执行try {// 资源名可使用任意有业务语义的字符串entry = SphU.entry("自定义资源名");// 被保护的业务逻辑// do something...} catch (BlockException e1) {// 资源访问阻止，被限流或被降级// 进行相应的处理操作} finally {if (entry != null) {entry.exit();}}
通过注解定义资源——更快捷可读

@SentinelResource 注解并不会定义规则

 @SentinelResource(value = "hello", blockHandler = "exceptionHandler", fallback = "helloFallback")

注解的作用是告诉 Sentinel：

  • 当前方法是一个「资源」；

  • 当命中规则时，用我指定的 blockHandler / fallback 来处理。

 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;}}
通过框架适配自动识别

有 HTTP 路径（Controller 方法）

当方法上有 @GetMapping / @PostMapping 等注解时，这个方法会成为 HTTP 请求入口。

如果项目里引入了 spring-cloud-starter-alibaba-sentinel（包含 sentinel-web-servlet 适配包）：

Sentinel 会自动把 请求路径 识别为资源。

在 Sentinel 控制台中会看到资源名：/order/{id}。

这种情况 无需额外加 @SentinelResource 注解。

如果 控制台上定义的规则命中了对应的 URL 资源由 全局的 BlockExceptionHandler 决定返回什么

推荐：优先使用框架的适配包来自动识别资源，然后能运用注解尽量运用注解。

同时使用注解和框架的自动识别
 @PostMapping("/list/page/vo")@SentinelResource(value = "listQuestionBankVOByPage",    //指定资源名为 listQuestionBankVOByPageblockHandler = "handleBlockException",           //指定限流/熔断等 Sentinel 规则被触发（抛出 BlockException）时的兜底方法名。该方法与原方法返回类型相同、参数列表一致，并额外多一个 BlockException 参数。          //指定业务异常（原方法内抛出的运行时异常等）时的兜底方法名。fallback = "handleFallback")public BaseResponse<Page<QuestionBankVO>> listQuestionBankVOByPage(@RequestBody QuestionBankQueryRequest questionBankQueryRequest,HttpServletRequest request) {......................................}

引入了 spring-cloud-starter-alibaba-sentinel（含 sentinel-web-servlet 适配），此 @PostMapping("/list/page/vo") 的 HTTP 接口会被自动识别为资源并受规则保护。因为仅做入口限流/熔断时，可以不用再加 @SentinelResource。

但在以下需求下应保留 @SentinelResource：

  1. 方法兜底逻辑

  • 需要在当前方法内定义限流/熔断/异常的兜底处理时，必须用注解。

  • 不加注解时，触发规则会走全局的 BlockExceptionHandler，而不是你的 handleBlockException

两层都在控制台配了规则：URL 是外层，优先评估；若 URL 已命中并拦截，在控制台定义的对应的URL规则如果命中了，进行限流，那么即使加了该注解，也不会抛出注解中的方法

定义规则：支持通过代码、控制台

比如通过代码定义一个限流规则

private static void initFlowQpsRule() {List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();FlowRule rule1 = new FlowRule();rule1.setResource(resource);// Set max qps to 20rule1.setCount(20);rule1.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);rule1.setLimitApp("default");rules.add(rule1);FlowRuleManager.loadRules(rules);
}

通过控制台配置（规则推送到客户端内存中，不会持久化保存）：

  • 控制台规则 → 决定是否触发限流/降级。

规则配置本地持久化

参考官方文档的配置：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/dynamic-rule-configuration.html

用文件来本地持久化配置

这样重启项目后配置就不会丢失了。

  • 读写本地文件 Demo（先看这个）

  • 读本地文件 Demo

可以在 SentinelManager 的初始化逻辑中调用该样板代码：

/*** 持久化配置为本地文件*/
public void listenRules() throws Exception {// 获取项目根目录String rootPath = System.getProperty("user.dir");// sentinel 目录路径File sentinelDir = new File(rootPath, "sentinel");// 目录不存在则创建if (!FileUtil.exist(sentinelDir)) {FileUtil.mkdir(sentinelDir);}// 规则文件路径String flowRulePath = new File(sentinelDir, "FlowRule.json").getAbsolutePath();String degradeRulePath = new File(sentinelDir, "DegradeRule.json").getAbsolutePath();// Data source for FlowRuleReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new FileRefreshableDataSource<>(flowRulePath, flowRuleListParser);// Register to flow rule manager.FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());WritableDataSource<List<FlowRule>> flowWds = new FileWritableDataSource<>(flowRulePath, this::encodeJson);// Register to writable data source registry so that rules can be updated to fileWritableDataSourceRegistry.registerFlowDataSource(flowWds);// Data source for DegradeRuleFileRefreshableDataSource<List<DegradeRule>> degradeRuleDataSource= new FileRefreshableDataSource<>(degradeRulePath, degradeRuleListParser);DegradeRuleManager.register2Property(degradeRuleDataSource.getProperty());WritableDataSource<List<DegradeRule>> degradeWds = new FileWritableDataSource<>(degradeRulePath, this::encodeJson);// Register to writable data source registry so that rules can be updated to fileWritableDataSourceRegistry.registerDegradeDataSource(degradeWds);
}private Converter<String, List<FlowRule>> flowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(source,new TypeReference<List<FlowRule>>() {});
private Converter<String, List<DegradeRule>> degradeRuleListParser = source -> JSON.parseObject(source,new TypeReference<List<DegradeRule>>() {});private <T> String encodeJson(T t) {return JSON.toJSONString(t);
}
也可以通过实现 push 规则推送模式，定义自己的持久化规则

参考文档：

  • https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/basic-api-resource-rule.html（结尾提到）

  • https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/dynamic-rule-configuration.html

后端开发（Sentinel 实战）

对查看题库列表接口限流熔断

目的：控制对耗时较长的、经常访问的接口的请求频率，防止过多请求导致系统过载。

思路：

限流规则：

  • 策略：整个接口每秒钟不超过 10 次请求

  • 阻塞操作：提示“系统压力过大，请耐心等待”

熔断规则：

  • 熔断条件：如果接口异常率超过 10%，或者慢调用（响应时长 > 3 秒）的比例大于 20%，触发 60 秒熔断。

  • 熔断操作：直接返回本地数据（缓存或空数据）

步骤

开发模式：用注解定义资源 + 基于控制台定义规则为例

1）定义资源给需要限流的接口添加 @SentinelResource 注解：

@PostMapping("/list/page/vo")
@SentinelResource(value = "listQuestionBankVOByPage",    //指定资源名为 listQuestionBankVOByPageblockHandler = "handleBlockException",           //指定限流/熔断等 Sentinel 规则被触发（抛出 BlockException）时的兜底方法名。该方法与原方法返回类型相同、参数列表一致，并额外多一个 BlockException 参数。          //指定业务异常（原方法内抛出的运行时异常等）时的兜底方法名。fallback = "handleFallback")
public BaseResponse<Page<QuestionBankVO>> listQuestionBankVOByPage(@RequestBody QuestionBankQueryRequest questionBankQueryRequest,HttpServletRequest request) {......................................
}

上述代码中，参考 注解使用官方文档 指定了资源名称、阻塞处理器和降级处理器。

blockHandler——触发条件：Sentinel 的 规则被触发（如限流、熔断、系统保护，抛出 BlockException`）。

fallback——触发条件：方法内部抛出了 业务异常/运行时异常（例如 NullPointerException、数据库异常）。

2）启动项目，注意需加入 JVM 参数 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=consoleIp:port 指定控制台地址和端口。

启动项目成功并且访问接口后，可以在控制台看到刚定义的资源：

3）实现限流阻塞和熔断降级方法。注意遵循 官方文档的方法定义规则：

如果 blockHandler 和 fallbackHandler 同时配置，当熔断器打开后，仍然会进入 blockHandler 进行处理，因此需要在handleBlockException该方法中处理因为熔断触发的降级逻辑：

/*** listQuestionBankVOByPage 降级操作：直接返回本地数据*/
public BaseResponse<Page<QuestionBankVO>> handleFallback(@RequestBody QuestionBankQueryRequest questionBankQueryRequest,HttpServletRequest request, Throwable ex) {// 可以返回本地数据或空数据return ResultUtils.success(null);
}/*** listQuestionBankVOByPage 流控操作* 限流：提示“系统压力过大，请耐心等待”* 熔断：执行降级操作*/
public BaseResponse<Page<QuestionBankVO>> handleBlockException(@RequestBody QuestionBankQueryRequest questionBankQueryRequest,HttpServletRequest request, BlockException ex) {// 降级操作if (ex instanceof DegradeException) {return handleFallback(questionBankQueryRequest, request, ex);}// 限流操作return ResultUtils.error(ErrorCode.SYSTEM_ERROR, "系统压力过大，请耐心等待");
}

4）通过控制台定义规则

配置熔断和限流的规则

单 IP 查看题目列表限流熔断

思路

限流规则：

  • 策略：每个 IP 地址每分钟允许查看题目列表的次数不能超过 60 次。

  • 阻塞操作：提示“访问过于频繁，请稍后再试”

熔断规则：

  • 熔断条件：如果接口异常率超过 10%，或者慢调用（响应时长 > 3 秒）的比例大于 20%，触发 60 秒熔断。

  • 熔断操作：直接返回本地数据（缓存或空数据）

由于需要针对每个用户进一步精细化限流，而不是整体接口限流，可以采用 热点参数限流机制，允许根据参数控制限流触发条件。

步骤

1）定义资源

使用编程式定义资源的方法。

// 基于 IP 限流
String remoteAddr = request.getRemoteAddr();   //获取到定义资源的参数
Entry entry = null;
try {entry = SphU.entry("listQuestionVOByPage", EntryType.IN, 1, remoteAddr);     //上报要保护的资源// 被保护的业务逻辑// 查询数据库Page<Question> questionPage = questionService.listQuestionByPage(questionQueryRequest);// 获取封装类return ResultUtils.success(questionService.getQuestionVOPage(questionPage, request));
} catch (Throwable ex) {// 业务异常if (!BlockException.isBlockException(ex)) {Tracer.trace(ex);return ResultUtils.error(ErrorCode.SYSTEM_ERROR, "系统错误");}// 降级操作if (ex instanceof DegradeException) {return handleFallback(questionQueryRequest, request, ex);}// 限流操作return ResultUtils.error(ErrorCode.SYSTEM_ERROR, "访问过于频繁，请稍后再试");
} finally {if (entry != null) {entry.exit(1, remoteAddr);}
}/*** listQuestionVOByPage 降级操作：直接返回本地数据*/
public BaseResponse<Page<QuestionVO>> handleFallback(QuestionQueryRequest questionQueryRequest,HttpServletRequest request, Throwable ex) {// 可以返回本地数据或空数据return ResultUtils.success(null);
}

要保护的资源放在try中 如果被限流了会抛异常 ，没被限流执行正常的业务逻辑

💡需要特别注意！

  1. 若 entry 的时候传入了热点参数，那么 exit 的时候也一定要带上对应的参数（exit(count, args)），否则可能会有统计错误。这个时候不能使用 try-with-resources 的方式。

  2. SphU.entry(xxx) 上报资源和 需要与 entry.exit()释放资源 方法成对出现，匹配调用，否则会导致调用链记录异常，抛出 ErrorEntryFreeException 异常。

  3. 如果手动处理异常，不是用注解的方式，一定要手动上报异常到Sentinel Tracer.trace(ex) Sentinel 才会得到你的异常并进行熔断

使用 Sentinel 的开源整合模块，如 Sentinel Dubbo Adapter, Sentinel Web Servlet Filter 或 @SentinelResource 注解会自动统计业务异常，无需手动调用。

2）通过编码方式定义规则（实现长久保存）

可以新建 sentinel 包并定义一个单独的 Manager 作为 Bean，利用 @PostConstruct 注解，在 Bean 加载后创建规则。代码如下：

@Component
public class SentinelRulesManager {@PostConstruct ——在项目初始化时，只执行一次public void initRules() {initFlowRules();initDegradeRules();}// 限流规则public void initFlowRules() {// 单 IP 查看题目列表限流规则ParamFlowRule rule = new ParamFlowRule("listQuestionVOByPage").setParamIdx(0) // 对第 0 个参数限流，即 IP 地址.setCount(60) // 每分钟最多 60 次.setDurationInSec(60); // 规则的统计周期为 60 秒ParamFlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));}// 降级规则public void initDegradeRules() {// 单 IP 查看题目列表熔断规则DegradeRule slowCallRule = new DegradeRule("listQuestionVOByPage")   //指定对哪一个方法进行熔断.setGrade(CircuitBreakerStrategy.SLOW_REQUEST_RATIO.getType()).setCount(0.2) // 慢调用比例大于 20%.setTimeWindow(60) // 熔断持续时间 60 秒.setStatIntervalMs(30 * 1000) // 统计时长 30 秒.setMinRequestAmount(10) // 最小请求数.setSlowRatioThreshold(3); // 响应时间超过 3 秒//异常的降级规则DegradeRule errorRateRule = new DegradeRule("listQuestionVOByPage").setGrade(CircuitBreakerStrategy.ERROR_RATIO.getType()).setCount(0.1) // 异常率大于 10%.setTimeWindow(60) // 熔断持续时间 60 秒.setStatIntervalMs(30 * 1000) // 统计时长 30 秒.setMinRequestAmount(10); // 最小请求数// 加载规则DegradeRuleManager.loadRules(Arrays.asList(slowCallRule, errorRateRule));}
}

4）测试

启动项目就能看到规则

http://www.dtcms.com/a/434848.html

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