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Sentinel 自定义限流效果

Sentinel是阿里巴巴开源的一款轻量级流量控制组件,广泛应用于微服务架构中。它提供了丰富的限流策略,如QPS限流、线程数限流等。然而,在某些场景下,默认的限流效果可能无法满足需求。这时,我们可以通过自定义限流效果来实现更灵活的流量控制。

什么是自定义限流效果?

自定义限流效果是指开发者可以根据业务需求,定义在触发限流时的处理逻辑。Sentinel默认的限流效果是直接拒绝请求(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT),但我们可以通过实现TrafficShapingController接口来自定义限流后的行为,例如延迟处理、排队等待等。

如何实现自定义限流效果?

1. 实现TrafficShapingController接口

首先,我们需要创建一个类并实现TrafficShapingController接口。该接口的核心方法是canPass,用于判断当前请求是否可以通过限流检查。

java
public class CustomTrafficShapingController implements TrafficShapingController {

private double count;
private int grade;

public CustomTrafficShapingController(double count, int grade) {
this.count = count;
this.grade = grade;
}

@Override
public boolean canPass(Node node, int acquireCount, boolean prioritized) {
// 自定义限流逻辑
if (node.passQps() > count) {
// 触发限流时的处理逻辑
return false;
}
return true;
}

@Override
public boolean canPass(Node node, int acquireCount) {
return canPass(node, acquireCount, false);
}
}

2. 注册自定义限流效果

在Sentinel中,我们可以通过FlowRuleManager来注册自定义的限流效果。

java
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("myResource");
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule.setCount(10);
rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_CUSTOM);
rule.setTrafficShapingController(new CustomTrafficShapingController(10, RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS));

FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));

3. 测试自定义限流效果

假设我们设置了一个QPS为10的限流规则,当请求超过10次时,自定义的限流效果将被触发。

java
for (int i = 0; i < 15; i++) {
if (SphU.entry("myResource")) {
System.out.println("请求通过");
} else {
System.out.println("请求被限流");
}
}

输出结果:

请求通过
请求通过
...
请求被限流
请求被限流

实际应用场景

场景1:延迟处理

在某些高并发场景下,直接拒绝请求可能会导致用户体验下降。我们可以通过自定义限流效果,将请求延迟处理,而不是直接拒绝。

java
public class DelayTrafficShapingController implements TrafficShapingController {

private double count;
private int grade;
private long delayMillis;

public DelayTrafficShapingController(double count, int grade, long delayMillis) {
this.count = count;
this.grade = grade;
this.delayMillis = delayMillis;
}

@Override
public boolean canPass(Node node, int acquireCount, boolean prioritized) {
if (node.passQps() > count) {
try {
Thread.sleep(delayMillis);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return true;
}
return true;
}

@Override
public boolean canPass(Node node, int acquireCount) {
return canPass(node, acquireCount, false);
}
}

场景2:排队等待

在秒杀活动中,我们可以通过自定义限流效果,让请求排队等待,而不是直接拒绝。

java
public class QueueTrafficShapingController implements TrafficShapingController {

private double count;
private int grade;
private BlockingQueue<Runnable> queue;

public QueueTrafficShapingController(double count, int grade, int queueSize) {
this.count = count;
this.grade = grade;
this.queue = new LinkedBlockingQueue<>(queueSize);
}

@Override
public boolean canPass(Node node, int acquireCount, boolean prioritized) {
if (node.passQps() > count) {
return queue.offer(() -> {
// 处理请求
});
}
return true;
}

@Override
public boolean canPass(Node node, int acquireCount) {
return canPass(node, acquireCount, false);
}
}

总结

通过自定义限流效果,我们可以根据业务需求灵活地控制流量,提升系统的稳定性和用户体验。Sentinel提供了强大的扩展能力,开发者可以根据实际场景实现各种限流策略。

提示

在实际开发中,建议结合监控系统(如Prometheus)来实时观察限流效果,并根据业务需求调整限流策略。

附加资源与练习

  • 练习1:尝试实现一个自定义限流效果,当请求超过限流阈值时,返回一个自定义的错误信息。
  • 练习2:结合Sentinel的熔断功能,实现一个完整的流量控制方案。
备注

更多关于Sentinel的详细文档,请参考Sentinel官方文档