Sentinel 组件 (一)

1. 介绍

当前许多项目承载着大量业务功能，在单一工程中进行开发会造成代码量剧增，为项目的开发、部署、运维以及扩展造成障碍。在此背景下，微服务的出现有利于解决上述出现的问题，然而服务的稳定性又造成巨大的困扰。

本章介绍的阿里 Sentinel 组件以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。该组件的核心功能不依赖任何外部项目，同时官方称引入 Sentinel 带来的性能损耗非常小，只有在业务单机量级超过 25W QPS 的时候才会有一些显著的影响（10% 左右），单机 QPS 不太大的时候损耗几乎可以忽略不计。

Sentinel 具有以下特征:

丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。
完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。
完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

更多项目的介绍请移步官方文档。

2. 基础

Sentinel 组件以资源为单位，进行数据统计，为控制提供基础数据。每个资源都有一个资源名称，在一次调用中会涉及到以下概念：

slot：功能插槽。每个 slot 负责不同的职责，比如统计 slot 负责当前系统的数据统计，限流 slot 负责检查限流规则是否成立。
slot chain：功能插槽链。每一个资源都会涉及到不同的检查规则，所以在 Sentinel 中每个资源都拥有单独的 slot chain，保证资源和 slot chain 一一对应。在请求资源 X 时，只需要执行资源 X 对应的 slot chain 即可。
Node：统计节点，包含资源的全局数据统计，单次链路调用的统计等多个节点。
Entry：每一次资源的调用都会创建一个 Entry，它保存了本次的调用信息，如创建时间、当前的统计节点等。一个 Entry 负责一次 slot chain 的执行。
Context：调用链路上下文，通过 ThreadLocal 维持。在一次处理中，可能涉及到对一个资源的多次请求（可以理解为一个线程中请求获取两次 Entry），例如用户获取文章的信息，会涉及到获取文章的阅读量和评论数，这些数据都保存在另外一个服务 S 中，那么可能就会调用两次资源 S，所以创建两个 Entry，但是只维护一个 Context。

3. 执行流程

在项目中使用 Sentinel，最基础的使用方式如下：

public static void main(String[] args) {
    // 不断进行资源调用.
    while (true) {
        Entry entry = null;
        try {
	    entry = SphU.entry("HelloWorld");
            // 资源中的逻辑.
            System.out.println("hello world");
	} catch (BlockException e1) {
	    System.out.println("blocked!");
	} finally {
	   if (entry != null) {
	       entry.exit();
	   }
	}
    }
}

我们通过跟踪 entry = SphU.entry("HelloWorld"); 语句的执行，来看看 Sentinel 的执行流程。在此流程中，关键的代码是 CtSph 获取 Entry 的方法。

private Entry entryWithPriority(ResourceWrapper resourceWrapper, int count, boolean prioritized, Object... args)
        throws BlockException {
        Context context = ContextUtil.getContext();
        if (context instanceof NullContext) {
            // The {@link NullContext} indicates that the amount of context has exceeded the threshold,
            // so here init the entry only. No rule checking will be done.
            return new CtEntry(resourceWrapper, null, context);
        }

        if (context == null) {
            // Using default context.
            context = InternalContextUtil.internalEnter(Constants.CONTEXT_DEFAULT_NAME);
        }

        // Global switch is close, no rule checking will do.
        if (!Constants.ON) {
            return new CtEntry(resourceWrapper, null, context);
        }

        ProcessorSlot<Object> chain = lookProcessChain(resourceWrapper);

        /*
         * Means amount of resources (slot chain) exceeds {@link Constants.MAX_SLOT_CHAIN_SIZE},
         * so no rule checking will be done.
         */
        if (chain == null) {
            return new CtEntry(resourceWrapper, null, context);
        }

        Entry e = new CtEntry(resourceWrapper, chain, context);
        try {
            chain.entry(context, resourceWrapper, null, count, prioritized, args);
        } catch (BlockException e1) {
            e.exit(count, args);
            throw e1;
        } catch (Throwable e1) {
            // This should not happen, unless there are errors existing in Sentinel internal.
            RecordLog.info("Sentinel unexpected exception", e1);
        }
        return e;
    }

3.1. 规则开关

通过设置 Constants.ON 的值，可以控制是否进行规则检查。

if (!Constants.ON) { 
    return new  CtEntry(resourceWrapper, null, context); 
}

3.2. Context

Context context = ContextUtil.getContext();
if (context instanceof NullContext) {
    // The {@link NullContext} indicates that the amount of context has exceeded the threshold,
    // so here init the entry only. No rule checking will be done.
    return new CtEntry(resourceWrapper, null, context);
}

if (context == null) {
    // Using default context.
    context = InternalContextUtil.internalEnter(Constants.CONTEXT_DEFAULT_NAME);
}

该部分获取上面提到的 Conext 对象，首先关注 ContextUtil 类：

private static ThreadLocal<Context> contextHolder = new ThreadLocal<>();

public static Context getContext() {
        return contextHolder.get();
    }

可以看见 Sentinel 为每一个线程实例化了一个 Context 对象，通过 ThreadLocal 进行保存，通常一次用户请求在一个线程中完成，所以保证了一个线程拥有一份唯一的上下文。
一般在线程第一次获取上下文时，此方法返回为 null，此时需要实例化，实例化方法如下：

protected static Context trueEnter(String name, String origin) {
        Context context = contextHolder.get();
        if (context == null) {
            Map<String, DefaultNode> localCacheNameMap = contextNameNodeMap;
            DefaultNode node = localCacheNameMap.get(name);
            if (node == null) {
                if (localCacheNameMap.size() > Constants.MAX_CONTEXT_NAME_SIZE) {
                    setNullContext();
                    return NULL_CONTEXT;
                } else {
                    try {
                        LOCK.lock();
                        node = contextNameNodeMap.get(name);
                        if (node == null) {
                            if (contextNameNodeMap.size() > Constants.MAX_CONTEXT_NAME_SIZE) {
                                setNullContext();
                                return NULL_CONTEXT;
                            } else {
                                node = new EntranceNode(new StringResourceWrapper(name, EntryType.IN), null);
                                // Add entrance node.
                                Constants.ROOT.addChild(node);

                                Map<String, DefaultNode> newMap = new HashMap<>(contextNameNodeMap.size() + 1);
                                newMap.putAll(contextNameNodeMap);
                                newMap.put(name, node);
                                contextNameNodeMap = newMap;
                            }
                        }
                    } finally {
                        LOCK.unlock();
                    }
                }
            }
            context = new Context(node, name);
            context.setOrigin(origin);
            contextHolder.set(context);
        }

        return context;
    }

由代码可知，Sentinel 会创建一个 Context 放入到 contextHolder 中，下面关注下 contextNameNodeMap。该变量的申明如下：

private static volatile Map<String, DefaultNode> contextNameNodeMap = new HashMap<>();

此变量以 Context 的 Name 为 key，保存了 EntranceNode 对象。在组件中，资源的调用路径以树状结构存储起来，用于根据调用路径进行流量控制。在默认情况下，一次调用会形成以下结构：

             machine-root
                 /   
                /
         EntranceNode(sentinel_default_context)
              /
             /   
      DefaultNode(nodeA)

上面 EntranceNode 是由上述代码生成的。注意在生成 EntranceNode 时，如果超过 MAX_CONTEXT_NAME_SIZE，就会返回 NullContext 类型的 context。如果在一次调用中使用以下方法生成不同的 ContextName，那么就会形成下述结构。

 ContextUtil.enter("entrance1", "appA");
  Entry nodeA = SphU.entry("nodeA");
  if (nodeA != null) {
    nodeA.exit();
  }
  ContextUtil.exit();

  ContextUtil.enter("entrance2", "appA");
  nodeA = SphU.entry("nodeA");
  if (nodeA != null) {
    nodeA.exit();
  }
  ContextUtil.exit();

                machine-root
                   /         \
                  /           \
          EntranceNode1   EntranceNode2
                /               \
               /                 \
       DefaultNode(nodeA)   DefaultNode(nodeA)

详细介绍见官方文档

3.3. slot chain

 ProcessorSlot<Object> chain = lookProcessChain(resourceWrapper);

上述代码用于获取此次执行的 slot chain，即一系列数据统计和规则检查的 slot。
通过 lookProcessChain 方法，我们可以获取以下信息：

上面提到每一个资源都有一份 slot chain，该信息以资源的名称为 key，保存于 Ctsph::chainMap 中。
一个项目最多只能存在 Constants.MAX_SLOT_CHAIN_SIZE（默认 6000）个资源，超过后不再生效。
通过 SlotChainProvider::newSlotChain 方法获取 slot chain，默认情况下会使用 **DefaultSlotChainBuilder ** 构造 slot chain，可以通过 SPI 进行单独的配置（SPI，即 Service Provider Interface，具体详情可以自行搜索，后续文章会进行简单介绍）。

在获取 slot chain 后，构造出 Entry 对象，然后通过以下方法调用 slot chain，依次执行每个 slot，基本流程结束。

chain.entry(context, resourceWrapper, null, count, prioritized, args);

在 DefaultSlotChainBuilder 中，通过以下方法返回 slot chain，其中的每个 slot 将会在以后的文章中详细介绍。

4. 后记

本文简单介绍了 Sentinel，并讲述了基本的执行流程。在此基础上，后面会跟随源码学习 Sentinel 的不同 slot。

Sentinel 组件 (一)

1. 介绍

2. 基础

3. 执行流程

3.1. 规则开关

3.2. Context

3.3. slot chain

4. 后记

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