sentinel异常会自动限流吗？Sentinel限流之快速失败和漏桶算法-爱玩科技

小君 2023-03-01 14:38:17 802

sentinel异常会自动限流吗？Sentinel限流之快速失败和漏桶算法由代码可以看出，在等待指定时长后，抛出PriorityWaitException进行放行，对应实现的地方在StatisticSlot中，对应entry方法代码如下：上面特殊处理就是：首先尝试去占用后面的时间窗口的令牌，获取到等待时间，如果等待时间小于设置的最长等待时长，那么就进行等待，当等待到指定时间后返回。否则直接返回false不放行。private int avgUsedTokens(Node node) { if (node == null) { return DEFAULT_AVG_USED_TOKENS; } // 获取当前qps或者当前线程数 return grade == RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD ? node.curThreadNum() : (int)(node.passQps()); }

今天主要总结了一下Sentinel的快速失败和匀速排队的漏桶算法。因为它的WarmUpController和WarmUpRateLimiterController对应的令牌桶算法的数学计算原理有一点点复杂，所以我准备在后面单独用一篇来总结。所以今天涉及到的主要就是DefaultController和RateLimiterController。

限流策略入口

首先进入到FlowRuleUtil类中，方法generateRater就是对应策略的创建，逻辑比较简单，代码如下：

private static TrafficShapingController generateRater(FlowRule rule) { if (rule.getGrade() == RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS) { switch (rule.getControlBehavior()) { case RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP: // WarmUp-令牌桶算法 return new WarmUpController(rule.getCount() rule.getWarmUpPeriodSec() ColdFactorProperty.coldFactor); case RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER: // 排队等待-漏桶算法 return new RateLimiterController(rule.getMaxQueueingTimeMs() rule.getCount()); case RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP_RATE_LIMITER: // 预热和匀速排队结合 return new WarmUpRateLimiterController(rule.getCount() rule.getWarmUpPeriodSec() rule.getMaxQueueingTimeMs() ColdFactorProperty.coldFactor); case RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT: default: // Default mode or unknown mode: default traffic shaping controller (fast-reject). } } // 快速失败 return new DefaultController(rule.getCount() rule.getGrade()); }

快速失败DefaultController

默认流控算法代码如下：

@Override public boolean canPass(Node node int acquireCount boolean prioritized) { int curCount = avgUsedTokens(node); // 当前阈值 acquireCount 是否大于规则设定的count，小于等于则表示符合阈值设定直接返回true if (curCount acquireCount > count) { // 在大于的情况下，针对QPS的情况会对先进来的请求进行特殊处理 if (prioritized && grade == RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS) { long currentTime; long waitInMs; currentTime = TimeUtil.currentTimeMillis(); // 如果策略是QPS，那么对于优先请求尝试去占用下一个时间窗口中的令牌 waitInMs = node.tryOccupyNext(currentTime acquireCount count); if (waitInMs < OccupyTimeoutProperty.getOccupyTimeout()) { node.addWaitingRequest(currentTime waitInMs acquireCount); node.addOccupiedPass(acquireCount); sleep(waitInMs); // PriorityWaitException indicates that the request will pass after waiting for {@link @waitInMs}. throw new PriorityWaitException(waitInMs); } } return false; } return true; }

先看一下涉及到的avgUsedTokens方法：

private int avgUsedTokens(Node node) { if (node == null) { return DEFAULT_AVG_USED_TOKENS; } // 获取当前qps或者当前线程数 return grade == RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD ? node.curThreadNum() : (int)(node.passQps()); }

主要是获取已使用的令牌数，如果设置的阈值类型为线程数，那么返回当前统计节点中保存的线程数，如果设置的阈值类型为QPS，那么返回已经通过的QPS数。

然后回到上面的canPass方法，其主要逻辑就是在获取到目前节点的统计数据后，将已占用的令牌数与请求的令牌数相加，如果小于设定的阈值，那么直接放行。

如果大于设置的阈值，那么在阈值类型为QPS且允许优先处理先到的请求的情况下进行特殊处理，否则返回false不放行。

上面特殊处理就是：首先尝试去占用后面的时间窗口的令牌，获取到等待时间，如果等待时间小于设置的最长等待时长，那么就进行等待，当等待到指定时间后返回。否则直接返回false不放行。

由代码可以看出，在等待指定时长后，抛出PriorityWaitException进行放行，对应实现的地方在StatisticSlot中，对应entry方法代码如下：

@Override public void entry(Context context ResourceWrapper resourceWrapper DefaultNode node int count boolean prioritized Object... args) throws Throwable { try { // Do some checking. fireEntry(context resourceWrapper node count prioritized args); // 说明：省略了执行通过的处理逻辑 } catch (PriorityWaitException ex) { node.increaseThreadNum(); if (context.getCurEntry().getOriginNode() != null) { context.getCurEntry().getOriginNode().increaseThreadNum(); } if (resourceWrapper.getEntryType() == EntryType.IN) { Constants.ENTRY_NODE.increaseThreadNum(); } for (ProcessorSlotEntryCallback<DefaultNode> handler : StatisticSlotCallbackRegistry.getEntryCallbacks()) { handler.onPass(context resourceWrapper node count args); } } catch (BlockException e) { // 说明：省略了阻塞异常处理逻辑 throw e; } catch (Throwable e) { context.getCurEntry().setError(e); throw e; } }

对这个方法去除了其它多余代码，可以看出在PriorityWaitException异常捕捉的代码中没有继续抛出，所以对该请求进行了放行。

匀速排队-漏桶算法RateLimiterController

对于漏桶算法，首先在网上盗用一张图如下：

图片来源：https://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/74942405

sentinel异常会自动限流吗？Sentinel限流之快速失败和漏桶算法(1)

其思路是：水流（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速率匀速流出，当流入量过大的时候，多余水流（请求）直接溢出，从而达到对系统容量的保护。

对应Sentinel使用漏桶算法进行流量整形的效果就如下图所示：

sentinel异常会自动限流吗？Sentinel限流之快速失败和漏桶算法(2)

来看RateLimiterController的canPass方法：

@Override public boolean canPass(Node node int acquireCount boolean prioritized) { if (acquireCount <= 0) { return true; } if (count <= 0) { return false; } long currentTime = TimeUtil.currentTimeMillis(); // 计算此次令牌颁发所需要的时间，其中： (1.0 / count * 1000)代表每个令牌生成的耗时，然后乘以acquireCount得到此次所需令牌生成耗时 long costTime = Math.round(1.0 * (acquireCount) / count * 1000); // 在上次通过时间的基础上加上本次的耗时，得到期望通过的时间点 long expectedTime = costTime latestPassedTime.get(); if (expectedTime <= currentTime) { // 如果期望时间小于当前时间，那么说明当前令牌充足，可以放行，同时将当前时间设置为上次通过时间 latestPassedTime.set(currentTime); return true; } else { // 当期望时间大于当前时间，那么说明令牌不够，需要等待 long waitTime = costTime latestPassedTime.get() - TimeUtil.currentTimeMillis(); if (waitTime > maxQueueingTimeMs) { // 如果需要等待时间大于设置的最大等待时长，那么直接丢弃，不用等待，下面同理 return false; } else { long oldTime = latestPassedTime.addAndGet(costTime); try { // 再次检查等待时长 waitTime = oldTime - TimeUtil.currentTimeMillis(); if (waitTime > maxQueueingTimeMs) { latestPassedTime.addAndGet(-costTime); return false; } // in race condition waitTime may <= 0 if (waitTime > 0) { Thread.sleep(waitTime); } return true; } catch (InterruptedException e) { } } } return false; }

Sentinel的令牌桶算法和漏桶算法都参考了Guava RateLimiter的设计。

上面的逻辑很清晰，其思路就是根据当前令牌请求数量acquireCount乘以令牌生成速率得到本次所需令牌的生成时间，然后加上上次通过时间得到一个本次请求的期望通过时间，如果期望通过时间小于当前时间那么说明容量足够直接通过，如果期望通过时间大于当前时间那么说明系统容量不够需要等待，然后结合设置的等待时间判断是继续等待还是直接放弃。

需要特别注意的是，匀速模式具有局限性，它只支持1000以内的QPS。我们可以看对应的语句：

long costTime = Math.round(1.0 * (acquireCount) / count * 1000); long expectedTime = costTime latestPassedTime.get();

很容易得到如下结果，每种阈值对应的令牌生成时间(单位：毫秒)：

sentinel异常会自动限流吗？Sentinel限流之快速失败和漏桶算法(3)