大家好呀,打算写一个 Go 语言组件源码分析系列,一是为了能学习下 Go 语言,看下别人是怎么写 Go 的,二是也掌握一个组件。
本次选择了 Sentinel-Go,一是对 Java 版本的 Sentinel 算是有一些了解,也在生产上落地过,二是感觉他的代码应该不会太复杂(仅仅是感觉),三是在云原生越来越热的趋势下,用 Go 实现的限流降级容错应该是比较通用的。
源码阅读本身是枯燥的,我只管用轻易理解的语言来描述,希望大家也多支持我的文章,点个赞、在看和关注就是对我最大的支持。
<hr>配景
Sentinel 简介
随着微服务的盛行,服务和服务之间的稳定性变得越来越紧张。Sentinel 是面向分布式服务架构的流量控制组件,主要以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统自适应保护等多个维度来帮助您保障微服务的稳定性。
Sentinel 是阿里2018年开源的项目,最初是 Java 版本,截止现在有 17.6k 的star,项目地址为
https://github.com/alibaba/Sentinel/
2020年又开源了 Go 的版本,目的是朝云原生方向演进,截止现在 1.7k star,项目地址为
https://github.com/alibaba/sentinel-golang
Sentinel 的作用
在上面简介中也说了,Sentinel 是微服务期间保障稳定的神兵利器
举个例子:电商系统中用户浏览商品详情页,通常会通过 RPC 调用多个微服务,查询商品信息的同时还会查询用户的信息,也会展示优惠信息,通常下拉列表还会展示推荐,广告等信息,如下图
如果流量较大时,CouponService 容量不足,或者某种原因导致 RecomService 不可用,此时 AggrService 会被拖死,导致商品详情服务不可用,但细致想想这些服务不是那么紧张,可以举行限流或者直接降级(不再调用),总比直接服务不消要好吧
又或者流量着实太高,ProductService 也顶不住了,那是否可以采取限流措施,保住部分用户的哀求是正常的,也比全部不可用要好
这些标题,Sentinel 都能办理
Sentinel 提供的能力
Sentinel 将要保护的对象(可以是某个服务或一段代码)抽象为资源,通过动态下发的规则,对资源举行
针对这两个主要功能又有许多的玩法,比如限流是针对QPS还是并发数,控制的效果是直接拒绝还是排队等等。
当然 Sentinel 也提供一个开箱即用的 Dashboard,可扩展配中心举行下发规则,展示监控指标,调用关系链等等
快速开始
源码阅读环境预备
- fork 源码到本身仓库,便于增加注释
- 拉取源码到当地
- 导入 IDE,由于我既要写 Java 又要写 Go,所以用 IntelliJ IDEA 比较方便,只要装一个 Go plugin 就可以了
- 导入后,一般 IDE 会自动下载依赖,如果没有自动下载,试试实行( Go 安装就不说了)
go mod download
目次结构先容
- sentinel-golang api:对外暴露的接口core:核心实现example:使用例子exporter:Prometheus的exporterext:扩展接口,主要是动态规则配置中心扩展接口logging:日志模块pkg:第三方插件的实现,比如各个组件实用 Sentinel 的 adapter,以及 Sentinel 对接各种第三方配置中心的扩展实现tests:测试类代码,包括单元测试、benchmarkutil:工具类
样例跑通
在 /example 目次下新建 mytests 目次,并创建一个 quick_start.go 文件,按照官网给出的例子,先用最简单的默认方式初始化
if err := sentinel.InitDefault(); err != nil { // 初始化失败 panic(err.Error())}再用写死的方式加载规则
// 资源名resource := "test-resource"// 加载流控规则,写死_, err := flow.LoadRules([]*flow.Rule{ { Resource: resource, // Threshold + StatIntervalInMs 可组合出多长时间限制通过多少哀求,这里相当于限制为 10 qps Threshold: 10, StatIntervalInMs: 1000, // 暂时不消关注这些参数 TokenCalculateStrategy: flow.Direct, ControlBehavior: flow.Reject, },})最后写测试代码
// 修改这个看看效果吧currency := 100for i := 0; i < currency; i++ { go func() { e, b := sentinel.Entry(resource, sentinel.WithTrafficType(base.Inbound)) if b != nil { // 被流控 fmt.Printf("blocked %s \n", b.BlockMsg()) } else { // 通过 fmt.Println("pass...") // 通过后必须调用Exit e.Exit() } }()}这里限制了 10 qps,我们用 100 个协程并发测试跑一下,刚好通过10个哀求
测试代码已上传到我的仓库
https://github.com/lkxiaolou/sentinel-golang/tree/master/example/mytests
总结
本文先容了 Sentinel 的和它能办理的标题,以及源码阅读的一些预备工作,并跑通了一个最简单的例子,见识到了 Sentinel 限流的效果,本文先到这里,我们下一节见。
<hr>搜刮关注"捉虫大师",后端技术分享,架构设计、性能优化、源码阅读、标题排查、踩坑实践。
|