Sentinel源码学习笔记_sentinel go 源码学习

官网上的架构图

Sentinel 的核心部分为 ProcessorSlotChain ，由图可知是由将不同的 slot 按照指定顺序串在一起（责任链模式），通过此过滤链可以将监控统计、限流、熔断降级等功能整合在一起。系统会为每一个资源创建一套 SlotChain！
ps：使用@SentinelResource 注解定义资源并配置 blockHandler 和 fallback 函数来进行限流之后的处理

分析

在springboot中会有自动配置功能，通过查看spring.factories文件找到 SentinelAutoConfiguration类
此类中，通过下面方法来实现了 Sentinel最核心的功能

通过切面进行方法增强

点进去查看

此类是利用AspectJ 来实现 aop 增强，对 @SentinelResource标注的资源进行加强！Entry 可以是可以操作资源的对象

创建Entry对象

进入红框内的方法，经过一系列ctrl + 左键进入到如下方法

从上图可以总结出，Entry对象的创建有两大步：1. 创建 Context 2. 创建 ProcessorSlot
让我们再来重点看看这两个方法

创建 Context 对象

protected static Context trueEnter(String name, String origin) {
        // 尝试着从ThreadLocal中获取Context
        Context context = contextHolder.get();
        // 若ThreadLocal中没有context，则尝试着从缓存map中获取
        if (context == null) {
            // 缓存map的key为context名称，value为EntranceNode
            Map<String, DefaultNode> localCacheNameMap = contextNameNodeMap;
            // 获取EntranceNode——双重检测锁DCL——为了防止并发创建
            DefaultNode node = localCacheNameMap.get(name);
            if (node == null) {
                // 若缓存map的size 大于 context数量的最大阈值，则直接返回NULL_CONTEXT
                if (localCacheNameMap.size() > Constants.MAX_CONTEXT_NAME_SIZE) {
                    setNullContext();
                    return NULL_CONTEXT;
                } else {
                    LOCK.lock();
                    try {
                        node = contextNameNodeMap.get(name);
                        if (node == null) {
                            if (contextNameNodeMap.size() > Constants.MAX_CONTEXT_NAME_SIZE) {
                                setNullContext();
                                return NULL_CONTEXT;
                            } else {
                                // 创建一个EntranceNode
                                node = new EntranceNode(new StringResourceWrapper(name, EntryType.IN), null);
                                // Add entrance node.将新建的node添加到ROOT
                                Constants.ROOT.addChild(node);

                                // 将新建node写入到缓存map
                                // 为了防止“迭代稳定性问题”——iterate stable——对于共享集合的写操作
                                Map<String, DefaultNode> newMap = new HashMap<>(contextNameNodeMap.size() + 1);
                                newMap.putAll(contextNameNodeMap);
                                newMap.put(name, node);
                                contextNameNodeMap = newMap;
                            }
                        }
                    } finally {
                        LOCK.unlock();
                    }
                }
            }
            // 将context的name与entranceNode封装为context
            context = new Context(node, name);
            // 初始化context的来源
            context.setOrigin(origin);
            // 将context写入到ThreadLocal
            contextHolder.set(context);
        }

        return context;
    }
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重点看一下 DCL 机制 和 如何解决集合迭代性问题

创建 ProcessorSlot

    ProcessorSlot<Object> lookProcessChain(ResourceWrapper resourceWrapper) {
        // 从缓存map中获取当前资源的SlotChain
        // 缓存map的key为资源，value为其相关的SlotChain
        ProcessorSlotChain chain = chainMap.get(resourceWrapper);
        // DCL
        // 若缓存中没有相关的SlotChain，则创建一个并放入到缓存
        if (chain == null) {
            synchronized (LOCK) {
                chain = chainMap.get(resourceWrapper);
                if (chain == null) {
                    // Entry size limit.
                    // 缓存map的size >= chain数量最大阈值，则直接返回null，不再创建新的chain
                    if (chainMap.size() >= Constants.MAX_SLOT_CHAIN_SIZE) {
                        return null;
                    }

                    // 创建新的chain
                    chain = SlotChainProvider.newSlotChain();

                    // 防止迭代稳定性问题
                    Map<ResourceWrapper, ProcessorSlotChain> newMap = new HashMap<ResourceWrapper, ProcessorSlotChain>(
                        chainMap.size() + 1);
                    newMap.putAll(chainMap);
                    newMap.put(resourceWrapper, chain);
                    chainMap = newMap;
                }
            }
        }
        return chain;
    }
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**SlotChainProvider.newSlotChain(); **

    public static ProcessorSlotChain newSlotChain() {
        // 若builder不为null，则直接使用builder构建一个chain，否则先创建一个builder
        if (slotChainBuilder != null) {
            return slotChainBuilder.build();
        }

        // Resolve the slot chain builder SPI.
        // 通过SPI方式创建一个builder
        slotChainBuilder = SpiLoader.of(SlotChainBuilder.class).loadFirstInstanceOrDefault();

        // 若通过SPI方式未能创建builder，则手工new一个DefaultSlotChainBuilder
        if (slotChainBuilder == null) {
            // Should not go through here.
            RecordLog.warn("[SlotChainProvider] Wrong state when resolving slot chain builder, using default");
            slotChainBuilder = new DefaultSlotChainBuilder();
        } else {
            RecordLog.info("[SlotChainProvider] Global slot chain builder resolved: {}",
                slotChainBuilder.getClass().getCanonicalName());
        }
        // 构建一个chain
        return slotChainBuilder.build();
    }
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通过 SPI 机制来加载指定的对象

接下来，开始执行操作(即在上面创建 Entry步骤中）

参考责任链模式，就是通过一个链表把不同 Slot 串联起来。

• NodeSelectorSlot 负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径，以树状结构存储起来，用于根据调用路径来限流降级；
• ClusterBuilderSlot 则用于存储资源的统计信息以及调用者信息，例如该资源的 RT, QPS, thread count 等等，这些信息将用作为多维度限流，降级的依据；
• StatisticSlot 则用于记录、统计不同纬度的 runtime 指标监控信息；
• FlowSlot 则用于根据预设的限流规则以及前面 slot 统计的状态，来进行流量控制；
• AuthoritySlot 则根据配置的黑白名单和调用来源信息，来做黑白名单控制；
• DegradeSlot 则通过统计信息以及预设的规则，来做熔断降级；
• SystemSlot 则通过系统的状态，例如 load1 等，来控制总的入口流量；

滑动时间窗算法

先了解一下固定的时间窗算法

该算法原理是，系统会自动选定一个时间窗口的起始零点，然后按照固定长度将时间轴划分为若干定长的时间窗口。
当请求到达时，系统会查看请求到达的时间点所在的时间窗口，其统计的数据是否超出了预定的阈值。未超出，则请求通过，否则被限流
存在的问题

跨窗口的时间窗长度范围内统计的数据却超出了阈值。这就是滑动时间窗要解决的问题

算法原理
滑动时间窗限流算法并没有划分固定的时间窗起点与终点，而是将每一次请求到来的时间点作为统计时间窗的终点，起点则是终点向前推时间窗长度的时间点。

算法改进：将时间窗口拆分为若干固定长度的样本窗口
这样每个样本窗口内统计值其对应时间段内的流量数据，可以提高数据的重复利用率

一些比较重要的概念：

• context：表示资源的上下文信息。一个资源在不同的context中可能会有不同的规则
• Node：用于完成数据统计的接口
• entry 操作资源的对象