Sentinel 自定义统计策略
Sentinel是阿里巴巴开源的一款轻量级流量控制框架，广泛应用于微服务架构中。它通过定义规则（如流量控制、熔断降级等）来保护系统的稳定性。Sentinel默认提供了多种统计策略，但在某些场景下，默认策略可能无法满足需求。这时，我们可以通过自定义统计策略来实现更精细化的控制。
本文将详细介绍如何在Sentinel中实现自定义统计策略，并通过实际案例展示其应用场景。
什么是自定义统计策略？
Sentinel的统计策略用于计算资源的实时指标（如QPS、响应时间等），并根据这些指标决定是否触发流量控制或熔断降级。默认情况下，Sentinel提供了基于滑动窗口的统计策略，适用于大多数场景。然而，在某些特殊场景下，我们可能需要自定义统计策略，例如：
- 需要根据特定的业务指标（如用户等级、请求来源等）进行统计。
- 需要实现更复杂的统计逻辑，如加权平均、指数平滑等。
自定义统计策略允许我们根据业务需求，灵活地定义统计逻辑，并将其集成到Sentinel的规则管理中。
如何实现自定义统计策略？
1. 实现 StatisticSlot 接口
Sentinel的统计逻辑主要通过 StatisticSlot 实现。要自定义统计策略，我们需要实现 StatisticSlot 接口，并在其中定义自己的统计逻辑。
public class CustomStatisticSlot implements StatisticSlot {
@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, Entry entry, int count, Object... args) throws BlockException {
// 自定义统计逻辑
// 例如：根据请求来源进行统计
String source = context.getOrigin();
if ("highPriority".equals(source)) {
// 高优先级请求的特殊处理
} else {
// 普通请求的处理
}
// 调用默认的统计逻辑
entry.pass(count, args);
}
@Override
public void exit(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, int count, Object... args) {
// 自定义退出逻辑
entry.exit(count, args);
}
}
2. 注册自定义统计策略
实现自定义统计策略后，我们需要将其注册到Sentinel的规则管理中。可以通过以下方式实现：
StatisticSlotManager.registerStatisticSlot(new CustomStatisticSlot());
3. 配置规则
最后，我们需要在Sentinel的规则配置中启用自定义统计策略。可以通过以下方式配置：
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("myResource");
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule.setCount(100);
rule.setStatisticSlot("customStatisticSlot"); // 使用自定义统计策略
FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));
实际案例：根据用户等级进行流量控制
假设我们有一个电商系统，用户分为普通用户和VIP用户。我们希望VIP用户的请求不受流量限制，而普通用户的请求需要受到限制。可以通过自定义统计策略实现这一需求。
实现步骤
- 定义用户等级：在请求上下文中添加用户等级信息。
- 自定义统计策略：在
CustomStatisticSlot中根据用户等级进行统计。 - 配置规则：在Sentinel中配置流量控制规则，并启用自定义统计策略。
public class CustomStatisticSlot implements StatisticSlot {
@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, Entry entry, int count, Object... args) throws BlockException {
String userLevel = context.getOrigin();
if ("VIP".equals(userLevel)) {
// VIP用户不受限
entry.pass(count, args);
} else {
// 普通用户受限
if (currentQPS > 100) {
throw new FlowException("普通用户请求过多");
}
entry.pass(count, args);
}
}
@Override
public void exit(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, int count, Object... args) {
entry.exit(count, args);
}
}
配置规则
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("orderResource");
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule.setCount(100);
rule.setStatisticSlot("customStatisticSlot"); // 使用自定义统计策略
FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));
总结
通过自定义统计策略，我们可以根据业务需求灵活地定义Sentinel的统计逻辑，从而实现更精细化的流量控制和监控。本文介绍了如何实现自定义统计策略，并通过实际案例展示了其应用场景。
在实际应用中，建议先使用Sentinel的默认统计策略，只有在默认策略无法满足需求时，才考虑自定义统计策略。
附加资源
练习
- 尝试实现一个自定义统计策略，根据请求的响应时间进行流量控制。
- 在Sentinel中配置规则，并测试自定义统计策略的效果。