• Sentinel统计线程,QPS,RT的方式


    一、Sentinel是阿里开源产品,用于流量监控和管理。

    二、对于流量控制,可以通过限制线程数和QPS实现限流

    1. 资源进入Sentinel的方式

    Entry entry = null;
    try {
       entry = SphU.entry(resourceName, entryType);
       Object result = pjp.proceed();
       return result;
    } catch (BlockException ex) {
       
    } catch (Throwable ex) {
      
    } finally {
       if (entry != null) {
           entry.exit();
       }
    }

    Entry对象负责进入和退出的管理,进入后增加线程计数及访问记录,退出后减少线程计数及访问记录。

    2. Sentinel是通过一组ProcessorSlot链组成ProcessorSlotChain来责任调用。

    public ProcessorSlotChain build() {
            ProcessorSlotChain chain = new DefaultProcessorSlotChain();
            chain.addLast(new NodeSelectorSlot());
            chain.addLast(new ClusterBuilderSlot());
            chain.addLast(new LogSlot());
            chain.addLast(new StatisticSlot());
            chain.addLast(new SystemSlot());
            chain.addLast(new AuthoritySlot());
            chain.addLast(new FlowSlot());
            chain.addLast(new DegradeSlot());
            return chain;
     }

    调用的顺序是:NodeSelectorSlot --> ClusterBuilderSlot --> LogSlot --> SystemSlot --> AuthoritySlot --> FlowSlot --> DegradeSlot --> StatisticSlot 

    3. 关于线程、QPS、RT的计算

    查看StatisticSlot

    entry 方法中主要是调用StatisticNode的increaseThreadNum, addPassRequest方法

    exit 方法中主要是调用StatisticNode的 rt ,decreaseThreadNum方法

    在StatisticNode中,可以看到几个属性:

      两个时间窗口,一个线程计数器

    private transient volatile Metric rollingCounterInSecond = new ArrayMetric(1000 / 2,1);
    private transient Metric rollingCounterInMinute = new ArrayMetric(1000, 60);
    private AtomicInteger curThreadNum = new AtomicInteger(0);

    线程计数器很好理解,entry时 根据FlowRule 校验 ,增加该值,exit时减小该值。

    QPS就是rollingCounterInSecond当前时间窗口的各QPS计数器值:

      有passQPS , successQPS, blockQPS, exceptionQPS ,totalQPS(passQPS+blockQPS)

    平均RT(1s平均响应次数) 是rollingCounterInSecond当前窗口的 RT总值除以 success次数。

      一次RT: exit时的时间值 减去  entry时的时间值。

    4. 时间窗口定义(时间单位均为毫秒, / 为整除):

      间隔时间,窗口长度。 

      间隔时间 / 窗口长度 ---> 窗口数组长度

      当前时间 / 窗口长度 % 窗口数组长度  ----> 定位到当前窗口

      窗口长度 × (当前时间 / 窗口长度) ----> 当前窗口的起始时间

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