Spring Cloud Alibaba Sentinel 2.0虚拟线程流控：SentinelSlotChain与FlowRule - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Spring Cloud Alibaba Sentinel 2.0 虚拟线程流控：SentinelSlotChain与FlowRule

大家好，今天我们来深入探讨Spring Cloud Alibaba Sentinel 2.0中关于虚拟线程流控的关键机制：SentinelSlotChain与FlowRule。我们将深入理解它们如何协同工作，实现高效的流量控制，并结合代码示例，展示如何在虚拟线程环境下应用。

1. 虚拟线程与传统线程的差异

首先，我们需要明确虚拟线程（Virtual Threads）与传统线程（Platform Threads）的根本区别。在JDK 21及更高版本中引入的虚拟线程，是轻量级的用户态线程，由JVM管理，而非操作系统内核。这意味着：

创建和销毁成本极低： 虚拟线程的创建和销毁几乎没有开销，可以轻松创建数百万个虚拟线程。
上下文切换速度快： 虚拟线程的上下文切换由JVM调度器完成，无需内核参与，速度更快。
资源占用少： 每个虚拟线程只需要极少的内存空间。
阻塞操作的影响小： 当虚拟线程执行阻塞操作时，JVM可以将其挂起，并将载体线程（Carrier Thread，通常是Platform Thread）用于执行其他虚拟线程，从而提高资源利用率。

与此相对，传统线程（Platform Thread）是基于操作系统内核线程的，创建和销毁成本高，上下文切换慢，资源占用多，阻塞操作会导致线程阻塞，进而影响整个应用程序的性能。

特性	虚拟线程 (Virtual Thread)	平台线程 (Platform Thread)
线程类型	用户态线程	内核态线程
创建/销毁成本	低	高
上下文切换速度	快	慢
资源占用	低	高
阻塞操作影响	小	大
适用场景	高并发、IO密集型	CPU密集型

虚拟线程的这些特性使其非常适合处理高并发、IO密集型的应用场景，可以显著提高应用程序的吞吐量和响应速度。

2. Sentinel的核心概念：SlotChain

在Sentinel中，所有的流量控制、熔断降级、系统保护等功能都是通过SlotChain来实现的。SlotChain是一个责任链模式的实现，它由一系列的ProcessorSlot组成，每个ProcessorSlot负责处理不同的逻辑。当请求进入Sentinel时，会依次经过SlotChain中的每个ProcessorSlot，最终完成流量控制等功能。

SlotChain的结构如下：

public interface ProcessorSlot<T> {

    /**
     * Entry point of the {@link ProcessorSlot}.
     *
     * @param context the {@link Context} associated with the current invocation.
     * @param resourceWrapper the resource wrapper of the current invocation.
     * @param t the context data.
     * @throws Throwable if error occurs during processing.
     */
    void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, T t) throws Throwable;

    /**
     * Exit point of the {@link ProcessorSlot}.
     *
     * @param context the {@link Context} associated with the current invocation.
     * @param resourceWrapper the resource wrapper of the current invocation.
     * @param t the context data.
     */
    void exit(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, T t);
}

其中，entry()方法是请求进入Slot时的入口，exit()方法是请求离开Slot时的出口。Context保存了当前请求的上下文信息，ResourceWrapper封装了请求的资源信息，T是上下文数据。

Sentinel的默认SlotChain包含以下几个重要的ProcessorSlot：

NodeSelectorSlot： 负责构建调用链的树状结构，用于统计资源的调用信息。
ClusterBuilderSlot： 用于构建集群节点，统计整个集群的调用信息。
StatisticSlot： 负责统计资源的各种指标，如QPS、RT、异常比例等。
AuthoritySlot： 负责进行授权控制，判断请求是否有权限访问资源。
FlowSlot： 负责进行流量控制，根据配置的流控规则，限制资源的访问。
DegradeSlot： 负责进行熔断降级，当资源的错误率或平均响应时间超过阈值时，自动进行熔断。
SystemSlot： 负责进行系统保护，当系统的负载超过阈值时，自动进行流量控制，防止系统崩溃。

这些ProcessorSlot共同协作，完成了Sentinel的各种核心功能。

3. FlowRule：流控规则的核心

FlowRule是Sentinel中定义流控规则的核心类。它定义了资源的流控策略，例如QPS阈值、并发线程数阈值等。当资源的流量超过FlowRule定义的阈值时，Sentinel会根据配置的流控策略，采取相应的措施，例如直接拒绝请求、排队等待等。

FlowRule的主要属性如下：

resource： 资源名称，指定流控规则生效的资源。
grade： 流控模式，指定流控的指标，可选值为QPS和并发线程数。
count： 阈值，指定流控的阈值。
strategy： 流控策略，指定当流量超过阈值时采取的措施，可选值为直接拒绝、排队等待和关联流控。
controlBehavior： 排队等待的超时时间，仅当流控策略为排队等待时有效。
warmUpPeriodSec： 预热时间，仅当流控模式为QPS且流控策略为排队等待时有效。
maxQueueingTimeMs： 最大排队等待时间，仅当流控策略为排队等待时有效。
clusterMode： 是否开启集群流控。
clusterConfig： 集群流控的配置信息。

public class FlowRule extends AbstractRule {

    private static final int DEFAULT_MAX_QUEUEING_TIME_MS = 500;

    private int grade = RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS;

    private double count;

    private int strategy = RuleConstant.STRATEGY_DIRECT;

    private int controlBehavior = RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT;

    private int warmUpPeriodSec = 10;

    private int maxQueueingTimeMs = DEFAULT_MAX_QUEUEING_TIME_MS;

    private boolean clusterMode = false;

    private ClusterFlowConfig clusterConfig;

    // ... 省略 getter/setter 方法
}

FlowRule的grade属性定义了流控的指标，主要有以下两种：

QPS (Queries Per Second)： 每秒请求数。当资源的QPS超过count定义的阈值时，Sentinel会根据配置的流控策略，采取相应的措施。
并发线程数： 当前正在执行的线程数。当资源的并发线程数超过count定义的阈值时，Sentinel会根据配置的流控策略，采取相应的措施。

FlowRule的strategy属性定义了流控的策略，主要有以下三种：

直接拒绝： 当流量超过阈值时，直接拒绝请求。
排队等待： 当流量超过阈值时，将请求放入队列中等待，直到队列中的请求被处理完毕或者等待时间超过maxQueueingTimeMs定义的阈值。
关联流控： 当关联资源的流量超过阈值时，限制当前资源的流量。

4. FlowSlot与FlowRule的协同工作

FlowSlot是SlotChain中负责进行流量控制的ProcessorSlot。它会读取配置的FlowRule，并根据FlowRule定义的流控策略，对资源的流量进行限制。

当请求进入FlowSlot时，FlowSlot会首先判断当前请求的资源是否配置了FlowRule。如果没有配置FlowRule，则直接放行请求。如果配置了FlowRule，则FlowSlot会根据FlowRule的grade属性，选择相应的流控指标进行判断。

如果grade为QPS： FlowSlot会获取当前资源的QPS，并与FlowRule的count属性进行比较。如果QPS超过count，则根据FlowRule的strategy属性，采取相应的措施。
如果grade为并发线程数： FlowSlot会获取当前资源的并发线程数，并与FlowRule的count属性进行比较。如果并发线程数超过count，则根据FlowRule的strategy属性，采取相应的措施。

FlowSlot的实现逻辑比较复杂，涉及到各种流控策略的实现，例如直接拒绝、排队等待、关联流控等。

5. 虚拟线程环境下的流控挑战

在虚拟线程环境下，传统的线程池模型不再适用。由于虚拟线程的创建和销毁成本极低，我们可以为每个请求创建一个虚拟线程，而无需使用线程池。然而，这也给流控带来了新的挑战：

并发线程数的统计： 在传统线程池模型下，我们可以通过统计线程池中的活跃线程数来获取并发线程数。但在虚拟线程环境下，我们需要重新设计并发线程数的统计方式。
排队等待的实现： 在传统线程池模型下，我们可以使用线程池的队列来实现排队等待。但在虚拟线程环境下，我们需要使用其他的队列实现方式。
上下文传递： 在虚拟线程环境下，我们需要确保Sentinel的上下文信息能够在不同的虚拟线程之间传递。

6. Sentinel 2.0对虚拟线程流控的支持

Sentinel 2.0对虚拟线程环境下的流控进行了一些优化和改进：

并发线程数的统计： Sentinel 2.0提供了一种基于ThreadLocal的并发线程数统计方式，可以准确地统计虚拟线程的并发线程数。
排队等待的实现： Sentinel 2.0提供了一种基于ConcurrentLinkedQueue的排队等待实现，可以高效地处理虚拟线程的排队等待请求。
上下文传递： Sentinel 2.0使用InheritableThreadLocal来传递上下文信息，确保上下文信息能够在不同的虚拟线程之间传递。

7. 代码示例：虚拟线程流控

下面我们通过一个简单的代码示例，演示如何在虚拟线程环境下使用Sentinel进行流控。

import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.Tracer;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadFactory;
import java.util.concurrent.ExecutorService;

public class VirtualThreadFlowControl {

    private static final String RESOURCE_NAME = "virtualThreadResource";

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 1. 配置流控规则
        initFlowRules();

        // 2. 创建虚拟线程池
        ExecutorService executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();

        // 3. 模拟大量请求
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            executor.submit(() -> {
                Entry entry = null;
                try {
                    // 4. 定义资源
                    entry = SphU.entry(RESOURCE_NAME);
                    // 5. 模拟业务逻辑
                    System.out.println("Executing task in virtual thread: " + Thread.currentThread());
                    Thread.sleep(10); // 模拟IO操作
                } catch (BlockException e) {
                    // 6. 处理被流控的请求
                    System.out.println("Blocked by Sentinel: " + Thread.currentThread());
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    // 7. 释放资源
                    if (entry != null) {
                        entry.exit();
                    }
                }
            });
        }

        // 等待所有任务完成
        Thread.sleep(5000);
        executor.shutdown();
    }

    private static void initFlowRules() {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource(RESOURCE_NAME);
        // 设置流控规则为QPS模式，阈值为10
        rule.setGrade(0); // 0代表QPS
        rule.setCount(10);
        rules.add(rule);
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

在这个示例中，我们首先定义了一个名为virtualThreadResource的资源，并配置了一个流控规则，限制该资源的QPS为10。然后，我们创建了一个虚拟线程池，并向其提交了100个任务。每个任务都会尝试访问virtualThreadResource资源。如果资源的QPS超过10，则Sentinel会拒绝一部分请求，并在控制台输出"Blocked by Sentinel"。

代码详解：

initFlowRules() 方法： 用于初始化流控规则。这里定义了一个FlowRule，指定resource为virtualThreadResource，grade为0（即QPS），count为10，意味着限制virtualThreadResource的QPS不超过10。
Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()： 创建一个虚拟线程池。每次提交一个任务，都会创建一个新的虚拟线程来执行。
SphU.entry(RESOURCE_NAME)： 定义受保护的资源。进入该资源时，Sentinel会根据配置的流控规则进行判断，如果超过阈值，则抛出BlockException。
entry.exit()： 释放资源。无论是否发生异常，都必须在finally块中调用entry.exit()，以保证Sentinel能够正确统计资源的访问情况。
BlockException 的捕获： 如果SphU.entry() 抛出BlockException，则说明当前请求被流控了。我们可以在catch块中处理被流控的请求，例如返回错误信息、执行降级逻辑等。

运行结果：

运行该程序，可以看到控制台输出类似于以下内容：

Executing task in virtual thread: VirtualThread[#28]/runnable@ForkJoinPool-1
Executing task in virtual thread: VirtualThread[#27]/runnable@ForkJoinPool-1
Executing task in virtual thread: VirtualThread[#26]/runnable@ForkJoinPool-1
Executing task in virtual thread: VirtualThread[#29]/runnable@ForkJoinPool-1
Executing task in virtual thread: VirtualThread[#31]/runnable@ForkJoinPool-1
Executing task in virtual thread: VirtualThread[#30]/runnable@ForkJoinPool-1
Executing task in virtual thread: VirtualThread[#32]/runnable@ForkJoinPool-1
Executing task in virtual thread: VirtualThread[#33]/runnable@ForkJoinPool-1
Executing task in virtual thread: VirtualThread[#34]/runnable@ForkJoinPool-1
Executing task in virtual thread: VirtualThread[#35]/runnable@ForkJoinPool-1
Blocked by Sentinel: VirtualThread[#36]/runnable@ForkJoinPool-1
Blocked by Sentinel: VirtualThread[#37]/runnable@ForkJoinPool-1
Blocked by Sentinel: VirtualThread[#38]/runnable@ForkJoinPool-1
Blocked by Sentinel: VirtualThread[#39]/runnable@ForkJoinPool-1
Blocked by Sentinel: VirtualThread[#40]/runnable@ForkJoinPool-1
...

可以看到，由于我们配置了QPS为10的流控规则，因此只有一部分任务能够成功执行，其他的任务都被Sentinel拒绝了。

8. 虚拟线程流控的注意事项

在使用Sentinel进行虚拟线程流控时，需要注意以下几点：

选择合适的流控指标： 根据实际的业务场景，选择合适的流控指标。如果是IO密集型应用，可以选择并发线程数作为流控指标。如果是CPU密集型应用，可以选择QPS作为流控指标。
合理配置流控规则： 根据实际的业务需求，合理配置流控规则。过严的流控规则会导致大量的请求被拒绝，影响用户体验。过松的流控规则则无法有效地保护系统。
监控流控效果： 监控流控的效果，及时调整流控规则。可以通过Sentinel的控制台或者Prometheus等监控系统，监控资源的QPS、并发线程数、拒绝率等指标。
避免过度使用虚拟线程： 虽然虚拟线程的创建和销毁成本极低，但是过度使用虚拟线程也会导致性能问题。例如，大量的虚拟线程会占用大量的内存，导致GC频繁，影响应用程序的性能。

9. 未来展望

随着虚拟线程的普及，Sentinel将会对虚拟线程环境下的流控进行更多的优化和改进。例如，可以提供更灵活的流控策略，更精确的流控指标，以及更友好的API。

10. 总结：Sentinel与虚拟线程流控的实践

我们深入探讨了Spring Cloud Alibaba Sentinel 2.0中SentinelSlotChain和FlowRule在虚拟线程环境下的应用。通过代码示例展示了如何在虚拟线程环境下配置和使用Sentinel进行流控，并强调了虚拟线程流控的一些注意事项，为未来Sentinel在虚拟线程环境下的发展方向提供了一些展望。