整套解决方案:源码分析 Sentinel 实时数据采集实现原理(图文并茂)

　　整套解决方案:源码分析 Sentinel 实时数据采集实现原理(图文并茂)

　　本文将重点介绍Sentienl实时数据采集，即Sentienl如何采集调用信息来判断是触发限流还是熔断。

　　Sentienl 实时数据采集的入口类是 StatisticSlot。

　　我们先简单看一下StatisticSlot类的注解，看看类的整体定位。

　　StatisticSlot，专用于实时统计的槽。进入资源时，槽会进入Sentienl的处理链，需要完成以下计算任务：

　　接下来通过源码分析的方式详细分析StatisticSlot的实现原理。

　　1.源码分析StatisticSlot

　　1.1 StatisticSlot入口详解

　　统计插槽#entry

　　统计插槽#entry

　　统计插槽#entry

　　统计插槽#entry

　　代码@1：先调用fireEntry，先调用Sentinel Slot Chain中的其他处理器，执行其他处理器的逻辑，比如FlowSlot，DegradeSlot，因为StatisticSlot的职责是采集统计信息。

　　代码@2：如果后续处理器执行成功，则执行线程数增加一，通过的请求数增加相应值。Sentinel Node系统将在下面详细介绍。在 Sentinel 中，Node 用于表示调用链中的一个节点。每个节点都与一个资源相关联，资源的实时统计信息存储在 Node.js 中。因此，这部分也称为 DefaultNode。改变线程数等的相关方法，下面会详细介绍。

　　代码@3：如果上下文中保存调用的源（调用者）的节点信息不为空，则更新节点的统计信息：线程数和通过次数。

　　代码@4：如果资源的入口类型为EntryType.IN，表示入站流量，更新入站全局统计信息（集群范围的ClusterNode）。

　　代码@5：执行注册的入口Handler，可以通过StatisticSlotCallbackRegistry的addEntryCallback注册相关的*敏*感*词*器。

　　代码@6：如果捕获到PriorityWaitException，则认为已经等待了一段时间，但还是通过了。只需要增加线程数，不需要增加通过的节点数。具体原因，我们将详细分析限流部分。重点将放在讨论上，再解释一下PriorityWaitException的含义。

　　代码@7：主要是在捕获到BlockException时增加块数。

　　代码@8：如果是系统异常，增加异常次数。

　　我想上面的代码应该不难理解，但是当涉及到统计指标数据的变化时，所有与DefaultNode节点相关的方法都会被调用。从这里也可以看出，Node 将是实时统计数据的直接持有者。我怀疑我们接下来会专注于学习 Node。为了知识体系的完整性，我们来看看StatisticSlot的退出方法。

　　1.2 StatisticSlot 退出详解

　　

　　统计插槽#exit

　　代码@1：成功执行，关注响应时间，其实现亮点如下：

　　代码@2：执行退出时的回调。退出回调函数可以通过StatisticSlotCallbackRegistry的addExitCallback方法添加。

　　代码@3：传播退出事件。

　　接下来，我们将重点关注 DefaultNode，即 Sentinel 的 Node 系统，它保存着资源的实时调用信息。

　　2、Sentienl节点系统

　　2.1 节点类系统图

　　下面简单介绍一下上述核心类的作用以及核心接口或核心属性的含义。

　　本文将详细介绍 DefaultNode 和 StatisticNode，重点介绍调用树和实时统计。DefaultNode 是 StatisticNode 的子类。让我们从 StatisticNode 开始探索 Node 系统。

　　3.StatisticNode详解

　　3.1 核心类图

　　让我们一一解读它的核心属性：

　　ArrayMetric滑动窗口的设计和实现原理可以参考作者另一篇博文：源码分析阿里巴巴哨兵滑动窗口实现原理（文末附*敏*感*词*）

　　接下来，我们选择几种具有代表性的方法进行探索。

　　2.2 添加PassRequest

　　增加通过请求的数量。实时通话信息将计入滑动窗口。addPassRequest 报告成功通过的次数。就是调用秒和分添加对应的滑动窗口，然后根据滑动窗口中的数值计算出限流规则和熔断规则。

　　2.3 总请求

　　获取当前时间戳的请求总数，获取分钟级时间窗口的统计信息。

　　2.4 成功Qps

　　对于一个成功的TPS，将第二级统计滑动窗口中的统计数量除以窗口的间隔即可得到其tps，即样本数量越大，统计越准确。

　　

　　提醒：上面的方法在学习了上面的滑动窗口设计原理后会很简单。在学习的过程中，可以总结出一个规律，什么时候使用秒级滑动窗口，什么时候使用分钟级滑动窗口窗口。

　　2.5 指标

　　由于 Sentienl 基于滑动窗口实时采集统计数据并存储在内存中，随着时间的推移，旧的滑动窗口会失效，因此需要提供一种方法将所有统计数据及时汇总并输出以用于监控客户。客户端定期拉取和转储其他客户端，例如数据库，以方便监控数据的可视化。这通常是中间件用于监控指标和采集的常用设计方法。

　　代码@1：获取当前时间对应的滑动窗口的开始时间。大家可以对比一下上面计算滑动窗口的算法。

　　代码@2：获取一分钟内所有滑动窗口的统计数据，以MetricNode为代表。

　　代码@3：遍历所有节点，刷出所有不在当前滑动窗口之外的数据。这里的重点是方法：isNodeInTime。

　　这里只选择不是当前窗口的数据，即metrics方法返回“过去”的统计信息。

　　接下来，我们来看看DefaultNode相关的几个特征方法。

　　4.DefaultNode详解

　　4.1 类图

　　DefaultNode 是 StatisticNode 的子类，其附加属性如下：

　　接下来我们来看看DefaultNode的核心方法。

　　4.2 增加BlockQps

　　DefaultNode的此类方法通常会先调用StatisticNode的方法，然后调用clusterNode的相关方法，最后用它来增加或减少相应滑动窗口中的meter值。

　　其他的方法也比较简单，我们就不细看了。我们可以通过DefaultNode的printDefaultNode方法打印节点的调用链。

　　这是本文的结尾。本文详细介绍了 Sentinel 实时数据采集的统一入口 StatisticSlot，并介绍了 Seninel 节点系统，即调用链中每个节点对一个资源的实时统计信息。下一篇将重点介绍限流是如何实现的，也就是FlowSlot的实现技巧。

　　源码分析哨兵系列专栏系列，发布目录：

　　1. Sentinel限流与熔断（技术）的初步研究

　　2.滑动窗口实现原理（文末附*敏*感*词*）

　　3.找到一个哨兵钥匙

　　4、调用上下文环境的实现原理（图文并茂）

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