性能调优：降低Sentinel开销
性能开销分析 Sentinel引入的开销 组件 开销 说明 Entry创建 < 0.1ms 创建Entry对象 Slot Chain < 0.2ms 责任链处理 统计更新 < 0.1ms 滑动窗口更新 总开销 < 0.5ms 正常情况下 压测对比 无Sentinel： - QPS: 10,000 - 平均RT: 10ms 有Sentinel： - QPS: 9,800 (-2%) - 平均RT: 10.4ms (+0.4ms) 结论：对性能影响< 5% 优化策略 1. 减少资源数量 // ❌ 不推荐：每个URL都是资源 @SentinelResource(value = "/order/{id}") public Order getOrder(@PathVariable Long id) { } // ✅ 推荐：按模块定义资源 @SentinelResource(value = "orderQuery") public Order getOrder(@PathVariable Long id) { } 2. 合并规则 // ❌ 不推荐：100个资源，100条规则 for (String resource : resources) { FlowRule rule = new FlowRule(); rule.setResource(resource); rule.setCount(1000); rules.add(rule); } // ✅ 推荐：按分组定义规则 FlowRule readRule = new FlowRule(); readRule.setResource("read_api"); readRule.setCount(10000); FlowRule writeRule = new FlowRule(); writeRule.setResource("write_api"); writeRule.setCount(1000); 3. 禁用不必要的Slot public class CustomSlotChainBuilder implements SlotChainBuilder { @Override public ProcessorSlotChain build() { ProcessorSlotChain chain = new DefaultProcessorSlotChain(); chain.addLast(new NodeSelectorSlot()); chain.addLast(new ClusterBuilderSlot()); chain.addLast(new StatisticSlot()); // 不需要授权，不添加AuthoritySlot // chain.addLast(new AuthoritySlot()); chain.addLast(new FlowSlot()); chain.addLast(new DegradeSlot()); return chain; } } 4. 调整滑动窗口参数 // 默认：2个窗口，1秒 // 适合QPS限流 // 高QPS场景：增加窗口数 SampleCountProperty.setSampleCount(4); // 4个窗口 IntervalProperty.setInterval(1000); // 1秒 // 低QPS场景：减少窗口数 SampleCountProperty.setSampleCount(1); // 1个窗口 5. 使用异步模式 // 同步模式 @SentinelResource("orderCreate") public Order createOrder(OrderDTO dto) { return orderService.create(dto); } // 异步模式 @SentinelResource("orderCreate") public CompletableFuture<Order> createOrderAsync(OrderDTO dto) { return CompletableFuture.supplyAsync(() -> orderService.create(dto)); } JVM参数优化 堆内存 # 合理设置堆内存，避免过度GC -Xms2g -Xmx2g -XX:MetaspaceSize=256m -XX:MaxMetaspaceSize=512m GC调优 # 使用G1 GC -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:G1HeapRegionSize=16m # GC日志 -Xloggc:logs/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps 线程池 # Tomcat线程池 server.tomcat.threads.max=200 server.tomcat.threads.min-spare=50 server.tomcat.accept-count=100 批量操作优化 批量检查 // ❌ 不推荐：循环检查 for (Long productId : productIds) { Entry entry = SphU.entry("queryProduct"); try { queryProduct(productId); } finally { entry.exit(); } } // ✅ 推荐：批量检查一次 Entry entry = SphU.entry("queryProduct", EntryType.IN, productIds.size()); try { batchQueryProducts(productIds); } finally { entry.exit(); } 缓存优化 规则缓存 @Component public class RuleCacheManager { private final LoadingCache<String, List<FlowRule>> ruleCache; public RuleCacheManager() { this.ruleCache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(1000) .expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES) .build(new CacheLoader<String, List<FlowRule>>() { @Override public List<FlowRule> load(String resource) { return FlowRuleManager.getRules(resource); } }); } public List<FlowRule> getRules(String resource) { try { return ruleCache.get(resource); } catch (ExecutionException e) { return Collections.emptyList(); } } } 监控性能指标 性能指标 @Component public class SentinelPerformanceMonitor { private final Timer entryTimer; public SentinelPerformanceMonitor(MeterRegistry registry) { this.entryTimer = Timer.builder("sentinel.entry.timer") .description("Sentinel entry execution time") .register(registry); } @Around("@annotation(sentinelResource)") public Object monitor(ProceedingJoinPoint pjp, SentinelResource sentinelResource) throws Throwable { return entryTimer.record(() -> { try { return pjp.proceed(); } catch (Throwable e) { throw new RuntimeException(e); } }); } } 压测验证 压测脚本 #!/bin/bash # 压测接口 # 无Sentinel ab -n 100000 -c 100 http://localhost:8080/order/create # 有Sentinel # 修改代码添加@SentinelResource ab -n 100000 -c 100 http://localhost:8080/order/create # 对比结果 性能报告 压测结果对比： 指标 | 无Sentinel | 有Sentinel | 差异 -------------|-----------|-----------|------ QPS | 10,245 | 10,087 | -1.5% 平均RT(ms) | 9.76 | 9.91 | +1.5% 最大RT(ms) | 45 | 48 | +6.7% 错误率 | 0% | 0% | 0% 结论：性能影响在可接受范围内（< 2%） 最佳实践 1. 资源粒度 // ✅ 推荐：模块级资源 @SentinelResource("orderModule") // ❌ 避免：方法级资源（太多） @SentinelResource("orderService.createOrder") @SentinelResource("orderService.updateOrder") @SentinelResource("orderService.deleteOrder") 2. 规则数量 // ✅ 推荐：< 100条规则 // 每个应用的规则总数控制在100条以内 // ❌ 避免：> 1000条规则 // 规则过多会影响性能 3. 统计窗口 // 高QPS（> 1000）：使用更多窗口 SampleCountProperty.setSampleCount(4); // 低QPS（< 100）：使用更少窗口 SampleCountProperty.setSampleCount(1); 4. 集群模式 // 高流量场景使用集群模式 rule.setClusterMode(true); // 低流量场景使用本地模式 rule.setClusterMode(false); 性能测试 测试用例 @Test public void testSentinelPerformance() { // 预热 for (int i = 0; i < 10000; i++) { testEntry(); } // 测试 long start = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 100000; i++) { testEntry(); } long cost = System.currentTimeMillis() - start; System.out.println("10万次Entry操作耗时：" + cost + "ms"); System.out.println("平均耗时：" + (cost / 100000.0) + "ms"); } private void testEntry() { try (Entry entry = SphU.entry("test")) { // 业务逻辑 } catch (BlockException e) { // 限流 } } 总结 性能优化要点： ...