写在前面
本文继续来分析Sentinel的源码，上篇文章对Sentinel的调用过程做了深入分析，主要涉及到了两个概念：插槽链和Node节点。那么接下来我们就根据插槽链的调用关系来依次分析每个插槽（slot）的源码。
默认插槽链的调用顺序，以及每种类型Node节点的关系都在上面文章开头分析过 Sentinel源码解析一
NodeSelectorSlot
/**
* 相同的资源但是Context不同，分别新建 DefaultNode，并以ContextName为key
*/
private volatile Map<String, DefaultNode> map = new HashMap<String, DefaultNode>(10);
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, Object obj, int count, boolean prioritized, Object... args)
throws Throwable {
// 根据ContextName尝试获取DefaultNode
DefaultNode node = map.get(context.getName());
if (node == null) {
synchronized (this) {
node = map.get(context.getName());
if (node == null) {
// 初始化DefaultNode，每个Context对应一个
node = new DefaultNode(resourceWrapper, null);
HashMap<String, DefaultNode> cacheMap = new HashMap<String, DefaultNode>(map.size());
cacheMap.putAll(map);
cacheMap.put(context.getName(), node);
map = cacheMap;
}
// 构建 Node tree
((DefaultNode)context.getLastNode()).addChild(node);
}
}
context.setCurNode(node);
// 唤醒执行下一个插槽
fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}
NodeSelectorSlot顾名思义是用来构建Node的。
我们可以看到NodeSelectorSlot对于不同的上下文都会生成一个DefaultNode。这里还有一个要注意的点：相同的资源({@link ResourceWrapper#equals(Object)})将全局共享相同的{@link ProcessorSlotChain}，无论在哪个上下文中，因此不同的上下文可以进入到同一个对象的NodeSelectorSlot.entry方法中，那么这里要怎么区分不同的上下文所创建的资源Node呢？显然可以使用上下文名称作为映射键以区分相同的资源Node。
然后这里要考虑另一个问题。一个资源有可能创建多个DefaultNode（有多个上下文时），那么我们应该如何快速的获取总的统计数据呢？
答案就在下一个Slot(ClusterBuilderSlot)中被解决了。
ClusterBuilderSlot
上面有提到一个问题，我们要如何统计不同上下文相同资源的总量数据。ClusterBuilderSlot给了很好的解决方案：具有相同资源名称的共享一个ClusterNode。
// 相同的资源共享一个 ClusterNode
private static volatile Map<ResourceWrapper, ClusterNode> clusterNodeMap = new HashMap<>();
private static final Object lock = new Object();
private volatile ClusterNode clusterNode = null;
@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,
boolean prioritized, Object... args)
throws Throwable {
// 判断本资源是否已经初始化过clusterNode
if (clusterNode == null) {
synchronized (lock) {
if (clusterNode == null) {
// 没有初始化则初始化clusterNode
clusterNode = new ClusterNode(resourceWrapper.getName(), resourceWrapper.getResourceType());
HashMap<ResourceWrapper, ClusterNode> newMap = new HashMap<>(Math.max(clusterNodeMap.size(), 16));
newMap.putAll(clusterNodeMap);
newMap.put(node.getId(), clusterNode);
clusterNodeMap = newMap;
}
}
}
// 给相同资源的DefaultNode设置一样的ClusterNode
node.setClusterNode(clusterNode);
/*
* 如果有来源则新建一个来源Node
*/
if (!"".equals(context.getOrigin())) {
Node originNode = node.getClusterNode().getOrCreateOriginNode(context.getOrigin());
context.getCurEntry().setOriginNode(originNode);
}
fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}
上面的代码其实就是做了一件事情，为资源创建CluserNode。这里我又要提一嘴 相同的资源({@link ResourceWrapper#equals(Object)})将全局共享相同的{@link ProcessorSlotChain}，无论在哪个上下文中。也就是说，能进入到同一个ClusterBuilderSlot对象的entry方法的请求都是来自同一个资源的，所以这些相同资源需要初始化一个统一的CluserNode用来做流量的汇总统计。
LogSlot
代码比较简单，逻辑就是打印异常日志，就不分析了
StatisticSlot
StatisticSlot 是 Sentinel 的核心功能插槽之一，用于统计实时的调用数据。
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,
boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
try {
// 先进行后续的check，包括规则的check，黑白名单check
fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
// 统计默认qps 线程数
node.increaseThreadNum();
node.addPassRequest(count);
if (context.getCurEntry().getOriginNode() != null) {
// 根据来源统计qps 线程数
context.getCurEntry().getOriginNode().increaseThreadNum();
context.getCurEntry().getOriginNode().addPassRequest(count);
}
if (resourceWrapper.getEntryType() == EntryType.IN) {
// 统计入口 qps 线程数
Constants.ENTRY_NODE.increaseThreadNum();
Constants.ENTRY_NODE.addPassRequest(count);
}
.... 省略其他代码
}
}
StatisticSlot主要做了4种不同维度的流量统计
- 资源在上下文维度（DefaultNode）的统计
- clusterNode 维度的统计
- Origin 来源维度的统计
- 入口全局流量的统计
关于流量的统计原理的本文就不深入分析了，接下来的文章中会单独分析
SystemSlot
SystemSlot比较简单，其实就是根据StatisticSlot所统计的全局入口流量进行限流。
AuthoritySlot
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count, boolean prioritized, Object... args)
throws Throwable {
checkBlackWhiteAuthority(resourceWrapper, context);
fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}
void checkBlackWhiteAuthority(ResourceWrapper resource, Context context) throws AuthorityException {
Map<String, Set<AuthorityRule>> authorityRules = AuthorityRuleManager.getAuthorityRules();
if (authorityRules == null) {
return;
}
// 根据资源获取黑白名单规则
Set<AuthorityRule> rules = authorityRules.get(resource.getName());
if (rules == null) {
return;
}
// 对规则进行校验，只要有一条不通过 就抛异常
for (AuthorityRule rule : rules) {
if (!AuthorityRuleChecker.passCheck(rule, context)) {
throw new AuthorityException(context.getOrigin(), rule);
}
}
}
AuthoritySlot会对资源的黑白名单做检查，并且只要有一条不通过就抛异常。
FlowSlot
@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,
boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
checkFlow(resourceWrapper, context, node, count, prioritized);
fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}
void checkFlow(ResourceWrapper resource, Context context, DefaultNode node, int count, boolean prioritized)
throws BlockException {
// 检查限流规则
checker.checkFlow(ruleProvider, resource, context, node, count, prioritized);
}
这个slot主要根据预设的资源的统计信息，按照固定的次序，依次生效。如果一个资源对应两条或者多条流控规则，则会根据如下次序依次检验，直到全部通过或者有一个规则生效为止:
并且同样也会根据三种不同的维度来进行限流：
- 资源在上下文维度（DefaultNode）的统计
- clusterNode 维度的统计
- Origin 来源维度的统计
关于流控规则源码的深入分析就不在本篇文章赘述了
DegradeSlot
这个slot主要针对资源的平均响应时间（RT）以及异常比率，来决定资源是否在接下来的时间被自动熔断掉。
总结
- 相同的资源({@link ResourceWrapper#equals(Object)})将全局共享相同的{@link ProcessorSlotChain}，无论在哪个上下文中
- 流控有多个维度，分别包括：1.不同上下文中的资源 2.相同资源 3.入口流量 3.相同的来源
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