Guideline: 从 Hystrix 迁移到 Sentinel

本文将帮助您从 Hystrix 迁移到 Sentinel，并帮助您快速了解 Sentinel 的使用。

Hystrix 功能	迁移方案
线程池隔离/信号量隔离	Sentinel 不支持线程池隔离；信号量隔离对应 Sentinel 中的线程数限流，详见此处
熔断器	Sentinel 支持按平均响应时间、异常比率、异常数来进行熔断降级。从 Hystrix 的异常比率熔断迁移的步骤详见此处
Command 创建	直接使用 Sentinel `SphU` API 定义资源即可，资源定义与规则配置分离，详见此处
规则配置	在 Sentinel 中可通过 API 硬编码配置规则，也支持多种动态规则源
注解支持	Sentinel 也提供注解支持，可以很方便地迁移，详见此处
开源框架支持	Sentinel 提供 Servlet、Dubbo、Spring Cloud、gRPC 的适配模块，开箱即用；若之前使用 Spring Cloud Netflix，可迁移至 Spring Cloud Alibaba

功能对比

	Sentinel	Hystrix	resilience4j
隔离策略	信号量隔离（并发控制）	线程池隔离/信号量隔离	信号量隔离
熔断降级策略	基于慢调用比例、异常比例、异常数	基于异常比例	基于异常比例、响应时间
实时统计实现	滑动窗口（LeapArray）	滑动窗口（基于 RxJava）	Ring Bit Buffer
动态规则配置	支持多种数据源	支持多种数据源	有限支持
扩展性	多个扩展点	插件的形式	接口的形式
基于注解的支持	支持	支持	支持
限流	基于 QPS，支持基于调用关系的限流	有限的支持	Rate Limiter
流量整形	支持预热模式与匀速排队控制效果	不支持	简单的 Rate Limiter 模式
系统自适应保护	支持	不支持	不支持
多语言支持	Java/Go/C++	Java	Java
Service Mesh 支持	支持 Envoy/Istio	不支持	不支持
控制台	提供开箱即用的控制台，可配置规则、实时监控、机器发现等	简单的监控查看	不提供控制台，可对接其它监控系统

Command 迁移

Hystrix 的执行模型设计上采用了命令模式，将对外部资源的调用逻辑和 fallback 逻辑封装成一个命令对象（HystrixCommand / HystrixObservableCommand），交由 Hystrix 执行。一个最简单的例子：

public class SomeCommand extends HystrixCommand<String> {

    public SomeCommand() {
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SomeGroup"))
            // command 定义
            .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("SomeCommand"))
            // 规则配置
            .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
                .withFallbackEnabled(true)
            ));
    }

    @Override
    protected String run() {
        // 真正的业务逻辑
        return "Hello World!";
    }
}

// Hystrix 的执行方式
// 同步执行：
String s = new SomeCommand().execute();
// 异步执行 (交由 Hystrix 管理)
Observable<String> s = new SomeCommand().observe();

而 Sentinel 并不指定执行模型，也不关注应用是如何执行的。在 Sentinel 中手动定义资源，只需要用 API 将其包装起来即可：

Entry entry = null;
try {
    entry = SphU.entry("resourceName");
    // 真正的业务逻辑.
    return doSomeThing();
} catch (BlockException ex) {
    // 处理限流降级异常
} finally {
    if (entry != null) {
        entry.exit();
    }
}

在 Hystrix 中，一般需要在 command 定义的时候就配置规则。而在 Sentinel 中资源定义和规则配置是分离的。用户先通过 Sentinel API 给对应的业务逻辑定义资源（埋点），然后可以在需要的时候配置规则。具体可以参考相关文档。

线程池隔离

线程池隔离的好处是隔离度比较高，可以针对某个资源的线程池去进行处理而不影响其它资源，但是代价就是线程数目比较多，线程上下文切换的 overhead 比较大，特别是对低延时的调用有比较大的影响。另外，托管的线程切换可能会导致基于 ThreadLocal 的上下文传递丢失的问题（如 Spring 事务管理）。Sentinel 没有提供线程池隔离这样比较重的隔离方式，而是提供了信号量隔离这种比较轻量级的隔离方式。

信号量隔离

Hystrix 的信号量隔离是在 Command 定义时配置的，比如：

public class CommandUsingSemaphoreIsolation extends HystrixCommand<String> {

    private final int id;

    // 在 command 的构造函数配置信号量隔离模式，并指定最大并发量限制
    public CommandUsingSemaphoreIsolation(int id) {
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SomeGroup"))
            .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
                .withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)
                .withExecutionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(8)));
        this.id = id;
    }

    @Override
    protected String run() {
        return "result_" + id;
    }
}

而在 Sentinel 中，信号量隔离是作为流量控制的一种模式（线程数模式）提供的，因此只需要给资源配置线程数限流规则即可：

FlowRule rule = new FlowRule("doSomething") // 资源名称
    .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD) // 线程数模式 (信号量隔离)
    .setCount(8); // 最大并发数
FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule)); // 加载规则

如果应用接入了 Sentinel 控制台，也可以方便地在控制台上进行配置。

同个资源可以配置多种规则，多条规则。

熔断降级

Hystrix 熔断器支持异常比率熔断模式，主要有以下配置项：

circuitBreaker.errorThresholdPercentage: 异常比率阈值，超出这个比率就会进行熔断
circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds: 熔断时长（保持 OPEN 状态的时长）

示例：

public class FooServiceCommand extends HystrixCommand<String> {

    protected FooServiceCommand(HystrixCommandGroupKey group) {
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("OtherGroup"))
            // command key
            .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("fooService"))
            .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
                .withExecutionTimeoutInMilliseconds(500)
                .withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(5)
                .withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)
                .withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(10000)
            ));
    }

    @Override
    protected String run() throws Exception {
        return "some_result";
    }
}

在 Sentinel 中只需要对希望自动熔断降级的资源配置降级规则即可。比如与上面 Hystrix 示例相对应的规则：

DegradeRule rule = new DegradeRule("fooService") // 资源名称
    .setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO) // 异常比率模式(秒级)
    .setCount(0.5) // 异常比率阈值(50%)
    .setTimeWindow(10); // 熔断降级时间(10s)
// 加载规则.
DegradeRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));

如果接入了 Sentinel 控制台，也可以在控制台上直接配置熔断降级规则。

除了异常比率模式之外，Sentinel 还支持根据平均响应时间、分钟级异常数进行自动熔断降级。

注解支持

Hystrix 提供了注解的方式来封装 command 并进行配置。以下是 Hystrix 注解的示例：

// 原本的业务方法
@HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackForGetUser")
User getUserById(String id) {
    throw new RuntimeException("getUserById command failed");
}

// fallback 方法，原方法被降级的时候调用
User fallbackForGetUser(String id) {
    return new User("admin");
}

Hystrix command 执行和规则是捆绑在一起的，因此配置规则是在 @HystrixCommand 注解中的 commandProperties 属性中配置，比如：

    @HystrixCommand(commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50")
        })
    public User getUserById(String id) {
        return userResource.getUserById(id);
    }

而 Sentinel 并不指定执行模型，也不关注应用是如何执行的。Sentinel 的原则非常简单：根据对应资源配置的规则来为资源执行相应的限流/降级/负载保护策略。在 Sentinel 中资源定义和规则配置是分离的。用户先通过 Sentinel API 给对应的业务逻辑定义资源（埋点），然后可以在需要的时候配置规则。

使用 Sentinel 注解的方式和 Hystrix 类似，步骤如下：

引入注解支持依赖：sentinel-annotation-aspectj，并注入对应的 Aspect 实例（若使用 Spring Cloud Alibaba 则会自动注入，不需要额外配置）；
在需要进行限流/降级的方法上添加 @SentinelResource 注解并进行相应的配置（如配置 fallback 函数，配置 blockHandler 函数）；
配置规则

Sentinel 注解示例（相关文档）：

// 原本的业务方法.
@SentinelResource(fallback = "fallbackForGetUser")
User getUserById(String id) {
    throw new RuntimeException("getUserById command failed");
}

// fallback 方法，原方法被降级的时候调用；若需要限流/系统保护的 fallback 可以配置 blockHandler.
User fallbackForGetUser(String id) {
    return new User("admin");
}

配置规则按照 Sentinel 提供的配置规则的方式即可：

通过 API 来进行配置（如 DegradeRuleManager.loadRules(rules) 方法）：

DegradeRule rule = new DegradeRule("getUserById") // 资源名称
    .setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO) // 异常比率模式
    .setCount(0.5) // 异常比率阈值(50%)
    .setTimeWindow(10); // 熔断降级时间(10s)
DegradeRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));

通过 Sentinel 控制台进行规则配置和管理

开源框架适配

Sentinel 目前已经针对 Servlet、Dubbo、Spring Cloud、gRPC 等进行了适配，用户只需引入相应依赖并进行简单配置即可快速地接入 Sentinel，无需修改现有代码。若您之前在使用 Spring Cloud Netflix，可以考虑迁移到 Spring Cloud Alibaba 体系中。

动态配置

Sentinel 提供动态规则数据源支持来动态地管理、读取配置的规则。Sentinel 提供的 ReadableDataSource 和 WritableDataSource 接口简单易用，非常方便使用。

Sentinel 动态规则源针对常见的配置中心和远程存储进行适配，目前已支持 Nacos、ZooKeeper、Apollo、Redis 等多种动态规则源，可以覆盖到很多的生产场景。

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