Sentinel源码解析二（Slot总览）

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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