這篇文章主要介紹“Alibaba Sentinel LeapArray源碼分析”，在日常操作中，相信很多人在Alibaba Sentinel LeapArray源碼分析問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Alibaba Sentinel LeapArray源碼分析”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！
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最近在使用Alibaba Sentinel來做服務(wù)的限流、熔斷和降級。一直有一個比較好奇的點(diǎn)，Sentinel是如果做到高效的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的。通過官方文檔介紹：
StatisticSlot: 則用于記錄、統(tǒng)計(jì)不同緯度的 runtime 指標(biāo)監(jiān)控信息；（做實(shí)時統(tǒng)計(jì)）
Sentinel 底層采用高性能的滑動窗口數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) LeapArray來統(tǒng)計(jì)實(shí)時的秒級指標(biāo)數(shù)據(jù)，可以很好地支撐寫多于讀的高并發(fā)場景。
由此可以發(fā)現(xiàn)Sentinel使用了滑動窗口算法來做數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，并且具體實(shí)現(xiàn)是在LeapArray類中。
Sentinel 總體的框架如下: 
通過架構(gòu)圖我們可以看到StatisticSlot中的LeapArray采用了一個環(huán)性數(shù)組的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這個和一致性hash算法的圖類似，如圖：
在這個結(jié)構(gòu)中，每一個下標(biāo)位就代表一個滑動窗口，至于這個窗口是怎么滑動的我們可以結(jié)合原來看。
StatisticSlot作為統(tǒng)計(jì)的入口，在其entry()方法中我們可以看到StatisticSlot會使用StatisticNode，然后StatisticNode回去引用ArrayMetric，最終使用LeapArray。
public WindowWrapcurrentWindow(long timeMillis) { if (timeMillis < 0) { return null; } // 根據(jù)當(dāng)前時間計(jì)算出當(dāng)前時間屬于那個滑動窗口的數(shù)組下標(biāo) int idx = calculateTimeIdx(timeMillis); // 根據(jù)當(dāng)前時間計(jì)算出當(dāng)前滑動窗口的開始時間 long windowStart = calculateWindowStart(timeMillis); /* * 根據(jù)下腳標(biāo)在環(huán)形數(shù)組中獲取滑動窗口（桶） * * (1) 如果桶不存在則創(chuàng)建新的桶，并通過CAS將新桶賦值到數(shù)組下標(biāo)位。 * (2) 如果獲取到的桶不為空，并且桶的開始時間等于剛剛算出來的時間，那么返回當(dāng)前獲取到的桶。 * (3) 如果獲取到的桶不為空，并且桶的開始時間小于剛剛算出來的開始時間，那么說明這個桶是上一圈用過的桶，重置當(dāng)前桶 * (4) 如果獲取到的桶不為空，并且桶的開始時間大于剛剛算出來的開始時間，理論上不應(yīng)該出現(xiàn)這種情況。 */ while (true) { WindowWrap old = array.get(idx); if (old == null) { /* * B0 B1 B2 NULL B4 * ||_______|_______|_______|_______|_______||___ * 200 400 600 800 1000 1200 timestamp * ^ * time=888 * bucket is empty, so create new and update * * If the old bucket is absent, then we create a new bucket at {@code windowStart}, * then try to update circular array via a CAS operation. Only one thread can * succeed to update, while other threads yield its time slice. */ WindowWrap window = new WindowWrap (windowLengthInMs, windowStart, newEmptyBucket(timeMillis)); if (array.compareAndSet(idx, null, window)) { // Successfully updated, return the created bucket. return window; } else { // Contention failed, the thread will yield its time slice to wait for bucket available. Thread.yield(); } } else if (windowStart == old.windowStart()) { /* * B0 B1 B2 B3 B4 * ||_______|_______|_______|_______|_______||___ * 200 400 600 800 1000 1200 timestamp * ^ * time=888 * startTime of Bucket 3: 800, so it's up-to-date * * If current {@code windowStart} is equal to the start timestamp of old bucket, * that means the time is within the bucket, so directly return the bucket. */ return old; } else if (windowStart > old.windowStart()) { /* * (old) * B0 B1 B2 NULL B4 * |_______||_______|_______|_______|_______|_______||___ * ... 1200 1400 1600 1800 2000 2200 timestamp * ^ * time=1676 * startTime of Bucket 2: 400, deprecated, should be reset * * If the start timestamp of old bucket is behind provided time, that means * the bucket is deprecated. We have to reset the bucket to current {@code windowStart}. * Note that the reset and clean-up operations are hard to be atomic, * so we need a update lock to guarantee the correctness of bucket update. * * The update lock is conditional (tiny scope) and will take effect only when * bucket is deprecated, so in most cases it won't lead to performance loss. */ if (updateLock.tryLock()) { try { // Successfully get the update lock, now we reset the bucket. return resetWindowTo(old, windowStart); } finally { updateLock.unlock(); } } else { // Contention failed, the thread will yield its time slice to wait for bucket available. Thread.yield(); } } else if (windowStart < old.windowStart()) { // Should not go through here, as the provided time is already behind. return new WindowWrap (windowLengthInMs, windowStart, newEmptyBucket(timeMillis)); } } }
根據(jù)下腳標(biāo)在環(huán)形數(shù)組中獲取滑動窗口（桶）的規(guī)則：
(1) 如果桶不存在則創(chuàng)建新的桶，并通過CAS將新桶賦值到數(shù)組下標(biāo)位。
(2) 如果獲取到的桶不為空，并且桶的開始時間等于剛剛算出來的時間，那么返回當(dāng)前獲取到的桶。
(3) 如果獲取到的桶不為空，并且桶的開始時間小于剛剛算出來的開始時間，那么說明這個桶是上一圈用過的桶，重置當(dāng)前桶，并返回。
(4) 如果獲取到的桶不為空，并且桶的開始時間大于剛剛算出來的開始時間，理論上不應(yīng)該出現(xiàn)這種情況。
這里有一個比較值得學(xué)習(xí)的地方是：
對并發(fā)的控制：當(dāng)一個新桶的創(chuàng)建直接是使用的CAS的原子操作來保證并發(fā)；但是重置一個桶的時候因?yàn)楹茈y保證其原子操作（1. 需要重置多個值；2. 重置方法是一個抽象方法，需要子類去做實(shí)現(xiàn)），所以直接使用一個ReentrantLock鎖來做并發(fā)控制。
對Thread.yield();方法的使用，這個方法主要的作用是交出CPU的執(zhí)行權(quán)，并重新競爭CPU執(zhí)行權(quán)。這個方法再我們業(yè)務(wù)代碼中其實(shí)很少用到。
通過上面這個方法我們可以看到我們是如果根據(jù)當(dāng)前時間獲取到一個桶的（滑動窗口）。但是如何實(shí)現(xiàn)滑動效果的呢？實(shí)現(xiàn)滑動效果主要看上面那個方法的如何找到桶的下標(biāo)和如何更加當(dāng)前時間找到當(dāng)前桶的開始時間，如下：
// 根據(jù)當(dāng)前時間計(jì)算出當(dāng)前時間屬于那個滑動窗口的數(shù)組下標(biāo) int idx = calculateTimeIdx(timeMillis); // 根據(jù)當(dāng)前時間計(jì)算出當(dāng)前滑動窗口的開始時間 long windowStart = calculateWindowStart(timeMillis);
重慶分公司
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// 根據(jù)當(dāng)前時間計(jì)算出當(dāng)前時間屬于那個滑動窗口的數(shù)組下標(biāo)
private int calculateTimeIdx(/*@Valid*/ long timeMillis) {
// 利用除法取整原則，保證了一秒內(nèi)的所有時間搓得到的timeId是相等的
long timeId = timeMillis / windowLengthInMs;
// 利用求余運(yùn)算原則，保證一秒內(nèi)獲取到的桶的下標(biāo)位是一致的
return (int) (timeId % array.length());
}
// 根據(jù)當(dāng)前時間計(jì)算出當(dāng)前滑動窗口的開始時間
protected long calculateWindowStart(/*@Valid*/ long timeMillis) {
// 利用求余運(yùn)算原則，保證一秒內(nèi)獲取到的桶的開始時間是一致的
// 100 - 100 % 10 = 100 - 0 = 100
// 101 - 101 % 10 = 101 - 1 = 100
// 102 - 102 % 10 = 102 - 2 = 100
return timeMillis - timeMillis % windowLengthInMs;
}timeMillis：表示當(dāng)前時間的時間戳
windowLengthInMs：表示一個滑動窗口的時間長度，根據(jù)源碼來看是1000ms即一個滑動窗口統(tǒng)計(jì)1秒內(nèi)的數(shù)據(jù)。
這兩個方法巧妙的利用了除法取整和求余原則實(shí)現(xiàn)了窗口的滑動。通過最上面的結(jié)構(gòu)圖我們可以發(fā)現(xiàn)滑動窗口會根據(jù)時間戳順時針旋轉(zhuǎn)。
桶的數(shù)量就決定了滑動窗口的統(tǒng)計(jì)時長，根據(jù)源碼來看是60個桶，即一個統(tǒng)計(jì)1分鐘內(nèi)的數(shù)據(jù)。
內(nèi)部是利用并發(fā)工具類LongAdder的特性來實(shí)現(xiàn)的高效的數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)。
到此，關(guān)于“Alibaba Sentinel LeapArray源碼分析”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！
