RabbitMQ基本使用 RabbitMQ1.初识MQ1.1.同步和异步通讯微服务间通讯有同步和异步两种方式：同步通讯：就像打电话，需要实时响应。异步通讯：就像发邮件，不需要马上回复。两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。1.1.1.同步通讯我们之前学习的Feign调用就属于同步方式，虽然调用可以实时得到结果，但存在下面的问题：总结：同步调用的优点：时效性较强，可以立即得到结果同步调用的问题：耦合度高性能和吞吐能力下降有额外的资源消耗有级联失败问题1.1.2.异步通讯异步调用则可以避免上述问题：我们以购买商品为例，用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改，调用物流服务，从仓库分配响应的库存并准备发货。在事件模式中，支付服务是事件发布者（publisher），在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件（event），事件中带上订单id。订单服务和物流服务是事件订阅者（Consumer），订阅支付成功的事件，监听到事件后完成自己业务即可。为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合，两者并不是直接通信，而是有一个中间人（Broker）。发布者发布事件到Broker，不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件，不关心谁发来的消息。Broker 是一个像数据总线一样的东西，所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上，这个总线就像协议一样，让服务间的通讯变得标准和可控。好处：吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题调用间没有阻塞，不会造成无效的资源占用耦合度极低，每个服务都可以灵活插拔，可替换流量削峰：不管发布事件的流量波动多大，都由Broker接收，订阅者可以按照自己的速度去处理事件缺点：架构复杂了，业务没有明显的流程线，不好管理需要依赖于Broker的可靠、安全、性能好在现在开源软件或云平台上 Broker 的软件是非常成熟的，比较常见的一种就是我们今天要学习的MQ技术。1.2.技术对比：MQ，中文是消息队列（MessageQueue），字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。比较常见的MQ实现：ActiveMQRabbitMQRocketMQKafka几种常见MQ的对比： RabbitMQActiveMQRocketMQKafka公司/社区RabbitApache阿里Apache开发语言ErlangJavaJavaScala&Java协议支持AMQP，XMPP，SMTP，STOMPOpenWire,STOMP，REST,XMPP,AMQP自定义协议自定义协议可用性高一般高高单机吞吐量一般差高非常高消息延迟微秒级毫秒级毫秒级毫秒以内消息可靠性高一般高一般追求可用性：Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ追求可靠性：RabbitMQ、RocketMQ追求吞吐能力：RocketMQ、Kafka追求消息低延迟：RabbitMQ、Kafka2.快速入门2.1.安装RabbitMQ安装RabbitMQ，参考课前资料：MQ的基本结构：RabbitMQ中的一些角色：publisher：生产者consumer：消费者exchange个：交换机，负责消息路由queue：队列，存储消息virtualHost：虚拟主机，隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离2.2.RabbitMQ消息模型RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例，对应了不同的消息模型：2.3.导入Demo工程课前资料提供了一个Demo工程，mq-demo:导入后可以看到结构如下：包括三部分：mq-demo：父工程，管理项目依赖publisher：消息的发送者consumer：消息的消费者2.4.入门案例简单队列模式的模型图：官方的HelloWorld是基于最基础的消息队列模型来实现的，只包括三个角色：publisher：消息发布者，将消息发送到队列queuequeue：消息队列，负责接受并缓存消息consumer：订阅队列，处理队列中的消息2.4.1.publisher实现思路：建立连接创建Channel声明队列发送消息关闭连接和channel代码实现：package cn.itcast.mq.helloworld; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory; import org.junit.Test; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.TimeoutException; public class PublisherTest { @Test public void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException { // 1.建立连接 ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory(); // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码 factory.setHost("192.168.150.101"); factory.setPort(5672); factory.setVirtualHost("/"); factory.setUsername("itcast"); factory.setPassword("123321"); // 1.2.建立连接 Connection connection = factory.newConnection(); // 2.创建通道Channel Channel channel = connection.createChannel(); // 3.创建队列 String queueName = "simple.queue"; channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null); // 4.发送消息 String message = "hello, rabbitmq!"; channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes()); System.out.println("发送消息成功：【" + message + "】"); // 5.关闭通道和连接 channel.close(); connection.close(); } }2.4.2.consumer实现代码思路：建立连接创建Channel声明队列订阅消息代码实现：package cn.itcast.mq.helloworld; import com.rabbitmq.client.*; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.TimeoutException; public class ConsumerTest { public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException { // 1.建立连接 ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory(); // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码 factory.setHost("192.168.150.101"); factory.setPort(5672); factory.setVirtualHost("/"); factory.setUsername("itcast"); factory.setPassword("123321"); // 1.2.建立连接 Connection connection = factory.newConnection(); // 2.创建通道Channel Channel channel = connection.createChannel(); // 3.创建队列 String queueName = "simple.queue"; channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null); // 4.订阅消息 channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){ @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { // 5.处理消息 String message = new String(body); System.out.println("接收到消息：【" + message + "】"); } }); System.out.println("等待接收消息。。。。"); } }2.5.总结基本消息队列的消息发送流程：建立connection创建channel利用channel声明队列利用channel向队列发送消息基本消息队列的消息接收流程：建立connection创建channel利用channel声明队列定义consumer的消费行为handleDelivery()利用channel将消费者与队列绑定3.SpringAMQPSpringAMQP是基于RabbitMQ封装的一套模板，并且还利用SpringBoot对其实现了自动装配，使用起来非常方便。SpringAmqp的官方地址：https://spring.io/projects/spring-amqpSpringAMQP提供了三个功能：自动声明队列、交换机及其绑定关系基于注解的监听器模式，异步接收消息封装了RabbitTemplate工具，用于发送消息3.1.Basic Queue 简单队列模型在父工程mq-demo中引入依赖<!--AMQP依赖，包含RabbitMQ--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency>3.1.1.消息发送首先配置MQ地址，在publisher服务的application.yml中添加配置：spring: rabbitmq: host: 192.168.150.101 # 主机名 port: 5672 # 端口 virtual-host: / # 虚拟主机 username: itcast # 用户名 password: 123321 # 密码然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest，并利用RabbitTemplate实现消息发送：package cn.itcast.mq.spring; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner; @RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest public class SpringAmqpTest { @Autowired private RabbitTemplate rabbitTemplate; @Test public void testSimpleQueue() { // 队列名称 String queueName = "simple.queue"; // 消息 String message = "hello, spring amqp!"; // 发送消息 rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message); } }3.1.2.消息接收首先配置MQ地址，在consumer服务的application.yml中添加配置：spring: rabbitmq: host: 192.168.150.101 # 主机名 port: 5672 # 端口 virtual-host: / # 虚拟主机 username: itcast # 用户名 password: 123321 # 密码然后在consumer服务的cn.itcast.mq.listener包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：package cn.itcast.mq.listener; import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener; import org.springframework.stereotype.Component; @Component public class SpringRabbitListener { @RabbitListener(queues = "simple.queue") public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException { System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】"); } }3.1.3.测试启动consumer服务，然后在publisher服务中运行测试代码，发送MQ消息3.2.WorkQueueWork queues，也被称为（Task queues），任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列，共同消费队列中的消息。当消息处理比较耗时的时候，可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往，消息就会堆积越来越多，无法及时处理。此时就可以使用work 模型，多个消费者共同处理消息处理，速度就能大大提高了。3.2.1.消息发送这次我们循环发送，模拟大量消息堆积现象。在publisher服务中的SpringAmqpTest类中添加一个测试方法：/** * workQueue * 向队列中不停发送消息，模拟消息堆积。 */ @Test public void testWorkQueue() throws InterruptedException { // 队列名称 String queueName = "simple.queue"; // 消息 String message = "hello, message_"; for (int i = 0; i < 50; i++) { // 发送消息 rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i); Thread.sleep(20); } }3.2.2.消息接收要模拟多个消费者绑定同一个队列，我们在consumer服务的SpringRabbitListener中添加2个新的方法：@RabbitListener(queues = "simple.queue") public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException { System.out.println("消费者1接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now()); Thread.sleep(20); } @RabbitListener(queues = "simple.queue") public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException { System.err.println("消费者2........接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now()); Thread.sleep(200); }注意到这个消费者sleep了1000秒，模拟任务耗时。3.2.3.测试启动ConsumerApplication后，在执行publisher服务中刚刚编写的发送测试方法testWorkQueue。可以看到消费者1很快完成了自己的25条消息。消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息。也就是说消息是平均分配给每个消费者，并没有考虑到消费者的处理能力。这样显然是有问题的。3.2.4.能者多劳在spring中有一个简单的配置，可以解决这个问题。我们修改consumer服务的application.yml文件，添加配置：spring: rabbitmq: listener: simple: prefetch: 1 # 每次只能获取一条消息，处理完成才能获取下一个消息3.2.5.总结Work模型的使用：多个消费者绑定到一个队列，同一条消息只会被一个消费者处理通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量3.3.发布/订阅发布订阅的模型如图：可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化：Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机）Exchange：交换机，图中的X。一方面，接收生产者发送的消息。另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队列、或是将消息丢弃。到底如何操作，取决于Exchange的类型。Exchange有以下3种类型：Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列Direct：定向，把消息交给符合指定routing key 的队列Topic：通配符，把消息交给符合routing pattern（路由模式） 的队列Consumer：消费者，与以前一样，订阅队列，没有变化Queue：消息队列也与以前一样，接收消息、缓存消息。Exchange（交换机）只负责转发消息，不具备存储消息的能力，因此如果没有任何队列与Exchange绑定，或者没有符合路由规则的队列，那么消息会丢失！3.4.FanoutFanout，英文翻译是扇出，我觉得在MQ中叫广播更合适。在广播模式下，消息发送流程是这样的：1） 可以有多个队列2） 每个队列都要绑定到Exchange（交换机）3） 生产者发送的消息，只能发送到交换机，交换机来决定要发给哪个队列，生产者无法决定4） 交换机把消息发送给绑定过的所有队列5） 订阅队列的消费者都能拿到消息我们的计划是这样的：创建一个交换机 itcast.fanout，类型是Fanout创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2，绑定到交换机itcast.fanout3.4.1.声明队列和交换机Spring提供了一个接口Exchange，来表示所有不同类型的交换机：在consumer中创建一个类，声明队列和交换机：package cn.itcast.mq.config; import org.springframework.amqp.core.Binding; import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder; import org.springframework.amqp.core.FanoutExchange; import org.springframework.amqp.core.Queue; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class FanoutConfig { /** * 声明交换机 * @return Fanout类型交换机 */ @Bean public FanoutExchange fanoutExchange(){ return new FanoutExchange("itcast.fanout"); } /** * 第1个队列 */ @Bean public Queue fanoutQueue1(){ return new Queue("fanout.queue1"); } /** * 绑定队列和交换机 */ @Bean public Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){ return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange); } /** * 第2个队列 */ @Bean public Queue fanoutQueue2(){ return new Queue("fanout.queue2"); } /** * 绑定队列和交换机 */ @Bean public Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){ return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange); } }3.4.2.消息发送在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：@Test public void testFanoutExchange() { // 队列名称 String exchangeName = "itcast.fanout"; // 消息 String message = "hello, everyone!"; rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message); }3.4.3.消息接收在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法，作为消费者：@RabbitListener(queues = "fanout.queue1") public void listenFanoutQueue1(String msg) { System.out.println("消费者1接收到Fanout消息：【" + msg + "】"); } @RabbitListener(queues = "fanout.queue2") public void listenFanoutQueue2(String msg) { System.out.println("消费者2接收到Fanout消息：【" + msg + "】"); }3.4.4.总结交换机的作用是什么？接收publisher发送的消息将消息按照规则路由到与之绑定的队列不能缓存消息，路由失败，消息丢失FanoutExchange的会将消息路由到每个绑定的队列声明队列、交换机、绑定关系的Bean是什么？QueueFanoutExchangeBinding3.5.Direct在Fanout模式中，一条消息，会被所有订阅的队列都消费。但是，在某些场景下，我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。在Direct模型下：队列与交换机的绑定，不能是任意绑定了，而是要指定一个RoutingKey（路由key）消息的发送方在 向 Exchange发送消息时，也必须指定消息的 RoutingKey。Exchange不再把消息交给每一个绑定的队列，而是根据消息的Routing Key进行判断，只有队列的Routingkey与消息的 Routing key完全一致，才会接收到消息案例需求如下：利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听direct.queue1和direct.queue2在publisher中编写测试方法，向itcast. direct发送消息3.5.1.基于注解声明队列和交换机基于@Bean的方式声明队列和交换机比较麻烦，Spring还提供了基于注解方式来声明。在consumer的SpringRabbitListener中添加两个消费者，同时基于注解来声明队列和交换机：@RabbitListener(bindings = @QueueBinding( value = @Queue(name = "direct.queue1"), exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT), key = {"red", "blue"} )) public void listenDirectQueue1(String msg){ System.out.println("消费者接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】"); } @RabbitListener(bindings = @QueueBinding( value = @Queue(name = "direct.queue2"), exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT), key = {"red", "yellow"} )) public void listenDirectQueue2(String msg){ System.out.println("消费者接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】"); }3.5.2.消息发送在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：@Test public void testSendDirectExchange() { // 交换机名称 String exchangeName = "itcast.direct"; // 消息 String message = "红色警报！日本乱排核废水，导致海洋生物变异，惊现哥斯拉！"; // 发送消息 rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message); }3.5.3.总结描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异？Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列Direct交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列如果多个队列具有相同的RoutingKey，则与Fanout功能类似基于@RabbitListener注解声明队列和交换机有哪些常见注解？@Queue@Exchange3.6.Topic3.6.1.说明Topic类型的Exchange与Direct相比，都是可以根据RoutingKey把消息路由到不同的队列。只不过Topic类型Exchange可以让队列在绑定Routing key 的时候使用通配符！Routingkey 一般都是有一个或多个单词组成，多个单词之间以”.”分割，例如： item.insert通配符规则：#：匹配一个或多个词*：匹配不多不少恰好1个词举例：item.#：能够匹配item.spu.insert 或者 item.spuitem.*：只能匹配item.spu​ 图示：解释：Queue1：绑定的是china.# ，因此凡是以 china.开头的routing key 都会被匹配到。包括china.news和china.weatherQueue2：绑定的是#.news ，因此凡是以 .news结尾的 routing key 都会被匹配。包括china.news和japan.news案例需求：实现思路如下：并利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听topic.queue1和topic.queue2在publisher中编写测试方法，向itcast. topic发送消息3.6.2.消息发送在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：/** * topicExchange */ @Test public void testSendTopicExchange() { // 交换机名称 String exchangeName = "itcast.topic"; // 消息 String message = "喜报！孙悟空大战哥斯拉，胜!"; // 发送消息 rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message); }3.6.3.消息接收在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法：@RabbitListener(bindings = @QueueBinding( value = @Queue(name = "topic.queue1"), exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC), key = "china.#" )) public void listenTopicQueue1(String msg){ System.out.println("消费者接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】"); } @RabbitListener(bindings = @QueueBinding( value = @Queue(name = "topic.queue2"), exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC), key = "#.news" )) public void listenTopicQueue2(String msg){ System.out.println("消费者接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】"); }3.6.4.总结描述下Direct交换机与Topic交换机的差异？Topic交换机接收的消息RoutingKey必须是多个单词，以 **.** 分割Topic交换机与队列绑定时的bindingKey可以指定通配符#：代表0个或多个词*：代表1个词3.7.消息转换器之前说过，Spring会把你发送的消息序列化为字节发送给MQ，接收消息的时候，还会把字节反序列化为Java对象。只不过，默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知，JDK序列化存在下列问题：数据体积过大有安全漏洞可读性差我们来测试一下。3.7.1.测试默认转换器我们修改消息发送的代码，发送一个Map对象：@Test public void testSendMap() throws InterruptedException { // 准备消息 Map<String,Object> msg = new HashMap<>(); msg.put("name", "Jack"); msg.put("age", 21); // 发送消息 rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg); }停止consumer服务发送消息后查看控制台：3.7.2.配置JSON转换器显然，JDK序列化方式并不合适。我们希望消息体的体积更小、可读性更高，因此可以使用JSON方式来做序列化和反序列化。在publisher和consumer两个服务中都引入依赖：<dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId> <artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId> <version>2.9.10</version> </dependency>配置消息转换器。在启动类中添加一个Bean即可：@Bean public MessageConverter jsonMessageConverter(){ return new Jackson2JsonMessageConverter(); }

SpringBoot整合Sentinel SpringBoot整合Sentinel1、引入依赖<dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency>2、下载安装Sentinel可视化控制台下载自己引入sentinel对应的核心包版本，下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases运行Sentinel可视化控制台java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar注意自己的版本。打开http://127.0.0.1:8080/，默认账号密码sentinel3、微服务配置sentinelapplication.ymlspring: cloud: sentinel: transport: port: 8719 dashboard: localhost:8080port: 8719端口随意，只要不被占用，用于各微服务与控制台通讯。4、查看监控信息启动微服务，随意访问一个接口，Sentinel控制台即可看到实施监控信息。5、启用相关功能可在Sentinel控制台调整相应功能。默认所有流控设置都是保存在内存中，重启服务就没有了。6、添加监控图标引入审计start，sentinel会自动根据spring-boot-starter-actuator监控。<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> <version>2.6.1</version> </dependency>开启监控图标management.endpoints.web.exposure.include=*7、自定义流控返回提示信息import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.BlockExceptionHandler; import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.yanxizhu.common.utils.R; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; /** * @description: Sentinel流控信息提示自定i * @author: <a href="mailto:batis@foxmail.com">清风</a> * @date: 2022/3/13 20:14 * @version: 1.0 */ @Configuration public class MySentinelConfig implements BlockExceptionHandler { @Override public void handle(HttpServletRequest httpServletRequest, HttpServletResponse httpServletResponse, BlockException e) throws Exception { R r = R.error(10000, "自定义提示"); httpServletResponse.setContentType("application/json;charset=utf-8"); httpServletResponse.getWriter().write(JSON.toJSONString(r)); } }限流规则可参考官网限流文档。每一个微服务都有一个自己的自定义流控返回提示信息，其它配置一样，只是提示信息不同。8、熔断、降级针对Feign远程调用熔断引入Feign远程调用依赖<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId> </dependency>打开 Sentinel 对 Feign 的支持：feign.sentinel.enabled=true熔断实现@FeignClient(value = "renren-fast",fallback = SeckillFeignServiceFallBack.class) public interface CardFeignService { @GetMapping("/sys/user/list") public R list(@RequestParam Map<String, Object> params); }熔断回调@S1f4j @Component public class SeckillFeignServiceFallBack implements SeckillFeignService{ @Override public R getskuseckillInfo(Long skuld) { Log.info("熔断方法调用...getskuSecki11Info"); return R.error(com.yanxizhu.family.common.exception.BizCodeEnume.TOO_MWANY_REQUEST.getCode(); com.yanxizhu.family.common.exception.BizCodeEnume.TOO_MANY_REQUEST.getAsg()); } }调用方：手动指定远程服务的降级策略。远程服务被降级处理。触发我们的熔断回调方法。提供方：超大浏览的时侯，必须牺牲一些远程服务。在服务的提供方（远程服务）指定降级策略；提供方是在运行。但是不运行自己的业务逻辑，返回的是默认的降级数据（限流的数据）。@SentinelResource 注解用来标识资源是否被限流、降级。上述例子上该注解的属性 sayHello 表示资源名。@SentinelResource 还提供了其它额外的属性如 blockHandler，blockHandlerClass，fallback 用于表示限流或降级的操作（注意有方法签名要求），更多内容可以参考 Sentinel 注解支持文档。若不配置 blockHandler、fallback 等函数，则被流控降级时方法会直接抛出对应的 BlockException；若方法未定义 throws BlockException 则会被 JVM 包装一层 UndeclaredThrowableException。注：一般推荐将 @SentinelResource 注解加到服务实现上，而在 Web 层直接使用 Spring Cloud Alibaba 自带的 Web 埋点适配。Sentinel Web 适配同样支持配置自定义流控处理逻辑，参考 相关文档。9、自定义受保护的资源1）、代码try（Entry entry =SphU.entry（"seckillSkus"））（/业务逻辑catch（Execption e）（}2）、基于注解。eSentinelResource（value ="getCurrentSeckiLLSkusResource"，blockHandler ="blockHandler"）无论是1，2方式一定要配置被限流以后的默认返回注：一般推荐将 @SentinelResource 注解加到服务实现上，而在 Web 层直接使用 Spring Cloud Alibaba 自带的 Web 埋点适配。Sentinel Web 适配同样支持配置自定义流控处理逻辑，参考 相关文档。10、网关限流引入网关sentinel依赖<dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-spring-cloud-gateway-adapter</artifactId> <version>x.y.z</version> </dependency>使用时只需注入对应的 SentinelGatewayFilter 实例以及 SentinelGatewayBlockExceptionHandler 实例即可（若使用了 Spring Cloud Alibaba Sentinel，则只需按照文档进行配置即可，无需自己加 Configuration）。更多网关限流可参考官方文档11、定制网关流控返回参考官方文档