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<!DOCTYPE html>
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<title>09 资源指标数据统计的实现全解析（下）.md.html</title>
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<!-- Spectre.css framework -->
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<link rel="stylesheet" href="/static/index.css">
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<!-- theme css & js -->
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<meta name="generator" content="Hexo 4.2.0">
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</head>
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<body>
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<div class="book-container">
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<div class="book-sidebar">
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<a href="/">
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<img src="/static/favicon.png">
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<span>技术文章摘抄</span>
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</a>
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</div>
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<div class="book-menu uncollapsible">
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<ul class="uncollapsible">
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<li><a href="/" class="current-tab">首页</a></li>
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</ul>
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<ul class="uncollapsible">
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<li><a href="../">上一级</a></li>
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</ul>
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<ul class="uncollapsible">
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/01 开篇词：一次服务雪崩问题排查经历.md.html">01 开篇词：一次服务雪崩问题排查经历.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/02 为什么需要服务降级以及常见的几种降级方式.md.html">02 为什么需要服务降级以及常见的几种降级方式.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/03 为什么选择 Sentinel，Sentinel 与 Hystrix 的对比.md.html">03 为什么选择 Sentinel，Sentinel 与 Hystrix 的对比.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/04 Sentinel 基于滑动窗口的实时指标数据统计.md.html">04 Sentinel 基于滑动窗口的实时指标数据统计.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/05 Sentinel 的一些概念与核心类介绍.md.html">05 Sentinel 的一些概念与核心类介绍.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/06 Sentinel 中的责任链模式与 Sentinel 的整体工作流程.md.html">06 Sentinel 中的责任链模式与 Sentinel 的整体工作流程.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/07 Java SPI 及 SPI 在 Sentinel 中的应用.md.html">07 Java SPI 及 SPI 在 Sentinel 中的应用.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/08 资源指标数据统计的实现全解析（上）.md.html">08 资源指标数据统计的实现全解析（上）.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a class="current-tab" href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/09 资源指标数据统计的实现全解析（下）.md.html">09 资源指标数据统计的实现全解析（下）.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/10 限流降级与流量效果控制器（上）.md.html">10 限流降级与流量效果控制器（上）.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/11 限流降级与流量效果控制器（中）.md.html">11 限流降级与流量效果控制器（中）.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/12 限流降级与流量效果控制器（下）.md.html">12 限流降级与流量效果控制器（下）.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/13 熔断降级与系统自适应限流.md.html">13 熔断降级与系统自适应限流.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/14 黑白名单限流与热点参数限流.md.html">14 黑白名单限流与热点参数限流.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/15 自定义 ProcessorSlot 实现开关降级.md.html">15 自定义 ProcessorSlot 实现开关降级.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/16 Sentinel 动态数据源：规则动态配置.md.html">16 Sentinel 动态数据源：规则动态配置.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/17 Sentinel 主流框架适配.md.html">17 Sentinel 主流框架适配.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/18 Sentinel 集群限流的实现（上）.md.html">18 Sentinel 集群限流的实现（上）.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/19 Sentinel 集群限流的实现（下）.md.html">19 Sentinel 集群限流的实现（下）.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/20 结束语：Sentinel 对应用的性能影响如何？.md.html">20 结束语：Sentinel 对应用的性能影响如何？.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/21 番外篇：Sentinel 1.8.0 熔断降级新特性解读.md.html">21 番外篇：Sentinel 1.8.0 熔断降级新特性解读.md.html</a>
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</li>
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</ul>
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</div>
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</div>
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<div class="sidebar-toggle" onclick="sidebar_toggle()" onmouseover="add_inner()" onmouseleave="remove_inner()">
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||
<div class="sidebar-toggle-inner"></div>
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||
</div>
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<script>
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function add_inner() {
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let inner = document.querySelector('.sidebar-toggle-inner')
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inner.classList.add('show')
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||
}
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function remove_inner() {
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let inner = document.querySelector('.sidebar-toggle-inner')
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||
inner.classList.remove('show')
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|
||
}
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function sidebar_toggle() {
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let sidebar_toggle = document.querySelector('.sidebar-toggle')
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let sidebar = document.querySelector('.book-sidebar')
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||
let content = document.querySelector('.off-canvas-content')
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if (sidebar_toggle.classList.contains('extend')) { // show
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sidebar_toggle.classList.remove('extend')
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sidebar.classList.remove('hide')
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content.classList.remove('extend')
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} else { // hide
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sidebar_toggle.classList.add('extend')
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||
sidebar.classList.add('hide')
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content.classList.add('extend')
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||
}
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||
}
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function open_sidebar() {
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let sidebar = document.querySelector('.book-sidebar')
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let overlay = document.querySelector('.off-canvas-overlay')
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sidebar.classList.add('show')
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||
overlay.classList.add('show')
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}
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function hide_canvas() {
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let sidebar = document.querySelector('.book-sidebar')
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||
let overlay = document.querySelector('.off-canvas-overlay')
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||
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||
sidebar.classList.remove('show')
|
||
|
||
overlay.classList.remove('show')
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||
}
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</script>
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<div class="off-canvas-content">
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<div class="columns">
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<div class="column col-12 col-lg-12">
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<div class="book-navbar">
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<!-- For Responsive Layout -->
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<header class="navbar">
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<section class="navbar-section">
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<a onclick="open_sidebar()">
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<i class="icon icon-menu"></i>
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</a>
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</section>
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</header>
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</div>
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<div class="book-content" style="max-width: 960px; margin: 0 auto;
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overflow-x: auto;
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overflow-y: hidden;">
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<div class="book-post">
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<p id="tip" align="center"></p>
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<div><h1>09 资源指标数据统计的实现全解析（下）</h1>
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<h3>资源指标数据统计：StatisticSlot</h3>
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<p>StatisticSlot 才是实现资源各项指标数据统计的 ProcessorSlot，它与 NodeSelectorSlot、ClusterBuilderSlot 组成了资源指标数据统计流水线，分工明确。</p>
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<p>首先 NodeSelectorSlot 为资源创建 DefaultNode，将 DefaultNode 向下传递，ClusterBuilderSlot 负责给资源的 DefaultNode 加工，添加 ClusterNode 这个零部件，再将 DefaultNode 向下传递给 StatisticSlot，如下图所示：</p>
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<p><img src="assets/74fcb2f0-e12c-11ea-8f3f-a12c78e9865c" alt="09-01-流水线" /></p>
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||
<p>StatisticSlot 在统计指标数据之前会先调用后续的 ProcessorSlot，根据后续 ProcessorSlot 判断是否需要拒绝该请求的结果决定记录哪些指标数据，这也是为什么 Sentinel 设计的责任链需要由前一个 ProcessorSlot 在 entry 或者 exit 方法中调用 fireEntry 或者 fireExit 完成调用下一个 ProcessorSlot 的 entry 或 exit 方法，而不是使用 for 循环遍历调用 ProcessorSlot 的原因。每个 ProcessorSlot 都有权决定是先等后续的 ProcessorSlot 执行完成再做自己的事情，还是先完成自己的事情再让后续 ProcessorSlot 执行，与流水线有所区别。</p>
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<p>StatisticSlot 源码框架如下：</p>
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<pre><code class="language-java">public class StatisticSlot extends AbstractLinkedProcessorSlot<DefaultNode> {
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@Override
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public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,
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boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
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try {
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// Do some checking.
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fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
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||
// .....
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} catch (PriorityWaitException ex) {
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|
||
// .....
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} catch (BlockException e) {
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||
// ....
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throw e;
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} catch (Throwable e) {
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||
// .....
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throw e;
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||
}
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||
}
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||
@Override
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public void exit(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, int count, Object... args) {
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DefaultNode node = (DefaultNode)context.getCurNode();
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|
||
// ....
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||
fireExit(context, resourceWrapper, count);
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||
}
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}
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</code></pre>
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<ul>
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<li>entry：先调用 fireEntry 方法完成调用后续的 ProcessorSlot#entry 方法，根据后续的 ProcessorSlot 是否抛出 BlockException 决定记录哪些指标数据，并将资源并行占用的线程数加 1。</li>
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<li>exit：若无任何异常，则记录响应成功、请求执行耗时，将资源并行占用的线程数减 1。</li>
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</ul>
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<h4><strong>entry 方法</strong></h4>
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<p><strong>第一种情况：当后续的 ProcessorSlot 未抛出任何异常时，表示不需要拒绝该请求，放行当前请求。</strong></p>
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<p>当请求可正常通过时，需要将当前资源并行占用的线程数增加 1、当前时间窗口被放行的请求总数加 1，代码如下：</p>
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<pre><code class="language-java"> // Request passed, add thread count and pass count.
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node.increaseThreadNum();
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node.addPassRequest(count);
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||
</code></pre>
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<p>如果调用来源不为空，也将调用来源的 StatisticNode 的当前并行占用线程数加 1、当前时间窗口被放行的请求数加 1，代码如下：</p>
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<pre><code class="language-java"> if (context.getCurEntry().getOriginNode() != null) {
|
||
|
||
// Add count for origin node.
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||
context.getCurEntry().getOriginNode().increaseThreadNum();
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||
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||
context.getCurEntry().getOriginNode().addPassRequest(count);
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||
|
||
}
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||
</code></pre>
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||
<p>如果流量类型为 IN，则将资源全局唯一的 ClusterNode 的并行占用线程数、当前时间窗口被放行的请求数都增加 1，代码如下：</p>
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<pre><code class="language-java"> if (resourceWrapper.getEntryType() == EntryType.IN) {
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||
// Add count for global inbound entry node for global statistics.
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||
Constants.ENTRY_NODE.increaseThreadNum();
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Constants.ENTRY_NODE.addPassRequest(count);
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}
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||
</code></pre>
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||
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||
<p>回调所有 ProcessorSlotEntryCallback#onPass 方法，代码如下：</p>
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<pre><code class="language-java"> // Handle pass event with registered entry callback handlers.
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||
for (ProcessorSlotEntryCallback<DefaultNode> handler : StatisticSlotCallbackRegistry.getEntryCallbacks()) {
|
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||
handler.onPass(context, resourceWrapper, node, count, args);
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||
|
||
}
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||
</code></pre>
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||
|
||
<p>可调用 StatisticSlotCallbackRegistry#addEntryCallback 静态方法注册 ProcessorSlotEntryCallback，ProcessorSlotEntryCallback 接口的定义如下：</p>
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<pre><code class="language-java">public interface ProcessorSlotEntryCallback<T> {
|
||
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||
void onPass(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, T param, int count, Object... args) throws Exception;
|
||
|
||
void onBlocked(BlockException ex, Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, T param, int count, Object... args);
|
||
|
||
}
|
||
</code></pre>
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||
|
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<ul>
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||
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||
<li>onPass：该方法在请求被放行时被回调执行。</li>
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||
<li>onBlocked：该方法在请求被拒绝时被回调执行。</li>
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||
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||
</ul>
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||
|
||
<p><strong>第二种情况：捕获到类型为 PriorityWaitException 的异常。</strong></p>
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<p>这是特殊情况，在需要对请求限流时，只有使用默认流量效果控制器才可能会抛出 PriorityWaitException 异常，这部分内容将在分析 FlowSlot 的实现源码时再作分析。</p>
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||
|
||
<p>当捕获到 PriorityWaitException 异常时，说明当前请求已经被休眠了一会了，但请求还是允许通过的，只是不需要为 DefaultNode 记录这个请求的指标数据了，只自增当前资源并行占用的线程数，同时，DefaultNode 也会为 ClusterNode 自增并行占用的线程数。最后也会回调所有 ProcessorSlotEntryCallback#onPass 方法。这部分源码如下。</p>
|
||
|
||
<pre><code class="language-java"> node.increaseThreadNum();
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||
|
||
if (context.getCurEntry().getOriginNode() != null) {
|
||
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||
// Add count for origin node.
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|
||
context.getCurEntry().getOriginNode().increaseThreadNum();
|
||
|
||
}
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||
|
||
if (resourceWrapper.getEntryType() == EntryType.IN) {
|
||
|
||
// Add count for global inbound entry node for global statistics.
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||
|
||
Constants.ENTRY_NODE.increaseThreadNum();
|
||
|
||
}
|
||
|
||
// Handle pass event with registered entry callback handlers.
|
||
|
||
for (ProcessorSlotEntryCallback<DefaultNode> handler : StatisticSlotCallbackRegistry.getEntryCallbacks()) {
|
||
|
||
handler.onPass(context, resourceWrapper, node, count, args);
|
||
|
||
}
|
||
</code></pre>
|
||
|
||
<p><strong>第三种情况：捕获到 BlockException 异常</strong>，BlockException 异常只在需要拒绝请求时抛出。</p>
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||
<p>当捕获到 BlockException 异常时，将异常记录到调用链路上下文的当前 Entry（StatisticSlot 的 exit 方法会用到），然后调用 DefaultNode#increaseBlockQps 方法记录当前请求被拒绝，将当前时间窗口的 block qps 这项指标数据的值加 1。如果调用来源不为空，让调用来源的 StatisticsNode 也记录当前请求被拒绝；如果流量类型为 IN，则让用于统计所有资源指标数据的 ClusterNode 也记录当前请求被拒绝。这部分的源码如下：</p>
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||
|
||
<pre><code class="language-java"> // Blocked, set block exception to current entry.
|
||
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||
context.getCurEntry().setError(e);
|
||
// Add block count.
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||
|
||
node.increaseBlockQps(count);
|
||
|
||
if (context.getCurEntry().getOriginNode() != null) {
|
||
|
||
context.getCurEntry().getOriginNode().increaseBlockQps(count);
|
||
|
||
}
|
||
if (resourceWrapper.getEntryType() == EntryType.IN) {
|
||
|
||
// Add count for global inbound entry node for global statistics.
|
||
|
||
Constants.ENTRY_NODE.increaseBlockQps(count);
|
||
|
||
}
|
||
// Handle block event with registered entry callback handlers.
|
||
|
||
for (ProcessorSlotEntryCallback<DefaultNode> handler : StatisticSlotCallbackRegistry.getEntryCallbacks()) {
|
||
|
||
handler.onBlocked(e, context, resourceWrapper, node, count, args);
|
||
|
||
}
|
||
throw e;
|
||
</code></pre>
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||
|
||
<p>StatisticSlot 捕获 BlockException 异常只是为了收集被拒绝的请求，BlockException 异常还是会往上抛出。抛出异常的目的是为了拦住请求，让入口处能够执行到 catch 代码块完成请求被拒绝后的服务降级处理。</p>
|
||
|
||
<p><strong>第四种情况：捕获到其它异常。</strong></p>
|
||
|
||
<p>其它异常并非指业务异常，因为此时业务代码还未执行，而业务代码抛出的异常是通过调用 Tracer#trace 方法记录的。</p>
|
||
|
||
<p>当捕获到非 BlockException 异常时，除 PriorityWaitException 异常外，其它类型的异常都同样处理。让 DefaultNode 记录当前请求异常，将当前时间窗口的 exception qps 这项指标数据的值加 1。调用来源的 StatisticsNode、用于统计所有资源指标数据的 ClusterNode 也记录下这个异常。这部分源码如下：</p>
|
||
|
||
<pre><code class="language-java"> // Unexpected error, set error to current entry.
|
||
|
||
context.getCurEntry().setError(e);
|
||
// This should not happen.
|
||
|
||
node.increaseExceptionQps(count);
|
||
|
||
if (context.getCurEntry().getOriginNode() != null) {
|
||
|
||
context.getCurEntry().getOriginNode().increaseExceptionQps(count);
|
||
|
||
}
|
||
if (resourceWrapper.getEntryType() == EntryType.IN) {
|
||
|
||
Constants.ENTRY_NODE.increaseExceptionQps(count);
|
||
|
||
}
|
||
|
||
throw e;
|
||
</code></pre>
|
||
|
||
<h4><strong>exit 方法</strong></h4>
|
||
|
||
<p>exit 方法被调用时，要么请求被拒绝，要么请求被放行并且已经执行完成，所以 exit 方法需要知道当前请求是否正常执行完成，这正是 StatisticSlot 在捕获异常时将异常记录到当前 Entry 的原因，exit 方法中通过 Context 可获取到当前 CtEntry，从当前 CtEntry 可获取 entry 方法中写入的异常。</p>
|
||
|
||
<p>exit 方法源码如下（有删减）：</p>
|
||
|
||
<pre><code class="language-java">@Override
|
||
|
||
public void exit(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, int count, Object... args) {
|
||
|
||
DefaultNode node = (DefaultNode)context.getCurNode();
|
||
|
||
if (context.getCurEntry().getError() == null) {
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// 计算耗时
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long rt = TimeUtil.currentTimeMillis() - context.getCurEntry().getCreateTime();
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// 记录执行耗时与成功总数
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node.addRtAndSuccess(rt, count);
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if (context.getCurEntry().getOriginNode() != null) {
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context.getCurEntry().getOriginNode().addRtAndSuccess(rt, count);
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}
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// 自减当前资源占用的线程数
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node.decreaseThreadNum();
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// origin 不为空
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if (context.getCurEntry().getOriginNode() != null) {
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context.getCurEntry().getOriginNode().decreaseThreadNum();
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}
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// 流量类型为 in 时
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if (resourceWrapper.getEntryType() == EntryType.IN) {
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Constants.ENTRY_NODE.addRtAndSuccess(rt, count);
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Constants.ENTRY_NODE.decreaseThreadNum();
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}
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}
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// Handle exit event with registered exit callback handlers.
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Collection<ProcessorSlotExitCallback> exitCallbacks = StatisticSlotCallbackRegistry.getExitCallbacks();
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for (ProcessorSlotExitCallback handler : exitCallbacks) {
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handler.onExit(context, resourceWrapper, count, args);
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}
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fireExit(context, resourceWrapper, count);
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}
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</code></pre>
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<p>exit 方法中通过 Context 可获取当前资源的 DefaultNode，如果 entry 方法中未出现异常，那么说明请求是正常完成的，在请求正常完成情况下需要记录请求的执行耗时以及响应是否成功，可将当前时间减去调用链路上当前 Entry 的创建时间作为请求的执行耗时。</p>
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<h4><strong>资源指标数据的记录过程</strong></h4>
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<p>ClusterNode 才是一个资源全局的指标数据统计节点，但我们并未在 StatisticSlot#entry 方法与 exit 方法中看到其被使用。因为 ClusterNode 被 ClusterBuilderSlot 交给了 DefaultNode 掌管，在 DefaultNode 的相关指标数据收集方法被调用时，ClusterNode 的对应方法也会被调用，如下代码所示：</p>
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<pre><code class="language-java">public class DefaultNode extends StatisticNode {
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......
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private ClusterNode clusterNode;
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@Override
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public void addPassRequest(int count) {
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super.addPassRequest(count);
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this.clusterNode.addPassRequest(count);
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}
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}
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</code></pre>
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<p>记录某项指标数据指的是：针对当前请求，记录当前请求的某项指标数据，例如请求被放行、请求被拒绝、请求的执行耗时等。</p>
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<p>假设当前请求被成功处理，StatisticSlot 会调用 DefaultNode#addRtAndSuccess 方法记录请求处理成功、并且记录处理请求的耗时，DefaultNode 先调用父类的 addRtAndSuccess 方法，然后 DefaultNode 会调用 ClusterNode#addRtAndSuccess 方法。ClusterNode 与 DefaultNode 都是 StatisticNode 的子类，StatisticNode#addRtAndSuccess 方法源码如下：</p>
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<pre><code class="language-java"> @Override
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public void addRtAndSuccess(long rt, int successCount) {
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// 秒级滑动窗口
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rollingCounterInSecond.addSuccess(successCount);
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rollingCounterInSecond.addRT(rt);
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// 分钟级的滑动窗口
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rollingCounterInMinute.addSuccess(successCount);
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rollingCounterInMinute.addRT(rt);
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}
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</code></pre>
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<p>rollingCounterInSecond 是一个秒级的滑动窗口，rollingCounterInMinute 是一个分钟级的滑动窗口，类型为 ArrayMetric。分钟级的滑动窗口一共有 60 个 MetricBucket，每个 MetricBucket 都被 WindowWrap 包装，每个 MetricBucket 统计一秒钟内的各项指标数据，如下图所示：</p>
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<p><img src="assets/b0e48b80-e12c-11ea-8111-1feecf2da711" alt="09-02-leaparray" /></p>
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<p>当调用 rollingCounterInMinute#addSuccess 方法时，由 ArrayMetric 根据当前时间戳获取当前时间窗口的 MetricBucket，再调用 MetricBucket#addSuccess 方法将 success 这项指标的值加上方法参数传递进来的值（一般是 1）。MetricBucket 使用 LongAdder 记录各项指标数据的值。</p>
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<p>Sentinel 在 MetricEvent 枚举类中定义了 Sentinel 会收集哪些指标数据，MetricEvent 枚举类的源码如下：</p>
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<pre><code class="language-java">public enum MetricEvent {
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PASS,
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BLOCK,
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EXCEPTION,
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SUCCESS,
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RT,
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OCCUPIED_PASS
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}
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</code></pre>
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<ul>
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<li>pass 指标：请求被放行的总数</li>
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<li>block：请求被拒绝的总数</li>
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<li>exception：请求处理异常的总数</li>
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<li>success：请求被处理成功的总数</li>
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<li>rt：被处理成功的请求的总耗时</li>
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<li>occupied_pass：预通过总数（前一个时间窗口使用了当前时间窗口的 passQps）</li>
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</ul>
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<p>其它的指标数据都可通过以上这些指标数据计算得出，例如，平均耗时可根据总耗时除以成功总数计算得出。</p>
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<h3>资源指标数据统计总结</h3>
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<ul>
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<li>一个调用链路上只会创建一个 Context，在调用链路的入口创建（一个调用链路上第一个被 Sentinel 保护的资源）。</li>
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<li>一个 Context 名称只创建一个 EntranceNode，也是在调用链路的入口创建，调用 Context#enter 方法时创建。</li>
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<li>与方法调用的入栈出栈一样，一个线程上调用多少次 SphU#entry 方法就会创建多少个 CtEntry，前一个 CtEntry 作为当前 CtEntry 的父节点，当前 CtEntry 作为前一个 CtEntry 的子节点，构成一个双向链表。Context.curEntry 保存的是当前的 CtEntry，在调用当前的 CtEntry#exit 方法时，由当前 CtEntry 将 Context.curEntry 还原为当前 CtEntry 的父节点 CtEntry。</li>
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<li>一个调用链路上，如果多次调用 SphU#entry 方法传入的资源名称都相同，那么只会创建一个 DefaultNode，如果资源名称不同，会为每个资源名称创建一个 DefaultNode，当前 DefaultNode 会作为调用链路上的前一个 DefaultNode 的子节点。</li>
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<li>一个资源有且只有一个 ProcessorSlotChain，一个资源有且只有一个 ClusterNode。</li>
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<li>一个 ClusterNode 负责统计一个资源的全局指标数据。</li>
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<li>StatisticSlot 负责记录请求是否被放行、请求是否被拒绝、请求是否处理异常、处理请求的耗时等指标数据，在 StatisticSlot 调用 DefaultNode 用于记录某项指标数据的方法时，DefaultNode 也会调用 ClusterNode 的相对应方法，完成两份指标数据的收集。</li>
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<li>DefaultNode 统计当前资源的各项指标数据的维度是同一个 Context（名称相同），而 ClusterNode 统计当前资源各项指标数据的维度是全局。</li>
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</ul>
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</div>
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</div>
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<div>
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<div style="float: left">
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/08 资源指标数据统计的实现全解析（上）.md.html">上一页</a>
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</div>
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<div style="float: right">
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/10 限流降级与流量效果控制器（上）.md.html">下一页</a>
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</div>
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</div>
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</div>
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</div>
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</div>
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</div>
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<a class="off-canvas-overlay" onclick="hide_canvas()"></a>
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</div>
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</body>
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<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
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<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-NPSEEVD756"></script>
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<script>
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window.dataLayer = window.dataLayer || [];
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function gtag() {
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dataLayer.push(arguments);
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}
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gtag('js', new Date());
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gtag('config', 'G-NPSEEVD756');
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var path = window.location.pathname
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var cookie = getCookie("lastPath");
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console.log(path)
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if (path.replace("/", "") === "") {
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if (cookie.replace("/", "") !== "") {
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console.log(cookie)
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document.getElementById("tip").innerHTML = "<a href='" + cookie + "'>跳转到上次进度</a>"
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}
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} else {
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setCookie("lastPath", path)
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}
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function setCookie(cname, cvalue) {
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var d = new Date();
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d.setTime(d.getTime() + (180 * 24 * 60 * 60 * 1000));
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var expires = "expires=" + d.toGMTString();
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document.cookie = cname + "=" + cvalue + "; " + expires + ";path = /";
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}
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function getCookie(cname) {
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var name = cname + "=";
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var ca = document.cookie.split(';');
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|
||
for (var i = 0; i < ca.length; i++) {
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||
|
||
var c = ca[i].trim();
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||
|
||
if (c.indexOf(name) === 0) return c.substring(name.length, c.length);
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}
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return "";
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}
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</script>
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</html>
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