排队等待(也叫匀速通过):排队等待会严格控制请求通过的间隔时间，让请求稳定目匀速的通过，可以用来处理间隔性突发的高流量。例如抢票软件，在某一秒或者一分钟内有大量的请求到来，而接下来的一段时间里处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的空余时间里也能出去这些请求，而不是直接拒绝。在设置排队等待时，需要填写超时时间。

Warm Up: 此项叫做预热或者冷启动方式，此模式主要是防止流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮，通过"冷启动"，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到闻值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。当使用 Warm Up 模式时，我们还需要指定启动时开放的 QPS 比例(DEFAULT_COLD_FACTOR，默认值为 3，代表 30%)，以及系统预热所需时长 (warmUpPeriodSec，默认值是 10秒)

2.2、熔断

熔断是一种在分布式系统中处理故障和异常的策略。当某个服务或者接口发生故障或异常时，熔断机制会迅速将请求拒绝或者返回错误信息，而不是让请求一直等待或者重试，以保护系统免受故障的扩散影响。

当调用链路中某个资源出现不稳定，例如，表现为 timeout，异常比例升高的时候，则对这个资源的调用进行限制，并让请求快速失败，避免影响到其它的资源，最终产生雪崩的效果。

熔断机制的好处：能够快速失败并返回错误信息，避免资源的浪费和系统连锁故障。当服务恢复正常时，熔断器会逐渐放心请求，验证服务的可用性，确保系统逐渐恢复正常运行

Sentinel熔断配置（控制台）

熔断效果

慢调用比例: 在统计时长内的所有请求，如果请求时间超过 xx 秒则为慢请求，且慢请求的超过一定的比例，且请求数大于最小请求数，将触发熔断操作，也就是一段时间内 (熔断时长参数设置)的请求会快速失败。

异常比例: 在统计时长内的所有请求，如果异常的比例大于闽值，且请求数大于最小请求数，将触发熔断，也就是一段时间内 (熔断时长参数设置)的请求会快速失败。

异常数:在统计时长内的所有请求，如果异常数大于闽值，且请求数大于最小请求数，将触发熔断，也就是一段时间内 (熔断时长参数设置)的请求会快速失败

2.3、热点

对某个接口的参数做流量限制，配置如下：

不难看出，大部分规则已经稳定

参数索引：就是访问时url后面的一些参数，从0下标开始计算

单机阈值：设置次数，热点访问请求次数，每台机器上

统计窗口时长： 多长时间内满足条件

注：这还不是热点限流的真正设置，设置完成之后来到热点规则会有一个编辑热点规则，这算是高级的热点规则：

点开高级选项之后（点击向下的箭头可以提示很多类型）

这里以url?uid={id} 举例

参数值：指的就是例子中的id

限流阈值：在统一时间内访问多少次，进行热点限流

总述一下当设置参数值为1，限流阈值为10时，表示当id=1时，在统一时间内请求访问10次过后，第11次就会进行热点限流

热点规则使用搭配注解@SentinelResource：

（1）热点规则只在控制配置是不生效的，需要在代码中配合@SentinelResource一起使用才行

（2）热点规则配置的参数必须存在，如果不存在配置也是无效的

    @SentinelResource(value = "getname",blockHandler = "myBlockHandler")
    @RequestMapping("/getname")
    public String getName(@RequestParam("uid") Integer uid) throws InterruptedException {
        Thread.sleep(100);
        return "Name :" + new Random().nextInt(100);
    }
    
    public String myBlockHandler(Integer uid ,BlockException blockException){
        if(blockException instanceof FlowException){
            return "注解-流量限流";
        }else if(blockException instanceof DegradeException){
            return "注解-熔断限流";
        }
        return "限流";
    }

注意事项

（1）SentinelResource注解有很多的参数，value是资源名，控制设置热点限流的资源名

（2）需要配置参数索引，所以方法必须由参数

（3）限流方法返回值和参数必必须和源方法一样，同时结尾还需要写BlockException 参数

2.4、授权规则

针对某个接口的调用服务做黑、白名单限制，设置如下：

流控设置是一个Header字段值

白名单：请求头中带有这个值的时候就可以放行

黑名单：请求头中不带这个值的时候就可以放行

授权实现关键有两步：

（1）在被调用服务中，获取授权字段

（2）在请求发起方，例如网关中添加授权字段

被调用服务中获取请求来源

@Component
public class CustomerRequestOriginParser implements RequestOriginParser {
    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
        //前端的请求参数 设置一个key-value  这里拿到
        String origin=httpServletRequest.getHeader("origin");
        if(StringUtils.isEmpty(origin)){   //这个位置看情况 分配主要区分的为 unstandard 是一个值，不是为空
            origin="blank";
        }
        return origin;
    }
}

使用postman访问url后的效果，黑名单友友们自己去尝试一下

2.5、系统规则

Load 自适应(仅对 Linux/Unix-like 机器生效): 系统的负载 load1 为启发指标，进行自适应系统保护load1 是每分钟平均负载指标，当系统 load1 超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护。系统容量由系统的 maxQps * minRt 估算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5.

RT: Response Time，系统响应时间，当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到闻值，即触发系统保护，单位是毫秒。

线程数: 当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到闯值即触发系统保护

入口 QPS: 当单台机器上所有入口流量的 OPS 达到值即触发系统保护

CPU 使用率: 当系统 CPU 使用率超过值即触发系统保护 (取值范围 0.0-1.0)。（windows上一般是不行的）

2.6、自定义异常

为了方便我们知道是什么情况产生的降级处理，我们可以继承BlockExceptionHandler接口自定义不同异常响应

@Component
public class SentinelExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest httpServletRequest, HttpServletResponse httpServletResponse, BlockException e) throws Exception {
        int code= HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value();
        String msg="未知异常";
        if(e instanceof FlowException){
            msg="请求被限流了";
        }else if(e instanceof DegradeException){
            msg="请求被熔断了";
        }else if(e instanceof ParamFlowException){
            msg="请求触发了热点限流";
        }else if(e instanceof AuthorityException){
            code=HttpStatus.UNAUTHORIZED.value();
            msg="暂无权限";
        }
        httpServletResponse.setContentType("application/json;charset=utf-8");
        httpServletResponse.setStatus(code);
        httpServletResponse.getWriter().println("{\"code\"："+code+",\"msg\":"+msg+"}");
    }
}

3、使用Nacos存储数据

Sentinel 使用 Dashboard 可以动态修改流控规则，但因为默认是存在内存中的，所以重启之后数据就丢失了，因此我们可以配合 Nacos、ZooKeeperRedis、 etcd、Consul、Spring Cloud Config、Kubernetes CRD 等存储数据源。

按照以下步骤：

（1）添加依赖

（2）配置数据源

（3）Nacos新建限流/熔断规则

3.1、添加依赖

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
            <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
        </dependency>

后面将配置可以配置到Nacos配置中心时，可以添加上nacos-config依赖

3.2、配置数据源

spring:
  application:
    name: sentinel-dashboard-demo
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
        username: nacos
        password: nacos
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:18086
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            username: nacos
            password: nacos
            data-id: ${spring.application.name}-flow-rules
            group-id: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow

配置解析：

ds1：就是一个数据源名字，可以随便起名

nacos：表示nacos数据源

server-addr：Nacos服务器地址

username：Nacos用户名

password: Nacos 密码

data-id: Nacos 新建配置的 Data ID。

group-id: 分组 ID 这里使用${配置参数} 获取的就是服务名称，友友们可以写成固定的

data-type: 数据格式

rule-type: 规则类型，它有:

flow: 限流类型

degrade: 熔断限流类型

system:系统保护类型

3.3、Nacos新建配置

上面data-id对应配置中心的Data ID，group-id对应Group

配置内容：

参数解释：

字段	说明	默认值
resource	资源名，资源名是限流规则的作用对象
count	限流阈值
grade	限流阈值类型，QPS（1）或线程数（0）模式	QPS 模式
limitApp	流控针对的调用来源	default，代表不区分调用来源
strategy	调用关系限流策略：直接（0）、链路（2）、关联（1）	根据资源本身（直接）
controlBehavior	流控效果：直接拒绝（0） / 排队等待（2）/ 慢启动模式（1），不支持按调用关系限流	直接拒绝

4、Sentinel配置多个数据源

Sentinel 配置多数据源，比如既配置 Nacos 的限流策略，还配置 Nacos 的熔断策略，它实现步骤和上一个小节类似，只有需要在项目中配置多个Nacos 数据源，并且在 Nacos 中新建一个熔断的配置，具体操作如下

4.1、配置多数据源

spring:
  application:
    name: sentinel-dashboard-demo
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
        username: nacos
        password: nacos
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:18086
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            username: nacos
            password: nacos
            data-id: ${spring.application.name}-flow-rules
            group-id: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow
        ds2:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            username: nacos
            password: nacos
            data-id: ${spring.application.name}-sentinel-degrade
            group-id: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: degrade

4.2、Nacos新建熔断配置

配置信息去官网上都有提供

Field	说明	默认值
resource	资源名，即规则的作用对象
grade	熔断策略，支持慢调用比例（0）/异常比例（1）/异常数（2）策略	慢调用比例
count	慢调用比例模式下为慢调用临界 RT（超出该值计为慢调用）；异常比例/异常数模式下为对应的阈值
timeWindow	熔断时长，单位为 s
minRequestAmount	熔断触发的最小请求数，请求数小于该值时即使异常比率超出阈值也不会熔断（1.7.0 引入）	5
statIntervalMs	统计时长（单位为 ms），如 60*1000 代表分钟级（1.8.0 引入）	1000 ms
slowRatioThreshold	慢调用比例阈值，仅慢调用比例模式有效（1.8.0 引入）

注：这里的同步都是单向同步的，nacos设定规则会在启动时同步给sentinel控制台，但是控制台修改是不能返回给nacos的，需要特殊处理才能实现双向通信（针对个人版sentinel）

5、sentinel执行流程

其实图很很明显了，这里只是告诉友友们一个注意点

监控统计也是有顺序的，先检测热点规则，最后才是流量控制和熔断

GitHub 加速计划 / sentine / Sentinel

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195150bc * fix issue 2485 which occur oom when using async servlet request. * optimize imports * 1. fix the same issue in the webmvc-v6x 2. improve based on review comments 2 个月前

b78b09d3 2 个月前

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