1.sentinel工作原理及使用
2.Sentinel 是限流限流如何做限流的
3.sentinel 集群流控原理
4.浅析微服务熔断与限流的原理与实现（以sentinel为例）
5.如何评价阿里巴巴sentinel开源?
6.Sentienl-第1课：Sentinel快速入门

sentinel工作原理及使用

        sentinel 是一个功能全面的、面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。下面说一下它的工作原理及使用方法。

        一、sentinel工作原理

        当sentinel作用在调用的接口上时，会将这个接口抽象成一种资源，调用方需要申请这种资源，使用的方法是SphU.entry()，如果能够申请成功，则说明没有被限流，否则会抛出BlockException，表面已经被限流了。

        从SphU.entry()方法往下执行会进入到Sph.entry()，在entry中，会为每一次申请创建一个context，这个context就是记录本次请求的上下文，然后还会为每一种资源创建一组插槽，这一组插槽就是责任链模式，每一个插槽实现一个功能，请求会进行插槽一个一个执行，这些插槽主要有以下几个：

        其中，ClusterBuilderSlot会为每一种资源申请一个全局的ClusterNode，这个ClusterNode会在StatistcSlot中记录每个线程对这个接口的调用情况（调用总数、成功次数、失败次数等）。StatistcSlot采用的是滑动窗口统计方法，它有两个重要的参数：windowLength（窗口长度）, intervalInSec（时间间隔）。如窗口长度为ms，时间间隔是1s，这样系统就会申请两个窗口，然后计算当前时间戳为time，进一步确定落在哪个窗口，具体逻辑如下：

        可见通过时间窗口，就可以将一次请求对应到一个窗口，进而计算单位时间的流量，进行流控，同时熔断降级也是通过计算单位时间的异常来实现的，所以时间窗口是十分核心的模块。随着统计的不断进行，当一个窗口时间小于当前时间时，会被系统从当前窗口数组中移除，放入到一个list中，本地会启动一个定时任务，周期性的将list中的窗口数据刷新到本地文件中。当dashboard发送获取统计数据的请求后，本地就会返回文件中的数据给dashboard，这样用户就可以看到统计数据。

        二、sentinel的使用

        目前使用sentinel主要用4种方式。

        1、在代码中直接使用

        在代码中直接调用函数SphU.entry()，由于这种方式是直接入侵代码，所以不推荐

        2、通过注解添加

        在调用的接口上面添加注解@SentinelResource，这样当调用该接口时，spring会通过AOP的方式对含有SentinelResource注解的接口进行增强，采用环绕通知@Around进行切片捕捉，在执行目标方法前执行SphU.entry()。这是一种比较好的方法，但是不适合大规模配置，如果接口众多，一个一个添加注解很麻烦。

        3、在filter中添加

        目前我们项目中调用接口时，通过filter时，会获取调用接口的名称，让好通过名称为资源命名，这样每个接口就是一种资源，这样想到于在每个接口上执行SphU.entry()，这样就实现了对每个接口对流量监控

        4、在dashboard中添加配置

        本地代码中加入sentinel的包，相当与client。在服务器上部署了dashboard，可以通过在dashboard中的配置页面来实现sentinel配置的添加。本地的sentinel通过zk来监听最新的配置消息，当配置修改时，zk通过主动推送的方式将配置消息发送给client。

        三、sentinel集群的实现

        sentinel中限流、熔断降级可以在本地进行，也可以几个实例组成一个集群来统一控制。在集群模式中，一个实例做service，其余做client，通过netty进行socket通信。client端遇到流量统计、流控、熔断降级都是发送请求到service，由service统一进行流量统计、流控、熔断降级的处理。client的服务发现通过dashboard的动态配置来完成。

        四、sentinel本地与dashboard通信

        sentinel本地和dashboard通过ty-ty实现简单的ty提供的http编码和解码方式：HttpRequestDecoder和HttpResponseEncoder），通过SPI获取本地的继承CommandHandler的类，这些类中找到含有注解CommandMapping的类，CommandMapping的name字段就是http中的url，创建一个map，记录url到Handler的映射关系，当本地服务器接收到dashboard的请求时，从里面的url中找到handler，进行请求的处理。其实就是类似于Spring MVC里面的MappingHandler。

        五、总结

        sentinel的功能强大，使用简单，可帮助大家快速搭建线上监控系统。

Sentinel 是如何做限流的

       限流作为保障服务高可用的重要手段，在微服务架构中尤为重要，源码原理通过限制接口或资源访问，限流限流有效提升服务可用性和稳定性。源码原理对比传统的限流限流限流工具如Guava的RateLimiter，阿里提供的源码原理idea源码在哪里找Sentinel在功能上更为丰富、强大。限流限流

       Guava的源码原理RateLimiter基于令牌桶算法，操作简单，限流限流但功能相对单一。源码原理相比之下，限流限流Sentinel作为阿里巴巴推出的源码原理一种限流、熔断中间件，限流限流不仅支持复杂规则的源码原理配置，还能提供集群范围内的限流限流限流功能，并将服务调用情况可视化，满足更广泛的使用场景。

       目前，Sentinel已在多个项目中得到应用，本文将深入剖析其限流机制，主要围绕限流的总体流程、源码解析、Context、Node、Entry等核心概念，以及责任链机制的实现过程，详细介绍Sentinel是如何通过责任链模式，结合滑动窗口算法，实现高效、灵活的cifs源码限流功能。

       在Sentinel中，限流、熔断逻辑主要在SphU.entry方法中实现。该方法会在请求进入Sentinel时，对资源进行限流和熔断的逻辑处理。如果触发熔断或限流，会抛出BlockException，开发者可以自定义处理逻辑。对于业务异常，也有相应的fallback方法处理。

       限流流程如下：首先获取资源的Context，构建Node调用树，聚合相同资源不同Context的Node，然后进行资源调用统计和限流判断。限流机制基于滑动窗口算法，动态调整QPS限制，确保服务在高负载下依然稳定运行。

       在阅读源码过程中，我们首先关注了Context、Node、Entry等关键概念，理解它们在Sentinel中的角色和作用。Context封装了当前线程的调用链上下文信息，Node作为资源调用的统计包装，Entry则作为限流凭证，记录了资源的责任链和当前Context，实现资源调用链的构建和管理。

       责任链中的每个节点（如NodeSelectorSlot、ClusterBuilderSlot、来往 源码StatisticSlot、FlowSlot等）都有特定的功能，如获取资源对应的Node、聚合相同资源不同Context的Node、资源调用统计、限流判断等。这些节点通过责任链模式紧密协作，共同完成限流逻辑的执行。

       在责任链的执行过程中，NodeSelectorSlot负责获取资源对应的Node，ClusterBuilderSlot聚合相同资源不同Context的Node，StatisticSlot负责资源调用的统计信息更新，而FlowSlot则根据Node的统计信息进行限流判断。这个过程不仅高效地实现了限流功能，还保证了系统的稳定性和性能。

       在责任链执行完毕后，无论请求是否成功或被限流，都会执行Entry.exit()方法，进行最终的收尾工作。至此，Sentinel的限流机制实现了从请求处理到资源调用统计，再到限流判断和执行，最后的收尾操作的完整流程。

       总体来看，Sentinel通过其丰富的功能、灵活的配置和高效的实现机制，在微服务架构中为限流提供了强有力的支持，不仅保障了服务的高可用性，还提升了系统的pygame 源码整体性能和稳定性。

sentinel 集群流控原理

       在分布式系统中，集群流控的必要性体现在如何有效控制API的全局访问速率。比如，若要将一个API的每秒请求数限制在次，而服务运行在台机器上，传统的做法是通过一个专门的服务器来统计总调用量，并让其他实例与其通信以判断是否可以访问。这就是Sentinel实现集群流控的基本思路，它通过一个中心服务器来进行流量控制，确保整个集群的调用总量受控。

       对于服务调用的负载均衡策略，如果采用轮询或随机路由，理论上可以在每个单机上设置限流规则（单机限流上限=总限流上限 / 机器数）。然而，集群流控的优势在于解决流量分配不均导致的整体效果不佳，它能精确控制整个集群的流量，并与单机限流相结合，提升流量控制的精确性。不过，与中心服务器通信会带来性能损耗。

       在Sentinel 1.4.0之后，引入了集群流控模块，主要包括以下几个部分：集群流控规则的配置，client端和server端的处理机制等。规则配置中，clusterMode标识集群流控，当为true时，client会在调用时与server通信，通过FlowRuleChecker进行检查，660 源码异常降级策略则根据本地流控配置决定。

       client端处理机制与单机类似，仅需配置clusterMode和clusterConfig。在FlowRuleChecker中，会调用passClusterCheck与server通信。请求过程中，client会生成requestToken并发送到token server，通过flowId获取对应规则，如果通信异常或返回错误，会执行本地降级策略。

       server端，Sentinel提供了两种启动方式。为了保证token server高可用，虽然目前没有直接解决方案，但通常情况下，本地流控足以应对。如果需要高可用，可以考虑部署token server集群，并利用路由机制将请求分发到不同的服务器。同时，通过zookeeper监控服务器状态，确保在故障时的failover策略准确无误。

       在server端，NettyTransportServer负责启动，关键在initChannel方法中添加自定义channelHandler，其中TokenServerHandler在channelRead方法中处理集群流控请求，解析flowId、acquireCount等参数，并根据限流规则进行处理，最后返回结果。

       总结来说，集群流控在Sentinel中通过中心服务器的协调，实现了全局流量控制，提升了系统性能和稳定性。了解这些原理后，可以更好地应用Sentinel来优化分布式系统中的流量管理。

浅析微服务熔断与限流的原理与实现（以sentinel为例）

       微服务开发中，服务熔断与限流需求的解决策略成为关键。服务长时间无响应可能因底层数据服务故障引起，导致上层服务接口长时间无响应或无法使用，影响用户体验。因此，引入服务熔断中间件显得尤为重要。

       本文以阿里开源的 Sentinel 为例，介绍其在保障微服务稳定性方面的作用。Sentinel 是一个面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件，通过流量路由、控制、整形、熔断降级、系统自适应过载保护等多维度功能，帮助开发者确保服务稳定运行。

       Sentinel 限流原理基于其架构设计，采用职责链模式将不同slot连接在一条链式架构中，实现熔断、限流等功能。组件概念中，'Resource' 是关键，sentinel 通过资源保护具体业务代码或后方服务，控制台上配置的即为资源。'Entry' 则是资源调用过程中的关键元素，记录资源名、当前统计节点及来源统计节点信息。

       了解了组件概念和架构后，我们深入探讨限流原理。Sentinel 通过实现 spring 的 filter 接口，构建限流体系，其核心代码位于 SphU.entry，将请求路径作为资源传递。调用 ProcessorSlot.entry 后，一系列功能插槽（slot chain）中，限流规则检查由 FlowSlot 负责，通过 FlowRuleChecker.checkFlow 方法进行实际的降级检查。

       综上所述，Sentinel 通过灵活的架构设计和组件概念，以及实现 spring filter 接口构建的限流体系，有效解决了微服务开发中的熔断与限流需求，保障了服务的稳定性和用户体验。

如何评价阿里巴巴sentinel开源?

       如何评价阿里巴巴sentinel开源？

       sentinel是一个针对微服务架构的流量控制和监控平台，它通过一系列的规则来实现流量的限流、降级、系统保护等功能。sentinel的核心在于其规则的执行机制和功能插槽的实现。

       规则执行机制基于责任链模式，当执行代码时，会根据资源调用ProcessorSlotChain中的规则，这个过程通过SphU.entry("HelloWorld")实现。ProcessorSlotChain包含多种功能插槽，如NodeSelectorSlot、ClusterBuilderSlot、StatisticSlot、FlowSlot、DegradeSlot和SystemSlot等。

       NodeSelectorSlot收集资源路径，ClusterBuilderSlot构建资源统计信息，StatisticSlot用于实时统计调用数据，FlowSlot根据规则进行限流，DegradeSlot根据响应时间和异常率决定熔断，而SystemSlot则动态调整入口流量与系统容量。这些功能插槽构成了sentinel的执行链条。

       在实现上，sentinel使用了高性能的滑动窗口数据结构LeapArray来统计指标数据，并通过SPI接口扩展Slot Chain，允许用户自定义功能。

       在配置方面，通过SentinelWebAutoConfiguration实现自动配置，生成SentinelWebInterceptor拦截器，对Web请求进行处理。@SentinelResource注解用于标记方法，生成代理类，从而开启sentinel的限流等功能。

       资源对应的ProcessorSlotChain通过CtSph中的参数初始化，这个参数在Env的静态代码块中获取dashboard规则。

       sentinel与服务端dashboard交互通过客户端与服务端的通信实现，源码阅读可以深入了解其内部实现。

       总之，sentinel以其灵活的规则系统、高性能的数据处理能力以及丰富的功能插槽，成为了一款强大的流量控制和监控工具。其自动配置和自定义扩展特性，使得它在微服务架构中具有广泛的应用前景。

Sentienl-第1课：Sentinel快速入门

       当微服务架构日益盛行，确保服务间的稳定性和性能控制至关重要。Sentinel，作为阿里巴巴的流量控制组件，凭借其限流、流量整形、熔断降级、负载保护及热点防护等功能，助力开发者保障服务的稳定性。要深入了解，首先需要了解其与Hystrix的对比。

       快速入门Sentinel，首先从API的硬编码开始。引入依赖后，资源定义是核心概念，例如，通过SphU.entry("HelloWorld")和entry.exit()包裹Java方法。在示例中，将System.out.println("hello world")作为资源。注解支持模块允许通过Spring AOP或AspectJ定义资源。

       规则设置是关键步骤，如设置HelloWorld资源每秒次请求限制。运行Demo后，通过日志观察流量控制效果，如请求通过、阻止和响应时间等数据。尽管有优点，但也有需要留意的点，如流控处理类型的选择和Sentinel与Spring Cloud Alibaba的整合。

       Spring Cloud Alibaba整合Sentinel时，需引入依赖并配置sentinel控制台地址。通过控制台设置流控规则，观察不同QPS下的控制效果。注解@SentinelResource用于标记限流和降级，配置切面支持、blockHandler和fallback，以及通过dashboard进行规则设置。

       为了与Sentinel控制台通信，客户端需引入Transport模块，启动控制台后，通过指定用户名和密码登录，控制台默认配置为sentinel/sentinel。首次调用时，客户端应有访问量以确保初始化完成。

       学习Sentinel后，不妨将其实践应用到项目中，并分享你的经验，共同提升微服务的稳定性与性能。收藏本文，便于日后回顾和交流。