概述
Sentinel译为“哨兵”，顾名思义，面对您后台的大量服务/微服务，前置一个哨兵，但面对大量请求时，让后台服务有序被调用，但某些服务的不可用时，采用服务熔断降级等措施，让系统仍能平稳运行，不至于造成系统雪崩，典型应用场景：
- MQ中消息在某些时间段（比如行情交易的高峰期，秒杀期等）消息并发量非常大时，通过
Sentinel起到“削峰填谷”的作用； - 某个业务服务非常复杂，需要调用大量微服务，其中某服务不可用时，不影响整体业务运行，如提交某个订单，需要调用诸如验证库存，验证优惠金额，支付，验证手机号等，其中验证手机号服务不可用时，采用降级的方式让其通过，不影响整个提交订单的业务；
- 上述订单业务提交时，依赖的下游应用控制线程数，请求上下文超过阈值时，新的请求立即拒绝，即针对流控，可基于QPS或线程数在某些业务场景下，都会有用，如下就是一个qps瞬时拉大时，通过流量缓慢增加，避免系统被压垮的情况：
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 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保护服务的稳定性。
Sentinel 具有以下特征:
丰富的应用场景：
Sentinel承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、实时熔断下游不可用应用等。完备的实时监控：
Sentinel同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。广泛的开源生态：
Sentinel提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与Spring Cloud、Dubbo、gRPC的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入Sentinel。完善的
SPI扩展点：Sentinel提供简单易用、完善的SPI扩展点。您可以通过实现扩展点，快速的定制逻辑。例如定制规则管理、适配数据源等。
Sentinel分为两部分：
核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
控制台（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器，该模块目前基于SpringBoot运行；
部署
在使用Sentinel之前，我们首先需部署Sentinel Dashborad，下载最新版的Sentinel Dashborad，通过以下命令运行：
java -Dserver.port=8088 -jar sentinel-dashboard-1.3.0.jar
通过server.port执行程序运行端口号，通过http://localhost:8088打开控制台，如下：
至此部署完成，非常简单！
项目中使用Sentinel
Sentinel针对各个主流框架都提供了适配（包括Servlet，Dubbo，SpringBoot/SpringCloud，gRPC，RocketMQ等），本文以SpringBoot2举例（通过笔者测试发现，SpringBoot 1.x支持不好，自定义流控规则不可用），首先我们需要在SpringBoot2的配置文件中指定Sentinel连接的控制台地址和项目名，即application.yml文件，如下：
project:
name: 在控制台显示的项目名
spring:
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: 192.168.1.154:8088
在项目中加入依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
<version>0.2.0.RELEASE</version>
</dependency>
启动SpringBoot2后，可以在簇点链路页面看到项目的各个服务（首次访问服务时会被出现在列表中，这些服务在Sentinel中被称为资源），接着，你就可以针对这些资源进行流控，降级，热点，授权等操作。
流量控制与规则扩展
在控制台可通过流控规则菜单定义某资源的流控规则，不过这个定义只在内存中，但控制台重启后，随之消失，所以我们一般在项目中通过配置文件来定义流控规则，编写一个流控数据源，如下：
package com.sumscope.study.springboot2.service;
import java.net.URLDecoder;
import java.util.List;
import com.alibaba.csp.sentinel.datasource.Converter;
import com.alibaba.csp.sentinel.datasource.ReadableDataSource;
import com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc;
import com.alibaba.csp.sentinel.datasource.FileRefreshableDataSource;
import com.alibaba.csp.sentinel.property.PropertyListener;
import com.alibaba.csp.sentinel.property.SentinelProperty;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.Rule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRuleManager;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
public class FileDataSourceInit implements InitFunc{
private Converter<String, List<FlowRule>> flowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(source,
new TypeReference<List<FlowRule>>() {});
private Converter<String, List<DegradeRule>> degradeRuleListParser = source -> JSON.parseObject(source,
new TypeReference<List<DegradeRule>>() {});
private Converter<String, List<SystemRule>> systemRuleListParser = source -> JSON.parseObject(source,
new TypeReference<List<SystemRule>>() {});
@Override
public void init() throws Exception {
ClassLoader classLoader = getClass().getClassLoader();
String flowRulePath = URLDecoder.decode(classLoader.getResource("FlowRule.json").getFile(), "UTF-8");
String degradeRulePath = URLDecoder.decode(classLoader.getResource("DegradeRule.json").getFile(), "UTF-8");
String systemRulePath = URLDecoder.decode(classLoader.getResource("SystemRule.json").getFile(), "UTF-8");
// Data source for FlowRule
FileRefreshableDataSource<List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new FileRefreshableDataSource<>(
flowRulePath, flowRuleListParser);
FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());
// Data source for DegradeRule
FileRefreshableDataSource<List<DegradeRule>> degradeRuleDataSource
= new FileRefreshableDataSource<>(
degradeRulePath, degradeRuleListParser);
DegradeRuleManager.register2Property(degradeRuleDataSource.getProperty());
// Data source for SystemRule
FileRefreshableDataSource<List<SystemRule>> systemRuleDataSource
= new FileRefreshableDataSource<>(
systemRulePath, systemRuleListParser);
SystemRuleManager.register2Property(systemRuleDataSource.getProperty());
}
}
然后在项目的resources下新增目录META-INF\services\com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc，并填写以上类的完成类名如com.sumscope.study.springboot2.service.FileDataSourceInit即可，这样，在您的classpath目录下通过DegradeRule.json,FlowRule.json,SystemRule.json分别来定义降级规则，流控规则和系统规则，比如我们定义一个流控规则，让test资源QPS为1，即1秒钟最多调用1次，如下：
[
{
"resource": "test",
"controlBehavior": 0,
"count": 1,
"grade": 1,
"limitApp": "default",
"strategy": 0
}
]
在Java代码中，通过
@SentinelResource("test")来定义服务对应的资源名，如果不指数，URI即为资源名。
熔断降级
降级规则定义如下：
可基于RT（平均响应时间）或异常比例两种方式来定义，其中RT单位为毫秒。
指定RT时，当资源的平均响应时间超过阈值（DegradeRule 中的 count，以 ms 为单位）之后，资源进入准降级状态。接下来如果持续进入 5 个请求，它们的 RT 都持续超过这个阈值，那么在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。
指定异常时，当资源的每秒异常总数占通过总数的比值超过阈值（DegradeRule 中的 count）之后，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。
热点参数限流
也可对经常访问的数据进行限流，如某个商品或某个用户等，如下图：
Sentinel 利用 LRU 策略，结合底层的滑动窗口机制来实现热点参数统计。LRU 策略可以统计单位时间内，最近最常访问的热点参数，而滑动窗口机制可以帮助统计每个参数的 QPS，热点参数限流目前只支持QPS模式。
黑白名单
可通过定义策略（黑名单或白名单）限定资源的调用方是否让其通过，以下是代码定义白名单规则：
AuthorityRule rule = new AuthorityRule();
rule.setResource("test");
rule.setStrategy(RuleConstant.AUTHORITY_WHITE);
rule.setLimitApp("appA,appB");
AuthorityRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));
实时监控
在控制台我们可以实时看到每个资源的qps情况如下图：
注：其中
p_qps是每秒通过的请求数，b_qps是每秒拒绝的请求数
