Sentinel流量控制官方文档

https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6

Sentinel流量控制

可以在Sentinel控制台-簇点链路-针对不同的接口编写不同的流量控制规则

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名词解释

资源名：唯一名称，默认请求路径

针对来源： Sentine可以针对调用者进行限流，填写微服务名，默认default(不区分来源)

阈值类型/单机阈值：

QPS(每秒钟的请求数量)：当调用该api达到阈值的时候，进行限流
线程数：当调用该api的线程数达到阈值时，进行限流

是否集群：不需要集群

流控模式：

直接：api达到限流条件时，直接限流
关联：当关联的资源达到阈值时，就限流自己
链路：只记录指定链路上的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流，api级别的针对来源）

流控效果：

快速失败：直接失败，抛出异常
Warm Up: 根据codeFactor(冷加载因子，默认3)的值，从阈值除以codeFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值
排队等候：让无法立即处理的请求进行排队等候，阈值类型必须设置为QPS，否则无效

阈值类型

这里我编写一个接口/testA,并接入了Sentinel的监控。

QPS：每秒请求数

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当接口/testA,QPS超过每秒钟1个请求数时，会直接返回失败

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线程数：指服务端开启的线程的数量而不是接口的请求数量，这里手动刷新操作不好测试效果，借助了Jmeter

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当服务端超过一个线程时，会直接返回失败。
并发十个请求线程，只有两个成功返回正确消息，其余八个都被Sentinel限流

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流控模式

直接：当api达到限流条件时，直接限流，这个比较好理解

关联：当与A关联的资源B达到了阈值后，就限流A，这里我编写了两个测试接口，testA与testB。

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当testB接口QPS超过1时，限流testA接口。

流控效果

快速失败：当达到阈值时，直接返回Blocked by Sentinel(flow limiting)

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Warm Up（预热）: 即预热/冷启动方式。当系统长期处于低水位的情况下，当流量突然增加时，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阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。

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排队等候：当超过阈值时，让请求进行匀速排队。阈值类型必须设置为QPS，否则无效。

适用场景：主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列。想象一下这样的场景，在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求。

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使用@SentinelResource配置流控规则

controller

    /**
     * 使用@SentinelResource标签开启热点参数限流功能
     * @SentinelResource(value)对应Sentinel控制台-流控规则-资源名
     * @SentinelResource(blockHandeler)指定流控规则生效后的处理函数
     */
    @GetMapping("byResource")
    @SentinelResource(value = "byResource", blockHandler = "handleException")
    public String byResource(){
        return "----------------- 按资源名称设置流控规则 -------------------";
    }

    public String handleException(BlockException exception){
        return "-------------------- 流控规则生效后执行的函数 ------------------";

    }

Sentinel控制台