一、认识下Sentinel
Sentinel使用流程：微服务会集成Sentinel客户端，从官方下载jar启动作为服务端，在有配置变更和添加的时候Sentinel会发送消息给客户端，进行变更应用。
Sentinel 分为两个部分:
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。
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、集群流量控制、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 SpringCloud、Dubbo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 扩展接⼝。您可以通过实现扩展接⼝来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。
二、Sentinel简单实战
Sentinel官方版本下载地址： https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
快速下载启动开发环境：国内朋友可以考虑使用docker配置国内镜像源，
直接执行：docker run --name sentinel -p 8858:8858 -d bladex/sentinel-dashboard
1、搭建Sentinel服务端
如下下载的jar包直接执行以下命令即可启动服务。
java -jar sentinel-dashboard-1.7.1.jar &
jar命令启动完成，登录地址 http://localhost:8080， ⽤户名/密码：sentinel/sentinel
docker启动完成，登录地址 http://localhost:8858， ⽤户名/密码：sentinel/sentinel
2、搭建Sentinel客户端
第一步、先引入pom文件，注意没有使用maven统一管理版本号的，需要指定version字段
<!--借用监控开放端口--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <!--sentinel 核⼼环境 依赖--> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency>
第二步、修改配置文件
注意：dashboard 为sentinel服务的客户端，port为客户端自己开发端口，用于接收服务端发送的限流数据，port可以随意更改。
spring: sentinel: transport: #sentinel dashboard/console 地址 dashboard: 127.0.0.1:8858 # sentinel会在该端⼝启动http server，那么这样的话，控制台定义的⼀些限流等规则才能发送传递过来， port: 8719 #暴露出来健康检查和检测的接口 management: endpoints: web: exposure: include: "*" endpoint: health: show-details: always
第三步、启动项目访问Sentenl即可生效
三、Sentinel高级应用
1、流控规则
在Sentinel服务的管理台，会列出服务的菜单，点击服务-->簇点链路-->流控,出现下图页面。
重点属性介绍
资源名： 默认请求路径 针对来源： Sentinel可以针对调⽤者进⾏限流，填写微服务名称，默认default（不区分来源） 阈值类型/单机阈值 QPS：（每秒钟请求数量）当调⽤该资源的QPS达到阈值时进⾏限流 线程数：当调⽤该资源的线程数达到阈值的时候进⾏限流（线程处理请求的时候，如果说业务逻辑执⾏时间很⻓，流量洪峰来临时，会耗费很多线程资源，这些线程资源会堆积，最终可能造成服务不可⽤，进⼀步上游服务不可⽤，最终可能服务雪崩） 是否集群： 是否集群限流 流控模式： 直接：资源调⽤达到限流条件时，直接限流 关联：关联的资源调⽤达到阈值时候限流⾃⼰ 链路：只记录指定链路上的流量 流控效果： 快速失败：直接失败，抛出异常 Warm Up：根据冷加载因⼦（默认3）的值，从阈值/冷加载因⼦，经过预热时⻓，才达到设置的QPS阈值 排队等待：匀速排队，让请求匀速通过，阈值类型必须设置为QPS，否则⽆效
流控模式之关联限流
关联的资源调⽤达到阈值时候限流⾃⼰，⽐如⽤户注册接⼝，需要调⽤身份证校验接⼝（往往身份证校验接⼝），如果身份证校验接⼝请求达到阈值，使⽤关联，可以对⽤户注册接⼝进⾏限流。
流控模式之链路限流
链路指的是请求链路（调⽤链）
链路模式下会控制该资源所在的调⽤链路⼊⼝的流量。需要在规则中配置⼊⼝资源，即该调⽤链路⼊⼝的上下⽂名称。
Warm Up 模式（预热模式）
预热让通过的流量缓慢n秒内增加，经过设置的预热时间以后，到达系统处理请求速率的设定值。Warm Up 模式默认会从设置的 QPS 阈值的 1/3 开始慢慢往上增加⾄ QPS 设置值。
流控效果之排队等待
排队等待模式下会严格控制请求通过的间隔时间，即请求会匀速通过，允许部分请求排队等待，通常⽤于消息队列削峰填⾕等场景。需设置具体的超时时间，当计算的等待时间超过超时时间时请求就会被拒绝。
2、Sentinel 降级规则模块
RT（平均响应时间 ） 当 1s 内持续进⼊ >=5 个请求，平均响应时间超过阈值（RT以 ms 为单位），那么在接下的时间窗⼝（以 s 为单位）之内，对这个⽅法的调⽤都会⾃动地熔断（抛出 DegradeException）。注意Sentinel 默认统计的 RT 上限是 4900 ms，超出此阈值的都会算作 4900 ms，若需要变更此上限可以通过启动配置项 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 来配置。 异常⽐例 当资源的每秒请求量 >= 5，并且每秒异常总数占通过量的⽐值超过阈值之后，资源进⼊降级状态，即在接下的时间窗⼝（以 s 为单位）之内，对这个⽅法的调⽤都会⾃动地返回。异常⽐率的阈值范围是 [0.0, 1.0] ，代表 0% - 100%。 异常数 当资源近 1 分钟的异常数⽬超过阈值之后会进⾏熔断。注意由于统计时间窗⼝是分钟级别的，若timeWindow ⼩于 60s，则结束熔断状态后仍可能再进⼊熔断状态。
3、Sentinel ⾃定义兜底逻辑
注意：兜底⽅法非本类需要为static静态⽅法，同时指定资源类，可以为当前类的非静态方法，blockHandler保持返回值与参数一致的同时在添加com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException类型的参数，用于接收sentinel异常，fallback方法为java异常返回方法
@SentinelResource注解类似于Hystrix中的@HystrixCommand注解
@SentinelResource注解中有两个属性需要我们进⾏区分，blockHandler属性⽤来指定不满⾜Sentinel规则的降级兜底⽅法，fallback属性⽤于指定Java运⾏时异常兜底⽅法
@SentinelResource 注解常用属性
value：定义资源名唯一或共享（针对接口级别线程池）
blockHandlerClass：指定Sentinel规则异常兜底逻辑所在class类
blockHandler：指定Sentinel规则异常兜底逻辑具体哪个⽅法
fallbackClass：指定Java运⾏时异常兜底逻辑所在class类
fallback：指定Java运⾏时异常兜底逻辑具体哪个⽅法
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