愿你生命中有够多的云翳，造就一个美好的黄昏
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一.介绍
热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。比如：
商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制
用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制
热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。
Sentinel 利用 LRU 策略统计最近最常访问的热点参数，结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。
二.简单使用
例子：我们需要对携带参数为h1的请求进行限流，带有h1参数的是热点商品，不过过于频繁的访问。
代码
商品查询接口
查询过于频繁进行限流的兜底方法，兜底方法需要在上面query接口用blockHandler指定，如果query接口没有用blockHandler指定，则会返回异常界面，对于前端来说不友好
配置热点key
资源名为@SentinelResource(value = "query")中value值，参数索引从0开始，如果第一个参数是h1，则遵守响应的热点规则，单机阈值为1，代表一秒钟只能处理一个请求，否则进行限流
测试
1.一秒钟只发送一次请求
2.一秒钟多次请求
参数例外项
上面我们只要带了h1参数，不管h1的值是什么，违反了热点规则，都将会限流，但是有些情况我们希望参数的值为某个值时，限流规则不同，也就是说如果h1的值如果为big，我们希望他的QPS能够达到200。
配置参数例外项
配置过后，如果h1的值为big，则QPS就能达到200
注意：@SentinelResource只处理Sentinel控制台所配置的异常，而不处理程序的内部错误情况，也就是说在Sentinel控制台配置了相应的规则我才处理，如果程序内部出现了异常情况，则处理不了。
如：
制造程序内部出错
结果：无法走热点规则，而是直接报错。
