## 什么是 Sentinel >隨著微服務的流行，服務和服務之間的穩定性變得越來越重要。 Sentinel 以流量為切入點，從流量控制、熔斷降級、系統負載保護等多個維度保護服務的穩定性。 ## Sentinel 的特征 * **豐富的應用場景**：**Sentinel承接了阿里巴巴近 10 年的**雙十一大促流量**的核心場景，例如秒殺（即突發流量控制在系統容量可以承受的范圍）、消息削峰填谷、實時熔斷下游不可用應用等。 * **完備的實時監控**：**Sentinel 同時提供實時的監控功能。您可以在控制臺中看到接入應用的單臺機器秒級數據，甚至 500 臺以下規模的集群的匯總運行情況。 * **廣泛的開源生態**：Sentinel 提供開箱即用的與其它開源框架/庫的整合模塊，例如與 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相應的依賴并進行簡單的配置即可快速地接入 Sentinel。 * **完善的 SPI 擴展點**：Sentinel 提供簡單易用、完善的 SPI 擴展點。您可以通過實現擴展點，快速的定制邏輯。例如定制規則管理、適配數據源等。  ## Sentinel 的開源生態  ## Sentinel與Hystrix > Hystrix 已經停止開發。Hystrix 不再維護可能也是 Sentinel 能快速進入大家眼球的原因之一。Hystrix 雖然不再維護，但依然開源，且 Hystrix 已經很穩定，不會因為不維護就不可用，只是不會再有更新。相比 Hystrix，Sentinel 更易于上手，Sentinel 是國內開源的項目，官方有提供中文文檔，對國內的開發者較為友好，并且文檔介紹得也很全面。  ## Sentinel使用方式 * 手動使用代碼配置 * sentinel控制臺動態配置 * 默認情況下sentinel不對數據持久化，需要自己持久化。 ## sentinel控制臺 -> Sentinel dashboard 使用  ## 啟動sentinel-dashboard  ## 訪問sentinel-dashboard ### [http://127.0.0.1:8989/](http://127.0.0.1:8989/) ### sentinel/sentinel ### 登錄頁面  ### 登錄成功  ### 限流算法 假設1s內可以處理3000個事務。 * **固定窗口**：維護一個計數器，如果在窗口時間單元內且不超過3000，則允許請求。存在的問題可能是流量高峰集中在第一秒內的最后10ms內，第二秒的最初10ms內，這樣有可能在20ms中要處理6000個事務。 * **滑動窗口**：細分時間單元，劃分多個小窗口，基于時間滑動，在總窗口內的請求總數不能超過3000，可以解決固定窗口的問題。但是缺點是無法解決小窗口內的請求集中的問題，如果10ms內涌入3000，可能造成服務被流量壓垮。 窗口劃分太細容易導致正常的請求被誤限流，窗口太粗，導致限流無法起到很好的作用。所以一般的平滑策略是多層次限流，設置多條限流策略使用滑動窗口限制請求速率，使用細粒度固定窗口防止請求集中的問題。為了優化窗口算法的問題，出現了漏桶算法和令牌桶算法。 * **令牌桶算法**：有一個固定容量的桶，桶里存放著令牌（token）。桶一開始是空的，token以一個固定的速率r往桶里填充(本次和上次請求時間戳計算)，直到達到桶的容量，多余的令牌將會被丟棄。每當一個請求過來時，就會嘗試從桶里移除一個令牌，如果沒有令牌的話，請求無法通過，優點是對突發的流量可以有適當的彈性，但是要注意令牌桶的總量不能超過服務的處理能力。 * **漏桶算法**：有一個固定容量的桶，有水流進來，也有水流出去。對于流進來的水來說，我們無法預計一共有多少水會流進來，也無法預計水流的速度。但是對于流出去的水來說，這個桶可以固定水流出的速率(本次和上次請求時間戳計算)。而且，當桶滿了之后，多余的水將會溢出，優點是即便突發流量來臨，也會保持一定的速率去處理，大量的流量不會壓垮服務。 ### 限流規則 * 時間粒度：時間窗口的大小、令牌的投放速率、漏桶的消費速率。對于突發流量高的，時間粒度要小一點，對于突發流量少的，時間窗口大一點。 * 接口粒度：集群訪問粒度、服務訪問粒度、服務接口訪問粒度。 * 最大限流值：不大于壓測的TPS并且不小于業務的預期流量，針對監控數據做一些適當調整。