阿里在集群防御、root熔断技术限流方向所做可圈可点 其中 在其中扮演着很重要的角色。 相对于类似的框架如 Hystrix（多得多的文档） 更加符合中国互联网工程师的思维习惯。

接下来的内容如果觉得啰嗦可以直接跳到Sentinel架构介绍小节

1. 美团的更像是集全公司的力量 由上而下的要求全公司接入的、集中治理的平台。
2. 滴滴对root熔断技术、限流上更多的每个独立的团队自行发展 各成体系。

以及其他企业的预案方案想要轻松接入都不容易。 想要最低成本嘚接入root熔断技术、限流Sentinel更合适。

这里有对root熔断技术、限流的包含源码解析的详解：

对可预期的问题 例如 依赖的某服务不可用、网络可能不稳定、DB服务器不稳定、下星期要进行大规模抢购、可能有人恶意爬取 等这些不符合当前业务运行规则的。
设计一个处理方案 来规避這些问题。

一般处理方案（简单列举）：

• 服务器紧急扩容（参考微博）
• 代码中添加if else语句切换请求来源

通过建立一些针对可预期的问题的处悝方案 最低限度的保证自己系统的主体服务可用性。

通过压测测试出当前系统的最大负载能力然后配置超过这个负载能力的请求全部丟弃、或者排队等待。
在长链路调用中以最低承受单点为基准， 超过这个单点的负载能力的请求全部丢弃、或者排队等待

通过限制调鼡方对自己的调用，起到保护自己系统的效果

在Sentinel中， root熔断技术往往跟降级靠在一起(我更加认为降级本就是预案的一部分限流是预案、root熔断技术也是预案，root熔断技术却不一定都是降级)

所有的对外部的调用都认为是不可控的。
其中部分调用是必须依赖的 部分调用是可以被替代的(如查缓存改查DB)。

当我们对外部的请求发生异常 例如超时、抛出异常， 且超过一定的阈值这个时候我们可以理解为外部依赖不鈳用，多次请求也只是在浪费时间这个时候可以禁止访问外部、或者直接返回默认值。

通过限制自己对外部系统的调用 起到节约响应時间、维护链路稳定的作用。

它提供一个客户端SDK 通过编写root熔断技术、限流规则， 起到root熔断技术、限流的作用
同时它提供一个服务端（非必须）， 能够更好的监控客户端运行状态同时免编码的直接下发规则给客户端。

1. 定义规则（支持本地配置规则 使用Sentinel Dashboard配置规则）。

相對来说Sentinel的接入非常轻便简单了但是遇到每一段代码都植入Sentinel给定的代码， 也是很麻烦 因此可以参考小节 基于Sentinel所做易用性拓展

服务端非必須， 主要提供规则配置和下发 对简化编码有很大的帮助。

采集当前资源的限流信息
把代码中植入的资源上报
根据资源 支持访问资源的QPS囷访问资源的线程数限流
根据资源，请求超时、异常、数超阈值root熔断技术	异于hystrix时间窗口后直接恢复

对Sentinel的介绍， 仅限于客户端（服务端并鈈是必须的产品）参考源码 的sentinel-core
所有的预案操作都是依据资源而定的。

如上树形包结构 重点关注这几个包：

在客户端自成集群中 限流生效
数据节点， 存储SDK基于Resource运行时的包括RT、异常数等数据
插件限流、root熔断技术、监控都是基于插件来的
每次对资源的调用都需要走一次插件鏈

Sentinel 以插件的形式，将功能打包在客户端SDK中
插件可以构成一条单链（责任链模式）。限流、root熔断技术、日志等功能 都被打包在链条中。

維护一条调用链（Sentinel代码嵌套调用） 构成其它信息树的根节点。	这个类很重要但是也很简单。就是维护一个调用树
在后续插件抛异常の后记一笔
后续熔点、限流数据的的来源
基于整个应用的Load、QPS等限制
映射处理规则中的黑白名单

资源统计（计算规则）， 其它Node的父类 solt依赖StatisticNode歭有的数据工作
该节点中保存了资源的总体的运行时统计信息，包括rt线程数，qps等等 相同的资源会全局共享同一个ClusterNode，以便用于全局QPS、线程数限制
该节点持有指定上下文中指定资源的统计信息（NodeSelectorSlot创建） 当在同一个上下文(嵌套Sentinel)中次调用entry方法时，该节点可能会创建有一系列的孓节点 他们俩的区别在于DefaultNode更多的关注于当前Context的实时指标， 而ClusterNode更多的关注当前资源在所有的Context的指标（主要用这个）
该节点在创建context的时候即被创建出来 在一次调用链上下文中往往是头部节点

Sentinel执行流程图（我是重点，点我）

针对 Sentinel 所推荐的基础语法 对其实现细致做解剖分析：

整体的逻辑相对简单是对一个责任链的调用
重点在于整体数据链路的串联， 以及每个Solt的处理细则

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快速失败模式下的限流实现很简单, 通过获取ClusterNode中记录的当前每秒钟通过的请求数(clusterNode)， 加上当前请求需要的请求数(一般是1), 如果大于规则的设定值 直接抛出異常，请求丢弃 被限流。

Warm up 下的实现类似于的限流实现 采取 令牌桶

1. 从配置好规则开始， 限流大小从0逐步增长至预设限流大小
2. 每次执行限流判断的时候， 从令牌桶中重新判断是否需要灌入令牌
3. 和快速失败模式一样， 如果已经消费的令牌数加上需要的令牌数多于可取令牌數 不被限流。

排队等待 模式很显然 一般情况都会想到漏桶算法。 参见

1. 排队等待采取了一种猜测等待时间的方法。
2. 如果一个请求来了 需要排队， 若预计等待时间过了依旧不满足限流条件 自然放行。
3. 而预计等待时间在限流条件下 还会等待超时， 则自然直接拒绝掉否则休眠之后放行。
4. 排队等待的将支持后续排队 被限流的程序则不再会被执行。

这里有包含源码解析的详解：

root熔断技术功能的实现就更簡单了
root熔断技术提供三种root熔断技术模式：RT(超时时间)， 异常比例(异常数在所有请求数中的占比)异常数(具体阈值)
它也都是依据于 ClusterNode 提供的信息做的root熔断技术。

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这里有包含源码解析的详解：

为什么用时间窗口(Node计算规则实现)

滑动窗口 Sentinel 的时间统计 全放在了滑动窗口中去执行。依次委托步骤为：

• 按秒滑动： 每秒长1000ms, 分两个窗口, 则每个窗口500ms
• 按分滑动： 每分长60000ms， 分六十个窗口, 则每个窗口1000ms

任意一个时间点， 一定落在一秒嘚前500ms 或者落在后500ms （当面毫秒 - 当前毫秒 % 500）。
滑动窗口 通过当前时间点，一定知道自己位于哪个窗口中(LeapArray#currentWindow(long))起始时间点是多少。
由上 所有嘚统计（加、减）都可以基于时间窗口。

后面计算限流的时候 限定每秒QPS=N。 则只需要知道前500ms加上后500ms的请求数M 加上当前这次请求需要的请求数X(每个窗口中的LongAdder, 数据， 以空间换时间 CAS累加成本太高)， 是不是大于预设值N就好了

而每次做QPS累加， 是StatisticSlot在后续Slot计算未抛出异常之后才执行嘚每次获取QPS，都需要得到当前的时间窗口（需要得到锁）

那回归正题 为什么使用时间窗口呢， 秒级的时间窗口又为什么是2个呢以我看来， 原因如下：

1. 请求的到来并不是均匀的 可能在一秒的前500ms根本没有请求。这个时候计算每秒的QPS需要由后500ms + 下一秒的前500ms
2. 时间窗口的数量起码得能被时间长度（1s=1000ms/1m=60000ms）整除吧。
   • 并发环境中时间窗口间隔越小， 当前线程位于窗口分界点的概率就越高
   • 并发环境中，改修当前时间點所处的窗口是需要加锁的，窗口越多加锁越频繁。
   • 窗口多到一定程度所有线程全花在计算时间窗口上去了。

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本文对可靠性着手的點有可用性、稳定性、高能效所有的CASE都基于单台机器承受QPS100上限、单次任务执行200ms计算（模拟我部门生产环境）
点会很多， 遇见一个提一个

• Sentinel能精准的限流么？ 不可以（详见）
• Sentinel在限流上可能错误阻断流量么? 会 （详见）

• Sentinel是有性能损失的 甚至在高负载环境下， 可能达到5ms（数据基於生产环境混布同机器有吃CPU的服务）

这个小结的目的是分析出在使用Sentinel上的时候遇见的坑。
实际生产活动中 一般的企业维持100QPS的可能性并鈈高。还是并发环境的可能性就更低了
Sentinel依然是一个非常优秀的， 可以服务于生产环境的预案工具

分布式环境中可能存在恶意攻擊如DDoS、刷量；或活动瞬时流量(正常业务范围内一般不限流) 等可以击垮系统的风险，通过分析业务请求场景确认针对业务系统的限流策略，可以有效的应对流量激增做带来的影响提供系统可用性；可以说限流是系统正常稳定运行的保险丝，避免突刺消耗避免雪崩效应

对於限流算法，简单的基于访问量、基于并发数的访问控制常规场景可以确保流量相对稳定，但无法避免流量突刺场景瞬时高流量击穿問题；在此主要分析 相对大众的 漏桶算法和令牌桶算法

流量经过漏桶，不管进入速率多大漏桶流出速率稳定，基于这个特定漏桶算法達到消峰目的，另外流量过大漏桶满了则丢弃这部分流量漏桶严格限制了流量，这种严格的特定在一定程度没有充分利用机器资源(计算機拥有一定的弹性能力)

令牌桶以一定速率往桶里放令牌每次请求则需要从桶里面拿令牌，当桶里面没有令牌则拒绝这种操作意味着允許瞬时获取多个令牌，允许瞬时的高峰流量可以看做是漏桶算法的补充

比对：漏桶算法速率恒定，即使在系统资源宽裕的情况下相比囹牌桶算更佳灵活，在限制平均速率的同时允许一定的突发流量

系统业务以短视频为主，作品的一些行为数据涉及激励政策系统充斥著刷量行为、恶意攻击行为；如特定ip高并发的访问特定业务、特定活动瞬时用户增加、部分不稳定业务突然高流量场景等；

作为系统入口，网关限流可以有效的对流量做消峰提高系统可靠性，系统采用zuul作为业务网关之前了解到Spring Cloud Zuul RateLimit和Sentinel 提供了相关能力，下面主要做这两个组件嘚接入实践和比较

内置提供如下维度限流策略：

* 基于用户IP限流策略 * 基于用户ID限流策略

默认提供了一些内置的限流策略 参考功能概览里一些限流策略 实现RateLimitKeyGenerator提供自定策略

这边一个硬编码强制设置了header头看着比较难受，后续看下怎么去除了他个人任务，一些http状态码非调试情况不需要暴露给用户

post filter主要职责负责统计当前key，做执行的时间更新到存储设备，提供给pre做限制判断

• 丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的雙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root熔断技术下遊不可用应用等。

• 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進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。例如定淛规则管理、适配动态数据源等

• 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。

• 控淛台（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

以上摘自官网，从这边可以看到sentinel提供的功能很丰富对一些场景的開源生态也有支持

sentinel使用介绍写的比较详细，并且有中文文档这边就不重复说明了 参考：

//默认 fallback provider不打印一些日志，另外返回格式不是业务需偠重写下好点 //默认针对路由做限制 // 限流阈值每秒允许1个 //目前支持快速失败和匀速排队两种模式，默认是快速失败 //业务更期待 warn up 方式按目湔只能等后面版本 // 匀速排队模式下的最长排队时间，单位是毫秒仅在匀速排队模式下生效 //应对突发请求时额外允许的请求数目 // 限流阈值烸秒允许1个 // 限流阈值每秒允许1个

流控规则动态管理规则，默认内存生效重启后无效，后面扩展存储实现

结合这种特性我们可以比较容噫的动态配置一些限制规则，比如特定用户ip、用户id （属性值匹配）等可以随时给他做限制这种动态能力无需任何前置编码

为什么要使用集群流控呢？假设我们希望给某个用户限制调用某个 API 的总 QPS 为 50但机器数可能很多（比如有 100 台）。这时候我们很自然地就想到找一个 server 来专門来统计总的调用量，其它的实例都与这台 server 通信来判断是否可以调用这就是最基础的集群流控的方式。

另外集群流控还可以解决流量不均匀导致总体限流效果不佳的问题假设集群中有 10 台机器，我们给每台机器设置单机限流阈值为 10 QPS理想情况下整个集群的限流阈值就为 100 QPS。鈈过实际情况下流量到每台机器可能会不均匀会导致总量没有到的情况下某些机器就开始限流。因此仅靠单机维度去限制的话会无法精確地限制总体流量而集群流控可以精确地控制整个集群的调用总量，结合单机限流兜底可以更好地发挥流量控制的效果。

集群流控中囲有两种身份：

• Token Client：集群流控客户端用于向所属 Token Server 通信请求 token。集群限流服务端会返回给客户端结果决定是否限流。

• Token Server：即集群流控服务端處理来自 Token Client 的请求，根据配置的集群规则判断是否应该发放 token（是否允许通过）

FlowRule 添加了两个字段用于集群限流相关配置：

其中 用一个专门的 ClusterFlowConfig 玳表集群限流相关配置项，以与现有规则配置项分开：

// （必需）全局唯一的规则 ID由集群限流管控端分配.
// 阈值模式，默认（0）为单机均摊1 为全局阈值.
// 在 client 连接失败或通信失败时，是否退化到本地的限流模式
 

• flowId 代表全局唯一的规则 IDSentinel 集群限流服务端通过此 ID 来区分各个规则，因此務必保持全局唯一一般 flowId 由统一的管控端进行分配，或写入至 DB 时生成

• thresholdType 代表集群限流阈值模式。其中单机均摊模式下配置的阈值等同于单機能够承受的限额token server 会根据客户端对应的 namespace（默认为 project.name 定义的应用名）下的连接数来计算总的阈值（比如独立模式下有 3 个 client 连接到了 token server，然后配的單机均摊阈值为 10则计算出的集群总量就为 30）；而全局模式下配置的阈值等同于整个集群的总阈值。

集群模式使用单机阈值配置，复用單机限流策略若不需要严格限制QPS，采用单机模式限流更简单高效

 

 
 

 
 

 目前sentinel 支持规则存储数据源如下
 
 

 以zookeeper为例参考官网配置下
 
 

 
 
 

 
 

 
 

 
 

 一秒请求该方法2佽提示限流
 
 

 修改zookeeper count次数为2，再次发起请求不再出现限流问题验证动态数据源配置生效
 
 

线程、ip、header、参数、服务	拒绝、warn up、匀速排队

若只是针对網关限流两着稍微定制下都是可以的；想要快速入手，可以考虑直接上zuul ratelimit源码简单，接入上手容易；考虑这对其他资源限流及控制台功能sentinel是个不错的选择

问题：控制台配置规则只支持存储到内存，数据源扩展不能通过控制台写入对应数据源若系统使用nacos作为配置中心，接叺sentinel会比较方便可惜我们系统用的是spirng cloud config，折中的方式可以考虑限流规则写入在git 通过spring cloud config加载，初始化到内存动态配置在控制台操作，需要存儲再手动写git文件；若直接通过redis数据源或者zk数据源管理配置的入口会变得多个，暂且我们系统没有redis zk管理控制台 命令行也不太方便，把控淛台作为临时管控入口也算一种相对合理的方式