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在微服务架构中，服务的稳定性是重中之重。当流量突发、下游服务响应缓慢或故障时，如果不加以控制，整个系统可能面临雪崩风险。Sentinel 作为 Spring Cloud Alibaba 的核心组件，以其强大的流量控制、熔断降级能力，成为了许多企业的首选“守卫”。

一、为什么需要限流、降级与熔断？

微服务系统中，服务间调用链路复杂，一个节点的故障可能级联放大，导致整个系统崩溃。常见的防护手段包括：

• 限流（Flow Control）：控制流量速率，避免系统过载。
• 降级（Degrade）：当服务不稳定时，主动拒绝或快速返回兜底数据。
• 熔断（Circuit Breaking）：检测到下游故障时“断开”调用，防止故障扩散。

Sentinel 提供了统一的解决方案，支持热点参数限流、集群限流等高级特性，而 Hystrix 已于 2018 年停止维护。

二、核心算法原理详解

1. 令牌桶算法（Token Bucket）

令牌桶是 Sentinel 默认的限流算法之一。它允许一定程度的突发流量（burst），适合需要平滑但容忍短时高峰的场景。

原理：系统以固定速率向桶中放入令牌，请求到来时需获取令牌。若桶空，则拒绝。

2. 漏桶算法（Leaky Bucket）

漏桶算法则更严格，以恒定速率处理请求，多余请求被丢弃或排队。

原理：请求如水流入桶，桶底以固定速率漏出水（处理请求）。桶满则溢出（拒绝）。

3. 滑动时间窗口算法（Sliding Window）

Sentinel 在统计指标（如异常比例、响应时间）时，使用滑动窗口避免固定窗口的边缘问题（如窗口切换时的流量突刺）。

原理：将时间分成多个小格子（buckets），统计时只计算最近 N 个格子的数据，实现平滑滚动。

4. 熔断器模式（Circuit Breaker）

熔断器有三种状态：Closed（闭合）、Open（打开）、Half-Open（半开）。

• Closed：正常调用，统计错误率/慢调用率。
• Open：熔断触发，直接快速失败。
• Half-Open：恢复期，允许少量请求试探，若成功则闭合。

Sentinel 的熔断策略包括慢调用比例、异常比例、异常数。

三、Sentinel vs Hystrix 对比

Hystrix 是 Netflix 开源的经典熔断库，但已停止开发。以下是关键对比：

四、Sentinel SlotChain：责任链模式的精妙设计

Sentinel 的核心是SlotChain，采用责任链模式（Chain of Responsibility）将各种规则检查串联起来。

每个 Slot 负责一项职责，按顺序执行：

五、实战代码实例：演示 QPS 突增时的流量拒绝

1. 添加依赖（Spring Boot + Spring Cloud Alibaba）

<dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> <version>2023.0.1.0</version> <!-- 适配你的 SCA 版本 --> </dependency>

2. 配置 Sentinel（application.yml）

spring: cloud: sentinel: transport: dashboard: localhost:8080 # Sentinel 控制台地址

3. 定义资源并添加限流规则

import com.alibaba.csp.sentinel.Entry; import com.alibaba.csp.sentinel.SphU; import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException; import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant; import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule; import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager; import org.springframework.boot.ApplicationRunner; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @RestController public class DemoController { // 初始化限流规则：QPS > 5 时拒绝 @Bean public ApplicationRunner initFlowRule() { return args -> { List<FlowRule> rules = new ArrayList<>(); FlowRule rule = new FlowRule(); rule.setResource("hello"); // 资源名 rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // QPS 限流 rule.setCount(5); // 阈值 5 rules.add(rule); FlowRuleManager.loadRules(rules); }; } @GetMapping("/hello") public String hello() { Entry entry = null; try { entry = SphU.entry("hello"); // 进入资源 // 正常业务逻辑 Thread.sleep(10); // 模拟业务耗时 return "Hello Sentinel!"; } catch (BlockException e) { // 被限流/熔断/降级时快速失败 return "System busy, please try later! (Blocked by Sentinel)"; } catch (InterruptedException ie) { return "Interrupted"; } finally { if (entry != null) { entry.exit(); } } } }

六、结语

Sentinel 以其先进的算法、灵活的责任链设计和活跃的社区支持，已成为微服务流量防护的首选方案。相比已退役的 Hystrix，它在性能、可扩展性和功能丰富度上更具优势。

在实际生产中，合理配置规则、结合控制台动态调整，能有效守护系统稳定。建议从简单限流开始，逐步引入熔断、热点参数防护等高级特性。