Sentinel入门与限流

微服务调用链路中的某个服务故障，引起整个链路中的所有微服务都不可用

解决雪崩问题的常见方式有四种（前三种避免故障传递，流量控制预防故障发生）：

	Sentinel	Hystrix
隔离策略	信号量隔离	线程池隔离/信号量隔离
熔断降级策略	基于慢调用比例或异常比例	基于失败比率
实时指标实现	滑动窗口	滑动窗口（基于RxJava）
规则配置	支持多种数据源	支持多种数据源
扩展性	多个扩展点	插件的形式
基于注解的支持	支持	支持
限流	基于QPS，支持基于调用关系的限流	有限的支持
流量整形	支持慢启动、匀速排队模式	不支持
系统自适应保护	支持	不支持
控制台	开箱即用，可配置规则、查看秒级监控、机器发现等	不完善
常见框架适配	Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC等	Servlet、Spring Cloud Netflix

配置项	默认值	说明
server.port	8080	服务端口
sentinel.dashboard.auth.username	sentinel	默认用户名
sentinel.dashboard.auth.password	sentinel	默认密码

1	java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar -Dserver.port=8090

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080

项目内的调用链路，链路中被监控的每个接口就是一个资源。默认情况下Sentinel会监控SpringMVC每一个端点

设置QPS，并使用Apache JMeter测试
高级配置：流控模式、流控效果
流控模式：直接、关联、链路
- 直接：默认模式，统计当前资源请求，触发阈值对当前资源限流
- 关联：统计与当前资源相关的另一个资源，触发阈值对当前资源限流(A触发阈值对B限流)，如触发修改订单阈值，对查询订单限流
- 链路：只统计从指定链路访问到本地的资源的请求，触发阈值时，对指定链路限流
流控效果，请求达到流控阈值时应该采取的措施，包括三种：快速失败、warm up、排队等待
- 快速失败：达到阈值后，新的请求立即被拒绝抛出FlowException异常
- warm up：预热模式，对超出阈值的请求同样拒绝，但这种模式的阈值会动态变化，从小增大到最大阈值
- 排队等待：让所有请求按照先后次序排队执行，间隔不小于指定时常

spring:
  cloud:
    sentinel:
      web-context-unify: false #关闭context整合

应对服务冷启动的一种方案，请求阈值初始值为threshold/coldFactor，持续指定时长后，逐渐提高到threshold，coldFactor（冷启动因子）默认值为3

让所有请求进入一个队列中，然后按着阈值允许的时间间隔依次执行。后来的请求必须等待前面执行完成，如果请求预期时间超出最大时长，则会被拒绝

分别统计与设定参数值相同的请求，判断是否超过QPS阈值