Sentinel流量控制规则

一、核心概念

1. 资源（Resource）

• 定义：Sentinel 中的核心保护对象，可以是接口、方法、代码块等。例如：/order/query 接口、/user/{id} 方法。
• 来源：
  • 自动监控：Sentinel 默认监控 Spring MVC 的每个端点（Controller 方法）。
  • 手动定义：通过 @SentinelResource 注解或 Entry API 定义资源。

2. 规则（Rule）

• 类型：
  • QPS 限流：按每秒请求数（Queries Per Second）限制流量。
  • 线程数限流：限制同时处理请求的线程数。
  • 关联限流：当关联资源触发阈值时，对当前资源限流。
  • 链路限流：针对特定调用链路的入口进行限流。
  • 热点参数限流：对某些参数值进行独立限流（如商品 ID）。
• 流控模式：
  • 直接模式：统计当前资源的请求，触发阈值时直接限流（默认模式）。
  • 关联模式：统计关联资源的请求，触发阈值时限流当前资源。
  • 链路模式：统计从指定链路访问到本资源的请求，触发阈值时限流指定链路。

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二、操作步骤（详细版）

1. 集成 Sentinel

（1）添加依赖

在 Spring Boot 项目中，添加以下 Maven 依赖：

<!-- Sentinel 核心依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-core</artifactId>
    <version>1.8.6</version>
</dependency>

<!-- Sentinel 与 Spring Cloud 集成 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

<!-- Sentinel 控制台依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
    <version>1.8.6</version>
</dependency>

（2）配置 Sentinel 控制台

在 application.yml 中配置 Sentinel 控制台地址：

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

（3）启动 Sentinel 控制台

下载并运行 Sentinel 控制台：

java -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar

访问 http://localhost:8080，默认账号密码为 sentinel/sentinel。

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2. 配置流控规则

（1）通过控制台添加规则

1. 登录 Sentinel 控制台，进入 流控规则 页面。
2. 点击“新建”，填写以下信息：
   • 资源名：需要限流的资源（如 /order/query）。
   • 针对来源：默认为 default（不限流特定来源）。
   • 阈值类型：选择 QPS 或 线程数。
   • 单机阈值：设置阈值（如 QPS=5）。
   • 流控模式：选择直接、关联或链路。
   • 流控效果：选择快速失败、Warm Up 或排队等待。
3. 保存规则，实时生效。

（2）通过代码动态配置

使用 FlowRuleManager 动态添加规则：

List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("order/query");  // 资源名
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);  // QPS 限流
rule.setCount(5);  // 阈值
rule.setLimitApp("default");  // 针对来源
rules.add(rule);
FlowRuleManager.loadRules(rules);

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3. 测试限流规则

（1）使用 JMeter 压测

1. 在 JMeter 中创建 HTTP 请求，设置目标接口（如 /order/query）。
2. 设置线程组：20 个线程，持续时间 2 秒（QPS=10）。
3. 运行测试，观察 Sentinel 控制台的实时监控数据，验证限流是否生效。

（2）手动测试

在浏览器中快速刷新接口（如 /order/query），触发限流后会返回错误信息：

Blocked by Sentinel (flow limiting)

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三、常见错误及解决方案

1. 限流规则未生效

• 原因：
  • 资源名不匹配（如未正确配置 @SentinelResource）。
  • 阈值设置过低或过高。
  • Sentinel 控制台未正确连接。
• 解决方案：
  • 检查资源名是否与接口路径一致。
  • 通过日志查看 Sentinel 的规则加载情况。
  • 确保应用与 Sentinel 控制台网络连通。

2. 关联模式未生效

• 原因：
  • 关联资源未正确配置。
  • 未触发关联资源的阈值。
• 解决方案：
  • 确保关联资源的请求量达到阈值。
  • 在控制台检查关联资源的监控数据。

3. 链路模式未生效

• 原因：
  • 调用链路未正确标记。
  • 未使用 @SentinelResource 注解定义资源。
• 解决方案：
  • 确保调用链路中的每个方法都标记为资源。
  • 使用 @SentinelResource 注解明确资源名。

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四、注意事项

1. 合理划分资源粒度：

   • 过粗：无法精准控制（如对整个服务限流）。
   • 过细：增加内存开销（如每个方法独立限流）。
   • 建议：按业务逻辑划分资源（如 /order/create 和 /order/query）。

2. 动态调整规则：

   • 通过 Sentinel 控制台动态修改规则，无需重启服务。
   • 避免频繁修改规则导致性能抖动。

3. 监控与告警：

   • 在 Sentinel 控制台中实时监控 QPS、线程数等指标。
   • 配置告警规则，及时发现异常流量。

4. 流控效果选择：

   • 快速失败：适用于对系统处理能力已知的场景（如压测后确定阈值）。
   • Warm Up：适用于突发流量场景，避免冷启动崩溃。
   • 排队等待：适用于均匀流量场景（如漏桶算法）。

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五、使用技巧

1. 使用注解简化配置：

   @RestController
   public class OrderController {
       @GetMapping("/order/query")
       @SentinelResource(value = "order/query", blockHandler = "handleBlock")
       public String queryOrder() {
           return "Order details";
       }
   
       public String handleBlock(BlockException ex) {
           return "Blocked by Sentinel";
       }
   }
   

2. 热点参数限流：

   • 对特定参数值（如商品 ID）进行独立限流：

     @GetMapping("/product/{id}")
     @SentinelResource(value = "product/{id}", blockHandler = "handleBlock")
     public String getProduct(@PathVariable String id) {
         return "Product " + id;
     }
     

3. 自定义异常处理：

   • 通过 blockHandler 和 fallback 方法处理限流和降级逻辑。

4. 链路模式的调用链分析：

   • 使用 @SentinelResource 注解标记链路中的每个方法，确保调用链路清晰。

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六、最佳实践

1. 高并发接口的限流

• 场景：秒杀活动、促销页面。
• 策略：
  • 设置 QPS 限流（如 1000 QPS）。
  • 使用 Warm Up 模式，避免冷启动崩溃。
  • 对热点参数（如商品 ID）单独限流。

2. 关联资源限流

• 场景：支付接口和查询接口竞争数据库资源。
• 策略：
  • 当支付接口（/order/pay）的 QPS 超过阈值时，对查询接口（/order/query）限流。
  • 配置关联规则，确保优先处理支付请求。

3. 链路模式的调用链保护

• 场景：不同业务入口调用同一服务（如 /api/v1/user 和 /api/v2/user）。
• 策略：
  • 对 /api/v1/user 的入口限流，避免影响 /api/v2/user 的调用。

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七、性能优化

1. 资源粒度优化：

   • 避免过度划分资源，减少内存开销。
   • 合并相似资源（如 /user/{id} 可统一限流）。

2. 规则优化：

   • 简化规则数量，避免冗余配置。
   • 使用动态规则（如 Nacos 数据源）管理规则。

3. 线程池配置：

   • 调整 Sentinel 内部线程池大小，适应高并发场景。
   • 避免线程池阻塞影响业务逻辑。

4. 缓存与异步处理：

   • 对高频请求使用缓存，减少后端压力。
   • 异步处理非关键路径请求，提高响应速度。

5. 监控与调优：

   • 定期分析 Sentinel 监控数据，优化阈值设置。
   • 使用压测工具（如 JMeter）验证限流效果。

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八、总结

Sentinel 的流量控制规则是保障微服务稳定性的重要工具。通过合理划分资源、配置流控模式和阈值，结合动态规则管理与性能优化，可以有效应对高并发场景，防止系统崩溃。实际应用中，建议结合业务场景选择合适的流控策略，并通过监控与测试持续优化规则。