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Sentinel 是面向分布式服务架构的高可用流量防护组件，次要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、零碎负载爱护、热点防护等多个维度来帮忙开发者保障微服务的稳定性。
Sentinel 具备以下个性:
- 丰盛的利用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的外围场景，例如秒杀（即突发流量管制在零碎容量能够接受的范畴）、音讯削峰填谷、集群流量管制、实时熔断上游不可用利用等。
- 齐备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控性能。您能够在控制台中看到接入利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状况。
- 宽泛的开源生态：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。您只须要引入相应的依赖并进行简略的配置即可疾速地接入 Sentinel。
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欠缺的 SPI 扩大点：Sentinel 提供简略易用、欠缺的 SPI 扩大接口。您能够通过实现扩大接口来疾速地定制逻辑。例如定制规定治理、适配动静数据源等。
1、在 gitegg-platform-cloud 中引入依赖<!-- Sentinel 高可用流量防护组件 --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency>2、在 gitegg-platform-cloud 的 application.yml 文件中退出裸露 /actuator/sentinel 端点的配置
management: endpoints: web: exposure: include: '*'3、GitEgg-Platform 从新 install，GitEgg-Cloud 更新导入的依赖，启动 gitegg-service-system 服务, 在浏览器中关上 http://127.0.0.1:8001/actuato… 地址，能够看到返回的 Json 信息，阐明我的项目曾经整合好了 Sentinel。
{ "blockPage": null, "appName": "gitegg-service-system", "consoleServer": [], "coldFactor": "3", "rules": {"systemRules": [], "authorityRule": [], "paramFlowRule": [], "flowRules": [], "degradeRules": []}, "metricsFileCharset": "UTF-8", "filter": { "order": -2147483648, "urlPatterns": ["/**"], "enabled": true }, "totalMetricsFileCount": 6, "datasource": {}, "clientIp": "172.16.10.3", "clientPort": "8719", "logUsePid": false, "metricsFileSize": 52428800, "logDir": "","heartbeatIntervalMs": 10000 }4、在配置文件中增加 Sentinel 服务地址，默认状况下 Sentinel 会在客户端首次调用的时候进行初始化，开始向控制台发送心跳包。也能够配置 sentinel.eager=true , 勾销 Sentinel 控制台懒加载。
spring: cloud: sentinel: filter: enabled: true transport: port: 8719 #指定 sentinel 控制台的地址 dashboard: 127.0.0.1:8086 eager: true5、SystemController.java 中增加限流的测试方法
@ApiOperation(value = "限流测试") @GetMapping(value = "sentinel/protected") public Result<String> sentinelProtected() {return Result.data("拜访的是限流测试接口"); }6、启动服务，通过浏览器拜访刚刚新增的测试接口地址，http://127.0.0.1:8011/system/…，刷新几次，而后关上 Sentinel 控制台地址，能够看到以后服务的拜访状况
7、以上是没有对接口进行限流的状况，当初咱们设置规定，对接口进行限流，关上 Sentinel 控制台，点击左侧限流规定菜单，而后点击右上角“新增流控规定”按钮，在弹出的输入框中，资源名输出须要限流的接口，咱们这里设置为：/system/sentinel/protected，阈值类型：QPS, 单机阈值：20，确定增加。
8、为了测试并发申请，咱们这里借助压力测试工具 Jmeter，具体应用办法 https://jmeter.apache.org/，下载好 Jmeter 之后，点击新建 -> 测试计划 -> 线程组 ->HTTP 申请 - 查看后果树。咱们限流设置的单机阈值为 20，咱们这里线程组先设置为 20，查看申请是否会被限流，而后再将线程组设置为 100 查看是否被限流。
从以上测试后果能够看到当设置为 100 时，呈现拜访失败，返回 Blocked by Sentinel (flow limiting)，阐明限流已失效。
9、Sentinel 同时也反对热点参数限流和零碎自适应限流，这里只须要在 Sentinel 控制台配置即可，所以这里不介绍具体操作及代码：
热点参数限流：何为热点？热点即常常拜访的数据。很多时候咱们心愿统计某个热点数据中拜访频次最高的 Top K 数据，并对其拜访进行限度。比方： - 商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限度
- 用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁拜访的用户 ID 进行限度
热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并依据配置的限流阈值与模式，对蕴含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流能够看做是一种非凡的流量管制，仅对蕴含热点参数的资源调用失效。
Sentinel 利用 LRU 策略统计最近最常拜访的热点参数，联合令牌桶算法来进行参数级别的流控。热点参数限流反对集群模式, 具体使用指南：https://github.com/alibaba/Se…
零碎自适应限流：Sentinel 零碎自适应限流从整体维度对利用入口流量进行管制，联合利用的 Load、CPU 使用率、总体均匀 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度的监控指标，通过自适应的流控策略，让零碎的入口流量和零碎的负载达到一个均衡，让零碎尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。, 具体使用指南：https://github.com/alibaba/Se…
本文源码在 https://gitee.com/wmz1930/GitEgg 的 chapter-14 分支。
