如何使用Sentinel做流量控制？此文将附代码详细介绍Sentinel几种限流模式

前言：大家好，我是小威，24届毕业生，在一家满意的公司实习。本篇文章将详细介绍Sentinel的两种限流模式，由于篇幅原因，后续文章将详细介绍Sentinel的其他三种。
如果文章有什么需要改进的地方还请大佬不吝赐教👏👏。
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以下正文开始

文章目录

Sentinel流控模式

Sentinel流量控制主要有以下几种模式：

1. 直接失败模式：在达到流量控制阈值后，直接拒绝请求，返回错误信息。
2. 关联模式：当关联的资源达到流量控制阈值时，将触发当前资源的流量控制。
3. Warm Up模式：在系统启动时，允许一定量的请求通过，防止出现系统冷启动时大量请求被拒绝的情况。
4. 排队等待模式：在达到流量控制阈值后，请求将进入队列等待，直到有资源可用时再处理请求。
5. 热点规则：对于一些热点资源，可以设置特定的流量控制规则，以防止热点资源被过多请求占用导致系统崩溃。

说明：由于篇幅原因，本篇文章先介绍前两种模式，即直接失败模式和关联模式。

直接失败模式

Sentinel的直接失败模式是一种流量控制策略，它可以在系统达到预设的流量阈值时直接拒绝请求，而不是将请求放入队列等待处理。该模式可以避免系统资源过度消耗，并且可以快速响应请求，提高系统的可用性。

具体来说，Sentinel的直接失败模式可以通过以下步骤实现：

1. 配置流量阈值：在Sentinel中，可以通过配置规则来设置系统的流量阈值，例如：每秒最多处理100个请求。
2. 监控流量：Sentinel会监控系统的流量，当流量达到预设的阈值时，Sentinel会触发流量控制策略。
3. 直接拒绝请求：在直接失败模式下，当流量达到阈值时，Sentinel会直接拒绝请求，并返回错误信息给客户端，而不是将请求放入队列等待处理。
4. 统计流量：Sentinel会统计系统的流量情况，并根据配置的规则进行限流，以保证系统的稳定性和可用性。

首先，我们需要添加Sentinel依赖：

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

然后，在启动类上添加

@EnableSentinel

注解启用Sentinel：

@SpringBootApplication@EnableSentinelpublicclassDemoApplication{publicstaticvoidmain(String[] args){SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);}}

接下来，我们定义一个Controller，其中包含一个需要进行流量控制的方法：

@RestControllerpublicclassDemoController{@GetMapping("/hello")@SentinelResource(value ="hello", fallback ="fallback")publicStringhello(){return"Hello, World!";}publicStringfallback(){return"Sorry, the service is busy, please try again later.";}}

在上面的代码中，我们使用

@SentinelResource

注解标记了

hello()

方法，并指定了一个fallback方法。当Sentinel进行流量控制并触发熔断时，会自动调用fallback方法返回一个固定的响应。

接下来，我们需要在Sentinel Dashboard中配置流量控制规则。打开Dashboard，进入流控规则页面，添加一个新的规则，将控制台模式设置为

直接失败

，并设置阈值和时间窗口等参数。保存规则后，我们就可以开始测试了。

当流量超过阈值时，Sentinel会拒绝请求并返回一个固定的响应，即fallback方法中定义的响应。这就是Sentinel的直接失败模式。

关联模式

Sentinel的关联模式是一种流量控制策略，它可以根据不同的资源之间的关联关系来进行流量控制。比如，如果一个接口的访问频率过高，可能会导致其所依赖的其他接口也受到影响，此时就可以使用关联模式来控制流量。

关联模式的实现需要定义资源之间的关联关系，并为每个资源设置独立的流控规则。在实际使用中，可以通过配置文件或代码来定义关联关系和流控规则。

以下是一个使用代码实现Sentinel关联模式的示例：

// 定义资源关联关系privatestaticfinalString RESOURCE_A ="resourceA";privatestaticfinalString RESOURCE_B ="resourceB";privatestaticfinalString RESOURCE_C ="resourceC";// 定义流控规则privatestaticfinalFlowRule RULE_A =newFlowRule(RESOURCE_A).setCount(10)// 每秒最多处理10个请求.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);privatestaticfinalFlowRule RULE_B =newFlowRule(RESOURCE_B).setCount(20)// 每秒最多处理20个请求.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);privatestaticfinalFlowRule RULE_C =newFlowRule(RESOURCE_C).setCount(30)// 每秒最多处理30个请求.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);// 定义资源关联关系privatestaticfinalSet<FlowRule> RULES_A =newHashSet<>();privatestaticfinalSet<FlowRule> RULES_B =newHashSet<>();privatestaticfinalSet<FlowRule> RULES_C =newHashSet<>();static{
    RULES_A.add(RULE_A);
    RULES_A.add(RULE_B);
    RULES_B.add(RULE_B);
    RULES_C.add(RULE_C);}// 注册流控规则FlowRuleManager.loadRules(RULES_A);FlowRuleManager.loadRules(RULES_B);FlowRuleManager.loadRules(RULES_C);// 定义资源关联关系DegradeRule degradeRuleA =newDegradeRule(RESOURCE_A).setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT).setCount(5)// 每秒最多处理5个异常.setTimeWindow(10);// 统计时间窗口为10秒DegradeRule degradeRuleB =newDegradeRule(RESOURCE_B).setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT).setCount(10)// 每秒最多处理10个异常.setTimeWindow(10);// 统计时间窗口为10秒DegradeRule degradeRuleC =newDegradeRule(RESOURCE_C).setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT).setCount(15)// 每秒最多处理15个异常.setTimeWindow(10);// 统计时间窗口为10秒// 定义资源关联关系privatestaticfinalSet<DegradeRule> DEGRADE_RULES_A =newHashSet<>();privatestaticfinalSet<DegradeRule> DEGRADE_RULES_B =newHashSet<>();privatestaticfinalSet<DegradeRule> DEGRADE_RULES_C =newHashSet<>();static{
    DEGRADE_RULES_A.add(degradeRuleA);
    DEGRADE_RULES_A.add(degradeRuleB);
    DEGRADE_RULES_B.add(degradeRuleB);
    DEGRADE_RULES_C.add(degradeRuleC);}// 注册降级规则DegradeRuleManager.loadRules(DEGRADE_RULES_A);DegradeRuleManager.loadRules(DEGRADE_RULES_B);DegradeRuleManager.loadRules(DEGRADE_RULES_C);

在上面的代码中，我们定义了三个资源：RESOURCE_A、RESOURCE_B、RESOURCE_C，并为每个资源设置了独立的流控规则和降级规则。同时，我们还定义了资源之间的关联关系，即RESOURCE_A和RESOURCE_B关联，RESOURCE_B和RESOURCE_C关联。

通过这种方式，当RESOURCE_A的流量达到限制时，Sentinel会自动触发降级操作，从而避免RESOURCE_B和RESOURCE_C受到影响。同样地，当RESOURCE_B的流量达到限制时，Sentinel会自动触发降级操作，从而避免RESOURCE_C受到影响。

好了，本篇文章就先分享到这里了，后续将会继续介绍sentinel详细的其他方面的知识，感谢大佬认真读完支持咯~

文章到这里就结束了，如果有什么疑问的地方请指出，诸佬们一起讨论😁
希望能和诸佬们一起努力，今后我们顶峰相见🍻
再次感谢各位小伙伴儿们的支持🤞