第一章：【入门】

1、介绍

英文官网     https://github.com/alibaba/Sentinel
中文官网      https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D

Sentinel是什么？
（熔断、降级、限流）Spring Cloud Sentinel 是分布式系统的流量控制组件，可实现流量控制、熔断降级、系统负载保护等，保障服务稳定性。
去哪下？ https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
与hystrix对比

2、安装Sentinel控制台

（略过，参考安装笔记）

第二章：【流控规则】

- 资源名：唯一名称，默认请求路径
- 针对来源：Sentinel可以针对调用者进行限流，填写微服务名，默认default（不区分来源）
- 阈值类型/单机阈值：
- QPS（每秒钟的请求数量）：当调用该api的QPS达到阈值的时候，进行限流
- 线程数：当调用该api的线程数达到阈值的时候，进行限流
- 是否集群：不需要集群
- 流控模式：
- 直接：api达到限流条件时，直接限流
- 关联：当关联的资源达到阈值时，就限流自己
- 链路：只记录指定链路上的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流）【api级别的针对来源】
流控效果：
- 快速失败：直接失败，抛异常
- Warm Up：根据codeFactor（冷加载因子，默认3）的值，从阈值/codeFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值
- 排队等待：匀速排队，让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置为QPS，否则无效

1、[流控模式]—直接、关联、链路

【关联例子】
当B接口达到阈值，A接口限流。例如：支付接口B到阈值快顶不住了，限制下单A接口。
可自行测试。大批量线程高并发访问B，导致A失效了！！

【链路例子】
根据上游来源的路径做限制。

2、 [流控效果]—快速失败、预热、排队

快速失败（默认的流控处理）
直接失败，抛出异常 Blocked by Sentinel (flow limiting)
Warmup预热
公式：阈值除以coldFactor（默认值为3），经过预热时长后才会达到阈值
限流 冷启动

单机赋值10，预热5秒=====意思是低流量时候，突然来大流量，此时5秒内只能让10/3=3 个成功，5秒后才能达到10个。
应用场景
秒杀场景，一开抢，可能会系统崩溃，先预热。

排队等待
匀速排队，阈值必须设置为QPS，超过了会让队列里，挨个迅速通过，等待超过时间就返回错误

第三章：【熔断降级规则】

熔断是什么？类似于电路中的保险丝，到达阈值会跳闸一段时间，然后再恢复
熔断策略有【慢调用比例】【异常比例】【异常数】配置

1、[慢调用比例]

以上配置的说明：
在每 1 秒的统计周期内，如果响应时间超过 200 毫秒的请求占比达到 50% 且请求数量不少于 5 个，则触发熔断，熔断时长为 10 秒。
这样可以有效防止该资源因慢调用导致系统性能下降或崩溃。

2、[异常比例]

以上配置的说明：
统计一秒内的请求，数量大于5且异常比例超过50% ，则触发熔断，该资源在接下来的 10 秒内不再接受请求。

1、[异常数]

以上配置的说明：
统计一秒内的请求，请求数量大于10且异常数超过3个 ，则触发熔断，该资源在接下来的 10 秒内不再接受请求。

第四章：【热key限流】

可以针对对接口的参数进行设置，如发送短信，key为手机号，一分钟内只能发送一次，防止恶意多发。

@GetMapping("/sendSms")
@SentinelResource(value = "sentinelSendSms",blockHandler = "sendSmsHandler")
public String testHotKey(@RequestParam(value = "phone",required = false) String phone,
                         @RequestParam(value = "name",required = false) String name) {
    //int age = 10/0;
    return "------testHotKey";
}
//兜底方法
public String sendSmsHandler (String phone, String name, BlockException exception){
    return "------deal_testHotKey,o(╥﹏╥)o";  
}

配置如下：
根据参数手机号（下标为0），限制60秒内只能请求一次，多的执行兜底。

第五章：【系统规则】

系统规则：系统级别的，比如系统到达配置的qps 20万， 触发默认堵塞处理器。

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.BlockExceptionHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.system.SystemBlockException;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.ControllerAdvice;

@ControllerAdvice
public class CustomSentinelBlockHandler implements BlockExceptionHandler {
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
        // 区分异常类型（系统规则触发的是SystemBlockException）
        String msg;
        int code = 500;
        if (e instanceof SystemBlockException) {
            msg = "系统资源紧张，请稍后再试（触发系统规则保护）";
            code = 10001; // 自定义业务错误码
        } else {
            msg = "请求被限流，请稍后再试";
            code = 10002;
        }

        // 返回JSON格式响应
        response.setContentType("application/json;charset=UTF-8");
        response.getWriter().write("{\"code\":" + code + ",\"msg\":\"" + msg + "\",\"data\":null}");
    }
}

第六章：【持久化】

一旦我们重启应用，Sentinel规则将消失，生产环境需要将配置规则进行持久化
实现：服务配置并连接到nacos做持久化，配置规则到json里。（引入相关nacos依赖）

<!-- Sentinel 集成 Nacos 数据源的关键依赖（必须添加） -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    <!-- 版本需与Sentinel核心依赖版本一致，如1.8.6 -->
</dependency>

配置：略过其他配置只显示要添加的配置。

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel 控制台 地址
        port: 8719
      datasource: #持久化配置
        ds1:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            dataId: cloudalibaba-sentinel-service
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow
 

添加Nacos业务规则配置(配置列表–新建配置)

添加内容

[
    {
         "resource": "/retaLimit/byUrl",// 资源名称
         "limitApp": "default",// 来源应用
         "grade":   1,// 阈值类型，0表示线程数，1表示QPS；
         "count":   1,// 单机阈值；
         "strategy": 0,// 流控模式，0表示直接，1表示关联，2表示链路；
         "controlBehavior": 0,// 流控效果，0表示快速失败，1表示Warm Up，2表示排队等待；
         "clusterMode": false    // 是否集群
    }
]

resource: 资源名称；
limitApp: 来源应用；
grade: 阈值类型，0表示线程数，1表示QPS；
count: 单机阈值；
strategy: 流控模式，0表示直接，1表示关联，2表示链路；
controlBehavior: 流控效果，0表示快速失败，1表示Warm Up，2表示排队等待；
clusterMode: 是否集群。

重启服务，就会出现（持久化的）