01、sentinel – 整体实现-小郑聊编程

Sentinel 是阿里中间件团队开源的，面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。

大家可能会问：Sentinel 和之前常用的熔断降级库 Netflix Hystrix 有什么异同呢？

Sentinel 官网有一个对比的文章，这里摘抄一个总结的表格，具体的对比可以点此链接查看。

对比内容	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	基于响应时间或失败比率	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	不支持
流量整形	支持慢启动、匀速器模式	不支持
系统负载保护	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
常见框架的适配	Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等	Servlet、Spring Cloud Netflix

从对比的表格可以看到，Sentinel 比 Hystrix 在功能性上还要强大一些，本文让我们一起来了解下 Sentinel 的原理，揭开Sentinel的神秘面纱。

项目结构

将Sentinel 的项目 fork 到自己的 github 库中，接着把源码 clone 到本地，然后开始源码阅读之旅吧，我称这个过程为「逐码」。

首先我们看一下 Sentinel 项目的整个结构：

sentinel-core 核心模块，限流、降级、系统保护等都在这里实现
sentinel-dashboard 控制台模块，可以对连接上的sentinel客户端实现可视化的管理
sentinel-transport 传输模块，提供了基本的监控服务端和客户端的API接口，以及一些基于不同库的实现
sentinel-extension 扩展模块，主要对DataSource进行了部分扩展实现
sentinel-adapter 适配器模块，主要实现了对一些常见框架的适配
sentinel-demo 样例模块，可参考怎么使用sentinel进行限流、降级等
sentinel-benchmark 基准测试模块，对核心代码的精确性提供基准测试

运行样例

基本上每个框架都会带有样例模块，有的叫example，有的叫demo，Sentinel也不例外。

那我们从 Sentinel 的 demo 中找一个例子运行下看看大致的情况吧，上面说过了 Sentinel 主要的核心功能是做限流、降级和系统保护，那我们就从“限流”开始看 Sentinel 的实现原理吧。

可以看到 sentinel-demo 模块中有很多不同的样例，我们找到basic模块下的flow包，这个包下面就是对应的限流的样例，但是限流也有很多种类型的限流，我们就找根据qps限流的类看吧，其他的限流方式原理上都大差不差。

public class FlowQpsDemo {

    private static final String KEY = "abc";

    private static AtomicInteger pass = new AtomicInteger();
    private static AtomicInteger block = new AtomicInteger();
    private static AtomicInteger total = new AtomicInteger();

    private static volatile boolean stop = false;

    private static final int threadCount = 32;

    private static int seconds = 30;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        initFlowQpsRule();

        tick();
        // first make the system run on a very low condition
        simulateTraffic();

        System.out.println("===== begin to do flow control");
        System.out.println("only 20 requests per second can pass");

    }

    private static void initFlowQpsRule() {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<FlowRule>();
        FlowRule rule1 = new FlowRule();
        rule1.setResource(KEY);
        // set limit qps to 20
        rule1.setCount(20);
        // 设置限流类型：根据qps
        rule1.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        rule1.setLimitApp("default");
        rules.add(rule1);
        // 加载限流的规则
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }

    private static void simulateTraffic() {
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            Thread t = new Thread(new RunTask());
            t.setName("simulate-traffic-Task");
            t.start();
        }
    }

    private static void tick() {
        Thread timer = new Thread(new TimerTask());
        timer.setName("sentinel-timer-task");
        timer.start();
    }

    static class TimerTask implements Runnable {

        @Override
        public void run() {
            long start = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("begin to statistic!!!");

            long oldTotal = 0;
            long oldPass = 0;
            long oldBlock = 0;
            while (!stop) {
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                }
                long globalTotal = total.get();
                long oneSecondTotal = globalTotal - oldTotal;
                oldTotal = globalTotal;

                long globalPass = pass.get();
                long oneSecondPass = globalPass - oldPass;
                oldPass = globalPass;

                long globalBlock = block.get();
                long oneSecondBlock = globalBlock - oldBlock;
                oldBlock = globalBlock;

                System.out.println(seconds + " send qps is: " + oneSecondTotal);
                System.out.println(TimeUtil.currentTimeMillis() + ", total:"

01、sentinel - 整体实现

项目结构

运行样例