Sentinel 流量控制与熔断降级
双十一零点，流量是平时的 100 倍。你的服务开始超时，然后崩溃，最后整个系统雪崩。
Sentinel 就是来解决这个问题的——它能在流量暴涨时，自动限流、熔断、降级，保证系统不被压垮。
Sentinel 是什么
Sentinel（哨兵）是阿里巴巴开源的流量控制组件，主要解决：
- 流量控制：控制请求流量，避免瞬时流量压垮系统
- 熔断降级：当依赖服务故障时，快速降级，避免雪崩
- 系统自适应保护：根据系统负载自动调节流量
- 热点参数限流：对特殊参数进行精细化限流
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Sentinel 架构 │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Sentinel Core │ │
│ │ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ │
│ │ │ 流量控制 │ │ 熔断降级 │ │ 系统保护 │ │ │
│ │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Sentinel Dashboard │ │
│ │ （控制台：规则配置、实时监控、熔断策略） │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘快速开始
1. 引入依赖
xml
<dependencies>
<!-- Sentinel 核心 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-core</artifactId>
</dependency>
<!-- Sentinel 适配 Spring Boot -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<!-- Spring Boot Web（需要引入 web jar） -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
</dependencies>2. 基础配置
yaml
spring:
application:
name: order-service
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: 127.0.0.1:8848
# Sentinel 配置
csp:
sentinel:
# 控制台地址
dashboard: 127.0.0.1:8858
# 日志文件路径
log:
dir: /tmp/sentinel/logs3. 定义资源
java
@RestController
@RequestMapping("/order")
public class OrderController {
@GetMapping("/{id}")
@SentinelResource(value = "order", blockHandler = "orderBlockHandler")
public Result<Order> getOrder(@PathVariable Long id) {
return Result.ok(orderService.getById(id));
}
// 限流处理
public Result<Order> orderBlockHandler(Long id, BlockException e) {
return Result.fail(429, "访问太频繁，请稍后再试");
}
}4. 启动控制台
bash
# 下载 Sentinel Dashboard
wget https://github.com/alibaba/Sentinel/releases/download/1.8.6/sentinel-dashboard-1.8.6.jar
# 启动控制台
java -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar --server.port=8858访问：http://localhost:8858（默认账号密码：sentinel/sentinel）
流量控制
核心概念
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 流量控制三要素 │
│ │
│ 1. 资源名（Resource） │
│ → 要保护的对象（接口、方法） │
│ │
│ 2. 计数器窗口（Count） │
│ → 时间窗口内的最大请求数 │
│ │
│ 3. 生效规则（Rule） │
│ → 根据什么策略进行限流 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘流量控制模式
1. 直接拒绝（默认）
java
// 当 QPS 超过阈值时，直接拒绝
@GetMapping("/api")
@SentinelResource(value = "api",
blockHandler = "blockHandler",
fallback = "fallback")
public Result<String> api() {
return Result.ok("success");
}2. 冷启动（Warming Up）
场景：系统启动后，需要预热时间。冷启动策略让流量缓慢增加。
yaml
# Nacos 配置
sentinel:
rules:
flow:
- resource: api
grade: 1 # QPS 模式
count: 100
controlBehavior: 2 # Warm Up
warmUpPeriodSec: 10 # 预热时长（秒）原理：
冷启动曲线：
QPS
│
100 │ ___________
│ /
50 │ /
│ /
0 │__________/
└────────────────────── 时间
0 5 10 (秒)
启动时先放行少量请求，逐步增加到阈值3. 匀速排队（Throttling）
场景：严格控制请求间隔，削峰填谷。
yaml
sentinel:
rules:
flow:
- resource: api
grade: 1
count: 10 # 每秒 10 个请求
controlBehavior: 3 # 匀速排队
maxQueueingTimeMs: 500 # 最大排队时间原理：
请求处理时间线：
时间: 0 1 2 3 4 5
[R1][R2][R3][R4][R5][R6]
每个请求间隔 100ms 均匀处理
超过排队时间的请求被拒绝限流阈值类型
| 类型 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
| QPS | 每秒查询数 | API 接口 |
| 并发线程数 | 同时处理的请求数 | 资源密集型操作 |
代码配置限流规则
java
@Configuration
public class SentinelConfig {
@PostConstruct
public void init() {
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("order"); // 资源名
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // QPS 模式
rule.setCount(100); // 每秒 100 个请求
rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT); // 直接拒绝
// 加载规则
FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));
}
}熔断降级
熔断器状态
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 熔断器三状态 │
│ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 关闭 │◄────────────────────┐ │
│ │ (Normal) │ │ │
│ └──────┬──────┘ │ │
│ │ │ │
│ ▼ │ │
│ ┌─────────────┐ │ │
│ │ 打开 │─────────────────────┘ │
│ │ (Open) │ 熔断时长结束后 │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ▼ 半开 │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 半开 │ │
│ │ (Half-Open) │ │
│ └─────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘熔断策略
1. 基于平均响应时间（RT）
当资源的平均响应时间超过阈值，开启熔断。
yaml
sentinel:
rules:
degrade:
- resource: order
grade: 0 # RT 模式
count: 100 # 平均响应时间阈值（ms）
timeWindow: 10 # 熔断时长（秒）java
@GetMapping("/slow")
@SentinelResource(value = "slow", blockHandler = "blockHandler")
public Result<String> slowApi() throws InterruptedException {
Thread.sleep(200); // 模拟慢查询
return Result.ok("slow");
}2. 基于异常比例
当异常比例超过阈值，开启熔断。
yaml
sentinel:
rules:
degrade:
- resource: order
grade: 1 # 异常比例模式
count: 0.5 # 50% 异常比例
timeWindow: 10 # 熔断时长（秒）
minRequestAmount: 5 # 最小请求数（达到这个数才开始计算）3. 基于异常数量
当异常数量超过阈值，开启熔断。
yaml
sentinel:
rules:
degrade:
- resource: order
grade: 2 # 异常数量模式
count: 10 # 10 个异常
timeWindow: 10 # 熔断时长（秒）降级处理
BlockException 处理
java
@RestController
@RequestMapping("/order")
public class OrderController {
@GetMapping("/{id}")
@SentinelResource(
value = "getOrder",
blockHandler = "getOrderBlockHandler",
fallback = "getOrderFallback"
)
public Result<Order> getOrder(@PathVariable Long id) {
return Result.ok(orderService.getById(id));
}
// 限流/熔断时调用
public Result<Order> getOrderBlockHandler(
Long id, BlockException e) {
log.warn("限流触发: {}", e.getClass().getSimpleName());
return Result.fail(429, "访问太频繁，请稍后再试");
}
// 业务异常时调用
public Result<Order> getOrderFallback(Long id, Throwable e) {
log.error("业务异常: {}", e.getMessage());
return Result.fail(500, "服务繁忙，请稍后再试");
}
}异常类型
| 异常类 | 说明 |
|---|---|
| FlowException | 限流触发 |
| DegradeException | 熔断触发 |
| SystemBlockException | 系统规则触发 |
| AuthorityException | 黑白名单触发 |
| ParamFlowException | 热点参数限流触发 |
系统自适应保护
系统自适应保护根据系统负载自动调节流量，比规则配置更智能。
配置
yaml
sentinel:
rules:
system:
- resource: order
highestSystemLoad: 3.0 # 系统负载（Load1）
highestCpuUsage: 0.9 # CPU 使用率 90%
avgRt: 100 # 平均响应时间
qps: 1000 # QPS 阈值触发条件
| 规则 | 说明 |
|---|---|
| highestSystemLoad | 当系统 Load1 超过阈值，开启保护 |
| highestCpuUsage | 当 CPU 使用率超过阈值，开启保护 |
| avgRt | 当平均响应时间超过阈值，开启保护 |
| qps | 当 QPS 超过阈值，开启保护 |
整合 Spring Cloud
1. Sentinel + OpenFeign
xml
<dependencies>
<!-- Sentinel + Feign 适配 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
</dependencies>yaml
feign:
sentinel:
enabled: true # 开启 Sentinel 支持java
// Feign 降级
@Component
public class UserClientFallback implements UserClient {
@Override
public User getUser(Long id) {
User fallbackUser = new User();
fallbackUser.setId(id);
fallbackUser.setName("降级用户");
return fallbackUser;
}
}
@FeignClient(name = "user-service", fallback = UserClientFallback.class)
public interface UserClient {
@GetMapping("/user/{id}")
User getUser(@PathVariable("id") Long id);
}2. Sentinel + Gateway
xml
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-spring-cloud-gateway-adapter</artifactId>
</dependency>java
@Configuration
public class SentinelGatewayConfig {
@PostConstruct
public void init() {
// 加载网关流控规则
List<GatewayFlowRule> rules = new ArrayList<>();
rules.add(GatewayFlowRule
.resource("order-service")
.resourceMode(0) // 0=资源名，1=路由 ID
.count(100) // QPS
.intervalSec(1) // 统计时长（秒）
);
GatewayRuleManager.loadRules(rules);
}
}面试高频问题
Q：Sentinel 和 Hystrix 有什么区别？
A：核心区别在于三点——
- 隔离方式：Hystrix 使用线程池隔离，Sentinel 使用信号量隔离（更轻量）
- 熔断策略：Sentinel 支持基于 RT、异常比例、异常数三种策略，更灵活
- 热点参数限流：Sentinel 独有，Hystrix 没有
Q：@SentinelResource 的 blockHandler 和 fallback 有什么区别？
A：blockHandler 处理 Sentinel 的流控/熔断，fallback 处理业务异常。两者互不干扰，可以同时配置。
Q：Sentinel 的流量控制有哪些模式？
A：三种模式——
- 直接拒绝：超过阈值直接拒绝
- 冷启动：流量缓慢增加，用于系统预热
- 匀速排队：严格控制请求间隔，削峰填谷
Q：Sentinel 如何保证规则实时生效？
A：通过 SphU.entry() 方法每次检查规则，规则变更后立即生效。控制台推送规则时使用推送模式（通过 DataSource）。
总结
Sentinel 提供了全方位的流量保护能力：
- 流量控制：QPS 限流、并发数限流
- 熔断降级：RT、异常比例、异常数三种策略
- 系统自适应：根据系统负载自动调节
- 热点参数限流：对特殊参数精细化控制
Sentinel 是微服务流量控制的利器。用好它，可以让系统在极端流量下依然保持可用。