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快速入门

簇点链路

案例

流控模式

流控模式——关联

流控模式——链路

案例

流控效果

流控效果——warm-up

流控效果——排队等待

热点参数限流

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快速入门

簇点链路

簇点链路：就是项目内的调用链路，链路中被监控的每个接口就是一个资源。默认情况下sentinel会监控SpringMVC的每一个端点（Endpoint），因此SpringMVC的每一个端点（Endpoint）就是调用链路中的一个资源。 流控、熔断等都是针对簇点链路中的资源来设置的，因此我们可以点击对应资源后面的按钮来设置规则：

点击资源/order/{orderId}后面的流控按钮，就可以弹出表单。表单中可以添加流控规则，如下图所示：

其含义是限制 /order/{orderId}这个资源的单机QPS为1，即每秒只允许1次请求，超出的请求会被拦截并报错。

案例

需求：给 /order/{orderId}这个资源设置流控规则，QPS不能超过 5。然后利用jemeter测试。 

设置流控规则：

jemeter测试：

 

流控模式

在添加限流规则时，点击高级选项，可以选择三种流控模式： 直接：统计当前资源的请求，触发阈值时对当前资源直接限流，也是默认的模式 关联：统计与当前资源相关的另一个资源，触发阈值时，对当前资源限流 链路：统计从指定链路访问到本资源的请求，触发阈值时，对指定链路限流。

流控模式——关联

关联模式：统计与当前资源相关的另一个资源，触发阈值时，对当前资源限流 使用场景：比如用户支付时需要修改订单状态，同时用户要查询订单。查询和修改操作会争抢数据库锁，产生竞争。业务需求是有限支付和更新订单的业务，因此当修改订单业务触发阈值时，需要对查询订单业务限流。 

当/write资源访问量触发阈值时，就会对/read资源限流，避免影响/write资源。 

满足下面条件可以使用关联模式：

两个有竞争关系的资源

一个优先级较高，一个优先级较低

流控模式——链路

链路模式：只针对从指定链路访问到本资源的请求做统计，判断是否超过阈值。

例如有两条请求链路：

/test1   /common

/test2   /common

如果只希望统计从/test2进入到/common的请求，则可以这样配置：

案例

需求：有查询订单和创建订单业务，两者都需要查询商品。针对从查询订单进入到查询商品的请求统计，并设置限流。

步骤：

在OrderService中添加一个queryGoods方法，不用实现业务

在OrderController中，改造/order/query端点，调用OrderService中的queryGoods方法

在OrderController中添加一个/order/save的端点，调用OrderService的queryGoods方法

给queryGoods设置限流规则，从/order/query进入queryGoods的方法限制QPS必须小于2 

Sentinel默认只标记Controller中的方法为资源，如果要标记其它方法，需要利用@SentinelResource注解，示例：

    @SentinelResource("goods")
    public void queryGoods(){
        System.err.println("查询商品");
    }

Sentinel默认会将Controller方法做context整合，导致链路模式的流控失效，需要修改application.yml，添加

    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 # sentinel控制台地址
      web-context-unify: false # 关闭context整合

流控效果

流控效果是指请求达到流控阈值时应该采取的措施，包括三种：

快速失败：达到阈值后，新的请求会被立即拒绝并抛出FlowException异常。是默认的处理方式。 warm up：预热模式，对超出阈值的请求同样是拒绝并抛出异常。但这种模式阈值会动态变化，从一个较小值逐渐增加到最大阈值。

排队等待：让所有的请求按照先后次序排队执行，两个请求的间隔不能小于指定时长

流控效果——warm-up

warm up也叫预热模式，是应对服务冷启动的一种方案。请求阈值初始值是 threshold / coldFactor，持续指定时长后，逐渐提高到threshold值。而coldFactor的默认值是3. 例如，我设置QPS的threshold为10，预热时间为5秒，那么初始阈值就是 10 / 3 ，也就是3，然后在5秒后逐渐增长到10. 

流控效果——排队等待

当请求超过QPS阈值时，快速失败和warm up 会拒绝新的请求并抛出异常。而排队等待则是让所有请求进入一个队列中，然后按照阈值允许的时间间隔依次执行。后来的请求必须等待前面执行完成，如果请求预期的等待时间超出最大时长，则会被拒绝。 例如：QPS = 5，意味着每200ms处理一个队列中的请求；timeout = 2000，意味着预期等待超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常 

排队等待：请求会进入队列，按照阈值允许的时间间隔依次执行请求；如果请求预期等待时长大于超时时间，直接拒绝 

热点参数限流

之前的限流是统计访问某个资源的所有请求，判断是否超过QPS阈值。而热点参数限流是分别统计参数值相同的请求，判断是否超过QPS阈值。

代表的含义是：对hot这个资源的0号参数（第一个参数）做统计，每1秒相同参数值的请求数不能超过5

在热点参数限流的高级选项中，可以对部分参数设置例外配置：

结合上一个配置，这里的含义是对0号的long类型参数限流，每1秒相同参数的QPS不能超过5，有两个例外：

如果参数值是100，则每1秒允许的QPS为10

如果参数值是101，则每1秒允许的QPS为15

热点参数限流对默认的SpringMVC资源无效

    @SentinelResource("hot")
    @GetMapping("{orderId}")
    public Order queryOrderByUserId(@PathVariable("orderId") Long orderId) {
        // 根据id查询订单并返回
        return orderService.queryOrderById(orderId);
    }

需要添加注解