sentinel的处理槽(ProcessorSlot)
可以说，sentinel实现的各种功能就是由各处理槽完成的 ,ProcessorSlot定义了四个方法：
当进入该处理槽时触发该方法
处理完 entry方法之后触发该方法
退出该处理槽时触发该方法
exit方法处理完成时触发该方法
sentinel的核心处理槽
其中：FlowSlot是处理流控规则的处理槽，DegradeSlot是处理降级规则的处理槽。。。。以此类推
sentinel的处理槽链---DefaultProcessorSlotChain
从 DefaultProcessorSlotChain类继承图上和构造器上看，DefaultProcessorSlotChain使用装饰器模式在内部构造了一个AbstractLinkedProcessorSlot的单向链表
同时查看AbstractLinkedProcessorSlot的相关代码可以发现：
AbstractLinkedProcessorSlot实现了两个fire方法，均是触发自身关联的下一个节点(Slot)的相关动作
以上是关于sentinel核心流程的最核心源码知识储备，有了以上基础之后，我们开始最核心的流程源码分析，请记住：sentinel的各种功能是由各个slot完成的，DefaultProcessorSlotChain是一个由AbstractLinkedProcessorSlot组成的单项链表，AbstractLinkednProcessorSlot的两个fire方法均是触发自身关联的下个slot的对应方法调用
sentinel的数据装载容器Node
看一下sentinel的Node类继承图：
Node只有一个直接子类：StatisticNode,其他的node均是StatisticNode的直接子类或者间接子类
Node中定义了各种数据统计的接口方法：
重头戏：StatisticNode
首先看一下类属性：
在StatisticNode中有2个关键的 ArrayMetric，是数据统计的关键
ArrayMetric的属性截图如下：
ArrayMetric有个关键属性
LeapArray<MetricBucket> data = new OccupiableBucketLeapArray(sampleCount, intervalInMs);这个在上一篇关于sentinel---滑动窗口的实现原理_昱宸星光的博客-CSDN博客有专门分析过。
所以到现在为止可以这样理解：
StatisticNode对象包含属性：ArrayMetric，而ArrayMetric对象包含：LeapArray<MetricBucket>对象，也就是说：StatisticNode可以通过LeapArray的滑动窗口数据统计特性完成数据收集，进而完成数据统计的功能
从一段简单的代码开始
以上代码就是sentinel实现限流的最简单的demo。源码分析就从这里开始：
FlowRule的类继承图：
FlowRule定义的属性：
private int grade = RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS; // 限流类型,默认是QPSprivate double count; // 限流阈值
private int strategy = RuleConstant.STRATEGY_DIRECT; // 限流策略 默认是直接抛异常
以上是几个关键的属性
FlowRuleManager#loadRules 做了哪些操作
从类源码上看，FlowManager定义了一个Map，存储的是资源名和FlowRule列表的映射
还有一个FlowPropertyListener流控规则监听器
还有一个SentinelProperty对象,并且在SentinelProperty对象上添加了监听器FlowPropertyListener
SentinelProperty是DynamicSentinelProperty子类，DynamicSentinelProperty对象当属性变化时会调用监听器对象
所以：
当FlowManager#loadRules时，
会调用DynamicSentinelProperty#updateValue
最终会调用到FlowPropertyListener的ConfigUpdate方法完成规则的装载
此时：flowRules会构建出一个：资源名和限流规则列表的映射map
SphU.entry("AddUser") 源码跟踪
SphU#entry调用到Env.sph.entry
相当于最终是由CtSph#entry完成功能，当然这里还有一段static静态代码块，静态代码块完成的功能等到后面再揭晓！继续往下
代码一路跟踪，最后到达：CtSph#entryWithPriority方法：
从entryWithPriority方法看：
1 首先构造一个Context上下文
2 构建处理槽链
3 进入处理槽链处理逻辑
先看核心逻辑：构建处理槽链
通过SlotChainProvider#newSlotChain完成处理槽链的生成，然后放入到一个map中
SlotChainProvider#newSlotChain
这里通过sentinel的SPI机制完成默认SlotChainBuilder的加载，默认情况下回返回：DefaultSlotChainBuilder的实例，最终会调用DefaultSlotChainBuilder#build会构建一个DefaultProcessorSlotChain返回，再前面的基础知识储备已经说过，DefaultProcessorSlotChain包含一个AbstractLinkedProcessSlot的单项链表，是后续sentinel各种功能的核心基础
通过调试，发现此时通过SPI机制，将各功能的Slot均实例化出来，形成一个单项链表
到这里，sentinel的主流核心逻辑基本已经分析完毕。
即：通过SPI机制，将各功能的SLot构建成一个单向链表，后续在做请求时，依次经过该带向链表做各自规则的判断，如果触发相应的规则，就抛出：BlockException
其中:FlowException、DegradeException、AuthorityException、SystemBlockException均是BlockException的子类
各Slot的核心功能源码分析
FlowSlot:流控规则处理槽
是否限流委托给了checker#checkFlow做判断
最终的限流逻辑是交由： TrafficShapingController#canPass判断的
这个TrafficShapingController是FlowRule里面的一个属性，在之前通过FlowRuleManager构建资源和规则列表时，有提到默认是创建的DefaultController类
查看DefaultController#canPass方法
从代码逻辑上看，最核心的计算由方法avgUsedTokens(node)计算得出，而该方法既是取node中已有的数据？那node的数据又是从哪里来的呢？一路追踪，在之前的DefaultProcessorSlotChain中会构建一个slot链表，其中有个StatisticSlot。这个slot就是专门做数据统计的，看下StatisticSlot
的代码：
StatisticSlot是一个关于统计的slot，先触发后续slot的调用，如果能成功返回到该方法，说明后续的处理没有抛出异常，就把成功数和总数都+count，如果在后续的slot处理过程中抛出异常，会被该slot捕获，根据捕获的异常不同做不同的逻辑处理
到这里，似乎sentinel限流、降级、熔断等功能的实现逻辑都已经完全梳理清楚了。但是：
有个疑问：不管是限流还是降级熔断等，均是在一个时间段内统计数据，而StatisticSlot在统计的时候是通过node加数据完成的，那node和时间单位是怎么联系起来的？换句话说：StatisticSlot里面的node是怎么做到在把数据按照单位时间统计的，而且后续代码在取数据时也是取到该时间单位内的数据的？
在上面说DefaultProcessorSlotChain时，忽略了部分细节，通过调试，我们发现构建的DefaultProcessorSlotChain的单向链表的顺序是：
1 NodeSelectorSlot 2 ClusterBuilderSlot 3 StatisticSlot 4 AuthoritySlot
5 SystemSlot 6 FlowSlot 7 DegradeSlot
跟踪代码调用逻辑，在StatisticSlot中通过node.pass()统计通过的数据，而此处的Node是ClusterNode,而ClusterNode是StatisticNode的直接子类。在上面的基础知识储备中有提到：StatisticNode通过属性ArrayMetric->LeapArray完成滑动窗口统计数据。换句话说：StatisticSlot通过StatisticNode完成滑动窗口统计数据，包括：通过数据，异常数据，总数据等等
至此：流控规则的完整调用链路，逻辑已全部梳理完成
sentinel通过构建DefaultProcessorSlotChain将全部的slot组装成一个单项链表，链表顺序是：
NodeSelectorSlot --》ClusterBuilderSlot -》StatisticSlot -》AuthoritySlot
-》SystemSlot-》FlowSlot-》DegradeSlot
在FlowSlot中处理限流逻辑，限流是通过Slot中的StatisticNode做滑动窗口计数统计完成。而计数统计发生在StatisticSlot中
以上就是通过分析限流规则梳理的Sentinel的核心流程，在此过程中还遗留了不少细节方面的未关注处理。
如果感兴趣的同学可以自行跟踪DegradSlot的处理流程完成降级规则的处理逻辑梳理