Sentinel 是阿里开源的分布式流量治理组件，核心目标是通过流量控制、熔断降级等机制，让系统获得 "自适应免疫力"，解决高并发下的服务稳定性问题（如流量击穿、雪崩效应）。适配 Spring Cloud、Dubbo 等主流框架，支持动态规则配置与实时监控。
一 Sentinel的三大核心概念
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| 概念 | 通俗解释 | 举例 |
| 资源 | 要保护的 "目标"（接口、方法、代码块） | 订单接口/api/order/create、Feign 调用user-service |
| 规则 | 保护资源的 "策略"（限流、熔断等） | "订单接口 QPS 超 100 就限流""调用超时超 3 秒就熔断" |
| 簇点链路 | 资源的 "调用关系图"（展示谁调用了这个资源） | 前端→订单服务→库存服务（库存服务是订单服务的下游资源） |
核心逻辑：先定义 "资源"，再给资源加 "规则"，通过 "簇点链路" 查看资源调用情况。
二 Sentinel的安装与使用
1、Sentinel控制台的下载
下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases/tag/1.8.3
直接下载jar包
建议放在单独目录（如 D:\sentinel 或 /home/user/sentinel），避免路径含中文 / 空格。
启动(防止8080端口被占用，从而使用18080)：
java -Dserver.port=18080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:18080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar2、访问Sentinel
浏览器输入：localhost:18080
账号密码 默认都是 sentinel
三 集成SpringCloud
1 引入依赖
XML
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
<version>${spring-cloud-alibaba.version}</version>
</dependency>
<!-- sentinel + nacos -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>2 添加配置
java
spring:
application:
name: mdx-shop-user # 服务名（注册到Nacos）
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848 # Nacos地址
namespace: mdx # 环境隔离（如dev/test）
group: mdx # 服务分组
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:18080 # Sentinel控制台地址
datasource: # 规则持久化（存Nacos，避免重启丢失）
flow: # 流控规则
nacos:
server-addr: localhost:8848
dataId: ${spring.application.name}-flow-rules
groupId: SENTINEL_GROUP
rule-type: flow # 规则类型（flow=流控，degrade=熔断）
degrade: # 熔断规则
nacos:
server-addr: localhost:8848
dataId: ${spring.application.name}-degrade-rules
groupId: SENTINEL_GROUP
rule-type: degrade
feign:
sentinel:
enabled: true # 开启Feign+Sentinel整合（Feign调用失败触发降级）3 定义资源
java
@RestController
@RequestMapping("/api/user")
public class UserController {
// 资源名：userGetById，降级方法：getUserFallback
@SentinelResource(value = "userGetById", blockHandler = "getUserFallback")
@GetMapping("/{id}")
public String getUserById(@PathVariable String id) {
// 业务逻辑：查询用户信息
return "用户ID：" + id + "，姓名：张三";
}
// 降级方法：参数、返回值必须和原方法一致，最后加BlockException
public String getUserFallback(String id, BlockException e) {
// 限流/熔断时返回的提示
return "当前访问人数过多，请稍后重试（用户查询服务）";
}
}4 Nacos中配置Sentinel
打开 Nacos 控制台（localhost:8848/nacos），新建配置：
- 数据 ID：mdx-shop-user-flow-rules（对应 yml 中的 dataId）；
- 分组：SENTINEL_GROUP；
- 配置格式：JSON；
-
配置内容（流控规则示例）：
java[ { "resource": "userGetById", // 资源名 "grade": 1, // 阈值类型：1=QPS，0=并发线程数 "count": 10, // 阈值：每秒10次请求 "controlBehavior": 0, // 流控效果：0=快速失败，1=Warm Up，2=排队等待 "strategy": 0, // 流控模式：0=直接，1=关联，2=链路 "clusterMode": false // 是否集群：默认false } ]同理，新建熔断规则配置（数据 ID：mdx-shop-user-degrade-rules）：
java
[
{
"resource": "mdx-shop-order#/api/order/{userId}(String)", // Feign自动生成的资源名
"grade": 0, // 熔断策略：0=慢调用比例，1=异常比例，2=异常数
"count": 3000, // 最大RT：3000ms
"slowRatioThreshold": 0.5, // 慢调用比例阈值：50%
"statIntervalMs": 10000, // 统计时长：10秒
"timeWindow": 5 // 熔断时长：5秒
}
]四 核心规则精讲（一）：流控规则（控制 "流量"，避免服务被冲垮）
流控 ="流量控制"，核心是：当资源的请求量超过设定阈值时，如何 "拦截" 多余请求。
需重点掌握 3 个配置维度，每个维度都对应实际业务场景：
- 第一步：选 "阈值类型"（按什么维度限流？）
决定 "用 QPS 还是并发线程数" 作为限流标准，二选一：
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| 阈值类型 | 定义 | 适用场景 |
| QPS（每秒请求数） | 每秒访问资源的请求次数 | 接口抗并发能力有限（如秒杀接口） |
| 并发线程数 | 同时处理该资源请求的线程数量 | 资源调用耗时久（如数据库慢查询） |
举例：秒杀接口用 "QPS=100"（每秒最多 100 人抢）；查询订单详情（查数据库）用 "并发线程数 = 20"（同时最多 20 个线程查库，避免数据库连接耗尽）。
- 第二步：选 "流控模式"（对谁限流？）
决定 "限流作用在哪个调用链路"，3 种模式对应不同业务需求：
|-----------|--------------------------|--------------------------------------------------|
| 流控模式 | 逻辑 | 场景举例 |
| 直接模式（默认） | 资源自身超阈值，直接限流该资源 | 订单接口自身 QPS 超 100，直接拦截订单请求 |
| 关联模式 | 当 "关联资源" 超阈值，限流当前资源 | 支付接口（关联资源）超负载，限流订单创建（当前资源），避免更多支付请求 |
| 链路模式 | 只限制 "特定调用链路" 的请求，其他链路不限 | 商品详情接口有 2 个调用方：APP 端和管理端，只限流 APP 端的请求（管理端需优先访问） |
关键提醒：用 "链路模式" 时，需在配置文件加一行：spring.cloud.sentinel.web-context-unify=false（关闭 Web 上下文统一，才能识别不同调用链路）。
- 第三步：选 "流控效果"（限流后怎么处理？）
决定 "拦截请求后，给用户返回什么 / 怎么处理"，3 种效果各有侧重：
|--------------|-----------------------------------|--------------------------|
| 流控效果 | 逻辑 | 适用场景 |
| 快速失败（默认） | 超阈值直接抛异常（BlockException），返回自定义提示 | 非核心接口（如商品推荐），允许快速失败 |
| Warm Up（预热） | 初始阈值低，逐渐升高到目标阈值（默认 30 秒） | 秒杀 / 活动启动场景（避免瞬间流量冲垮服务） |
| 排队等待（匀速） | 用 "漏桶算法" 让请求匀速通过，超时丢弃 | 核心接口（如支付），需保证请求不丢失，匀速处理 |
举例：秒杀活动用 Warm Up：初始阈值 30（前 30 秒每秒 30 人），30 秒后升到 100（正常阈值），避免启动瞬间 100QPS 冲垮服务；支付接口用排队等待：QPS=50，超时时间 500ms，超过 50QPS 的请求排队，500ms 内没处理完就丢弃，保证支付请求有序处理。
流控规则配置实操（控制台版，最直观）
- 启动 Sentinel 控制台（java -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar），访问localhost:8080（账号 sentinel）；
- 先调用一次资源（如访问/api/order/create），让簇点链路显示该资源；
- 点击资源后的 "流控" 按钮，按需求配置：
- 示例 1（秒杀接口）：阈值类型 = QPS，阈值 = 100，流控模式 = 直接，流控效果 = Warm Up；
- 示例 2（支付关联限流）：资源选 "订单创建"，阈值类型 = QPS，阈值 = 50，流控模式 = 关联，关联资源选 "支付接口"。
五 核心规则精讲（二）：熔断规则（"断尾"，避免级联崩溃）
熔断 ="服务故障时自动断开调用"，核心是：当下游资源（如 A 调用 B，B 是下游）故障时，A 不再调用 B，而是直接返回降级结果，避免 A 被 B 拖垮。
需先理解熔断的 "3 个状态"，再学 "3 种熔断策略"：
- 先懂熔断的 "状态机"（核心逻辑）
熔断规则的本质是让资源在 3 个状态间切换，确保故障时 "快速断连"，恢复时 "谨慎试探"：
|----------|------------------------|---------------------------------|
| 状态 | 行为 | 切换条件 |
| 关闭（默认） | 正常调用下游资源，统计异常 / 慢调用情况 | 满足 "熔断策略"（如慢调用超 50%）→ 切换到 "开启" |
| 开启（熔断中） | 不调用下游资源，直接返回降级结果 | 熔断时长到（如 5 秒）→ 切换到 "半开" |
| 半开（试探） | 允许少量请求调用下游，验证是否恢复 | 若请求正常→ 切换到 "关闭"；若仍异常→ 切回 "开启" |
举例：A 服务调用 B 服务，B 挂了→A 的熔断状态从 "关闭"→"开启"（5 秒内 A 不调用 B）→5 秒后到 "半开"（A 发 1 个请求给 B）→若 B 恢复（请求成功）→A 切回 "关闭"（正常调用）；若 B 还没好（请求失败）→A 切回 "开启"（再等 5 秒）。
- 3 种熔断策略（触发熔断的 "条件"）
决定 "什么情况下，触发熔断（从关闭→开启）"，按业务场景选：
|--------|-------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------|
| 熔断策略 | 触发条件（需同时满足） | 适用场景 |
| 慢调用比例 | 1. 统计周期内，请求 RT（响应时间）> 设定 "最大 RT"；2. 慢调用占比 > 设定 "比例阈值"（如 50%）；3. 统计周期内请求数 ≥ 5（避免少量请求误判） | 下游服务响应慢（如数据库查大表超时） |
| 异常比例 | 1. 统计周期内，业务异常数（如抛 Exception）占比 > 阈值；2. 统计周期内请求数 ≥ 5 | 下游服务报错多（如 B 服务抛 500 错误） |
| 异常数 | 1. 统计周期内，业务异常总数 ≥ 设定 "异常数阈值"；2. 统计周期内请求数 ≥ 5 | 下游服务突发故障（如 B 服务连不上，瞬间抛 10 个异常） |
配置示例（慢调用比例）：
给 "订单调用库存" 资源配熔断：最大 RT=3000ms（超过 3 秒算慢调用），比例阈值 = 0.5（50% 是慢调用），统计时长 = 10 秒，熔断时长 = 5 秒。
→ 10 秒内，若 "订单调用库存" 的请求中，50% 以上 RT>3 秒，且请求数≥5→触发熔断，5 秒内不再调用库存服务，直接返回 "库存服务繁忙"。
熔断规则配置实操（控制台版）
簇点链路找到目标资源（如 "订单调用库存"），点击 "降级" 按钮；
选择熔断策略（如 "慢调用比例"），配置参数：
- 最大 RT：3000（单位 ms）；
- 比例阈值：0.5（50%）；
- 统计时长：10（单位秒）；
- 熔断时长：5（单位秒）；
故意让下游服务慢（如库存服务加Thread.sleep(4000)），触发熔断后，查看是否返回降级结果。