深入解析Sentinel熔断机制

以下内容来自于 Sentinel 的熔断降级（Degrade）机制，主要包括：

1. DegradeRule：熔断规则的定义
2. 两个 onRequestComplete() 方法（分别对应 慢调用比例 和 异常比例/计数 两种熔断策略）
3. 熔断状态机（CLOSE → OPEN → HALF_OPEN → CLOSE）的触发逻辑

下面我将系统性地解释这些内容，帮助你深入理解 Sentinel 的熔断机制是如何工作的。

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🔍 一、DegradeRule：熔断规则的核心配置

public class DegradeRule extends AbstractRule {
    private int grade;          // 熔断策略类型
    private double count;       // 阈值（含义取决于 grade）
    private int timeWindow;     // 熔断后恢复时间（秒）
    private int minRequestAmount; // 最小请求数（防止统计噪声）
    private double slowRatioThreshold; // 慢请求比例阈值（仅 RT 模式）
    private int statIntervalMs; // 统计窗口长度（毫秒，默认 1000ms）
}

✅ 三种熔断策略（grade）

值	常量	含义	count 的含义
0	DEGRADE_GRADE_RT	平均响应时间（RT）	最大允许 RT（毫秒）
1	DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO	异常比例	异常比例阈值（0.0 ~ 1.0）
2	DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT	异常数量	每秒异常数阈值

📌 注意：从 Sentinel 1.8 开始，RT 模式不再看"平均 RT"，而是看"慢请求比例"！

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🧠 二、RT 模式（慢调用比例）的工作原理

📄 规则说明（来自你的注释）：

当 接下来的 5 个请求 的 RT 都超过阈值，才触发熔断。

但这是 旧版逻辑（1.7 及之前） 。
1.8+ 版本已改为基于滑动窗口的"慢请求比例"判断，更科学。

🔁 新逻辑（1.8+）关键参数：

• count：最大允许 RT（比如 200ms）
• slowRatioThreshold：慢请求比例阈值（比如 0.5 = 50%）
• minRequestAmount：最小请求数（比如 5），低于此数不触发熔断
• statIntervalMs：统计窗口（默认 1000ms）

📊 onRequestComplete()（RT 模式）做了什么？

public void onRequestComplete(Context context) {
    long rt = completeTime - createTimestamp;
    if (rt > maxAllowedRt) {
        counter.slowCount.add(1); // 记录慢请求
    }
    counter.totalCount.add(1);    // 总请求数 +1

    handleStateChangeWhenThresholdExceeded(rt);
}

handleStateChangeWhenThresholdExceeded() 核心逻辑：

1. 如果当前是 OPEN 或 HALF_OPEN：只处理探测请求（见下文）
2. 否则（CLOSE 状态） ：
   • 从滑动窗口中汇总：slowCount 和 totalCount
   • 如果 totalCount < minRequestAmount → 不判断（数据不足）
   • 计算慢请求比例：currentRatio = slowCount / totalCount
   • 如果 currentRatio > slowRatioThreshold → 触发熔断（OPEN）

✅ 举例：

• count = 200（RT > 200ms 算慢）
• slowRatioThreshold = 0.6
• 过去 1 秒内有 10 个请求，其中 7 个 RT > 200ms → 比例 70% > 60% → 熔断！

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⚠️ 三、异常模式（异常比例 / 异常数）的工作原理

onRequestComplete()（异常模式）：

public void onRequestComplete(Context context) {
    Throwable error = entry.getError(); // 通过 Tracer.trace(ex) 标记的异常
    if (error != null) {
        counter.errorCount.add(1);
    }
    counter.totalCount.add(1);

    handleStateChangeWhenThresholdExceeded(error);
}

判断逻辑：

double curCount = errCount;
if (strategy == EXCEPTION_RATIO) {
    curCount = errCount * 1.0 / totalCount; // 转为比例
}
if (curCount > threshold) {
    transformToOpen(curCount);
}

✅ 举例（异常比例）：

• count = 0.5（50% 异常率）

• 1 秒内 10 个请求，5 个抛异常 → 比例 50% ≥ 阈值 → 熔断！
  ✅ 举例（异常数）：

• count = 5（每秒 5 个异常）

• 1 秒内 6 个异常 → 熔断！

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🔁 四、熔断状态机（State Machine）

Sentinel 的熔断器有三种状态：

状态	行为
CLOSE	正常放行请求，统计 RT/异常
OPEN	直接拒绝所有请求 （抛 DegradeException），不执行业务
HALF_OPEN	放行一个探测请求，根据结果决定是否恢复

🔄 状态转换逻辑

1. CLOSE → OPEN

• 满足熔断条件（慢比例/异常比例超标）
• 调用 transformToOpen()
• 启动定时任务：timeWindow 秒后自动切换到 HALF_OPEN

2. OPEN → HALF_OPEN

• 由后台定时任务触发（非请求驱动）

3. HALF_OPEN → ?

• 放行下一个请求 作为探测：
  • 成功（无异常 & RT 正常） → fromHalfOpenToClose() → 恢复
  • 失败（异常 or 慢） → fromHalfOpenToOpen() → 再次熔断

💡 注意：目前 Sentinel 的 HALF_OPEN 只探测 一个请求，不是多个。

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🧩 五、关键设计思想总结

特性	说明
基于滑动窗口统计	使用 LeapArray 实现高精度、低内存的实时统计
防误判机制	minRequestAmount 避免低流量时因个别慢请求误熔断
快速失败	OPEN 状态下直接拒绝，不消耗资源
自动恢复	timeWindow 后自动尝试恢复（HALF_OPEN）
策略灵活	支持 RT、异常比例、异常数三种主流熔断场景

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📌 六、使用建议

1. RT 模式：

   • 设置合理的 slowRatioThreshold（如 0.5）
   • minRequestAmount 至少设为 5~10
   • timeWindow 建议 5~30 秒（避免频繁震荡）

2. 异常模式：

   • 确保业务代码中通过 Tracer.trace(ex) 上报异常
   • 异常比例适合稳定流量场景；异常数适合突发流量

3. 监控：

   • 观察 metric.log 中的 RT 和异常统计
   • 结合 Dashboard 查看熔断状态变化

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✅ 举个完整例子

// 配置：当 /order 接口慢请求比例 > 60%，且最小请求数 >= 10，熔断 10 秒
DegradeRule rule = new DegradeRule("GET:/order")
    .setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_RT)
    .setCount(300)                  // RT > 300ms 算慢
    .setSlowRatioThreshold(0.6)     // 慢请求比例 > 60%
    .setMinRequestAmount(10)
    .setTimeWindow(10);             // 熔断 10 秒

DegradeRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));

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❓常见问题

Q：为什么我的熔断没触发？

A：检查：

• 是否达到 minRequestAmount
• 是否真的有慢请求/异常（通过 Tracer.trace() 上报）
• statIntervalMs 是否太短（默认 1s，一般不用改）

Q：HALF_OPEN 为什么只试一次？

A：Sentinel 设计如此，简化实现。如需更健壮，可自行扩展 CircuitBreaker。

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✅ 总结

你看到的代码体现了 Sentinel 现代熔断器 的核心思想：

"基于实时指标 + 滑动窗口 + 状态机" 实现自适应熔断

它不再是简单的"连续 N 次失败就熔断"，而是：

• 更精准（比例 vs 绝对次数）
• 更稳定（防抖：minRequestAmount）
• 更智能（自动探测恢复）

理解这些，你就能合理配置熔断规则 ，并在系统出现不稳定时快速定位问题。