Sentinel 流控规则详解：三种模式与三种效果实战指南

在分布式系统面临高并发冲击时，一个智能的流量控制方案是系统稳定运行的守护神。Sentinel 以其灵活的流控规则配置，为系统资源筑起了一道可调节的防护墙。

Sentinel 流控核心原理

当客户端发起大量请求时，Sentinel 作为流量控制中心，会对请求进行智能筛选：

• 放行合理数量的请求到业务处理模块

• 限制并丢弃超出系统承载能力的多余请求

这种机制的核心目标是保护系统资源不被耗尽，确保核心业务在高压下依然能够正常运行。Sentinel 通过拦截与过滤机制，在保障服务稳定的前提下合理分配系统资源，这也是现代微服务架构中不可或缺的防护组件。

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流控规则配置详解

基本配置项

• 资源名 ：要保护的资源，如接口路径 /create

• 针对来源 ：可针对特定调用方进行限流，default表示不区分来源

• 阈值类型：控制流量的衡量维度

• 单机阈值：允许通过的最大请求量

• 是否集群：是否启用集群流控模式

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阈值类型：两种流量衡量维度

1. QPS（每秒查询数）

QPS 模式是最常用 的流控阈值类型，它控制的是单位时间内的请求数量。在图中配置的"单机阈值"为 1，表示每秒只允许 1 个请求通过。

适用场景：

• API 接口保护

• 数据库访问控制

• 第三方服务调用限流

2. 并发线程数

此模式控制的是同时处理的请求数量，而非单位时间内的请求数。当同时处理的请求数达到阈值时，后续请求将被立即拒绝。

关键区别：

• QPS 关注时间窗口内的请求密度

• 并发线程数关注同时处理的请求数量

适用场景：

• CPU 密集型任务保护

• 资源竞争严重的临界区

• 长时间处理的任务

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三种流控模式

1. 直接模式

直接模式是最基础、最常用的流控方式 。如图所示，当对资源 /create的直接调用达到阈值时，将触发限流。

工作机制：

• 统计当前资源自身的调用情况

• 当达到阈值时，对当前资源进行限流

• 不关心其他资源或调用链的情况

适用场景：

• 核心接口的独立保护

• 简单的服务限流需求

• 快速验证和基础防护

2. 关联模式

关联模式实现了一种"连带责任"的流控机制。当关联的资源达到阈值时，即使当前资源未达到阈值，也会被限流。

工作机制：

• 设置资源 A 关联资源 B

• 当资源 B 的流量达到阈值时，资源 A 也会被限流

• 适用于优先级不同的资源间的流量控制

实际案例：

• 支付接口关联查询接口：当支付接口压力大时，限制查询接口流量

• 写操作关联读操作：保证核心写操作的资源可用性

• 关键业务关联非关键业务：确保核心业务稳定性

配置要点：

• 明确资源间的依赖关系

• 确定优先级和保护目标

• 合理设置关联阈值

3. 链路模式

链路模式关注的是请求的调用路径，只对从特定入口资源来的调用进行统计和限流。

工作机制：

• 追踪请求的完整调用链

• 只统计通过指定入口到达当前资源的流量

• 不同入口的流量分别统计，互不影响

应用场景：

• 多入口服务的精细化控制

• 区分不同来源的请求优先级

• 复杂调用链中的特定路径保护

配置示例：

• 入口A → 服务X → 数据库：限流阈值100

• 入口B → 服务X → 数据库：限流阈值50

• 来自不同入口的流量独立统计和控制

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三种流控效果

1. 快速失败（默认效果）

快速失败是最直接、响应最快的流控效果。当请求达到阈值时，立即返回失败，不会等待。

实现机制：

• 请求到达时立即检查阈值

• 超过阈值立即抛出 FlowException

• 响应时间极短，几乎不消耗额外资源

适用场景：

• 对响应时间敏感的服务

• 突发流量的快速熔断

• 需要明确失败状态的业务

优点：

• 响应迅速

• 资源消耗小

• 逻辑简单明确

2. Warm Up（冷启动/预热）

Warm Up 模式实现了渐进式流量放行，让系统有时间"热身"，避免冷系统突然承受高流量冲击。

核心机制：

• 系统从低阈值开始，随时间逐步提高到设定阈值

• 预热期间，允许通过的流量缓慢增加

• 预热期结束后，稳定在设定的阈值水平

预热曲线：

流量
  ↑
  │          ┌───────── 稳定期
  │         /
  │        /
  │       / 预热期
  │      /
  │     /
  └─────┴────────────→ 时间

适用场景：

• 长期闲置的系统重启后

• 有缓存预热需求的服务

• JVM 应用需要 JIT 编译优化的场景

• 数据库连接池等需要初始化的资源

配置参数：

• 单机阈值：稳定期的最大 QPS

• 预热时长：从启动到达到最大阈值的时间

• 冷加载因子：初始阈值与最大阈值的比例

3. 排队等待

排队等待模式实现了流量整形，将突发的流量峰值平滑为较为平稳的流量。

工作流程：

1. 请求到达时检查当前排队数量

2. 如果队列未满，请求进入等待队列

3. 按照先进先出原则逐个处理请求

4. 如果队列已满，新请求被拒绝

5. 设置超时时间，防止请求无限等待

队列特性：

• 平滑流量：将突发流量转为平稳流量

• 提高吞吐：在可接受延迟下提高系统吞吐量

• 避免饥饿：设置合理超时防止请求无限等待

适用场景：

• 批处理任务

• 可接受一定延迟的业务

• 需要保持流量平稳的后端服务

• 避免瞬间压力冲击的敏感系统

配置参数：

• 超时时间：最大等待时间（毫秒）

• 队列长度：最大排队数量

• 处理速率：从队列中取请求的速率

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总结

Sentinel 的流控规则系统提供了灵活、多层次的流量控制能力。通过理解并合理配置阈值类型、流控模式和流控效果，可以构建出适应不同业务场景的流量防护体系。

核心要点回顾：

1. 阈值类型是控制维度：QPS 控制请求密度，并发线程数控制并行度

2. 流控模式是控制范围：直接控制自身，关联控制相关资源，链路控制特定路径

3. 流控效果是控制方式：快速失败立即拒绝，Warm Up 逐步放行，排队等待平滑处理