sentinel的流量控制
Sentinel的流量控制
流量控制在网络传输中是一个常用的概念，它用于调整网络包的发送数据。然而，从系统稳定性角度考虑，在处理请求的速度上，也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器，可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状，如下图所示：
流量控制有以下几个角度:
• 资源的调用关系，例如资源的调用链路，资源和资源之间的关系；
• 运行指标，例如 QPS、线程池、系统负载等；
• 控制的效果，例如直接限流、冷启动、排队等。
Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度，并进行灵活组合，从而达到想要的效果。
sentinel注意点:
• spring-cloud-starter-alibaba-sentinel 将所有开放的端点自动视作sentinel所要保护的资源。
• 懒加载的，请求之后才能出现数据
• 规则默认是在应用（而非sentinel控制台）的内存中的，如果应用重启，则规则失效，后续通过扩展持久化
- 确保应用接入了控制台
- 发起一次请求，在控制台的簇点链路界面看到这个资源
- 点击流控，新增流控规则，如下图，阈值类型设为QPS 单机阈值设为5，保存
4.post 新建collection，新建request，新建test，使用runner运行测试
运行的结果如下：20次请求大部分被流控拦下了
资源只被调用了6次，而不是20次
其他流控的选项
流控模式：
• 直接： 针对当前资源进行处理 /get
• 关联： A资源 关联 B 资源 ，请求发给B，如果达到阈值，那么则对A限流； A=>查询操作 B=>更新操作
• 链路：以调用链路为单位做限流处理，例如：A->B->C 这个链路的总体流量只按入口A的请求量来计算
流控效果：
• 快速失败：直接抛出异常，界面收到提示：Blocked by Sentinel (flow limiting) com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.DefaultController
• warm up（预热）：如果qps 10，预热时长10s 冷加载因子是3 从qps=10/3 开始控制流量，逐步达到10
冷启动（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP）方式
该方式主要用于系统长期处于低水位的情况下，当流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过"冷启动"，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮的情况。
比如设置的阈值为100，预热时间10s，冷加载因子是3,那最初的阈值时100/3,逐步加大阈值，10s后达到100。阈值大小决定了流量大小，也就是逐步释放请求流量进入系统，让系统“冷启动”。参考官方wiki 限流—冷启动
源码： com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.WarmUpController
如果qps 10，预热时长10s 冷加载因子是3 从qps=10/3 开始控制流量，逐步达到10 postman设置delay 100ms 保证qps 10
这样看到通过请求越来越多的
• 排队等待：匀速器（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER）
需要设置将阈值模式设置为QPS才能生效。这种方式严格控制了请求通过的间隔时间，也即是让请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法。参考官方wiki 流量控制-匀速排队模式
该方式的作用如下图所示：
这种方式主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列。想象一下这样的场景，在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求。削峰填谷。
com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.RateLimiterController
超时时间： 超时等待超过指定时间，则被限流