Sentinel流量控制&熔断降级
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：
三个角度
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。
1. 熔断降级简介
在调用系统的时候，调用链路中的某个资源出现了不稳定，最终会导致请求发生堆积，熔断降级就可以解决这个问题，当检测到链路中某个资源出现不稳定的时候，则对这个资源进行限制，迅速地结束这个请求，避免影响到其他资源，导致级联故障
2.流量控制&熔断降级实现方案
主要有三种方案，分别是Hystrix,Resilience4j,Sentinel三种方案，下面主要以Sentinel方案来做介绍
Sentinel是阿里巴巴出品的面向分布式服务架构的轻量级流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流，流量整形，熔断降级，系统负载保护等多个维度来保障微服务的稳定性
组成：
核心库：主要指java客户端，不依赖任何框架/库，能够运行于7及以上的版本的运行时环境
控制台：主要负责管理推送规则，监控，集群限流分配管理，机器发现等
特征：
丰富的应用场景，例如秒杀，消息削峰填谷，集群流量控制，实时熔断下游不可用应用等
完备的实时监控
广泛的开源生态
完善的SPI扩展点
使用
post 新建collection，新建request，新建test，使用runner运行测试
主页地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki
资源只被调用了6次，而不是20次
3.注意点
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
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4.优势
1.友好的控制面板
2.支持实时监控
3.支持多种限流
4.支持多种降级模式
5.方便扩展开发
6.支持链路的关联，可以实现按照链路统计限流，系统保护，热门资源保护等
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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
熔断降级实现
熔断降级会在调用链路中某个资源出现状态不稳定的状态时，对这个资源的调用进行限制，让请求快速失效，避免影响到其他资源而导致级联错误。当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口内，对该资源的调用都自动熔断
熔断策略
平均响应时间（DEGRADE_GRADE_RT）:当1秒内持续进入n个请求，对应时刻的平均响应时间超过阈值（毫秒），那么在接下来的时间内（秒）对这个方法的调用都会自动熔断
异常比例：当资源每秒请求量大于n（可配置），并且每秒异常占总量的比值超过阈值，进入降级状态，在接下来的时间之内，对这个方法的调用都会自动返回阈值范围[0.0]到[1.0],代表0%到100%
异常数：当资源近一分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断，统计时间是以分钟级别计算的，若timewindow小于60s，则结束熔断状态后，还会有可能再次进入熔断状态
熔断
异常比例： 单位时间内请求的异常与成功的比例 0-1（0%-100%）
时间窗口：熔断时间窗口30秒
隐含的条件：QPS默认为5
当qps达到5的前提下，计算异常比例，如果达到10%,执行熔断，不再往底层发送请求，30S过后，发送5笔请求，
如果结果为成功，则结束熔断，如果结果为失败，继续熔断30s