Sentinel[超详细讲解]-3
主要讲解🚀 - 基于QPS/并发数的流量控制
1、流控规则
流量控制（Flow Control）用于限制某个资源的访问频率，防止系统被瞬时的流量高峰冲垮。流量控制规则可以针对不同的资源进行配置，例如接口、方法、类等。
流量规则的定义
重要属性：
| Field | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| resource | 资源名，资源名是限流规则的作用对象 | |
| count | 限流阈值 | |
| grade | 限流阈值类型，QPS 模式（1）或并发线程数模式（0） | QPS 模式 |
| limitApp | 流控针对的调用来源 | default，代表不区分调用来源 |
| strategy | 调用关系限流策略：直接、链路、关联 | 根据资源本身（直接） |
| controlBehavior | 流控效果（直接拒绝/WarmUp/匀速+排队等待），不支持按调用关系限流 | 直接拒绝 |
| clusterMode | 是否集群限流 | 否 |
同一个资源可以同时有多个限流规则，检查规则时会依次检查
以下是一个例子
private void FlowQpsRule() {// 定义流量控制规则FlowRule rule = new FlowRule();rule.setResource("orderQuery"); // 资源名称rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // 限流阈值类型(QPS/线程数)rule.setCount(10); // 阈值(每秒10次)rule.setLimitApp("default"); // 针对来源(default代表不区分来源)rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT); // 流控效果(直接拒绝)rule.setClusterMode(false); // 是否集群模式// 加载规则List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();rules.add(rule);FlowRuleManager.loadRules(rules);
}2、基于QPS/并发数的流量控制
流量控制分为统计线程数和QPS两种类型。
线程数限流用于保护业务线程不被耗尽。
QPS限流包括直接拒绝、冷启动和匀速器三种方式。
直接拒绝、冷启动、匀速器 解释：
- 直接拒绝：超过阈值直接拒绝，抛出FlowException异常。
- 冷启动：冷启动是让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值，避免瞬间流量过大导致系统崩溃。
- 匀速器：匀速器是让通过的流量按照固定的速率匀速通过，避免瞬间流量过大导致系统崩溃。
2.1、基于QPS的流量控制
基于QPS的流量控制是指对某个资源的访问频率进行限制，例如每秒最多允许访问10次。当访问频率超过设定的阈值时，新的请求将被拒绝。
主要代码：
@PostConstructprivate void initFlowRules() {List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();FlowRule rule = new FlowRule();rule.setResource(RESOURCE_NAME); // 资源名rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // 基于QPS的流量控制rule.setCount(10); // 每秒最多10个请求rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT); // 直接拒绝rule.setLimitApp("default"); // 默认对所有来源生效rules.add(rule);FlowRuleManager.loadRules(rules);}
比如：订单查询接口，每秒最多允许访问10次，超过10次则拒绝。
代码例子🫡：
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import org.springframework.stereotype.Service;import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;@Service
public class OrderService {// 定义资源名称private static final String RESOURCE_NAME = "createOrder";// 初始化流量控制规则@PostConstructprivate void initFlowRules() {List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();FlowRule rule = new FlowRule();rule.setResource(RESOURCE_NAME); // 资源名rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // 基于QPS的流量控制rule.setCount(10); // 每秒最多10个请求rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT); // 直接拒绝rule.setLimitApp("default"); // 默认对所有来源生效rules.add(rule);FlowRuleManager.loadRules(rules);}// 受保护的资源方法@SentinelResource(value = RESOURCE_NAME, blockHandler = "createOrderBlockHandler")public String createOrder(String orderInfo) {// 业务逻辑处理return "订单创建成功: " + orderInfo;}// 限流处理逻辑public String createOrderBlockHandler(String orderInfo, BlockException ex) {return "请求过于频繁，请稍后再试！当前订单信息: " + orderInfo;}
}2.2 、基于并发数的流量控制
基于并发数的流量控制是指对某个资源的并发访问数量进行限制，例如最多允许同时有10个请求访问该资源。当并发访问数量超过设定的阈值时，新的请求将被拒绝。
主要代码如下😎：
// 初始化并发线程数控制规则@PostConstructprivate void initConcurrentRules() {List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();FlowRule rule = new FlowRule();rule.setResource(ORDER_QUERY_RESOURCE); // 资源名rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD); // 基于并发线程数的流量控制rule.setCount(10); // 最大并发数10rule.setLimitApp("default"); // 默认对所有来源生效rules.add(rule);FlowRuleManager.loadRules(rules);}比如：订单查询接口，最多允许同时有10个请求访问，超过10个则拒绝。
example😁：基于线程数限流
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import org.springframework.stereotype.Service;import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;@Service
public class OrderQueryService {// 定义资源名称private static final String ORDER_QUERY_RESOURCE = "orderQuery";// 初始化并发线程数控制规则@PostConstructprivate void initConcurrentRules() {List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();FlowRule rule = new FlowRule();rule.setResource(ORDER_QUERY_RESOURCE); // 资源名rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD); // 基于并发线程数的流量控制rule.setCount(10); // 最大并发数10rule.setLimitApp("default"); // 默认对所有来源生效rules.add(rule);FlowRuleManager.loadRules(rules);}// 受保护的订单查询方法@SentinelResource(value = ORDER_QUERY_RESOURCE, blockHandler = "orderQueryBlockHandler")public String queryOrder(String orderId) {// 模拟业务处理耗时try {Thread.sleep(100); // 100ms处理时间} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}return "订单详情: " + orderId;}// 限流处理逻辑public String orderQueryBlockHandler(String orderId, BlockException ex) {return "系统繁忙，当前并发查询人数过多，请稍后再试！订单ID: " + orderId;}
}