Sentinel类似于之前的Hystrix，它的优点是有自己的监控平台，可以用Web界面来更加细粒度化的配置。
使用Sentinel
Sentinel和Nacos一样需要在Release那里去下载，下载完成后直接使用java -jar来运行就好了，默认的端口是8080，运行后默认的登录账号和密码都是sentinel。
然后在项目中导入下面坐标：
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
配置：
server:
port: 8001
spring:
application:
name: sentinel-service
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8080
# 默认使用8719端口，如果被占用则会自动+1扫描
port: 8719
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: "*"
启动类略，写两个接口准备测试：
@RestController
public class EchoController {
@Value("${server.port}")
private String port;
@GetMapping(value = "/limitA")
public String limitA() {
return port + ": Hello Sentinel! A";
}
@GetMapping(value = "/limitB")
public String limitB() {
return port + ": Hello Sentinel! B";
}
}
访问上面的两个接口，即可在Sentinel控制面板中显示出来当前微服务的信息。
流量控制
QPS-直接-快速失败
疯狂点击接口limitA，发现页面上会出现：Blocked by Sentinel (flow limiting)，这就意味着一秒钟只能接收1次请求已经生效了。
线程数-直接
接口A修改为下面的样子。
@GetMapping(value = "/limitA")
public String limitA() {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return port + ": Hello Sentinel! A";
}
修改流控规则到线程数-直接，阈值为1，然后进行测试。
然后疯狂的访问接口，这个时候也会显示Blocked by Sentinel (flow limiting)，它和QPS的区别：
QPS限制的是请求的数量，请求超过数量就不允许请求进入了。
线程数是所有的请求都可以进入，只有当规定阈值个线程已经处理不过来了，才会出现流控提示。
流控模式-关联
举个具体使用的例子，比如说支付接口出现了问题，那么就去限流下订单的接口。也就是说支付接口和下订单接口是关联关系。
疯狂的访问/limitB接口，然后发现/limitA接口不能用了。
流控效果-Warm Up（预热）
预热是防止接口被突如其来的大量访问，某个接口一直处于无人问津的状态，突然间就有了特别大的访问量，所以需要提供预热的效果。
阈值为10，预热时长为5，系统的coldFactor默认为3，意思就是还没有到预热时长的时候针对突如其来的访问只能让3个请求访问成功(10 / 3)，过了预热时长后就会到达正常的阈值。
流控效果-排队等待
设置QPS为1，然后在QPS达到规定的阈值之后会让后面的请求排队等待，除非后面的请求等的不耐烦了（超过了超时时间），页面上就会显示限流提示信息。
测试的时候可以通过打日志的方式：
log.info(Thread.currentThread().getName() + ": 进入了...");
2020-03-22 16:30:25.492 INFO 19344 --- [nio-8001-exec-2] com.cy.controller.EchoController : http-nio-8001-exec-2: 进入了...
2020-03-22 16:30:51.791 INFO 19344 --- [nio-8001-exec-4] com.cy.controller.EchoController : http-nio-8001-exec-4: 进入了...
2020-03-22 16:30:52.791 INFO 19344 --- [nio-8001-exec-5] com.cy.controller.EchoController : http-nio-8001-exec-5: 进入了...
2020-03-22 16:30:53.791 INFO 19344 --- [nio-8001-exec-6] com.cy.controller.EchoController : http-nio-8001-exec-6: 进入了...
2020-03-22 16:30:54.791 INFO 19344 --- [nio-8001-exec-7] com.cy.controller.EchoController : http-nio-8001-exec-7: 进入了...
2020-03-22 16:30:55.791 INFO 19344 --- [nio-8001-exec-8] com.cy.controller.EchoController : http-nio-8001-exec-8: 进入了...
2020-03-22 16:30:56.792 INFO 19344 --- [nio-8001-exec-9] com.cy.controller.EchoController : http-nio-8001-exec-9: 进入了...
降级规则
Sentinel里面是没有半开（Half Open）状态的。
RT（平均响应时间）
当1秒之内有5次请求，且5次请求的平均响应时间超过了设定的RT值（上图是200毫秒），接口会被限流，等到到达规定的时间窗口1S，就会恢复正常的调用。
默认的RT上限是：4900ms，超过4900ms也算作4900ms。
异常比例
异常比例，就不截图了。
还是在1秒之内5次请求，如果这5次请求的异常比例超过了设定的值，将会在规定的时间窗口期内接口无法使用，接口会提示Blocked by Sentinel (flow limiting)
时间窗口的时间过了之后就会提示异常信息了，而不是Blocked by Sentinel (flow limiting)
这是因为Blocked by Sentinel (flow limiting)这个提示只有在降级的时候才会被显示。
异常数
异常数是按照分钟统计的，1分钟之内的异常数量超过了设定的数量，就会进入降级。
热点规则
举个比较形象的例子，比如说在微博中某个明星出轨了，基本上微博就会炸掉，热点规则就可以避免这个问题。
他是通过请求的参数进行限流的，当某个参数使用了相同的值进行了大量的访问，会被限流。
@GetMapping(value = "/limitC")
@SentinelResource(value = "limitC", blockHandler = "fallback")
public String limitC(String key1, String key2) {
return port + ": Hello Sentinel! " + key1 + " ==> " + key2;
}
public String fallback(String key1, String key2, BlockException e) {
return key1 + " ==> " + key2 + "已经被限流了..." + e.getMessage();
}
上面代码中使用了@SentinelResource注解，该注解中的blockHandler参数规定了降级方法。
这个配置的意思是，当第一个参数的单机阈值为1的时候进行降级，降级持续时长为1秒。
热点规则只能使用资源名（@SentinelResource中的value值）来进行限流，如果不使用blockHandler，会抛出异常，所以热点规则要尽量添加blockHandler。
添加参数例外项
也不需要解释太多的东西，一张图片就懂了。
当参数值为明星的时候，限流阈值为100。
需要注意blockHandler只能作为与Sentinel控制台配置不一致的时候使用的降级方法，不能作为程序异常时候的降级方法，应该添加fallback参数，在降级方法中可以注入异常类
系统规则
相当于在整个系统上添加了规则，作用在全局的规则，更加粗粒度。
只支持5中模式：
降级方法解耦
写一个针对某个类的专门的降级类，里面的降级方法首先必须要是静态的，其次，必须要和它对应的降级方法的参数保持一致，并且加入BlockException参数，否则将无法使用降级方法。
public class GlobalHandler {
public static String handler(String key1, String key2, BlockException e) {
return "全局的降级方法..." + e.getMessage();
}
}
@SentinelResource(value = "limitC",
blockHandlerClass = GlobalHandler.class,
blockHandler = "handler")
其他注意事项
如果按照资源名称（@SentinelResource注解中的value）进行限流，则会使用注解中的降级方法，如果按照URI进行限流，则会使用系统默认的降级方法。
如果@SentinelResource注解中加入了fallback属性，则程序出现异常了就会走fallback。
如果@SentinelResource注解中加入了blockHandler属性，则违反了Sentinel规则后走handler。
如果只配置fallback，不配置blockHandler则会默认使用Sentinel的降级信息。
如果只配置blockHandler，不配置fallback并不会走程序异常时的降级方法。
可以使用exceptionsToIgnore来规定某个异常不要被fallback进行处理。
OpenFeign使用Sentinel
正常搭建起来一个OpenFeign项目，在项目中加入Sentinel的坐标，然后配置文件中添加：
feign:
sentinel:
enabled: true
和OpenFeign使用Hystrix的流程一样，需要对原来的OpenFeign接口写一个实现类，然后在@FeignClient注解中加入fallback即可。
@FeignClient(value = "sentinel-service",
fallback = EchoServiceHandler.class)
...
Sentinel规则持久化
默认情况下Sentinel会在微服务重启的时候，配置的规则就会消失，因为默认情况下规则是保存在微服务的内存中的。