介绍

Sentinel Website（Sentinel 官网网站）

Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵

Sentinel 是什么？

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、流量路由、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度保护服务的稳定性。

Sentinel 具有以下特征:

丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、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：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Apache Dubbo、gRPC、Quarkus 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。同时 Sentinel 提供 Java/Go/C++ 等多语言的原生实现。
完善的 SPI 扩展机制：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

Sentinel 的主要特性：

Sentinel-features-overview

Sentinel 的开源生态：

Sentinel-opensource-eco

Sentinel 分为两个部分:

核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
控制台（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。

Sentinel 社区正在将流量治理相关标准抽出到 OpenSergo 标准中，Sentinel 作为流量治理标准实现。有关 Sentinel 流控降级与容错 spec 的最新进展，请参考 opensergo-specification，也欢迎社区一起来完善标准与实现。

Sentinel 社区官方网站：https://sentinelguard.io/

Quick Start

1.1 公网 Demo

如果希望最快的了解 Sentinel 在做什么，我们可以通过 Sentinel 新手指南来运行一个例子，并且能在云上控制台上看到最直观的监控和流控效果等。

若希望无侵入将已有服务接入 Sentinel 来快速体验 Sentinel 全方位的流量防护和可观测能力，推荐采用 Java Agent 方式快速、无侵入将应用接入到阿里云 MSE Sentinel 控制台来体验 Sentinel 的能力。

1.2 手动接入 Sentinel 以及控制台

下面的例子将展示应用如何三步接入 Sentinel。同时，Sentinel 也提供所见即所得的控制台，可以实时监控资源以及管理规则。

STEP 1. 在应用中引入Sentinel Jar包

如果应用使用 pom 工程，则在 pom.xml 文件中加入以下代码即可：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-core</artifactId>
    <version>1.8.6</version>
</dependency>

注意: Sentinel 仅支持 JDK 1.8 或者以上版本。

如果您未使用依赖管理工具，请到 Maven Center Repository 直接下载 JAR 包。

STEP 2. 定义资源

接下来，我们把需要控制流量的代码用 Sentinel API SphU.entry("HelloWorld") 和 entry.exit() 包围起来即可。在下面的例子中，我们将 System.out.println("hello world"); 这端代码作为资源，用 API 包围起来（埋点）。参考代码如下:

public static void main(String[] args) {
    initFlowRules();
    while (true) {
        Entry entry = null;
        try {
	    entry = SphU.entry("HelloWorld");
            /*您的业务逻辑 - 开始*/
            System.out.println("hello world");
            /*您的业务逻辑 - 结束*/
	} catch (BlockException e1) {
            /*流控逻辑处理 - 开始*/
	    System.out.println("block!");
            /*流控逻辑处理 - 结束*/
	} finally {
	   if (entry != null) {
	       entry.exit();
	   }
	}
    }
}

完成以上两步后，代码端的改造就完成了。当然，我们也提供了注解支持模块，可以以低侵入性的方式定义资源。

STEP 3. 定义规则

接下来，通过规则来指定允许该资源通过的请求次数，例如下面的代码定义了资源 HelloWorld 每秒最多只能通过 20 个请求。

private static void initFlowRules(){
    List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
    FlowRule rule = new FlowRule();
    rule.setResource("HelloWorld");
    rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
    // Set limit QPS to 20.
    rule.setCount(20);
    rules.add(rule);
    FlowRuleManager.loadRules(rules);
}

完成上面 3 步，Sentinel 就能够正常工作了。更多的信息可以参考使用文档。

STEP 4. 检查效果

Demo 运行之后，我们可以在日志 ~/logs/csp/${appName}-metrics.log.xxx 里看到下面的输出:

|--timestamp-|------date time----|-resource-|p |block|s |e|rt
1529998904000|2018-06-26 15:41:44|HelloWorld|20|0    |20|0|0
1529998905000|2018-06-26 15:41:45|HelloWorld|20|5579 |20|0|728
1529998906000|2018-06-26 15:41:46|HelloWorld|20|15698|20|0|0
1529998907000|2018-06-26 15:41:47|HelloWorld|20|19262|20|0|0
1529998908000|2018-06-26 15:41:48|HelloWorld|20|19502|20|0|0
1529998909000|2018-06-26 15:41:49|HelloWorld|20|18386|20|0|0

其中 p 代表通过的请求, block 代表被阻止的请求, s 代表成功执行完成的请求个数, e 代表用户自定义的异常, rt 代表平均响应时长。

可以看到，这个程序每秒稳定输出 "hello world" 20 次，和规则中预先设定的阈值是一样的。

更详细的说明可以参考: 如何使用

更多的例子可以参考: Sentinel Examples