在Sentinel 里面，所有的资源都对应一个资源名称以及一个Entry。Entry 要么通过对默认的主流框架的适配自动创建，要么通过调用API 显式创建；每一个Entry 创建的时候，同时也会创建一系列插槽。这些插槽有不同的职责，例如:
sentinel针对目前常见的主流框架都做了适配，比如dubbo、Web Servlet、Spring Cloud、Spring WebFlux等。sentinel的适配做到了开箱即用，那么它是通过什么机制来实现的呢？这里大家可以思考下，如果一个框架本身没有扩展机制（这只是举个极端的例子，一般开源框架都是有自身的扩展机制的），那么sentinel是无法进行适配的，更谈不上开箱即用，除非更改框架源码。所以说，如果明白了框架的扩展机制，那么理解sentinel的适配机制就很easy了，比如dubbo 本身有Filter机制（consumer端和provider端都有），Web servlet也有自己的Filter机制可进行自定义扩展。
在Alibaba Sentinel 限流与熔断初探(技巧篇) 的示例中我选择了 sentinel-demo-apache-dubbo 作为突破点，故本文就从该项目入手，看看 Sentinel 是如何对 Dubbo 做的适配，让项目使用方无感知，只需要引入对应的依即可。
我们在项目中添加 Spring Cloud Sentinel 依赖添加后 spring-cloud-starter-alibaba-sentinel 在 Spring-Boot 启动的过程中回去初始化 spring.factories 中的配置信息，如：SentinelWebAutoConfiguration 、SentinelAutoConfiguration 等配置文件来初始化
目标:Sentinel的基本应用 工具：IDEA--2020.1、Sentinel Maven SpringCloud 学习目标:学习Sentinel热点限流——热点参数限流的使用 本次学习的工程在最后面
Sentinel线程数限流不负责创建和管理线程池，而是简单统计当前请求上下文的线程个数，如果超出阈值，新的请求会被立即拒绝。
当经常访问的数据过热时，可以对其访问进行限流。例如：针对一段时间内的特定的用户、城市等进行限制。可以优先用于redis热点key的限流中。
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、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。
com/alibaba/csp/sentinel/annotation/aspectj/SentinelResourceAspect.java
在 Spring Cloud 体系中，熔断降级我们会使用 Hystrix 框架，限流通常会在 Zuul 中进行处理，Zuul 中没有自带限流的功能，我们可以自己做限流或者集成第三方开源的限流框架。最新一代的网关 Spring Cloud Gateway 则自带了限流的功能。
编者注：前段时间笔者在团队内部分享了sentinel原理设计与实现，主要讲解了sentinel基础概念和工作原理，工作原理部分大家听了基本都了解了，但是对于sentinel的几个概念及其之间的关系还有挺多同学有点模糊的，趁着这几天比较空，针对sentinel的几个核心概念，做了一些总结，希望能帮助一些sentinel初学者理清这些概念之间的关系。 PS：本文主要参考sentinel源码实现和部分官方文档，建议小伙伴阅读本文的同时也大致看下官方文档和源码，学习效果更好呦 : ) 官方文档讲解的其实还是挺详细的，但是对于这些概念之间的关系可能对于初学者来说还有点不够。 估计挺多小伙伴还不知道Sentinel是个什么东东，Sentinel是一个以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性的框架。github地址为：https://github.com/alibaba/Sentinel----
目标:Sentinel的基本应用 工具：IDEA--2020.1、Sentinel Maven 学习目标:学习Sentinel的限流设置 本次学习的工程下载链接放到文本最后面
1.NodeSelectorSlot职责记录调用轨迹，Entry调用会在内存中形成调用轨迹； 2.ClusterBuilderSlot职责构造ClusterNode，为当前节点设置ClusterNode； 3.ClusterNode为ClusterBuilderSlot的成员变量，一个资源对应一个ClusterNode； 4.Context会记录每次调用的元数据信息，EntranceNode为调用的根节点，DefaultNode和ClusterNode均为资源的统计信息； 5.不同的上下文生成不同的DefaultNode统计节点，相同资源的不同的上下文使用同一个ClusterNode
在 Sentinel 里面，所有的资源都对应一个资源名称（resourceName），每次资源调用都会创建一个 Entry 对象。Entry 可以通过对主流框架的适配自动创建，也可以通过注解的方式或调用 SphU API 显式创建。Entry 创建的时候，同时也会创建一系列功能插槽（slot chain），这些插槽有不同的职责，例如:
Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。包括核心的独立类库，监控台，丰富的使用场景验证。（这似乎是阿里开源组件的一贯作风，极其有特点，且特点很规律）
1. 当某个服务调用出现大量失败或者响应时间过长时，Sentinel会将该服务调用的断路器打开，进入熔断状态。这时后续对该服务的调用不再执行实际操作，而是立即返回预设的fallback响应，例如错误提示或其他替代数据，以此迅速释放资源，防止服务雪崩效应。
最后在feign接口使用@FeignClient的fallback参数指定降级实现
默认情况下，Sentinel会将controller中的方法作为被保护资源，Sentinel中的资源用Entry来表示。
本文主要研究一下sentinel的SentinelWebAutoConfiguration
之前我们聊了一下聊聊如何实现一个带有拦截器功能的SPI。当时我们实现的核心思路是利用了责任链+动态代理。今天我们再聊下通过动态代理如何去整合sentinel实现熔断限流
熔断降级是指当资源处于不稳定的情况下，在接下来的时间窗口之内，对该资源的调用都自动熔断。我们通常用两种方式来衡量资源是否处于稳定的状态：
有关于sentinel的使用方法和工作原理，在官方文档中都有详细的介绍，并且源码中也已经给出了一系列的demo，以下是示例：
sentinel是阿里推出的流控防护组件,随着hystrix不在维护,新的项目一般会选用 resilience4j 或者 Sentinel 进行代替,由于国内很多公司使用的就是SpringCloudAlibaba作为微服务体系.
在前面我们对Sentinel做了一个详细的介绍，可以手动的通过Sentinel提供的SphU类来保护资源。
Sentinel是阿里巴巴开源的一款分布式系统的流量控制框架，它基于AOP和注解，提供了流量控制、熔断降级、系统负载保护等功能，可以有效地保护系统的稳定性和可用性。本文将从源码角度分析Sentinel的实现原理和代码结构，并提供相关的代码示例。
SystemRuleManager初始化的时候会调用静态代码块，然后用scheduler线程池定时调用SystemStatusListener类的run方法。我们进入到SystemStatusListener类里看一下：
限流是一种通过控制系统对外提供的资源、服务或接口的访问数量或速率，以保护系统免受过载的一种策略。
Sentinel源码解析系列： 1.Sentinel源码分析—FlowRuleManager加载规则做了什么？
Sentinel 系列共包含15篇文章，主要以源码分析为手段，图文并茂的方式对 Sentinel 的架构设计理念、核心实现要点进行了一一剖析，并加以实战分析与思考。
资源 是Sentinel中的核心概念之一。在java中的资源一般是接口方法。例如，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"); 作为资源（被保护的逻辑），用 API 包装起来。参考代码如下:
通过定义规则、受保护的资源，统计调用链及运行时指标；通过比较运行指标与定义的规则，符合规则放行，不符合则阻塞。
最近正准备用Sentinel，发现RESTful接口支持的不是很好。有些童鞋可能对Sentinel不是很了解，我们先简单介绍一下。
Sentinel定位是分布式系统的流量防卫兵。目前互联网应用基本上都使用微服务，微服务的稳定性是一个很重要的问题，而限流、熔断降级是微服务保持稳定的一个重要的手段。
本周有点琐事，没有源码文章输出，掉一次链子。整理了几个最近被问的问题，大家随便看看。
前面我们介绍了在微服务架构下如何解决单测时 Mock 的问题，通过 Mock 可以在单测时不依赖其他服务的实现。在文章最后我也给大家提供了一个思考题：是不是可以模拟前端对后端的处理方式，走 Yapi 的 Mock 功能？ 这样就不用自己手动的对每个接口去 Mock 了。
本篇文章介绍的是SpringCloud Alibaba技术栈中针对熔断限流的解决方案——Sentinel，本篇文章的大纲如下所示： 一、概念介绍
#######将上面4步操作集成公共的依赖， 网关与各个微服务集成 xxx-common-sentinel##########
Hello,大家好,我是麦洛,今天带大家来了解一下SpringBoot如何继承Sentinel来实现接口流量控制
我们说的资源，可以是任何东西，服务，服务里的方法，甚至是一段代码。使用Sentinel 来进行资源保护，主要分为两个步骤:
这个方法初始化的时候会调用InitExecutor.doInit() InitExecutor#doInit
com/alibaba/csp/sentinel/slots/block/authority/AuthoritySlot.java
限流是保障服务高可用的方式之一，尤其是在微服务架构中，对接口或资源进行限流可以有效地保障服务的可用性和稳定性。
Spring Cloud Alibaba提供了中间件Sentinel，它以流量为切入点，提供了流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个功能来保护服务的稳定性。今天就来尝试一下。
随着微服务的流行，服务之间的稳定性变得越发重要，往往我们会花很多经历在维护服务的稳定性上，限流和熔断降级是我们最常用的两个手段。前段时间在群里有些小伙伴对限流的使用些疑问，再加上最近公司大促也做了限流相关的事，所以在这里总结一下写写自己对限流的一些看法。
sentinel 是阿里开源的流量控制，熔断降级，系统负载保护的一个Java组件；
易波动或者对波动比较敏感；容易影响整体的；不能预测上游行为，或者不能预测下游行为，依赖的上下游有不可预测的行为体。要不要做熔断降级的核心点在于是否可控，有没有不可控因素。
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