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1、Sentinel微服务限流

Sentinel流量控制(flow control)的原理是监控应用流量的QPS或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。

QPS:每秒的请求数。当每秒请求数超过指定阈值之后对当前请求进行限流。
并发线程数：当服务器中创建线程数超过指定阈值之后对当前请求进行限流。

2、QPS限流

2.1 配置QPS限流

2.2 测试

每秒最大只能接收2个请求，超过2个报错

3、线程数限流

3.1 配置线程数限流

3.2 测试

这里使用压力测试工具apache-jmeter-5.2
下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_43753724/22032153?spm=1001.2014.3001.5501
配置线程组：

配置http请求：

发起请求并在察看结果树中查看

可以看出，有一个请求没来得及处理。

4、流控模式

4.1 流控模式说明

• 直接：标识流量控制规则到达阈值直接触发流量控制
• 关联: 当两个资源之间具有资源争抢或者依赖关系的时候，这两个资源便具有了关联。比如对数据库同一个字段的读操作和写操作存在争抢，读的速度过高会影响写得速度，写的速度过高会影响读的速度。如果放任读写操作争抢资源，则争抢本身带来的开销会降低整体的吞吐量。可使用关联限流来避免具有关联关系的资源之间过度的争抢，举例来说，read_db 和 write_db 这两个资源分别代表数据库读写，我们可以给 read_db 设置限流规则来达到写优先的目的：设置 strategy 为 RuleConstant.STRATEGY_RELATE 同时设置 refResource 为 write_db。这样当写库操作过于频繁时，读数据的请求会被限流。
  
• 链路：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/流量控制

5、流控效果(只适用于QPS限流)：

• 直接拒绝：默认的流量控制方式，当QPS超过任意规则的阈值之后，新的请求就被立即拒绝，拒绝方式为抛出FlowException。
• Warm Up:预热/冷启动方式。在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。
• 匀速排队：严格控制请求通过的间隔时间，即让请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法。