Sentinel是如何实现分布式限流的？

　　随着近些年系统稳定性要求越来越高，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。
　　在众多限流平台中 Sentinel 凭着丰富功能特性和多次阿里双十一的线上实践，成为最热门限流平台之一，Sentinel 是阿里巴巴提供的一种限流、熔断中间件，与RateLimiter相比，Sentinel提供了丰富的限流、熔断功能。它支持控制台配置限流、熔断规则，支持集群限流，并可以将相应服务调用情况可视化。
　　本文就Sentinel相关特性进行分析并测试并对底层原理进行分析，为后续相关系统建设积累经验。一、总体流程
　　之前我们学习过限流比较主流的三种算法：漏桶，令牌桶，滑动窗口。而Sentinel采用的是最后一种，滑动窗口来实现限流的。
　　先来了解一下总体流程：
　　上面的图是官网的图，从设计模式上来看，典型的的责任链模式。外部请求进来后，要经过责任链上各个节点的处理，而Sentinel的限流、熔断就是通过责任链上的这些节点实现的。
　　要想深入了解原理，还是得从源码上入手，下面直接进入Sentinel的源码阅读。二、源码阅读
　　2.1源码阅读入口及流程总结
　　读源码先得找到源码入口。我们经常使用@ SentinelResource来标记一个方法，可以将这个被@ SentinelResource标记的方法看成是一个Sentinel资源。因此，我们以@ SentinelResource为入口，找到其切面，看看切面拦截后所做的工作，就可以明确Sentinel的工作原理了。直接看注解@SentinelResource的切面代码（SentinelResourceAspect）。
　　可以清晰的看到Sentinel的行为方式。进入SentinelResource切面后，会执行SphU.entry方法，在这个方法中会对被拦截方法做限流和熔断的逻辑处理。
　　如果触发熔断和限流，会抛出BlockException，我们可以指定blockHandler方法来处理BlockException。而对于业务上的异常，我们也可以配置fallback方法来处理被拦截方法调用产生的异常。
　　所以，Sentinel熔断限流的处理主要是在SphU.entry方法中，其主要处理逻辑见下图源码。
　　可见，在SphU.entry方法中，Sentinel实现限流、熔断等功能的流程可以总结如下：获取Sentinel上下文（Context）；获取资源对应的责任链；生成资源调用凭证（Entry）；执行责任链中各个节点。2.2 责任链的执行
　　再来看下面这张图，是不是很清晰了？
　　NodeSelectorSlot用于获取资源对应的Node，并构建Node调用树，将SentinelSource的调用链路以Node Tree的形式组起来。ClusterBuilderSlot为当前Node创建对应的ClusterNode，聚合相同资源对应的不同Context的Node，后续的限流依据就是这个ClusterNode。
　　ClusterNode继承自StatisticNode，记录着相应资源处理的一些统计数据。StatisticSlot用于更新资源调用的相关计数，用于后续的限流判断使用。FlowSlot根据资源对应Node的调用计数，判断是否进行限流。
　　至此，Sentinel的责任链执行逻辑就完整了。三、原理总结
　　通过对Sentinel源码的梳理，可以很清晰的理解Sentinel的限流过程，总结如下：三大组件Context、Entry、Node，是Sentinel的核心组件，各类信息及资源调用情况都由这三大类持有；采用责任链模式完成Sentinel的信息统计、熔断、限流等操作；责任链中NodeSelectSlot负责选择当前资源对应的Node，同时构建node调用树；责任链中ClusterBuilderSlot负责构建当前Node对应的ClusterNode，用于聚合同一资源对应不同Context的Node；责任链中的StatisticSlot用于统计当前资源的调用情况，更新Node与其对用的ClusterNode的各种统计数据；责任链中的FlowSlot根据当前Node对应的ClusterNode（默认）的统计信息进行限流；资源调用统计数据（例如PassQps）使用滑动时间窗口进行统计；所有工作执行完毕后，执行退出流程，补充一些统计数据，清理Context。
　　作者：架构精进之路
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