目录
Pt1 基本概念
Pt2 主要特性
Pt3 核心原理
Pt3.1 Sentinel框架
Pt3.2 常用Slot
NodeSelectorSlot
ClusterBuilderSlot
StatisticSlot
FlowSlot
DegradeSlot
SystemSlot
Pt3.3 核心类
ProcessorSlotChain
Context
Entry
Node
StatisticSlot
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 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
限流
限流是从系统能够承受的请求量考虑，应对突发流量的是系统保护策略。当请求的流量异常（突发流量或者是流量过载）时，为了进行自我保护，超过的流量将直接被丢弃或者进行排队处理（导致平均响应时间RT增高）。
熔断
熔断是从外部服务故障考虑，应对外部故障时的系统保护策略。主要有两种场景：上游系统请求量异常，对上游请求流量进行熔断，防止系统被压垮；下游依赖成功率或处理时间异常，对下游进行熔断，防止因下游导致自身处理变慢而导致的流量异常被压垮。
降级
当自身服务发生故障时，可以关闭当前服务，约定一个快速失败的Fallback，防止对上游调用链造成更大的影响。比如：连接超时、网络延迟、服务器响应时间过长。
限流 Vs 熔断 Vs 降级 区别
限流主要出于对异常流量考虑，为了保证系统不被突发流量击垮。
熔断是出于服务故障考虑，应对服务中不稳定因素，防止远程服务故障引发的资源阻塞导致自身服务风险。
降级通常是和熔断一起使用，牺牲非核心功能，或者对故障服务执行快速失败处理，防止引发雪崩效应。
资源（需要被保护的）
资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容，例如，由应用程序提供的服务，或由应用程序调用的其它应用提供的服务，甚至可以是一段代码。只要通过 Sentinel API 定义的代码，就是资源，能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下，可以使用方法签名，URL，甚至服务名称作为资源名来标示资源。
规则（限流规则/熔断规则）
围绕资源的实时状态设定的规则，可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。
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 的主要工作机制如下：
对主流框架提供适配或者显示的 API，来定义需要保护的资源，并提供设施对资源进行实时统计和调用链路分析。
根据预设的规则，结合对资源的实时统计信息，对流量进行控制。同时，Sentinel 提供开放的接口，方便您定义及改变规则。
Sentinel 提供实时的监控系统，方便您快速了解目前系统的状态。
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:
NodeSelectorSlot 负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径，以树状结构存储起来，用于根据调用路径来限流降级；
ClusterBuilderSlot 则用于存储资源的统计信息以及调用者信息，例如该资源的 RT, QPS, thread count 等等，这些信息将用作为多维度限流，降级的依据；
StatisticSlot 则用于记录、统计不同纬度的 runtime 指标监控信息；
FlowSlot 则用于根据预设的限流规则以及前面 slot 统计的状态，来进行流量控制；
AuthoritySlot 则根据配置的黑白名单和调用来源信息，来做黑白名单控制；
DegradeSlot 则通过统计信息以及预设的规则，来做熔断降级；
SystemSlot 则通过系统的状态，例如 load1 等，来控制总的入口流量；
总体的框架如下:
Sentinel 将 ProcessorSlot 作为 SPI 接口进行扩展（1.7.2 版本以前 SlotChainBuilder 作为 SPI），使得 Slot Chain 具备了扩展的能力。您可以自行加入自定义的 slot 并编排 slot 间的顺序，从而可以给 Sentinel 添加自定义的功能。
这个 slot 主要负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径以树状结构存储起来，用于根据调用路径进行流量控制。
ContextUtil.enter("entrance1", "appA"); Entry nodeA = SphU.entry("nodeA"); if (nodeA != null) { nodeA.exit(); } ContextUtil.exit();上述代码通过 ContextUtil.enter() 创建了一个名为 entrance1 的上下文，同时指定调用发起者为 appA；接着通过SphU.entry()请求一个 token，如果该方法顺利执行没有抛 BlockException，表明 token 请求成功。
以上代码将在内存中生成以下结构：
machine-root / / EntranceNode1 / / DefaultNode(nodeA)注意：每个 DefaultNode 由资源 ID 和输入名称来标识。换句话说，一个资源 ID 可以有多个不同入口的 DefaultNode。
ContextUtil.enter("entrance1", "appA"); Entry nodeA = SphU.entry("nodeA"); if (nodeA != null) { nodeA.exit(); } ContextUtil.exit(); ContextUtil.enter("entrance2", "appA"); nodeA = SphU.entry("nodeA"); if (nodeA != null) { nodeA.exit(); } ContextUtil.exit();以上代码将在内存中生成以下结构：
machine-root / \ / \ EntranceNode1 EntranceNode2 / \ / \ DefaultNode(nodeA) DefaultNode(nodeA)上面的结构可以通过调用 curl http://localhost:8719/tree?type=root 来显示：
EntranceNode: machine-root(t:0 pq:1 bq:0 tq:1 rt:0 prq:1 1mp:0 1mb:0 1mt:0) -EntranceNode1: Entrance1(t:0 pq:1 bq:0 tq:1 rt:0 prq:1 1mp:0 1mb:0 1mt:0) --nodeA(t:0 pq:1 bq:0 tq:1 rt:0 prq:1 1mp:0 1mb:0 1mt:0) -EntranceNode2: Entrance1(t:0 pq:1 bq:0 tq:1 rt:0 prq:1 1mp:0 1mb:0 1mt:0) --nodeA(t:0 pq:1 bq:0 tq:1 rt:0 prq:1 1mp:0 1mb:0 1mt:0) t:threadNum pq:passQps bq:blockedQps tq:totalQps rt:averageRt prq: passRequestQps 1mp:1m-passed 1mb:1m-blocked 1mt:1m-total
此插槽用于构建资源的 ClusterNode 以及调用来源节点。ClusterNode 保持某个资源运行统计信息（响应时间、QPS、block 数目、线程数、异常数等）以及调用来源统计信息列表。调用来源的名称由 ContextUtil.enter(contextName，origin) 中的 origin 标记。可通过如下命令查看某个资源不同调用者的访问情况：curl http://localhost:8719/origin?id=caller：
id: nodeA idx origin threadNum passedQps blockedQps totalQps aRt 1m-passed 1m-blocked 1m-total 1 caller1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 caller2 0 0 0 0 0 0 0 0
StatisticSlot 是 Sentinel 的核心功能插槽之一，用于统计实时的调用数据。
clusterNode：资源唯一标识的 ClusterNode 的实时统计
origin：根据来自不同调用者的统计信息
defaultnode: 根据入口上下文区分的资源 ID 的 runtime 统计
入口流量的统计
Sentinel 底层采用高性能的滑动窗口数据结构 LeapArray 来统计实时的秒级指标数据，可以很好地支撑写多于读的高并发场景。
这个 slot 主要根据预设的资源的统计信息，按照固定的次序，依次生效。如果一个资源对应两条或者多条流控规则，则会根据如下次序依次检验，直到全部通过或者有一个规则生效为止:
指定应用生效的规则，即针对调用方限流的；
调用方为 other 的规则；
调用方为 default 的规则。
这个 slot 主要针对资源的平均响应时间（RT）以及异常比率，来决定资源是否在接下来的时间被自动熔断掉。
这个 slot 会根据对于当前系统的整体情况，对入口资源的调用进行动态调配。其原理是让入口的流量和当前系统的预计容量达到一个动态平衡。
注意系统规则只对入口流量起作用（调用类型为 EntryType.IN），对出口流量无效。可通过 SphU.entry(res, entryType) 指定调用类型，如果不指定，默认是EntryType.OUT。
Sentinel 的核心骨架，将不同的 Slot 按照顺序串在一起（责任链模式），从而将不同的功能（限流、降级、系统保护）组合在一起。slot chain 其实可以分为两部分：统计数据构建部分（statistic）和判断部分（rule checking）。
核心结构：
目前的设计是 one slot chain per resource，因为某些 slot 是 per resource 的（比如 NodeSelectorSlot）。
Context 代表调用链路上下文，贯穿一次调用链路中的所有 Entry。Context 维持着入口节点（entranceNode）、本次调用链路的 curNode、调用来源（origin）等信息。Context 名称即为调用链路入口名称。
Context 维持的方式：通过 ThreadLocal 传递，只有在入口 enter 的时候生效。由于 Context 是通过 ThreadLocal 传递的，因此对于异步调用链路，线程切换的时候会丢掉 Context，因此需要手动通过 ContextUtil.runOnContext(context, f) 来变换 context。
每一次资源调用都会创建一个 Entry。Entry 包含了资源名、curNode（当前统计节点）、originNode（来源统计节点）等信息。
CtEntry 为普通的 Entry，在调用 SphU.entry(xxx) 的时候创建。特性：Linked entry within current context（内部维护着 parent 和 child）
需要注意的一点：CtEntry 构造函数中会做调用链的变换，即将当前 Entry 接到传入 Context 的调用链路上（setUpEntryFor）。
资源调用结束时需要 entry.exit()。exit 操作会过一遍 slot chain exit，恢复调用栈，exit context 然后清空 entry 中的 context 防止重复调用。
Sentinel 里面的各种种类的统计节点：
StatisticNode：最为基础的统计节点，包含秒级和分钟级两个滑动窗口结构。
DefaultNode：链路节点，用于统计调用链路上某个资源的数据，维持树状结构。
ClusterNode：簇点，用于统计每个资源全局的数据（不区分调用链路），以及存放该资源的按来源区分的调用数据（类型为 StatisticNode）。特别地，Constants.ENTRY_NODE 节点用于统计全局的入口资源数据。
EntranceNode：入口节点，特殊的链路节点，对应某个 Context 入口的所有调用数据。Constants.ROOT 节点也是入口节点。
构建的时机：
EntranceNode 在 ContextUtil.enter(xxx) 的时候就创建了，然后塞到 Context 里面。
NodeSelectorSlot：根据 context 创建 DefaultNode，然后 set curNode to context。
ClusterBuilderSlot：首先根据 resourceName 创建 ClusterNode，并且 set clusterNode to defaultNode；然后再根据 origin 创建来源节点（类型为 StatisticNode），并且 set originNode to curEntry。
几种 Node 的维度（数目）：
ClusterNode 的维度是 resource
DefaultNode 的维度是 resource * context，存在每个 NodeSelectorSlot 的 map 里面
EntranceNode 的维度是 context，存在 ContextUtil 类的 contextNameNodeMap 里面
来源节点（类型为 StatisticNode）的维度是 resource * origin，存在每个 ClusterNode 的 originCountMap 里面
StatisticSlot 是 Sentinel 最为重要的类之一，用于根据规则判断结果进行相应的统计操作。
entry 的时候：依次执行后面的判断 slot。每个 slot 触发流控的话会抛出异常（BlockException 的子类）。若有 BlockException 抛出，则记录 block 数据；若无异常抛出则算作可通过（pass），记录 pass 数据。
exit 的时候：若无 error（无论是业务异常还是流控异常），记录 complete（success）以及 RT，线程数-1。
记录数据的维度：线程数+1、记录当前 DefaultNode 数据、记录对应的 originNode 数据（若存在 origin）、累计 IN 统计数据（若流量类型为 IN）。
