Sentinel 是一款功能强大的开源流量控制组件。它由阿里巴巴开发，旨在为分布式系统提供流量控制、熔断降级、系统负载保护等功能。
Sentinel 可以有效地应对突发的流量高峰，防止系统因流量过大而崩溃。它通过实时监控系统的流量、并发线程数、响应时间等指标，自动调整系统的流量控制策略，确保系统的稳定性和可用性。
在流量控制方面，Sentinel 提供了多种流量控制策略，如限流、流量整形、热点参数限流等。这些策略可以根据不同的业务场景进行灵活配置，满足不同系统的流量控制需求。
此外，Sentinel 还提供了熔断降级功能。当系统中的某个服务出现故障时，Sentinel 可以自动熔断该服务，防止故障扩散。同时，它还可以根据系统的负载情况自动降级一些非关键服务，以保证关键服务的正常运行。
以下详细介绍你给出的 Sentinel 资源限流配置示例中各个字段的含义，并进一步展开讲解其他可配置的字段，同时给出不同场景下的配置示例。Sentinel 配置：
[
{
"resource": "/user/get",
"limitApp": "default",
"grade": 1,
"count": 10,
"strategy": 0,
"controlBehavior": 0,
"clusterMode": false
}
]这个 Sentinel 配置定义了一个流量控制规则，我们可以逐一分析每个字段的含义：
这是资源的名称，代表你要对哪个资源进行限流控制。在代码里，你可以使用 @SentinelResource("yourResourceName") 这样的方式来定义资源。例如，若要对一个名为 getUserInfo 的接口进行限流，那么 resource 就可以设为 "getUserInfo"。
在 Sentinel 中，资源是流量控制、熔断降级等功能的基本单位，通常可以是一个方法名、URL 等。
指定受限流规则影响的调用来源。"default" 表示对所有调用来源都生效。你也可以指定具体的应用名称，例如 "app1"，这样就只会对来自 app1 的请求进行限流。
在实际应用中，你可以根据需要设置为特定的应用名，以实现更细粒度的流量控制。
注意：在使用 Sentinel 进行资源保护时，调用者可以通过 ContextUtil.enter 方法来设置调用来源。这个方法允许你在代码里明确指定当前调用的来源名称，从而与限流规则中的 limitApp 进行匹配。
用于指定限流阈值的类型，在 Sentinel 中，grade 的取值通常为 0（线程数）或 1（QPS，即每秒查询率）。
0：表示线程数限流，也就是限制同时处理该资源的线程数量。
1：表示 QPS（每秒查询率）限流，即限制每秒通过的请求数量。
表示限流的阈值。它的具体含义会根据 grade 的值而有所不同。当 grade 为 1（QPS 限流）时，count 代表每秒允许通过的请求数量；当 grade 为 0（线程数限流）时，count 代表允许同时处理该资源的最大线程数量。
指定限流策略。Sentinel 支持多种流量控制模式，包括：
0：直接限流，即对当前资源直接进行限流。
1：关联限流，当关联资源的 QPS 超过阈值时，对当前资源进行限流。
2：链路限流，只对指定链路入口的请求进行限流。
流量控制效果。Sentinel 提供了多种流量控制效果，包括快速失败、Warm Up、排队等待等。取值如下：
0：快速失败，当请求超过阈值时，直接抛出 FlowException 异常。
1：Warm Up（预热），系统初始化时允许通过的请求较少，随着时间推移逐渐增加到阈值。
2：排队等待，请求超过阈值时会进入队列排队等待，直到有可用的配额。
3：Warm Up + 排队等待。
是否开启集群模式，true 表示开启，false 表示关闭。集群模式允许 Sentinel 在多个实例之间进行流量控制规则的共享和协同工作。
[
{
"resource": "yourResourceName",
"count": 5,
"grade": 0,
"limitApp": "default"
}
]此配置表示对 yourResourceName 资源进行线程数限流，最多允许 5 个线程同时处理该资源。
[
{
"resource": "resourceA",
"count": 20,
"grade": 1,
"limitApp": "default",
"strategy": 1,
"refResource": "resourceB"
}
]这里当关联资源 resourceB 的 QPS 超过 20 时，会对 resourceA 进行限流。
注意：refResource 用于指定一个关联的资源名称。在不同的限流策略下，它有着不同的意义和用途：
关联限流：当采用关联限流策略时，refResource 所指定的资源的 QPS（每秒查询率）情况会影响当前资源的限流判断。如果关联资源的 QPS 超过了其自身的阈值，那么当前资源就会受到限流控制。
链路限流（虽不直接用 refResource 语义，但有类似关联逻辑）：链路限流关注的是请求的调用链路，虽然没有直接依赖 refResource 这个字段来定义，但整体上也是基于资源间的关联关系来进行限流的。
[
{
"resource": "yourResourceName",
"count": 100,
"grade": 1,
"limitApp": "default",
"controlBehavior": 1,
"warmUpPeriodSec": 10
}
]该配置表示对 yourResourceName 资源采用预热限流策略，初始阶段允许通过的请求较少，在 10 秒的预热期后逐渐增加到每秒 100 个请求。
注意：warmUpPeriodSec 用于指定这个预热过程的持续时间（单位为秒）。在预热期间，系统允许通过的请求数量会逐渐增加，直到达到预设的限流阈值。这样可以让系统有足够的时间进行资源初始化、缓存预热等操作，从而平稳地过渡到高负载运行状态。
[
{
"resource": "yourResourceName",
"count": 30,
"grade": 1,
"limitApp": "default",
"controlBehavior": 2,
"maxQueueingTimeMs": 500
}
]此配置下，当请求超过每秒 30 个时，会进入队列排队等待，最长等待时间为 500 毫秒。
当 Sentinel 采用 “排队等待”（controlBehavior 值为 2）这种流控效果时，若请求的数量超过了预设的限流阈值，这些超出的请求不会立即被拒绝（像 “快速失败” 策略那样），而是会被放入一个队列中进行排队等待处理。maxQueueingTimeMs 就是用来指定请求在队列中允许等待的最长时间，单位是毫秒（ms）。
如果一个请求在队列中等待的时间超过了 maxQueueingTimeMs 所设定的值，那么这个请求将会被拒绝，Sentinel 会抛出 FlowException 异常。通过设置 maxQueueingTimeMs，可以避免请求在队列中无限期地等待，防止资源长时间被占用，同时也能在一定程度上保证系统的响应性能。
川公网安备51010802032098
