此外，Sentinel支持动态规则，包括手动API定义和数据源驱动的规则更新，如拉模式（文件操作）和推模式（持久化存储）。通过Nacos作为数据源的例子，可以看到规则持久化和实时更新的实现过程。总结来说，Sentinel不仅提供了基础的限流和熔断功能，还通过灵活的规则管理和实时监控，提升了服务的稳定性和可管理性。限流优缺点对比其他限流服务的优缺点就是它的优点比较方便，缺点就是比较操作起来比较难。
在高并发场景下，如抢购秒杀系统，大量并发请求可能瞬间压垮服务器。Sentinel的限流功能，如在,本中，能有效管理请求流量，避免系统过载。下载Sentinel的方式有二进制运行包或源码编译，推荐官网下载，如github.com/alibaba/Sentinel，或使用网盘drive.uc.cn/s/,。在微服务架构中，网关层发挥着关键作用，它不仅隔离并保护内部服务，还可以通过网关限流来控制服务的访问频率，以避免资源过度消耗或服务器崩溃。Sentinel，从,本起，为SpringCloudGateway提供了适配，可以实现针对APIGateway和用户自定义API分组的两种资源维度的限流。
Sentinel特点：丰富的应用场景,完备的实时监控,广泛的开源生态。Zuul与Sentinel整合说明：Sentinel支持对SpringCloudGateway、NetflixZuul等主流APIGateway进行限流。操作步骤,创建项目：zuul-server-sentinel,添加依赖单独使用时，只需添加sentinel-zuul-adapter依赖。若与SentinelStarter配合，需添加spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway依赖。
匀速器模式：利用LeakyBucket算法实现的匀速模式，严格控制了请求通过的时间间隔，同时堆积的请求将会排队，超过超时时长的请求直接被拒绝。常用限流算法：①计数器限流算法通过一个计数器，限制每一秒钟能够接收的请求数。周期内，超过阈值后的请求就会被全部拒绝。在分布式环境中，所有服务器作为一个整体考虑限流，比如对IP的限制，不区分请求落在哪台机器上，只要访问集群服务节点，都会受到限流规则的约束。将限流信息存储在一个“中心化”组件中，可以监控集群内所有机器的访问状态。主流限流方案包括令牌桶算法、漏桶算法和滑动窗口等。合法性验证限流如验证码。
sentinel集群怎么限流
自定义异常结果：默认情况下，发生限流、降级、授权拦截时，都会抛出异常到调用方。如果要自定义异常的返回结果，需要实现BlockExceptionHandler接口。BlockException包含很多个子类，分别对应不同的场景：代码示例：Sentinel规则持久化：Sentinel的所有规则都是内存存储，重启后所有规则都会丢失。在生产环境下。而Sentinel并不指定执行模型,也不关注应用是如何执行的。Sentinel的原则非常简单:根据对应资源配置的规则来为资源执行相应的限流/降级/负载保护策略。在Sentinel中资源定义和规则配置是分离的。用户先通过SentinelAPI给对应的业务逻辑定义资源(埋点),然后可以在需要的时候配置规则。
开始学习Sentinel，首先要了解其基本概念，它是一个分布式系统的流量卫士，尤其在微服务架构中，限流和熔断降级是确保服务稳定的关键技术。官网的图表清晰地展示了其核心特性。实战部分，通过简单的HelloWorld示例，学习如何引入依赖，定义资源规则，以及使用SphUAPI进行流量控制。你可以通过异常处理。限流优缺点对比其他限流服务的优缺点就是它的优点比较方便，缺点就是比较操作起来比较难。
在高并发场景下，如抢购秒杀系统，大量并发请求可能瞬间压垮服务器。Sentinel的限流功能，如在,本中，能有效管理请求流量，避免系统过载。下载Sentinel的方式有二进制运行包或源码编译，推荐官网下载，如github.com/alibaba/Sentinel，或使用网盘drive.uc.cn/s/,。Sentinel特点：丰富的应用场景,完备的实时监控,广泛的开源生态。
常用限流算法：①计数器限流算法通过一个计数器，限制每一秒钟能够接收的请求数。周期内，超过阈值后的请求就会被全部拒绝。②滑动窗口算法（sentinel使用）滑动窗口算法是将时间周期分为N个小周期（窗口），分别记录每个小周期内访问次数，然后根据时间将窗口往前滑动，统计时间窗口内调用次数。上面两道面试题都提到了熔断限流，那Soul上又是如何实现限流熔断机制的呢？利用Redis令牌桶算法进行限流。和GuavaRateLimiter的名字类似，但两者不一样。hystrix插件是网关用来对流量进行熔断的核心实现。使用信号量的方式来处理请求，基于Netflix/Hystrix来实现的。
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而Sentinel并不指定执行模型,也不关注应用是如何执行的。Sentinel的原则非常简单:根据对应资源配置的规则来为资源执行相应的限流/降级/负载保护策略。在Sentinel中资源定义和规则配置是分离的。用户先通过SentinelAPI给对应的业务逻辑定义资源(埋点),然后可以在需要的时候配置规则。自定义异常结果：默认情况下，发生限流、降级、授权拦截时，都会抛出异常到调用方。如果要自定义异常的返回结果，需要实现BlockExceptionHandler接口。BlockException包含很多个子类，分别对应不同的场景：代码示例：Sentinel规则持久化：Sentinel的所有规则都是内存存储，重启后所有规则都会丢失。在生产环境下。
本地代码中加入sentinel的包，相当与client。在服务器上部署了dashboard，可以通过在dashboard中的配置页面来实现sentinel配置的添加。本地的sentinel通过zk来监听最新的配置消息，当配置修改时，zk通过主动推送的方式将配置消息发送给client。sentinel集群的实现sentinel中限流、熔断降级可以在本地进行。此外，Sentinel支持动态规则，包括手动API定义和数据源驱动的规则更新，如拉模式（文件操作）和推模式（持久化存储）。通过Nacos作为数据源的例子，可以看到规则持久化和实时更新的实现过程。总结来说，Sentinel不仅提供了基础的限流和熔断功能，还通过灵活的规则管理和实时监控，提升了服务的稳定性和可管理性。
Sentinel**是阿里巴巴开源的一款流量控制组件，主要通过限流、熔断降级等策略保障分布式服务架构的稳定性。用户可以通过丰富的应用场景、实时监控、广泛开源生态和完善的SPI扩展点来提升服务质量和可靠性。下载Sentinel的最新版本jar包（如,，在Windows环境下，通过命令行启动Sentinel。Sentinel分布式流量防卫兵Sentinel是一个面向云原生微服务的流量控制、熔断降级组件，用于替代Hystrix，解决服务雪崩、服务降级、服务熔断、服务限流等问题。Sentinel特点：独立可部署Dashboard/控制台组件,减少代码开发，通过UI界面配置即可完成细粒度控制核心库：（Java客户端）不依赖任何框架/库。
Zuul与Sentinel整合说明：Sentinel支持对SpringCloudGateway、NetflixZuul等主流APIGateway进行限流。操作步骤,创建项目：zuul-server-sentinel,添加依赖单独使用时，只需添加sentinel-zuul-adapter依赖。若与SentinelStarter配合，需添加spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway依赖。上面两道面试题都提到了熔断限流，那Soul上又是如何实现限流熔断机制的呢？利用Redis令牌桶算法进行限流。和GuavaRateLimiter的名字类似，但两者不一样。hystrix插件是网关用来对流量进行熔断的核心实现。使用信号量的方式来处理请求，基于Netflix/Hystrix来实现的。
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