- github：https://github.com/alibaba/Sentinel
- 中文文档：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D
- 当前稳定版：1.8.1 2021.02.12
一、 Docker 安装 Sentinel
注：测试时直接在本地运行jar包进行测试，不使用Docker，不然微服务也要在云服务器运行才可以。
拉取镜像
docker pull bladex/sentinel-dashboard运行镜像（默认8858端口）
docker run --name my-sentinel -d -p 8858:8858 -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro bladex/sentinel-dashboard注：使用宿主机的时间，如果sentinel的时间和服务时间不一致会导致控制台不显示监控数据。该问题的 ：官方解释
访问 dashboard ：
http://ip:8858登录：默认用户名和密码均为 sentinel
二、微服务注册到Sentinel
pom依赖，通常包括下面三个，配合Nacos一起用
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14<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>yaml 配置
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18spring:
application:
name: 微服务名
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: ip:8848
sentinel:
transport:
dashboard: ip:8858
port: 8719 #默认8719，假如被占用了会自动从8719开始依次+1扫描。直至找到未被占用的端口
client-ip: 微服务IP # 用sentinel在云服务器Docker时配置，微服务在其他云服务器，本地运行时不用配置
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'主启动类还是添加
@EnableDiscoveryClient常用注解启动微服务，调用微服务的任一端口后，微服务即被Sentinel 监控。
三、流量控制
1. QPS与线程数（直接失败）
适用场景：如抢课系统，直接在界面上对接口添加流控，同时有QPS和线程数，保证了进入来的线程（用户）可以得到快速的响应。
2. 流控的关联
适用场景：如先调用订单接口调用支付接口，支付接口已经达到饱和的情况下，订单接口便应该被限流。如下图：即B达到限流要求时（B的QPS > 1），对A限流，A直接失败。
3. 流控预热
适用场景：某时刻的秒杀活动。当系统之前处于较低的访问量，突然增加的访问量会导致系统崩溃，因此使QPS和线程数的限流阈值慢慢变大，有一个缓冲的过程。默认开始的限流数为设定值的三分之一，经过预定时间达到设定的流控值。
4. 流控的排队等候
适用场景：间隔性的突发流量。如消息队列，突然有很多请求，然后后面空闲，为了在空闲时间处理这些请求，防止直接被拒绝。对应 漏桶算法 ，严格控制流量。
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