Sentinel是如何限流的，还有哪几种限流的方式？

自燃人~

已于 2025-06-10 18:42:34 修改

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分类专栏： # 微服务文章标签： sentinel java 开发语言面试

于 2025-06-10 18:14:40 首次发布

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在微服务与高并发系统中，Sentinel 是阿里开源的一款高可用流量控制组件，专注于流量控制、熔断降级、系统保护等。在限流方面，Sentinel 提供了丰富、灵活的控制机制，下面整理全面解析，适合面试答题、日常学习。

Sentinel 是通过 滑动时间窗口计数 + 多种策略（如 QPS、线程数） 来实现限流的，可以对资源（方法、接口、服务）进行精细化的流控设置，确保系统在高并发下的稳定性。

类型	说明
✅ QPS 限流	每秒允许通过的请求数，超过则被拒绝（最常用）
✅ 线程数限流	控制并发执行某资源的线程数量，超过就限流
✅ 关联限流	某资源受另一个资源的访问量控制，如商品详情受搜索限流影响
✅ 链路限流	同一个资源在不同调用路径下配置不同的限流规则
✅ 热点参数限流	对某个接口的参数做限流控制（如某商品ID访问过热）
✅ 集群限流	多个服务节点统一共享限流阈值，通过 Token Server 控制

Sentinel 的底层限流基于 Slot Chain + 滑动时间窗口算法（LeapArray） 实现。

🎯 优点：实时性强，能够规避突发流量。

📌 适用于高并发、长耗时的接口，比如 RPC、数据库调用。

📌 示例：

限流配置：
商品 ID = 123 的访问频率限制为 100 QPS；
其他商品不受影响。

📌 示例：

限流配置：
商品 ID = 123 的访问频率限制为 100 QPS；
其他商品不受影响。

可通过自定义线程池 + RejectHandler（如 CallerRunsPolicy）限流，结合 Sentinel 熔断兜底策略。

限流算法	Sentinel 的实现方式说明
计数器（固定窗口）	最简单，但会有临界点突发流量问题（如 1s 刷新）
滑动窗口	Sentinel 采用滑动时间窗口（Sliding Window）算法，平滑流量控制
漏桶算法	Sentinel 没有直接实现，但可以类比通过限速 QPS 实现类似效果
令牌桶算法	Sentinel 没有直接使用，但适合做令牌抢购或异步排队类场景

热点参数限流适合用于：

Sentinel 提供了基于资源粒度的限流能力，常见限流方式有 QPS、线程数、热点参数、链路、关联和集群限流。

Sentinel 的核心限流机制是基于滑动时间窗口统计请求数量，结合流控规则判断是否通过请求。

特别场景如热点参数限流，可用于防止个别商品或接口参数异常被刷导致系统过载。

场景	Sentinel 限流策略应用
接口被爬虫攻击	设置 QPS 限流，每秒最多 500 个请求
秒杀商品访问过多	热点参数限流，某商品 ID 每秒访问不得超过 100
异常链路导致某微服务雪崩	使用链路限流或关联限流防止故障扩散
多服务节点统一限流	使用 Sentinel Token Server 实现集群限流