Sentinel 是如何实现分布式限流的？

随着近些年系统稳定性要求越来越高，限流是保障服务高可用的方式之一，尤其是在微服务架构中，对接口或资源进行限流可以有效地保障服务的可用性和稳定性。

在众多限流平台中 Sentinel 凭着丰富功能特性和多次阿里双十一的线上实践，成为最热门限流平台之一，Sentinel 是阿里巴巴提供的一种限流、熔断中间件，与RateLimiter相比，Sentinel提供了丰富的限流、熔断功能。它支持控制台配置限流、熔断规则，支持集群限流，并可以将相应服务调用情况可视化。

本文就Sentinel相关特性进行分析并测试并对底层原理进行分析，为后续相关系统建设积累经验。

一、总体流程

之前我们学习过限流比较主流的三种算法：漏桶，令牌桶，滑动窗口。而Sentinel采用的是最后一种，滑动窗口来实现限流的。

先来了解一下总体流程：

上面的图是官网的图，从设计模式上来看，典型的的责任链模式。外部请求进来后，要经过责任链上各个节点的处理，而Sentinel的限流、熔断就是通过责任链上的这些节点实现的。

要想深入了解原理，还是得从源码上入手，下面直接进入Sentinel的源码阅读。

二、源码阅读

2.1 源码阅读入口及流程总结

读源码先得找到源码入口。我们经常使用@ SentinelResource来标记一个方法，可以将这个被@ SentinelResource标记的方法看成是一个Sentine