Sentinel是一款流量控制、熔断降级的开源库，其底层原理包括四种限流算法：计数器、滑动窗口、漏桶和令牌桶。计数器算法简单但存在临界问题，滑动窗口通过时间分片解决此问题但需更多存储空间，漏桶算法以固定速率处理请求但不适应突发流量，而令牌桶算法允许一定程度的突发流量并广泛应用。Sentinel源码中，数据统计采用滑动窗口设计，统计秒和分钟两个维度的QPS，并通过Slot责任链模式实现流量控制，包括权限校验、系统保护、流控等多个环节。
Sentinel底层原理分析
1 常见的限流算法
1.1 计数器
计数器算法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法，简单来说就是规定单位时间处理的请求数量规定单位时间处理的请求数量。比如我们规定我们的一个接口一分钟只能访问100次的话。 在一开始，我们设置一个计数器counter，每当一个请求过来，counter就加1，如果counter的值大于100并且该请求与第一个请求的间隔时间还在1分钟之内，那么说明请求数过多，触发限流。如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟，且counter的值还在限流范围内，那么就重置counter，具体算法的示意图如下：
问题：这个算法虽然简单，但是有一个十分致命的问题，那就是临界问题：假设有一个恶意用户，他在0:59时，瞬间发送了100个请求，并且1:00又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在1秒里面，瞬间发送了200个请求。我们刚才规定的是1分钟最多100个请求， 瞬间超过我们我们阈值的两倍。用户有可能通过算法的这个漏洞，压垮我们的应用。实现的java代码如
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