分布式 限流,分布式限流器

Sentinel是阿里中间件团队研发的面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件,最近正式开源。Sentinel主要以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。大家可能会问:Sentinel和之前常用的熔断降级库NetflixHystrix有什么异同呢。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。在业务场景中，流量控制对确保服务稳定运行至关重要。本文将记录如何在SpringBoot项目中整合Sentinel，实现流量控制、系统负载保护等功能。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。

配置文件与服务配置配置网关服务过滤器和限流规则。启动类ZuulServerSentinelApplication.java测试多次访问：http://localhost:order-service/order/触发限流后返回固定提示。自定义限流处理编写限流处理类（OrderBlockFallbackProvider.java）并注册至Zuul容器。测试触发限流后，返回自定义提示。Nginx限流Nginx提供基于请求速率和并发连接数的限流功能，通过配置limit_req_zone和limit_conn等指令实现。中间件限流分布式系统中，使用Redis存储限流数据，借助Redis的脚本编程和过期时间特性实现限流功能。限流组件开源组件如Sentinel提供丰富的限流API和可视化管理，支持复杂限流策略设计。

限流组件的选择各有千秋，GoogleGuava的RateLimiter凭借令牌桶算法提供预热功能，而Sentinel则倾向于漏桶算法。微服务世界的限流策略，可以借助分布式存储（如Redis）实现滑动窗口算法，实现更高效的协作。单机与分布式限流的区别在于数据存储的位置，性能优化点包括批量操作减少Redis请求。中间件限流借助Redis存储限流数据，使用Redis的过期时间特性设定限流时间跨度。Redis脚本编程可实现动态限流逻辑，支持并发量和高可用。限流组件Sentinel是一个适用于分布式环境的开源限流组件，提供丰富的限流API和可视化管理，帮助实现限流治理。架构维度限流设计实际项目中通常结合多种限流手段。

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