Sentinel常规用法详解：从基础配置到生产实践

一、依赖引入与基础配置

1.1 基础依赖引入

在Maven项目中引入Sentinel核心依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-core</artifactId>
    <version>1.8.6</version>
</dependency>

实践建议：

生产环境建议同时引入sentinel-transport-simple-http用于与Dashboard通信
版本选择应保持与Spring Cloud Alibaba版本兼容

1.2 资源定义方式

Sentinel提供两种资源定义方式：

代码块方式：

try (Entry entry = SphU.entry("queryOrder")) {
    // 被保护的业务逻辑
    return orderService.queryById(orderId);
} catch (BlockException e) {
    // 流控降级处理
    return fallbackMethod(orderId);
}

注解方式（需额外引入sentinel-annotation-aspectj）：

@SentinelResource(value = "queryOrder", 
                 blockHandler = "blockHandlerMethod",
                 fallback = "fallbackMethod")
public Order queryOrder(String orderId) {
    // 业务逻辑
}

对比选择：

方式	优点	缺点
代码块	细粒度控制	侵入性强
注解	低侵入	灵活性较低

二、规则配置详解

2.1 流控规则配置

List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
FlowRule rule = new FlowRule()
    .setResource("queryOrder")
    .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS) // QPS模式
    .setCount(100)                        // 阈值100 QPS
    .setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP) // 预热模式
    .setWarmUpPeriodSec(10);              // 预热时间10秒
rules.add(rule);
FlowRuleManager.loadRules(rules);

流控效果对比：

2.2 熔断规则配置

List<DegradeRule> rules = new ArrayList<>();
DegradeRule rule = new DegradeRule()
    .setResource("queryOrder")
    .setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO)
    .setCount(0.5)  // 异常比例阈值50%
    .setTimeWindow(10); // 熔断时间10秒
rules.add(rule);
DegradeRuleManager.loadRules(rules);

熔断策略对比：

慢调用比例（SLOW_REQUEST_RATIO）
异常比例（EXCEPTION_RATIO）
异常数（EXCEPTION_COUNT）

三、生产级实践

3.1 规则持久化方案

推荐通过Nacos实现动态规则配置：

ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new NacosDataSource<>(
    nacosServerAddr, groupId, dataId,
    source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {})
);
FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());

配置中心对比：

Nacos：适合Spring Cloud体系
ZooKeeper：适合Dubbo体系
Apollo：配置变更管理强大

3.2 最佳配置实践

阈值设定：
- 单机QPS = 系统总容量 / 节点数 * 安全系数(0.7)
- 通过压测确定基准值
熔断恢复：

监控集成：

对接Prometheus：

SentinelCollectorRegistry registry = new SentinelCollectorRegistry();
CollectorRegistry.defaultRegistry.register(registry);

四、常见问题排查

规则不生效检查清单：
- 确认资源名称完全匹配（大小写敏感）
- 检查规则是否成功加载到RuleManager
- 确认未触发StatisticSlot的样本数不足保护（默认1000）

性能优化建议：

减少不必要的资源埋点

对高频资源启用异步统计：

@SentinelResource(value = "highFreqResource", 
               entryType = EntryType.OUT)

热点参数特殊处理：

Entry entry = null;
try {
    entry = SphU.entry(resourceName, EntryType.IN, 1, paramA);
    // 业务逻辑
} finally {
    if (entry != null) {
        entry.exit(1, paramA);
    }
}

通过以上实践，可以充分发挥Sentinel在生产环境中的流量防护能力。建议结合Sentinel Dashboard实时监控系统状态，并根据业务特点动态调整防护策略。

Sentinel使用指南：从配置到生产实践