应用微服务化场景下，随着服务个数的增加，服务之间的相互调用变得更加复杂，服务治理需求愈加突出，其中服务流量控制是服务治理中的重要一环。
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 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保护服务的稳定性。
作者：邴越，某电商平台架构师，曾任阿里巴巴中台资深开发工程师，云栖社区专家，关注分布式系统和高可用架构。
作者简介：曾任职于阿里巴巴，每日优鲜等互联网公司，任技术总监，15年电商互联网经历。
当随着流量的不断增长，达到或超过服务本身的可承载范围，系统服务的自我保护机制的建立就显得很重要了。
接口级故障是指系统没宕机、网络也没有中断，但处理业务出现了问题。例如业务响应缓慢、大量访问超时、大量访问出现异常。
count=10，maxQueueingTimeMs = 20000， count=10代表1s可以通过10个请求，所以每个请求平均100ms，maxQueueingTimeMs = 20000代表队中的请求最长等待时间为20s，也就是 大概能给处理 每秒/200 个请求
在之前的《使用Sentinel实现接口限流》一文中，我们仅依靠引入Spring Cloud Alibaba对Sentinel的整合封装spring-cloud-starter-alibaba-sentinel，就完成了对所有Spring MVC接口的限流控制。然而，在实际应用过程中，我们可能需要限流的层面不仅限于接口。可能对于某个方法的调用限流，对于某个外部资源的调用限流等都希望做到控制。呢么，这个时候我们就不得不手工定义需要限流的资源点，并配置相关的限流策略等内容了。
交易系统承担了整个交易链路上的所有交易相关的流量，同时交易系统上时常会组织一些营销，大促相关的活动，所以需要面对着因大促造成的瞬时流量激增的情况。
随着微服务的发展及DDD领域驱动设计的兴起，越来越多的企业开始使用微服务架构。无论是项目重构，还是新项目的开发，即使项目初期没有多大的流量，但从长远考虑，企业也基本会优先使用微服务架构。但“鱼和熊掌不可兼得”，项目微服务化在提升开发效率及降低后期维护成本的同时，也加大了服务部署运维及问题排查的难度，并且容易导致服务崩溃出现级联效应，也就是“服务雪崩”。
在分布式系统中，如果某个服务节点发生故障或者网络发生异常，都有可能导致调用方被阻塞等待，如果超时时间设置很长，调用方资源很可能被耗尽。这又导致了调用方的上游系统发生资源耗尽的情况，最终导致系统雪崩。
对于秒杀系统来说，在大流量的迅猛冲击下，都曾经或多或少发生过宕机的情况。当一个系统面临持续的大流量时，它其实很难单靠自身调整来恢复状态，你必须等待流量自然下降或者人为地把流量切走才行，这无疑会严重影响用户的购物体验
Sentinel Dashboard 是一个独立的项目，sentinel-dashboard-1.8.4.jar，需要使用 java -jar 运行
现代微服务架构都是分布式的，由非常多的服务组成。不同服务之间相互调用，组成复杂的调用链路。以上的问题在链路调用中会产生放大的效果。复杂链路上的某一环不稳定，就可能会层层级联，最终导致整个链路都不可用。因此我们需要对不稳定的弱依赖服务调用进行熔断降级，暂时切断不稳定调用，避免局部不稳定因素导致整体的雪崩。熔断降级作为保护自身的手段，通常在客户端（调用端）进行配置。
今天，我们不谈具体的概念，或者是算法，比如限流，目前已有很多这方面的内容，我们一起来看一看如何有效地落地。
Hystrix是Netflix开源的一款实现断路器模式的框架，用于处理分布式系统中的服务降级、熔断、限流等问题。在微服务架构中，服务之间相互依赖，当一个服务出现故障时，可能会导致整个系统崩溃，而Hystrix可以通过使用断路器模式来实现故障隔离，从而防止系统崩溃。
1. 当某个服务调用出现大量失败或者响应时间过长时，Sentinel会将该服务调用的断路器打开，进入熔断状态。这时后续对该服务的调用不再执行实际操作，而是立即返回预设的fallback响应，例如错误提示或其他替代数据，以此迅速释放资源，防止服务雪崩效应。
通过运行指标控制 1.基于QPS。备注：使用RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS策略 2.线程数。备注：使用RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD策略
接下来我们就学习下，如何使用@SentinelResouce 注解灵活的定义控制资源以及如何配置控制策略。
确保系统的高可用，要做的事情非常多，比如使用 Redis 缓存数据库的数据，降低数据库的压力，同时也要注意缓存穿透、雪崩、击穿等问题；但要是说到“不被突发的流量压垮”，通常就会到我们常说的分布式架构三板斧：限流、熔断、降级。
很久没更新文章了，今天给大家介绍下什么限流。相信很多小伙伴都知道限流是保证系统高可用非常有效的一种手段。那到底什么是限流呢？
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服务降级通常是针对非核心业务在业务流量激增情况下一种服务策略，通过服务降级可以保证核心业务的顺利进行。如果是主动降级，通常会返回一个默认值，被动降级是指当发现异常时，为了控制异常的影响范围而触发的自动服务降级。
稳定性设计第一篇：在分布式系统下，线上的某一个功能按钮背后会有很多个服务共同完成，这些服务之间有依赖关系，且有一定的顺序调用。那么这些服务如果其中有一个环节出现问题，会带来一些连锁反应。
近年来，各大厂Google、微软、阿里、腾讯等都在提高可用的概念。高可用（High Availability，简称HA）是指系统或服务在遭受故障或异常情况时仍能持续提供稳定和可靠的运行能力。
在分布式高可用设计中，限流应该是应用最广泛的技术手段之一，今天一起来讨论一下，为什么需要限流，以及常见的限流算法都有哪些。
公司不断的发展壮大，一开始处于蛮荒时代，咱们从单体应用过渡到微服务的时候，可能还是那一套单体的思想，再加上用户量可能也不多，直接就不去考虑起量了之后，我们需要如何处理
当系统上线时，缓存内还没有数据，如果直接提供给用户使用，每个请求都会穿过缓存去访问底层数据库，如果并发大的话，很有可能在上线当天就会宕机，这种情况就叫“系统冷启动”，因此我们需要在上线前先将数据库内的热点数据缓存至Redis内再提供出去使用，这种操作就成为"缓存预热"。
首先，我们需要明确一下这几个名词出现的场景：分布式高并发环境。如果你的产品卖相不好，没人鸟它，那它就用不着这几个属性。不需要任何加成，低并发系统就能工作的很好。
Sentinel 限流的规则默认情况下是没有持久化，如果需要持久化的话用 zk、nacos、携程阿波罗
Retrofit给了我们除Feign和Dubbo之外的第三种微服务间调用选择，使用起来还是非常方便的。记得之前在使用Feign的过程中，实现方的Controller经常要抽出一个接口来，方便调用方来实现调用，接口实现方和调用方的耦合度很高。如果当时使用的是Retrofit的话，这种情况会大大改善。总的来说，Retrofit给我们提供了更加优雅的HTTP调用方式，不仅是在单体应用中，在微服务应用中也一样！
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第八部分，主要介绍故障处理，包口典型表现、原因、常见情况、解决思想以及解决方法。如果异地多活看作事前处理的话，那么故障处理可以看作事后的预案。
上一篇文章我们已经对 Sentinel 有个简单的了解，接下来我们将讲解 Sentinel的具体使用。 Sentinel的使用分为两部分：
【1】限流就是限制流量进入或者从系统出去的速率，防止流量过高导致系统过载或者崩溃。
1. 客户端限流：在调用方法发起请求时检查是否达到阈值。若达到阈值，不发起调用请求。
3.在有限资源的情况下，一定是先解决当下最核心的问题，预测并发现未来可能出现的问题，一步步解决最痛点的问题，即满足需求的系统是不断迭代优化出来的 A.高并发原则 1.无状态：比较容易进行水平扩展，应用无状态，配置文件有状态 2.拆分：在系统设计初期，是做一个大而全的系统还是按功能模块拆分系统，这个需要根据环境进行权衡
Spring Cloud 是一站式微服务解决方案。很多公司都在使用 Spring Cloud 组件。我们想要学习 Spring Cloud 微服务架构，就需要学习他们的组件。包含：注册中心、负载均衡、熔断处理、过程调用、网关服务、配置中心、消息总线、调用链路、数据监控等等。
大流量，我们很可能会冒出：TPS（每秒事务量），QPS（每秒请求量），1W+，5W+，10W+，100W+...。其实并没有一个绝对的数字，如果这个量造成了系统的压力，影响了系统的性能，那么这个量就可以称之为大流量了。
微服务架构下，会引入很多服务问题，所以少不了需要做服务治理，包括：服务注册与发现、服务配置、服务限流、服务熔断、服务降级、负载均衡、链路追踪等。
本系列笔记涉及到的代码在GitHub上，地址：https://github.com/zsllsz/cloud
临近双十一，从 2009 年第一届双十一开始，成交量只有 5000 万，到去年 2019 年，成交量达到了 2684 亿。今年迎来了第十二届双十一，想想都挺激动。
本书暂定名称为《亿级流量网站架构核心技术——跟开涛学搭建高可用高并发系统》，如有好的书名建议欢迎留言，必当重谢。内容已交由出版社编辑，相信很快就会和大家见面。主要内容结构和目录如下所示：
滑动窗口的意思是说把固定时间片，进行划分，并且随着时间的流逝，进行移动，这样就巧妙的避开了计数器的临界点问题。也就是说这些固定数量的可以移动的格子，将会进行计数判断阀值，因此格子的数量影响着滑动窗口算法的精度。
在每一个互联网总不会缺少统一的API接口平台，公司级、部门级等等。存在即是合理，那么一个接口平台诞生的背景是什么，为了解决什么问题？怎么解决？
日常生活中，有哪些需要限流的地方？像我旁边有一个国家景区，平时可能根本没什么人前往，但是一到十一或者春节就人满为患，这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量，为什么要限流呢？
sentinel 增加规则的方式 包括三种，数据源加载，代码加载，控制台加载；每一类流控规则我都会从这三个方面去说明如何使用。
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