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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 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助您保障微服务的稳定性。
- 2012年，Sentinel 诞生，主要功能为入口流量控制。
- 2013-2017年，Sentinel 在阿里巴巴集团内部迅速发展，成为基础技术模块，覆盖了所有的核心场景。Sentinel 也因此积累了大量的流量归整场景以及生产实践。
- 2018年，Sentinel 开源，并持续演进。
- 2019年，Sentinel 在多语言扩展的方向上逐步探索，陆续推出 C++ 原生版本、Envoy 集群流量控制支持。
- 2020年，Sentinel 推出 Go 原生版本，期待在云原生领域继续突破。
资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是程序中的任何内容，例如，某个微服务调用，或由应用程序调用的其它应用提供的服务，甚至可以是一段简单的代码。在接下来的文档中，我们都会用资源来描述代码块。
只要通过 Sentinel API 定义的代码块，就是资源，能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下，可以使用方法签名，URL 或者服务名称作为资源名来标示资源。
围绕资源的实时状态设定的规则，可以包括流量控制规则、熔断降级规则、系统保护规则以及用户自己扩展的规则。所有规则都可以动态实时调整。
流量控制在网络传输中是一个常用的概念，它用于调整网络包的发送数据。然而，从系统稳定性角度考虑，在处理请求的速度上，也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器，可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状，如下图所示：
流量控制有以下几个角度:
- 资源和资源之间的关系；
- 运行指标，例如 QPS、线程池、系统负载等；
- 控制的效果，例如直接限流、冷启动、匀速+排队等待等。
Sentinel提供了几个组件让用户去实现相关的流控方案：
Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度，并进行灵活组合，从而达到想要的效果。
除了流量控制以外，及时对调用链路中的不稳定因素进行熔断也是 Sentinel 的使命之一。由于调用关系的复杂性，如果调用链路中的某个资源出现了不稳定，可能会导致请求发生堆积，进而导致级联错误。
Sentinel 通过以下的手段来保护自身不被不稳定依赖服务拖垮：
- 并发隔离控制：当某个资源出现不稳定的情况下，例如响应时间变长，对资源的直接影响就是会造成并发数的逐步堆积。当并发数在特定资源上堆积到一定的数量之后，对该资源的新请求就会被拒绝，直到堆积的调用完成后才开始继续接收请求。
- 基于响应时间（慢调用比例）或错误（错误计数或错误比例）的自动熔断
Sentinel 同时提供系统维度的自适应保护能力。防止雪崩，是系统防护中重要的一环。当系统负载较高的时候，如果还持续让请求进入，可能会导致系统崩溃，无法响应。在集群环境下，网络负载均衡会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候，这个增加的流量就会导致这台机器也崩溃，最后导致整个集群不可用。
针对这个情况，Sentinel 提供了对应的保护机制，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，保证系统在能力范围之内处理最多的请求。
Sentinel 的主要工作机制如下：
- 对主流框架提供适配或者显示的 API，来定义需要保护的资源，并提供设施对资源进行实时统计和调用链路分析。
- 根据预设的规则，结合对资源的实时统计信息，对流量进行控制。同时，Sentinel 提供开放的接口，方便您定义及改变规则。
- Sentinel 提供实时的监控能力，方便您快速了解目前系统的状态。
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