怎么基于sentinel-core实现限流熔断

基于 Sentinel Core 实现限流熔断的主要步骤如下：

1. 引入 Sentinel Core 依赖，创建 Sentinel 配置文件。

2. 添加限流规则，可通过代码或配置文件方式实现。

3. 添加熔断规则，可通过代码或配置文件方式实现。

4. 在代码中使用 Sentinel API 进行流量控制。

5. 监控 Sentinel 控制台，查看限流熔断效果。

需要注意的是，限流和熔断是两种不同的流量控制手段。限流是通过限制请求的速率来控制流量，而熔断是在服务出现异常或响应时间过长时，将请求短暂地拒绝或转移，以保证整个系统的稳定性和可用性。

Sentinel Core 提供了丰富的限流策略和熔断规则，可以根据实际需求进行配置。同时，Sentinel 控制台提供了实时监控和告警功能，方便开发人员对系统流量进行监控和管理。

相关问题

如果只是用sentinel core实现限流熔断怎么实现？

使用 Sentinel Core 实现限流熔断需要以下步骤：

1. 引入 Sentinel Core 依赖库
在项目中引入 Sentinel Core 的依赖库，比如在 Maven 项目中可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-core</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

其中 x.y.z 表示 Sentinel Core 的版本号。

2. 配置限流规则
在应用启动时，可以通过编码方式或者配置文件的方式配置限流规则。比如可以通过以下代码配置一个 qps 为 10 的限流规则：

FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("your-resource-name");
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule.setCount(10);
FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));

其中 "your-resource-name" 表示资源名称，可以是接口名、方法名等等。

3. 配置熔断规则
同样的，可以通过以下代码配置一个异常比率为 0.5、熔断时间为 5 秒的熔断规则：

DegradeRule rule = new DegradeRule();
rule.setResource("your-resource-name");
rule.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO);
rule.setCount(0.5);
rule.setTimeWindow(10);
DegradeRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));

其中 "your-resource-name" 也表示资源名称。

4. 在代码中使用 Sentinel
在代码中调用受限资源时，需要使用 Sentinel 的 Entry 类包装一下。比如：

Entry entry = null;
try {
    entry = SphU.entry("your-resource-name");
    // 执行受限资源的代码
} catch (BlockException e) {
    // 处理被限流的情况
} finally {
    if (entry != null) {
        entry.exit();
    }
}

其中 SphU.entry("your-resource-name") 表示尝试进入受限资源，如果被限流了则抛出 BlockException 异常。

5. 监控 Sentinel 控制台
启动应用后，可以在 Sentinel 控制台上查看应用的运行状况、限流熔断情况等等。需要在代码中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-extension</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

其中 x.y.z 表示 Sentinel 控制台的版本号。同时，在 Sentinel 控制台上也需要配置相应的数据源。

go如何集成阿里熔断和限流

要集成阿里熔断和限流，可以使用阿里巴巴的 Sentinel 框架。Sentinel 是一款开源的流量控制框架，可以提供实时监控、规则流控、熔断降级、系统负载保护等功能，可以很好地应对高并发场景。

在 Go 语言中，可以使用 Sentinel Go 客户端来集成 Sentinel。具体步骤如下：

1. 安装 Sentinel Go 客户端：

go get github.com/alibaba/sentinel-golang/api

2. 在代码中使用 Sentinel Go 客户端：

import (
    "github.com/alibaba/sentinel-golang/api"
    "github.com/alibaba/sentinel-golang/core/config"
    "github.com/alibaba/sentinel-golang/core/log/metric"
)

func main() {
    // 初始化 Sentinel 客户端
    err := api.Init(config.NewDefaultConfig())
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 设置 Sentinel 日志输出
    metric.SetLogSlot(func(metrics []*metric.MetricItem) {
        for _, metric := range metrics {
            fmt.Println(metric.Resource, metric.PassQPS, metric.BlockQPS, metric.AvgRT)
        }
    })

    // 在需要进行流量控制的地方，添加 Sentinel 规则
    flowRule := &flow.Rule{
        Resource:               "your-resource-name",
        Count:                  100,
        IntervalInMs:           1000,
        ControlBehavior:        flow.Reject,
        MaxQueueingTimeMs:      500,
        WarmUpPeriodSec:        10,
        ColdFactor:             3,
        StatIntervalInMs:       1000,
    }
    if err := flow.LoadRules([]*flow.Rule{flowRule}); err != nil {
        panic(err)
    }

    // 在需要进行熔断降级的地方，添加 Sentinel 规则
    circuitBreakerRule := &circuitbreaker.Rule{
        Resource:               "your-resource-name",
        Strategy:               circuitbreaker.ErrorCount,
        RetryTimeoutMs:         5000,
        Threshold:              0.5,
        MinRequestAmount:       100,
        StatIntervalMs:         5000,
        MaxAllowedRtMs:         1000,
        StatSlidingWindowBucketCount: 10,
        StatSlidingWindowBucketDurationMs: 1000,
    }
    if err := circuitbreaker.LoadRules([]*circuitbreaker.Rule{circuitBreakerRule}); err != nil {
        panic(err)
    }
}

以上代码演示了如何初始化 Sentinel 客户端，并在需要进行流量控制和熔断降级的地方添加 Sentinel 规则。可以根据实际情况调整规则的参数。

注意：在使用 Sentinel 进行流量控制和熔断降级时，需要在 Sentinel 控制台中配置对应的规则。具体操作可以参考 Sentinel 官方文档。