Sentinel集群限流实战：解决多实例不均流量问题

"Sentinel 集群限流机制介绍" Sentinel 是一款强大的流量控制、熔断降级和系统保护的开源库，主要应用于 Java 微服务架构中。在单机限流模式下，每个服务实例独立维护并执行限流规则，可能导致资源分配不均，无法实现全局统一的流量控制。为解决这个问题，Sentinel 引入了集群限流模式。 集群限流的主要目标是实现全局流量控制，确保在多实例环境下，系统整体的服务质量得到保障。在集群限流中，系统分为两种角色： 1. **Token Client**（集群流控客户端）：服务实例作为 Token Client，它们并不直接执行限流决策，而是向 Token Server 请求令牌。如果请求成功获取到令牌，表示当前请求可以被允许，否则会被限制。 2. **Token Server**（集群流控服务端）：作为中央协调者，负责收集所有 Token Client 的请求信息，根据预先设定的集群规则，判断是否发放令牌。这样，Token Server 可以根据全局视角决定是否允许某个请求通过，避免了单机限流的局限性。 集群限流的工作流程如下： - 当一个请求到达服务实例（Token Client）时，它会先向 Token Server 发送请求，请求一个令牌。 - Token Server 收到请求后，会根据配置的集群流控规则判断当前的 QPS 是否超过了设定的阈值。如果未超过，就发放令牌；反之，则拒绝发放，指示客户端限制该请求。 - Token Client 收到响应后，根据是否有令牌来决定是否允许该请求继续执行。如果有令牌，请求正常处理；若无令牌，请求被限流，可能返回错误信息或直接阻塞。 Sentinel 集群限流从1.4版本开始引入，它提供了更为精细的流量控制手段，使得开发者能够更准确地控制服务在集群环境中的流量分布，有效防止雪崩效应，提升系统的稳定性和可扩展性。在实际应用中，配置和使用集群限流需要考虑网络延迟、Token Server 的负载以及客户端和服务端的通信可靠性等因素，以确保整个限流机制的正确性和效率。