Spring Boot整合Sentinel之流量控制入门

目录

• Sentinel简介
• Sentinel 入门 demo
• 限流入门示例|done
• 结束语
• Reference

摘要 介绍Spring Boot 4 如何整合流量治理神器Sentinel，入门案例以实现流量控制为切入点。

Sentinel简介

  什么是Sentinel？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、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量路由/调度、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护/实例摘除、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。

Sentinel 具有以下特征:

  ♥丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。
  ♥完备的实时监控：可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模集群的汇总运行情况。
  ♥广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Apache Dubbo、gRPC、Quarkus 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。同时 Sentinel 提供 Java/Go/C++ 等多种语言的原生实现。
  ♥完善的 SPI 扩展机制：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

  流量控制（flow control）原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。限流的直接表现是在执行 Entry nodeA = SphU.entry(resourceName) 的时候抛出 FlowException 异常。FlowException 是 BlockException 的子类，您可以捕捉 BlockException 来自定义被限流之后的处理逻辑。

  『资源』是 Sentinel 的关键概念，只要通过 Sentinel API 定义的代码，就是资源，能够被 Sentinel 保护起来。它可以是 Java 应用程序中的任何内容，例如，由应用程序提供的服务，或由应用程序调用的其它应用提供的服务，甚至可以是一段代码。

  『规则』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」以及「系统保护规则」。对于同一个资源，我们通过规则定义如何程序保护资源，所有规则可以动态实时调整。

  Sentinel 的「设计理念」是让编码人员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。它的流量控制规则由下表的关键属性组成：

字段名	说明	默认值
resource	资源名
count	限流阈值
grade	限流机制，1 QPS，0 并发线程数	QPS 模式
limitApp	流控针对的调用来源	default，代表不区分调用来源
strategy	调用关系限流，包括资源自身、其它关联资源 (refResource)和链路入口等	根据资源本身
controlBehavior	流量控制效果（直接拒绝、预热和匀速排队等）	直接拒绝

  限流的直接表现是在执行Entry nodeA = SphU.entry(resourceName)的时候抛出FlowException异常。FlowException是BlockException的子类，您可以捕捉BlockException来自定义被限流之后的处理逻辑。

  本文以《一步步搭建JDK 21 Spring Boot项目》搭建的Spring Boot项目为基础，演示Sentinel 限流功能。

Sentinel 入门 demo

  使用 Sentinel 来进行资源保护，主要分为几个步骤:

• 定义资源
• 设置规则
• 验证规则

  定义需要保护的资源后配置限流规则。我们可以理解为只要有了资源，就可以在任何时候灵活地定义各种流量控制规则。在编码之前考虑此代码片段是否需要保护，如果需要保护，就将其定义为一个资源。今天咱们就把Sentinel限流掰开揉碎讲清楚怎么对流量洪峰限流保证服务稳定性。

1. 引入 Sentinel 依赖

  如果您的应用使用了 Maven，则从maven仓库地址中找适合的sentinel版本并加入 pom.xml 文件中。我使用的是 JDK 21 + Spring Boot 4.0.0，故引入以下Sentinel依赖包：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-core</artifactId>
    <version>1.8.9</version>
</dependency>

限流入门示例|done

  定义资源。我们一般会将 Java 中的方法定义为资源，也可以更灵活地对资源进行定义。在下面的例子中，我们定义的资源名是【my_resource】，将System.out.println("Hello Sentinel");这个代码片段作为被保护的资源，把它用Sentinel API SphU.entry("my_resource")和entry.exit()包裹起来。见如下代码中的函数sentinelDemo(String resourceName):

import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.cactus.wiener.config.FlowRules;

/**
 * @Author 楼兰胡杨
 * @Description: 简单的限流示例
 */
public class SimpleSentinelDemo {

    public static void main(String[] args) {
        // 定义资源名称
        String resourceName = "my_resource";
        //加载流控规则
        FlowRules.initFlowRules(resourceName);
        // 启动测试示例
        sentinelDemo(resourceName);
    }

    public static void sentinelDemo(String resourceName) {
        Entry entry1 = null;

        for (int i = 1; i <= 16; i++) {
            try {
                // 资源名可使用任意有业务语义的字符串，比如方法名、接口名或其它可唯一标识的字符串。
                entry1 = SphU.entry(resourceName);
                // 被保护的资源
                System.out.println(i + " Hello Sentinel");
            } catch (BlockException ex) {
                // 处理被流控的逻辑
                System.out.println(i + " blocked!");
                // 通过休眠使Sentinel进入下一限流统计周期
                try {
                    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300L);
                } catch (InterruptedException e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }
            } finally {
                // 释放资源许可证
                if (entry1 != null) {
                    entry1.exit();
                }
            }
        }
    }
}

  我们可以通过编写代码或使用 Sentinel 控制台来设置规则。例如，以下是一个定义限流QPS=3的代码片段：

import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.cactus.wiener.config.FlowRules;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @Author 楼兰胡杨
 * @Description: 设置限流规则
 */
public class FlowRules {
    /**
     * 入门版限流规则
     * @param resourceName
     */
    public static void initFlowRules(String resourceName) {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource(resourceName);
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        rule.setCount(3); // 设置 QPS阈值 为 3
        rules.add(rule);
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

  在执行函数 sentinelDemo(String resourceName)之前，调用函数FlowRules.initFlowRules(resourceName) 即可将规则应用到受保护的资源。

  检查效果。Demo 运行之后，可以在控制台看到某一次执行后打印的如下日志：

1 Hello Sentinel
2 Hello Sentinel
3 Hello Sentinel
4 blocked!
5 blocked!
6 blocked!
7 blocked!
8 Hello Sentinel
9 Hello Sentinel
10 Hello Sentinel
11 blocked!
12 blocked!
13 blocked!
14 Hello Sentinel
15 Hello Sentinel
16 Hello Sentinel

  每次打印结果可能不一样。由日志得知系统每秒稳定的接收三个请求，和规则中预先设定的QPS阈值一模一样，且限流和放行交替进行。我们还可以在日志~/logs/csp/${appName}-metrics.log.xxx里找到下面的输出结果：

|--timestamp-|------date time----|--resource-| p |block|s |e|rt|occupiedPassQps|concurrency|classification

1765786892000|2025-12-15 16:21:32|my_resource|3|1|3|0|2|0|0|0
1765786893000|2025-12-15 16:21:33|my_resource|3|3|3|0|1|0|0|0

  其中p代表通过请求（获取了令牌entry）的QPS，block代表被阻塞请求的QPS，s代表成功执行完成的请求个数，e代表触发了用户自定义异常的QPS，rt代表从获取令牌（entry）到释放的响应时间，即平均响应时长。occupiedPassQps 代表本时间窗口容量已满，占用未来时间窗口的QPS，默认为false不开启。concurrency 指代并发度，未使用；classification 指资源类型，0 common，1 common_web，2common_rpc，3 common_api_gateway，4 common_db等。

  不管是通过什么样的机制进行流量控制，其核心原理都是监控应用流量的qps或者并发线程数，然后判断这些指标的阈值并对流量进行控制，防止瞬时流量高峰导致系统被压垮。

结束语

  生活没有倒车档，世事没有后悔药。但愿这次分享的Sentinel流量控制入门示例能与你产生共鸣，祝你今天技术判断更笃定，少踩坑、快进阶！🚀。认同的老铁别忘了关注点赞，提醒身边每一个正在寻求突破技术瓶颈的人。

Reference

• https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/How-to-Use
• https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/introduction.html