2. Sentinel源码分析—Sentinel是如何进行流量统计的？
这一篇我还是继续上一篇没有讲完的内容，先上一个例子：
private static final int threadCount = 100;
public static void main(String[] args) {
initFlowRule();
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
Thread entryThread = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
while (true) {
Entry methodA = null;
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5);
methodA = SphU.entry("methodA");
} catch (BlockException e1) {
// Block exception
} catch (Exception e2) {
// biz exception
} finally {
if (methodA != null) {
methodA.exit();
}
}
}
}
});
entryThread.setName("working thread");
entryThread.start();
}
}
private static void initFlowRule() {
List<FlowRule> rules = new ArrayList<FlowRule>();
FlowRule rule1 = new FlowRule();
rule1.setResource("methodA");
// set limit concurrent thread for 'methodA' to 20
rule1.setCount(20);
rule1.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD);
rule1.setLimitApp("default");
rules.add(rule1);
FlowRuleManager.loadRules(rules);
}
SphU#entry
我先把例子放上来
Entry methodA = null;
try {
methodA = SphU.entry("methodA");
// dosomething
} catch (BlockException e1) {
block.incrementAndGet();
} catch (Exception e2) {
// biz exception
} finally {
total.incrementAndGet();
if (methodA != null) {
methodA.exit();
}
}
我们先进入到entry方法里面：
SphU#entry
public static Entry entry(String name) throws BlockException {
return Env.sph.entry(name, EntryType.OUT, 1, OBJECTS0);
}
这个方法里面会调用Env的sph静态方法，我们进入到Env里面看看
public class Env {
public static final Sph sph = new CtSph();
static {
// If init fails, the process will exit.
InitExecutor.doInit();
}
}
这个方法初始化的时候会调用InitExecutor.doInit()
InitExecutor#doInit
public static void doInit() {
//InitExecutor只会初始化一次，并且初始化失败会退出
if (!initialized.compareAndSet(false, true)) {
return;
}
try {
//通过spi加载InitFunc子类，默认是MetricCallbackInit
ServiceLoader<InitFunc> loader = ServiceLoader.load(InitFunc.class);
List<OrderWrapper> initList = new ArrayList<OrderWrapper>();
for (InitFunc initFunc : loader) {
RecordLog.info("[InitExecutor] Found init func: " + initFunc.getClass().getCanonicalName());
//由于这里只有一个loader里面只有一个子类，那么直接就返回initList里面包含一个元素的集合
insertSorted(initList, initFunc);
}
for (OrderWrapper w : initList) {
//这里调用MetricCallbackInit的init方法
w.func.init();
RecordLog.info(String.format("[InitExecutor] Executing %s with order %d",
w.func.getClass().getCanonicalName(), w.order));
}
} catch (Exception ex) {
RecordLog.warn("[InitExecutor] WARN: Initialization failed", ex);
ex.printStackTrace();
} catch (Error error) {
RecordLog.warn("[InitExecutor] ERROR: Initialization failed with fatal error", error);
error.printStackTrace();
}
}
这个方法主要是通过spi加载InitFunc 的子类，默认是MetricCallbackInit。
然后会将MetricCallbackInit封装成OrderWrapper实例，然后遍历，调用
MetricCallbackInit的init方法：
MetricCallbackInit#init
public void init() throws Exception {
//添加回调函数
//key是com.alibaba.csp.sentinel.metric.extension.callback.MetricEntryCallback
StatisticSlotCallbackRegistry.addEntryCallback(MetricEntryCallback.class.getCanonicalName(),
new MetricEntryCallback());
//key是com.alibaba.csp.sentinel.metric.extension.callback.MetricExitCallback
StatisticSlotCallbackRegistry.addExitCallback(MetricExitCallback.class.getCanonicalName(),
new MetricExitCallback());
}
这个init方法就是注册了两个回调实例MetricEntryCallback和MetricExitCallback。
然后会通过调用Env.sph.entry会最后调用到CtSph的entry方法：
public Entry entry(String name, EntryType type, int count, Object... args) throws BlockException {
//这里name是Resource，type是out
StringResourceWrapper resource = new StringResourceWrapper(name, type);
//count是1 ，args是一个空数组
return entry(resource, count, args);
}
这个方法会将resource和type封装成StringResourceWrapper实例，然后调用entry重载方法追踪到CtSph的entryWithPriority方法。
//这里传入得参数count是1，prioritized=false，args是容量为1的空数组
private Entry entryWithPriority(ResourceWrapper resourceWrapper, int count, boolean prioritized, Object... args)
throws BlockException {
//获取当前线程的上下文
Context context = ContextUtil.getContext();
if (context instanceof NullContext) {
// The {@link NullContext} indicates that the amount of context has exceeded the threshold,
// so here init the entry only. No rule checking will be done.
return new CtEntry(resourceWrapper, null, context);
}
//为空的话，创建一个默认的context
if (context == null) { //1
// Using default context.
context = MyContextUtil.myEnter(Constants.CONTEXT_DEFAULT_NAME, "", resourceWrapper.getType());
}
// Global switch is close, no rule checking will do.
if (!Constants.ON) {//这里会返回false
return new CtEntry(resourceWrapper, null, context);
}
//2
//创建一系列功能插槽
ProcessorSlot<Object> chain = lookProcessChain(resourceWrapper);
/*
* Means amount of resources (slot chain) exceeds {@link Constants.MAX_SLOT_CHAIN_SIZE},
* so no rule checking will be done.
*/
//如果超过了插槽的最大数量，那么会返回null
if (chain == null) {
return new CtEntry(resourceWrapper, null, context);
}
Entry e = new CtEntry(resourceWrapper, chain, context);
try {
//3
//调用责任链
chain.entry(context, resourceWrapper, null, count, prioritized, args);
} catch (BlockException e1) {
e.exit(count, args);
throw e1;
} catch (Throwable e1) {
// This should not happen, unless there are errors existing in Sentinel internal.
RecordLog.info("Sentinel unexpected exception", e1);
}
return e;
}
这个方法是最核心的方法，主要做了三件事：
- 如果context为null则创建一个新的
- 通过责任链方式创建功能插槽
- 调用责任链插槽
在讲创建context之前我们先看一下ContextUtil这个类初始化的时候会做什么
ContextUtil
/**
* Holds all {@link EntranceNode}. Each {@link EntranceNode} is associated with a distinct context name.
*/
private static volatile Map<String, DefaultNode> contextNameNodeMap = new HashMap<>();
static {
// Cache the entrance node for default context.
initDefaultContext();
}
private static void initDefaultContext() {
String defaultContextName = Constants.CONTEXT_DEFAULT_NAME;
//初始化一个sentinel_default_context，type为in的队形
EntranceNode node = new EntranceNode(new StringResourceWrapper(defaultContextName, EntryType.IN), null);
//Constants.ROOT会初始化一个name是machine-root，type=IN的对象
Constants.ROOT.addChild(node);
//所以现在map里面有一个key=CONTEXT_DEFAULT_NAME的对象
contextNameNodeMap.put(defaultContextName, node);
}
ContextUtil在初始化的时候会先调用initDefaultContext方法。通过Constants.ROOT创建一个root节点，然后将创建的node作为root的子节点入队，然后将node节点put到contextNameNodeMap中
结构如下：
Constants.ROOT:
machine-root(EntryType#IN)
/
/
sentinel_default_context(EntryType#IN)
现在我们再回到entryWithPriority方法中：
if (context == null) {//1
// Using default context.
context = MyContextUtil.myEnter(Constants.CONTEXT_DEFAULT_NAME, "", resourceWrapper.getType());
}
如果context为空，那么会调用MyContextUtil.myEnter创建一个新的context，这个方法最后会调用到ContextUtil.trueEnter方法中进行创建。
protected static Context trueEnter(String name, String origin) {
Context context = contextHolder.get();
if (context == null) {
Map<String, DefaultNode> localCacheNameMap = contextNameNodeMap;
DefaultNode node = localCacheNameMap.get(name);
if (node == null) {
//如果为null的话，检查contextNameNodeMap的size是不是超过2000
if (localCacheNameMap.size() > Constants.MAX_CONTEXT_NAME_SIZE) {
setNullContext();
return NULL_CONTEXT;
} else {
// 重复initDefaultContext方法的内容
try {
LOCK.lock();
node = contextNameNodeMap.get(name);
if (node == null) {
if (contextNameNodeMap.size() > Constants.MAX_CONTEXT_NAME_SIZE) {
setNullContext();
return NULL_CONTEXT;
} else {
node = new EntranceNode(new StringResourceWrapper(name, EntryType.IN), null);
// Add entrance node.
Constants.ROOT.addChild(node);
Map<String, DefaultNode> newMap = new HashMap<>(contextNameNodeMap.size() + 1);
newMap.putAll(contextNameNodeMap);
newMap.put(name, node);
contextNameNodeMap = newMap;
}
}
} finally {
LOCK.unlock();
}
}
}
context = new Context(node, name);
context.setOrigin(origin);
contextHolder.set(context);
}
return context;
}
在trueEnter方法中会做一个校验，如果contextNameNodeMap中的数量已经超过了2000，那么会返回一个NULL_CONTEXT。由于我们在initDefaultContext中已经初始化过了node节点，所以这个时候直接根据name获取node节点放入到contextHolder中。
创建完了context之后我们再回到entryWithPriority方法中继续往下走：
//创建一系列功能插槽
ProcessorSlot<Object> chain = lookProcessChain(resourceWrapper);
通过调用lookProcessChain方法会创建功能插槽
CtSph#lookProcessChain
ProcessorSlot<Object> lookProcessChain(ResourceWrapper resourceWrapper) {
//根据resourceWrapper初始化插槽
ProcessorSlotChain chain = chainMap.get(resourceWrapper);
if (chain == null) {
synchronized (LOCK) {
chain = chainMap.get(resourceWrapper);
if (chain == null) {
// Entry size limit.最大插槽数量为6000
if (chainMap.size() >= Constants.MAX_SLOT_CHAIN_SIZE) {
return null;
}
//初始化新的插槽
chain = SlotChainProvider.newSlotChain();
Map<ResourceWrapper, ProcessorSlotChain> newMap = new HashMap<ResourceWrapper, ProcessorSlotChain>(
chainMap.size() + 1);
newMap.putAll(chainMap);
newMap.put(resourceWrapper, chain);
chainMap = newMap;
}
}
}
return chain;
}
这里会调用SlotChainProvider.newSlotChain进行插槽的初始化。
SlotChainProvider#newSlotChain
public static ProcessorSlotChain newSlotChain() {
if (slotChainBuilder != null) {
return slotChainBuilder.build();
}
//根据spi初始化slotChainBuilder，默认是DefaultSlotChainBuilder
resolveSlotChainBuilder();
if (slotChainBuilder == null) {
RecordLog.warn("[SlotChainProvider] Wrong state when resolving slot chain builder, using default");
slotChainBuilder = new DefaultSlotChainBuilder();
}
return slotChainBuilder.build();
}
默认调用DefaultSlotChainBuilder的build方法进行初始化
DefaultSlotChainBuilder#build
public ProcessorSlotChain build() {
ProcessorSlotChain chain = new DefaultProcessorSlotChain();
//创建Node节点
chain.addLast(new NodeSelectorSlot());
//用于构建资源的 ClusterNode
chain.addLast(new ClusterBuilderSlot());
chain.addLast(new LogSlot());
//用于统计实时的调用数据
chain.addLast(new StatisticSlot());
//用于对入口的资源进行调配
chain.addLast(new SystemSlot());
chain.addLast(new AuthoritySlot());
//用于限流
chain.addLast(new FlowSlot());
//用于降级
chain.addLast(new DegradeSlot());
return chain;
}
DefaultProcessorSlotChain里面会创建一个头节点，然后把其他节点通过addLast串成一个链表：
最后我们再回到CtSph的entryWithPriority方法中，往下走调用chain.entry方法触发调用链。
Context
在往下看Slot插槽之前，我们先总结一下Context是怎样的一个结构：
在Sentinel中，所有的统计操作都是基于context来进行的。context会通过ContextUtil的trueEnter方法进行创建，会根据context的不同的name来组装不同的Node来实现数据的统计。
在经过NodeSelectorSlot的时候会根据传入的不同的context的name字段来获取不同的DefaultNode对象，然后设置到context的curEntry实例的curNode属性中。
NodeSelectorSlot#entry
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, Object obj, int count, boolean prioritized, Object... args)
throws Throwable {
DefaultNode node = map.get(context.getName());
if (node == null) {
synchronized (this) {
node = map.get(context.getName());
if (node == null) {
node = new DefaultNode(resourceWrapper, null);
HashMap<String, DefaultNode> cacheMap = new HashMap<String, DefaultNode>(map.size());
cacheMap.putAll(map);
cacheMap.put(context.getName(), node);
map = cacheMap;
// Build invocation tree
((DefaultNode) context.getLastNode()).addChild(node);
}
}
}
//设置到context的curEntry实例的curNode属性中
context.setCurNode(node);
fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}
然后再经过ClusterBuilderSlot槽位在初始化的时候会初始化一个静态的全局clusterNodeMap用来记录所有的ClusterNode，维度是ResourceWrapper。每次调用entry方法的时候会先去全局的clusterNodeMap，找不到就会创建一个新的clusterNode，放入到node的ClusterNode属性中，用来统计ResourceWrapper维度下面的所有数据。
//此变量是静态的，所以只会初始化一次，存有所有的ResourceWrapper维度下的数据
private static volatile Map<ResourceWrapper, ClusterNode> clusterNodeMap = new HashMap<>();
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,
boolean prioritized, Object... args)
throws Throwable {
if (clusterNode == null) {
synchronized (lock) {
if (clusterNode == null) {
// Create the cluster node.
clusterNode = new ClusterNode();
HashMap<ResourceWrapper, ClusterNode> newMap = new HashMap<>(Math.max(clusterNodeMap.size(), 16));
newMap.putAll(clusterNodeMap);
newMap.put(node.getId(), clusterNode);
clusterNodeMap = newMap;
}
}
}
node.setClusterNode(clusterNode);
if (!"".equals(context.getOrigin())) {
Node originNode = node.getClusterNode().getOrCreateOriginNode(context.getOrigin());
context.getCurEntry().setOriginNode(originNode);
}
fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}
StatisticSlot
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,
boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
try {
//先直接往下调用，如果没有报错则进行统计
// Do some checking.
fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
//当前线程数加1
// Request passed, add thread count and pass count.
node.increaseThreadNum();
//通过的请求加上count
node.addPassRequest(count);
...
} catch (PriorityWaitException ex) {
node.increaseThreadNum();
...
} catch (BlockException e) {
//设置错误信息
// Blocked, set block exception to current entry.
context.getCurEntry().setError(e);
...
//设置被阻塞的次数
// Add block count.
node.increaseBlockQps(count);
...
throw e;
} catch (Throwable e) {
// Unexpected error, set error to current entry.
context.getCurEntry().setError(e);
//设置异常的次数
// This should not happen.
node.increaseExceptionQps(count);
...
throw e;
}
}
这段代码中，我把不相关的代码都省略了，不影响我们的主流程。
在entry方法里面，首先是往下继续调用，根据其他的节点的情况来进行统计，比如抛出异常，那么就统计ExceptionQps，被阻塞那么就统计BlockQps，直接通过，那么就统计PassRequest。
我们先看一下线程数是如何统计的：node.increaseThreadNum()
DefaultNode#increaseThreadNum
我们先看一下DefaultNode的继承关系：
public void increaseThreadNum() {
super.increaseThreadNum();
this.clusterNode.increaseThreadNum();
}
所以super.increaseThreadNum是调用到了父类的increaseThreadNum方法。
this.clusterNode.increaseThreadNum()这句代码和super.increaseThreadNum是一样的使用方式，所以看看StatisticNode的increaseThreadNum方法就好了
StatisticNode#increaseThreadNum
private LongAdder curThreadNum = new LongAdder();
public void decreaseThreadNum() {
curThreadNum.increment();
}
这个方法很简单，每次都直接使用LongAdder的api加1就好了，最后会在退出的时候减1，使用LongAdder也保证了原子性。
如果请求通过的时候会继续往下调用node.addPassRequest：
DefaultNode#addPassRequest
public void addPassRequest(int count) {
super.addPassRequest(count);
this.clusterNode.addPassRequest(count);
}
这句代码也是调用了StatisticNode的addPassRequest方法进行统计的。
StatisticNode#addPassRequest
public void addPassRequest(int count) {
rollingCounterInSecond.addPass(count);
rollingCounterInMinute.addPass(count);
}
这段代码里面有两个调用，一个是按分钟统计的，一个是按秒统计的。因为我们这里是使用的FlowRuleManager所以是会记录按分钟统计的。具体是怎么初始化，以及怎么打印统计日志的可以看看我上一篇分析：1.Sentinel源码分析—FlowRuleManager加载规则做了什么？，我这里不再赘述。
所以我们直接看看rollingCounterInMinute.addPass(count)这句代码就好了，这句代码会直接调用ArrayMetric的addPass方法。
ArrayMetric#addPass
public void addPass(int count) {
//获取当前的时间窗口
WindowWrap<MetricBucket> wrap = data.currentWindow();
//窗口内的pass加1
wrap.value().addPass(count);
}
这里会首先调用currentWindow获取当前的时间窗口WindowWrap，然后调用调用窗口内的MetricBucket的addPass方法加1，我继续拿我上一篇文章的图过来说明：
我面来到MetricBucket的addPass方法：
MetricBucket#addPass
public void addPass(int n) {
add(MetricEvent.PASS, n);
}
public MetricBucket add(MetricEvent event, long n) {
counters[event.ordinal()].add(n);
return this;
}
addPass方法会使用枚举类然后将counters数组内的pass槽位的值加n；counters数组是LongAdder数组，所以也不会有线程安全问题。
node.increaseBlockQps和node.increaseExceptionQps代码也是一样的，大家可以自行去看看。
FlowSlot
FlowSlot可以根据预先设置的规则来判断一个请求是否应该被通过。
FlowSlot
private final FlowRuleChecker checker;
public FlowSlot() {
this(new FlowRuleChecker());
}
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,
boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
checkFlow(resourceWrapper, context, node, count, prioritized);
fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}
void checkFlow(ResourceWrapper resource, Context context, DefaultNode node, int count, boolean prioritized)
throws BlockException {
checker.checkFlow(ruleProvider, resource, context, node, count, prioritized);
}
FlowSlot在实例化的时候会设置一个规则检查器，然后在调用entry方法的时候会调用规则检查器的checkFlow方法
我们进入到FlowRuleChecker的checkFlow 方法中：
FlowRuleChecker#checkFlow
public void checkFlow(Function<String, Collection<FlowRule>> ruleProvider, ResourceWrapper resource,
Context context, DefaultNode node, int count, boolean prioritized) throws BlockException {
if (ruleProvider == null || resource == null) {
return;
}
//返回FlowRuleManager里面注册的所有规则
Collection<FlowRule> rules = ruleProvider.apply(resource.getName());
if (rules != null) {
for (FlowRule rule : rules) {
//如果当前的请求不能通过，那么就抛出FlowException异常
if (!canPassCheck(rule, context, node, count, prioritized)) {
throw new FlowException(rule.getLimitApp(), rule);
}
}
}
}
private final Function<String, Collection<FlowRule>> ruleProvider = new Function<String, Collection<FlowRule>>() {
@Override
public Collection<FlowRule> apply(String resource) {
// Flow rule map should not be null.
Map<String, List<FlowRule>> flowRules = FlowRuleManager.getFlowRuleMap();
return flowRules.get(resource);
}
};
checkFlow这个方法就是过去所有的规则然后根据规则进行过滤。主要的过滤操作是在canPassCheck中进行的。
FlowRuleChecker#canPassCheck
public boolean canPassCheck(/*@NonNull*/ FlowRule rule, Context context, DefaultNode node, int acquireCount,
boolean prioritized) {
//如果没有设置limitapp，那么不进行校验，默认会给个defualt
String limitApp = rule.getLimitApp();
if (limitApp == null) {
return true;
}
//集群模式
if (rule.isClusterMode()) {
return passClusterCheck(rule, context, node, acquireCount, prioritized);
}
//本地模式
return passLocalCheck(rule, context, node, acquireCount, prioritized);
}
这个方法首先会校验limitApp，然后判断是集群模式还是本地模式，我们这里暂时分析本地模式。
FlowRuleChecker#passLocalCheck
private static boolean passLocalCheck(FlowRule rule, Context context, DefaultNode node, int acquireCount,
boolean prioritized) {
//节点选择
Node selectedNode = selectNodeByRequesterAndStrategy(rule, context, node);
if (selectedNode == null) {
return true;
}
//根据设置的规则来拦截
return rule.getRater().canPass(selectedNode, acquireCount, prioritized);
}
本地模式中，首先会调用selectNodeByRequesterAndStrategy进行节点选择，根据不同的模式选择不同的节点，然后调用规则控制器的canPass方法进行拦截。
FlowRuleChecker#selectNodeByRequesterAndStrategy
static Node selectNodeByRequesterAndStrategy(/*@NonNull*/ FlowRule rule, Context context, DefaultNode node) {
// The limit app should not be empty.
String limitApp = rule.getLimitApp();
//关系限流策略
int strategy = rule.getStrategy();
String origin = context.getOrigin();
//origin不为`default` or `other`，并且limitApp和origin相等
if (limitApp.equals(origin) && filterOrigin(origin)) {//1
if (strategy == RuleConstant.STRATEGY_DIRECT) {
// Matches limit origin, return origin statistic node.
return context.getOriginNode();
}
//关系限流策略为关联或者链路的处理
return selectReferenceNode(rule, context, node);
} else if (RuleConstant.LIMIT_APP_DEFAULT.equals(limitApp)) {//2
if (strategy == RuleConstant.STRATEGY_DIRECT) {
//这里返回ClusterNode，表示所有应用对该资源的所有请求情况
// Return the cluster node.
return node.getClusterNode();
}
//关系限流策略为关联或者链路的处理
return selectReferenceNode(rule, context, node);
} else if (RuleConstant.LIMIT_APP_OTHER.equals(limitApp)
&& FlowRuleManager.isOtherOrigin(origin, rule.getResource())) {//3
if (strategy == RuleConstant.STRATEGY_DIRECT) {
return context.getOriginNode();
}
//关系限流策略为关联或者链路的处理
return selectReferenceNode(rule, context, node);
}
return null;
}
这个方法主要是用来根据控制根据不同的规则，获取不同的node进行数据的统计。
- 在标记1中表示，如果流控规则配置了来源应用且不是"default"或者"other"这种特殊值，那么这种时候该规则就只对配置的来源应用生效。
- 在标记2中表示，limitApp是"default"，代表针对所有应用进行统计。
- 标记7中，这个是"other"值的处理，假设当前请求来源不在当前规则的limitApp中，则进行下面的处理。
我这里引用官方文档的一段话进行解释：
default：表示不区分调用者，来自任何调用者的请求都将进行限流统计。如果这个资源名的调用总和超过了这条规则定义的阈值，则触发限流。
{some_origin_name}：表示针对特定的调用者，只有来自这个调用者的请求才会进行流量控制。例如 NodeA 配置了一条针对调用者caller1的规则，那么当且仅当来自 caller1 对 NodeA 的请求才会触发流量控制。
other：表示针对除 {some_origin_name} 以外的其余调用方的流量进行流量控制。例如，资源NodeA配置了一条针对调用者 caller1 的限流规则，同时又配置了一条调用者为 other 的规则，那么任意来自非 caller1 对 NodeA 的调用，都不能超过 other 这条规则定义的阈值
同一个资源名可以配置多条规则，规则的生效顺序为：{some_origin_name} > other > default
然后返回到passLocalCheck方法中，继续往下走，调用rule.getRater()，我们这里没有指定特殊的rater，所以返回的是DefaultController。
DefaultController#canPass
public boolean canPass(Node node, int acquireCount, boolean prioritized) {
//判断是限流还是限制并发数量，然后获取流量或并发数量
int curCount = avgUsedTokens(node);
//如果两者相加大于限定的并发数
if (curCount + acquireCount > count) {
...
return false;
}
return true;
}
这里首先调用avgUsedTokens，根据grade判断当前的规则是QPS限流还是线程数限流，如果两者之和大于count，那么返回false。
返回false之后会回到FlowRuleChecker的checkFlow方法，抛出FlowException异常。
到这里Sentinel的主流程就分析完毕了。
