Sentinel 自定义限流效果

Sentinel是阿里巴巴开源的一款轻量级流量控制组件，广泛应用于微服务架构中。它提供了丰富的限流策略，如QPS限流、线程数限流等。然而，在某些场景下，默认的限流效果可能无法满足需求。这时，我们可以通过自定义限流效果来实现更灵活的流量控制。

什么是自定义限流效果？

自定义限流效果是指开发者可以根据业务需求，定义在触发限流时的处理逻辑。Sentinel默认的限流效果是直接拒绝请求（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT），但我们可以通过实现TrafficShapingController接口来自定义限流后的行为，例如延迟处理、排队等待等。

如何实现自定义限流效果？

1. 实现TrafficShapingController接口

首先，我们需要创建一个类并实现TrafficShapingController接口。该接口的核心方法是canPass，用于判断当前请求是否可以通过限流检查。

java

public class CustomTrafficShapingController implements TrafficShapingController {

    private double count;
    private int grade;

    public CustomTrafficShapingController(double count, int grade) {
        this.count = count;
        this.grade = grade;
    }

    @Override
    public boolean canPass(Node node, int acquireCount, boolean prioritized) {
        // 自定义限流逻辑
        if (node.passQps() > count) {
            // 触发限流时的处理逻辑
            return false;
        }
        return true;
    }

    @Override
    public boolean canPass(Node node, int acquireCount) {
        return canPass(node, acquireCount, false);
    }
}

2. 注册自定义限流效果

在Sentinel中，我们可以通过FlowRuleManager来注册自定义的限流效果。

java

FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("myResource");
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule.setCount(10);
rule.setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_CUSTOM);
rule.setTrafficShapingController(new CustomTrafficShapingController(10, RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS));

FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));

3. 测试自定义限流效果

假设我们设置了一个QPS为10的限流规则，当请求超过10次时，自定义的限流效果将被触发。

java

for (int i = 0; i < 15; i++) {
    if (SphU.entry("myResource")) {
        System.out.println("请求通过");
    } else {
        System.out.println("请求被限流");
    }
}

输出结果：

请求通过
请求通过
...
请求被限流
请求被限流

实际应用场景

场景1：延迟处理

在某些高并发场景下，直接拒绝请求可能会导致用户体验下降。我们可以通过自定义限流效果，将请求延迟处理，而不是直接拒绝。

java

public class DelayTrafficShapingController implements TrafficShapingController {

    private double count;
    private int grade;
    private long delayMillis;

    public DelayTrafficShapingController(double count, int grade, long delayMillis) {
        this.count = count;
        this.grade = grade;
        this.delayMillis = delayMillis;
    }

    @Override
    public boolean canPass(Node node, int acquireCount, boolean prioritized) {
        if (node.passQps() > count) {
            try {
                Thread.sleep(delayMillis);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return true;
        }
        return true;
    }

    @Override
    public boolean canPass(Node node, int acquireCount) {
        return canPass(node, acquireCount, false);
    }
}

场景2：排队等待

在秒杀活动中，我们可以通过自定义限流效果，让请求排队等待，而不是直接拒绝。

java

public class QueueTrafficShapingController implements TrafficShapingController {

    private double count;
    private int grade;
    private BlockingQueue<Runnable> queue;

    public QueueTrafficShapingController(double count, int grade, int queueSize) {
        this.count = count;
        this.grade = grade;
        this.queue = new LinkedBlockingQueue<>(queueSize);
    }

    @Override
    public boolean canPass(Node node, int acquireCount, boolean prioritized) {
        if (node.passQps() > count) {
            return queue.offer(() -> {
                // 处理请求
            });
        }
        return true;
    }

    @Override
    public boolean canPass(Node node, int acquireCount) {
        return canPass(node, acquireCount, false);
    }
}

总结

通过自定义限流效果，我们可以根据业务需求灵活地控制流量，提升系统的稳定性和用户体验。Sentinel提供了强大的扩展能力，开发者可以根据实际场景实现各种限流策略。

提示

在实际开发中，建议结合监控系统（如Prometheus）来实时观察限流效果，并根据业务需求调整限流策略。

附加资源与练习

• 练习1：尝试实现一个自定义限流效果，当请求超过限流阈值时，返回一个自定义的错误信息。
• 练习2：结合Sentinel的熔断功能，实现一个完整的流量控制方案。

备注

更多关于Sentinel的详细文档，请参考Sentinel官方文档。