面试题：微服务架构下Spring Cloud Alibaba如何实现服务限流

Sentinel实现服务限流的核心原理

流量统计：Sentinel 使用滑动窗口算法来统计流量。滑动窗口将时间划分为多个固定大小的时间窗口，每个窗口又分为多个更小的子窗口。当请求到达时，会落入对应的子窗口，并在该子窗口中记录请求的相关信息（如请求数量）。随着时间推移，窗口会滑动，新的子窗口进入统计范围，旧的子窗口离开，这样可以动态、准确地统计一段时间内的流量数据。
规则检查：Sentinel 会根据配置的限流规则对统计的流量数据进行检查。限流规则定义了流量的限制条件，如每秒允许通过的请求数（QPS）、并发线程数等。当请求到达时，Sentinel 会检查当前统计的流量是否超过了规则设定的阈值，如果超过则执行限流操作。
限流执行：一旦流量超过阈值，Sentinel 会执行限流操作，常见的限流策略有直接拒绝（默认策略）、Warm Up（预热模式，逐渐增加限流阈值）、排队等待（请求按照一定规则排队，在规定时间内处理）等。例如在直接拒绝策略下，超出阈值的请求会被立即拒绝，并返回限流错误信息给客户端。

通过配置实现基于QPS的限流策略

使用注解方式：
- 在 Spring Boot 项目中，首先确保引入了 Sentinel 的相关依赖。
- 定义一个服务接口及实现类，例如：

public interface TestService {
    String test();
}

@Service
public class TestServiceImpl implements TestService {
    @Override
    @SentinelResource(value = "testResource", blockHandler = "testBlockHandler")
    public String test() {
        return "Hello, Sentinel";
    }

    public String testBlockHandler(BlockException ex) {
        return "限流了";
    }
}

- 在 `application.yml` 中配置基于 QPS 的限流规则：

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 # Sentinel 控制台地址
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            dataId: ${spring.application.name}-sentinel
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow

- 在 Nacos 中添加限流规则数据，例如：

[
    {
        "resource": "testResource",
        "count": 2,
        "grade": 1,
        "limitApp": "default",
        "strategy": 0,
        "controlBehavior": 0
    }
]

上述配置中，`resource` 为注解中的 `value` 值，`count` 表示 QPS 阈值为 2，`grade` 为 1 表示基于 QPS 限流。

2. 使用 SPI 扩展方式： - 实现 FlowRuleManager 接口，例如：

import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowRuleManager;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@Component
public class SentinelRuleInit {

    @PostConstruct
    public void initFlowRules() {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource("testResource");
        rule.setCount(2);
        rule.setGrade(1);
        rule.setLimitApp("default");
        rules.add(rule);
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

上述代码直接在应用启动时通过代码方式设置了基于 QPS 的限流规则，`testResource` 资源的 QPS 阈值为 2。

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面试题：微服务架构下Spring Cloud Alibaba如何实现服务限流

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Sentinel实现服务限流的核心原理

通过配置实现基于QPS的限流策略