面试题：微服务架构下Sentinel如何实现流量控制

Question

在微服务架构中，Sentinel作为保障高可用性的组件，流量控制是其重要功能之一。请阐述Sentinel实现流量控制的原理，以及常见的流量控制规则有哪些，如何配置这些规则以应对不同的业务场景？

Answer 1

Sentinel实现流量控制的原理

Sentinel 通过对资源的实时监控，统计资源的运行指标，如 QPS（每秒请求数）、并发线程数等。基于这些指标，依据预先设定的流量控制规则，在流量达到阈值时采取相应的措施，如直接拒绝、排队等待等，以防止系统因流量过大而导致过载，保障系统的稳定性。其核心是基于滑动窗口算法来统计实时流量数据，通过对时间窗口的划分与统计，能够精准地获取到一段时间内的流量情况。

常见的流量控制规则

1. QPS 控制规则：限制资源每秒的请求数。例如，设定某个接口的 QPS 阈值为 100，当单位时间内该接口的请求数超过 100 时，后续请求将按照配置的流控效果进行处理。
2. 并发线程数控制规则：限制资源的并发线程数。比如，一个服务方法，设置最大并发线程数为 50，当同时访问该方法的线程数达到 50 时，新的请求将被限流。
3. 预热规则：适用于系统冷启动场景。开始时以较低的阈值接收请求，随着时间推移逐渐提高到正常阈值，避免系统在刚启动时因大量请求涌入而崩溃。例如，设置预热时间为 100 秒，初始阈值为正常阈值的 1/3，在 100 秒内逐渐将阈值提升到正常水平。
4. 匀速排队规则：按照固定的间隔时间处理请求，将流量均匀化。例如，设置间隔时间为 100ms，那么请求将每隔 100ms 处理一个，以平滑流量，防止突发流量对系统造成冲击。

配置规则以应对不同业务场景

1. 高并发读场景：可主要配置 QPS 控制规则，根据系统硬件资源和接口处理能力，设定合适的 QPS 阈值。如一个查询接口，经过压测得知系统能稳定处理 500 QPS 的读请求，就可将该接口的 QPS 阈值设置为 400 左右，预留一定的缓冲空间，防止流量瞬间过高导致系统响应变慢。
2. 资源密集型场景：对于涉及大量计算、数据库连接等资源密集型的业务方法，可配置并发线程数控制规则。例如，一个复杂的数据分析服务，由于服务器内存和 CPU 资源有限，通过测试确定最大并发线程数为 30，避免过多线程同时执行导致资源耗尽。
3. 系统启动场景：采用预热规则。在系统启动时，由于缓存未加载、数据库连接池未充分初始化等原因，系统处理能力较弱。此时设置预热规则，如预热时间 60 秒，初始阈值为正常阈值的 20%，在 60 秒内逐步提升到正常阈值，让系统平稳过渡到正常运行状态。
4. 突发流量场景：使用匀速排队规则。对于可能出现突发流量的业务，如秒杀活动接口，配置匀速排队规则，设定合理的间隔时间，如 50ms，确保请求均匀地进入系统进行处理，避免瞬间大量请求压垮系统。同时结合 QPS 控制规则，进一步保障系统的稳定性。在实际应用中，可通过 Sentinel 的控制台可视化界面或通过代码动态配置这些规则，以适应不同业务场景的需求变化。