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引言
在微服务架构中，服务之间往往存在复杂的调用关系，一个环节出现问题，很容易导致整个链路不可用，最终引发“雪崩效应”。为了避免这种情况，业界提出了多种服务保护手段，例如超时处理、线程隔离、断路器、限流等。阿里巴巴开源的 Sentinel 则是目前在国内应用最广泛的微服务保护组件。本文将结合实际案例，系统介绍微服务保护的原理与 Sentinel 的实战用法。
一、雪崩问题与常见解决方案
1.1 什么是雪崩问题
当一个微服务依赖的下游服务不可用时，请求会被阻塞，导致调用方线程资源被耗尽。随着阻塞的蔓延，更多服务受到影响，最终形成链式反应，这就是 服务雪崩。
1.2 四种常见解决方案
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超时处理：为调用设置超时时间，请求在限定时间内未响应则快速失败，避免无限等待。
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线程隔离（舱壁模式）：通过限制每个业务使用的线程数，防止单个调用耗尽整个容器资源。
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断路器：统计失败比例，当超出阈值时直接熔断请求，避免持续调用不健康的服务。
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限流：控制请求 QPS，防止流量突增导致服务过载，是防止雪崩的前置措施。
小结：超时、隔离、熔断属于补救措施，而限流更像是预防机制。
二、服务保护技术对比
目前常见的微服务保护框架有 Hystrix、Resilience4J、Sentinel。对比如下：
| 技术 | 隔离策略 | 熔断策略 | 限流支持 | 控制台 | 生态 |
|---|---|---|---|---|---|
| Hystrix | 线程池隔离/信号量隔离 | 基于失败率 | 支持有限 | 不完善 | Netflix 生态 |
| Resilience4J | 信号量隔离 | 基于失败率 | 支持有限 | 无 | Java 轻量库 |
| Sentinel | 信号量隔离 | 慢调用/异常比例 | 支持 QPS、调用关系限流 | 可视化控制台 | Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等 |
可以看到，Sentinel 在可视化、限流模式和生态兼容性方面更具优势。
三、Sentinel 入门与整合
3.1 安装与启动
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从 GitHub Releases 下载控制台 jar 包。
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启动命令：
java -jar sentinel-dashboard-1.8.1.jar -
访问 http://localhost:8080，默认账号密码为 sentinel/sentinel。
3.2 与 Spring Cloud 整合
在 pom.xml 中引入依赖：
<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
配置控制台连接：
spring:cloud:sentinel:transport:dashboard: localhost:8080
访问微服务接口后，就能在控制台看到对应的簇点链路。
四、流量控制实践
4.1 流控模式
Sentinel 提供三种模式：
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直接模式：对当前资源直接限流。
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关联模式：当高优先级资源触发阈值时，对低优先级资源限流。
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链路模式：只对来自特定调用链的请求限流。
例如：订单查询与订单更新会竞争数据库锁，可以通过关联模式保障更新请求优先。
4.2 流控效果
触发阈值后有三种处理方式：
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快速失败：立即拒绝新请求。
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Warm Up：逐步提升阈值，避免冷启动导致服务宕机。
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排队等待：请求进入队列，按节奏执行，保证 QPS 平滑。
五、热点参数限流
与全局限流不同，热点参数限流会针对不同参数值分别统计 QPS。
例如：
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/goods/{id} 请求中，普通商品每秒只允许 2 次；
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热点商品（如秒杀）可单独设置更高的阈值。
这需要在方法上添加注解：
@SentinelResource("hot")
public String getProduct(@PathVariable("id") Long id) { ... }
六、Feign 整合与降级
6.1 开启 Sentinel 支持
feign:sentinel:enabled: true
6.2 降级策略
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Fallback：定义一个类提供默认返回结果。
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FallbackFactory：不仅能返回默认结果，还能捕获异常信息，便于日志与告警。
示例：
@Component
public class ProductServiceFallback implements FallbackFactory<ProductService> {@Overridepublic ProductService create(Throwable cause) {return pid -> new Product(-1, "暂时无商品");}
}
七、线程隔离（舱壁模式）
Sentinel 默认采用 信号量隔离，通过限制最大并发线程数来实现资源隔离。
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信号量隔离：基于计数器，开销小，但隔离粒度有限。
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线程池隔离：为每个调用分配独立线程池，隔离更彻底，但有额外开销。
例如：对某个 Feign 接口设置最大并发线程数为 2，超出的请求会触发降级逻辑。
结语
微服务架构下，服务雪崩是必须面对的挑战。超时处理、舱壁模式、断路器和限流是经典的解决思路，而 Sentinel 作为一体化流量防护组件，不仅提供丰富的限流模式，还支持可视化监控、动态配置和与 Spring Cloud 深度整合。
在实际项目中，合理配置 Sentinel，可以大幅提升系统的 稳定性 与 容错能力，为高并发场景保驾护航。