阿里面试：Sentinel熔断降级，是如何实现的？
尼恩说在前面
在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中，最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试资格，遇到很多很重要的面试题：
问题1：Sentinel高可用熔断降级，是如何实现的？
问题2：Sentinel底层滑动时间窗限流算法怎么实现的？
最近又有小伙伴在面试阿里，遇到了相关的面试题。
小伙伴说，Sentinel是自己的盲区，可以说一脸懵逼，面试官不满意，面试挂了，非常可惜，如果早点看看这尼恩的面试宝典，年薪60W+的offer就到手了。
亡羊补牢、为时不晚。
在这里，尼恩给大家做一下系统化、体系化的Sentinel 梳理，使得大家内力猛增，展示一下雄厚的 “技术肌肉、技术实力”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提，offer自由”。
当然，这道面试题，以及参考答案，也会收入咱们的 《尼恩Java面试宝典PDF》V162版本，供后面的小伙伴参考，提升大家的 3高 架构、设计、开发水平。
《尼恩 架构笔记》《尼恩高并发三部曲》《尼恩Java面试宝典》的PDF，请到文末公号【技术自由圈】取
文章目录
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- 尼恩说在前面
- 阿里面试：Sentinel 熔断降级，是如何实现的？
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- 第一个维度，Sentinel 主要功能：
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- 一：熔断机制
- 二：降级机制
- 三：高可用性机制
- 四：自适应控制
- 第二个维度， Sentinel 的基本组件：
- 第三个维度， Sentinel 的流量治理几个核心步骤：
- 第四个维度， Sentinel 的源码层面的两个核心架构：
- 《Sentinel 学习圣经》 PDF 目录
- 说在最后： “offer自由” 很容易的
- 尼恩技术圣经系列PDF
阿里面试：Sentinel 熔断降级，是如何实现的？
在微服务架构中，Sentinel 作为一种流量控制、熔断降级和服务降级的解决方案，得到了广泛的应用。
Sentinel是一个开源的流量控制和熔断降级库，用于保护分布式系统免受大量请求的影响。
尼恩建议大家，从以下的几个维度去作答：
第一个维度，Sentinel 主要功能：
一：熔断机制
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Sentinel使用滑动窗口统计请求的成功和失败情况。这些统计信息包括成功的请求数、失败的请求数等。
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当某个资源（例如一个API接口）的错误率超过阈值或其他指标达到预设的条件，Sentinel将触发熔断机制。
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一旦熔断触发，Sentinel将暂时阻止对该资源的请求，防止继续失败的请求对系统造成更大的影响。
二：降级机制
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Sentinel还提供了降级机制，可以在资源负载过重或其他异常情况下，限制资源的访问速率，以保护系统免受过多的请求冲击。
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降级策略可以根据需要定制，可以是慢调用降级、异常比例降级等。
三：高可用性机制
Sentinel的高可用性主要通过以下方式来实现：
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多节点部署：将Sentinel配置为多节点部署，确保即使一个节点发生故障，其他节点仍然能够继续工作。
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持久化配置：Sentinel支持将配置信息持久化到外部存储，如Nacos、Redis等。这样，即使Sentinel节点重启，它可以加载之前的配置信息。
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集群流控规则：Sentinel支持集群流控规则，多个节点可以共享流量控制规则，以协同工作来保护系统。
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实时监控：Sentinel提供了实时监控和仪表板，可以查看系统的流量控制和熔断降级情况，帮助及时发现问题并采取措施。
四：自适应控制
Sentinel具有自适应控制的功能，它可以根据系统的实际情况自动调整流量控制和熔断降级策略，以适应不同的负载和流量模式。
总的来说，Sentinel的高可用性熔断降级机制是通过多节点部署、持久化配置、实时监控、自适应控制等多种手段来实现的。
这使得Sentinel能够在分布式系统中保护关键资源免受异常流量的影响，并保持系统的稳定性和可用性。
那么，Sentinel是如何实现这些功能的呢？在说说 Sentinel 的基本组件。
第二个维度， Sentinel 的基本组件：
Sentinel 主要包括以下几个部分：资源（Resource）、规则（Rule）、上下文（Context）和插槽（Slot）。
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资源是我们想要保护的对象，比如一个远程服务、一个数据库连接等。
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规则是定义如何保护资源的，比如我们可以通过设置阈值、时间窗口等方式来决定何时进行限流、熔断等操作。
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上下文是一个临时的存储空间，用于存储资源的状态信息，比如当前的 QPS 等。
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插槽属于责任链模式中的处理器/过滤器， 完成资源规则的计算和验证。
第三个维度， Sentinel 的流量治理几个核心步骤：
在 Sentinel 的运行过程中，主要分为以下几个核心步骤：
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资源注册：当一个资源被创建时，需要将其注册到 Sentinel。在注册过程中，会为资源创建一个对应的上下文，并将资源的规则存储到插槽中。
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流量控制：当有请求访问资源时，Sentinel 会根据资源的规则进行流量控制。如果当前 QPS 超过了规则设定的阈值，Sentinel 就会拒绝请求，以防止系统过载。
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熔断降级：当资源出现异常时，Sentinel 会根据规则进行熔断或降级处理。熔断是指暂时切断对资源的访问，以防止异常扩散。降级则是提供一种备用策略，当主策略无法正常工作时，可以切换到备用策略。
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规则更新：在某些情况下，我们可能需要动态调整资源的规则。Sentinel 提供了 API 接口，可以方便地更新资源的规则。
通过以上分析，我们可以看出，Sentinel 的核心思想是通过规则来管理和控制资源。这种设计使得 Sentinel 具有很强的可扩展性和灵活性。我们可以根据业务需求，定制各种复杂的规则。
第四个维度， Sentinel 的源码层面的两个核心架构：
回到源码层面，在 Sentinel 源码，包括以下二大架构：
- 责任链模式架构
- 滑动窗口数据统计架构
尼恩说明： 两大架构的源码，简单说说就可以了，具体可以参见《Sentinel 学习圣经》 最新版本。
总指挥，Sentinel 是一种非常强大的流量控制、熔断降级和服务降级的解决方案。 已经成为了替代Hystrix的主要高可用组件。
有关Sentinel的系统化知识，请参见尼恩写的5W字PDF 《Sentinel学习圣经》
目录如下：
《Sentinel 学习圣经》 PDF 目录
- Sentinel 相关面试真题
- 尼恩说在前面
- 阿里面试：Sentinel 熔断降级，是如何实现的？
- 第一个维度，Sentinel 主要功能：
- 第二个维度， Sentinel 的基本组件：
- 第三个维度， Sentinel 的流量治理几个核心步骤
- 第四个维度， Sentinel 的源码层面的两个核心架构
- 说在最后： “offer自由” 很容易的
- 美团面试：Sentinel底层滑动时间窗限流算法怎么实现的？
- 滑动窗口的核心数据结构
- ArrayMetric 源码
- LeapArray 源码
- MetricBucket 源码
- WindowWrap 源码
- 滑动窗口 统计 源码实现
- 如何 定位 Bucket?
- 《尼恩学习圣经 系列PDF》内容、目标、意义
- 《sentinel 学习圣经》说明：
- hystrix 服务保护
- Sentinel 服务保护
- 《Sentinel 学习圣经》版本升级说明
- 开始《sentinel 学习圣经》：一组核心基本概念
- 1. 响应时间(RT)
- 2. 吞吐量(Throughput)
- 3. 并发用户数
- 什么是服务雪崩效应？
- 1、什么是Sentinel:
- Sentinel 具有以下特征
- Sentinel主要特性：
- Sentinel与Hystrix的区别
- Hystrix 迁移Sentinel 方案
- sentinel组件介绍
- Sentinel两个部分
- sentinel 核心概念
- Sentinel 的使用
- Sentinel中的管理控制台
- 1）获取 Sentinel 控制台
- 2）sentinel服务启动
- 启动 sentinel
- 控制台端口：
- 控制台登录
- 启动日志
- Sentinel 控制台使用
- 默认用户名和密码都是 sentinel
- 查看机器列表以及健康情况
- SpringCloud客户端能接入控制台
- 2、使用 Sentinel 来进行熔断与限流
- 2.1 Java普通应用限流
- 1. 引入 Sentinel 依赖
- 2. 定义资源
- 3. 定义规则
- 4. 检查效果
- 5. 接入控制台
- 2.1 定义资源
- 资源注解@SentinelResource
- @SentinelResource 注解
- fallback 函数签名和位置要求
- defaultFallback 函数签名要求
- 2.3 定义规则
- 3、sentinel 熔断降级
- 3.1 什么是熔断降级
- 3.2 熔断降级规则
- 3.3 几种降级策略
- 3.4 熔断降级代码实现
- 3.5 控制台降级规则
- 3.6 与Hystrix的熔断对比
- 4、Sentinel 流控（限流）
- 基本的参数
- 流控的几种strategy
- 4.1 直接失败模式
- 使用API进行资源定义
- 代码限流规则
- 网页限流规则配置
- 测试
- 4.2 关联模式
- 使用注解进行资源定义
- 代码配置关联限流规则
- 网页限流规则配置
- 测试
- 4.3 Warm up（预热）模式
- 使用注解定义资源
- 代码预热规则
- 网页预热规则配置
- 4.4 排队等待模式
- 示例
- 使用注解定义资源
- 代码限流规则
- 网页限流规则配置
- 通过jmeter进行测试
- 4.5 热点规则 (ParamFlowRule)
- 自定义资源
- 限流规则代码：
- 网页限流规则配置
- 5、Sentinel 系统保护
- - 系统保护的目的
- 系统保护规则的应用
- 网页限流规则配置
- 6、黑白名单规则
- 访问控制规则 (AuthorityRule)
- 7、如何定义资源
- 方式一：主流框架的默认适配
- 方式二：抛出异常的方式定义资源
- 方式三：返回布尔值方式定义资源
- 方式四：注解方式定义资源
- 方式五：异步调用支持
- 8、核心组件 源码分析
- Resource
- Context
- Context的创建与销毁
- Entry
- DefaultNode
- StatisticNode
- 9、插槽Slot 源码分析
- Sentinel中的责任链模式
- 责任链SlotChain 如何创建？
- 责任链模式的重要性
- NodeSelectorSlot 原理分析+ 源码分析
- 核心的概念1: Resource
- 核心的概念2: Context
- 核心的概念3: Entry
- 核心的概念4: Node
- 调用链树
- 构造树干
- 创建context
- 创建Entry
- 退出Entry
- 构造叶子节点
- 保存子节点
- ClusterBuilderSlot
- StatistcSlot
- SystemSlot
- AuthoritySlot
- FlowSlot
- DegradeSlot
- DefaultProcessorSlotChain
- slot总结
- 10、sentinel滑动窗口 sliding window 源码分析
- 10.1 基本原理
- 10.2 sentinel使用滑动窗口都统计啥
- 10.3 滑动窗口源码实现
- 3.1 MetricBucket 源码分析
- 3.2 WindowWrap 源码分析
- 3.3 LeapArray 源码分析
- 11、使用Nacos存储规则及双向同步
- 1、Sentinel 动态规则扩展
- 2、规则管理及推送
- 3、DataSource 扩展
- DataSource(接口)
- 1、导入依赖
- 2、配置
- 3、Nacos中创建限流规则的配置
- 12、Nacos与Sentinel互相同步限流规则
- 1、流控推送规则
- 2、改造sentinel-dashboard
- 13、Sentinel+nacos实现集群限流
- 使用集群的方式设置限流规则
- 集群限流使用场景
- 集群架构示意图
- 建立 sentinel-token-sever
- 进行客户端的限流参数上报
- 未完待续.....
- 作者介绍
- 技术自由的实现路径 PDF
- 实现你的 架构自由
- 实现你的 响应式 自由
- 实现你的 spring cloud 自由
- 实现你的 linux 自由
- 实现你的 网络 自由
- 实现你的 分布式锁 自由
- 实现你的 王者组件 自由
- 实现你的 面试题 自由
- 免费获取11个技术圣经 PDF
说在最后： “offer自由” 很容易的
Java Agent、Instrumentation、arthas 相关的面试题，是非常常见的面试题。
以上的内容，如果大家能对答如流，如数家珍，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。
最终，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer， 也就来了。
在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后， 吊打面试官， 大厂横着走。
在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。
另外，如果没有面试机会，可以找尼恩来改简历、做帮扶。
尼恩指导了大量的小伙伴上岸，前段时间，刚指导一个40岁+被裁小伙伴，拿到了一个年薪100W的offer。
狠狠卷，实现 “offer自由” 很容易的， 前段时间一个武汉的跟着尼恩卷了2年的小伙伴， 在极度严寒/痛苦被裁的环境下， offer拿到手软， 实现真正的 “offer自由” 。
尼恩技术圣经系列PDF
- 《NIO圣经：一次穿透NIO、Selector、Epoll底层原理》
- 《Docker圣经：大白话说Docker底层原理，6W字实现Docker自由》
- 《K8S学习圣经：大白话说K8S底层原理，14W字实现K8S自由》
- 《SpringCloud Alibaba 学习圣经，10万字实现SpringCloud 自由》
- 《大数据HBase学习圣经：一本书实现HBase学习自由》
- 《大数据Flink学习圣经：一本书实现大数据Flink自由》
- 《响应式圣经：10W字，实现Spring响应式编程自由》
- 《Go学习圣经：Go语言实现高并发CRUD业务开发》
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