流量控制
任意时间到来的请求往往是随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。需要根据系统的处理能力对流量进行控制
流量控制有下面几个角度：
- 资源的调用关系。比如：资源调用链路、资源和资源的关系。
- 运行的指标。比如：QPS、线程池、系统负载。
- 控制的效果。比如：直接限流、冷启动、排队。
熔断降级
在资源调用过程中，如果某个资源出现了不稳定，最终会导致堆积发生。
Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的：当调用链路中某个资源出现不稳定，例如，表现为 timeout，异常比例升高的时候。则对这个资源的调用进行限制，并让请求快速失败，避免影响到其它的资源，最终产生雪崩的效果。
熔断降级设计理念
在限制的手段上，Sentinel 和 Hystrix 采取了完全不一样的方法。
Hystrix 通过线程池的方式：
- 好处：资源和资源之间做到了最彻底的隔离。
- 缺点：除了增加了线程切换的成本，还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。
Sentinel 对这个问题采取了两种手段：
- 通过并发线程数进行限制
这样不但没有线程切换的损耗，也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下，例如响应时间变长，对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后，对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。
- 通过响应时间对资源进行降级
除了对并发线程数进行控制以外，Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后，所有对该资源的访问都会被直接拒绝，直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。
系统负载保护
Sentinel 同时提供系统维度的自适应保护能力。防止雪崩，是系统防护中重要的一环。当系统负载较高的时候，如果还持续让请求进入，可能会导致系统崩溃，无法响应。在集群环境下，网络负载均衡会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候，这个增加的流量就会导致这台机器也崩溃，最后导致整个集群不可用。
Sentinel主流程
在 Sentinel 里面，所有的资源都对应一个资源名称以及一个 Entry。Entry 可以通过对主流框架的适配自动创建，也可以通过注解的方式或调用 API 显式创建；每一个 Entry 创建的时候，同时也会创建一系列功能插槽（slot chain）。这些插槽有不同的职责，例如:、
NodeSelectorSlot负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径，以树状结构存储起来，用于根据调用路径来限流降级；ClusterBuilderSlot则用于存储资源的统计信息以及调用者信息，例如该资源的 RT, QPS, thread count 等等，这些信息将用作为多维度限流，降级的依据；StatisticSlot则用于记录、统计不同纬度的 runtime 指标监控信息；FlowSlot则用于根据预设的限流规则以及前面 slot 统计的状态，来进行流量控制；AuthoritySlot则根据配置的黑白名单和调用来源信息，来做黑白名单控制；DegradeSlot则通过统计信息以及预设的规则，来做熔断降级；SystemSlot则通过系统的状态，例如 load1 等，来控制总的入口流量；
总体的框架如下：
Sentinel 将 ProcessorSlot 作为 SPI 接口进行扩展（1.7.2 版本以前 SlotChainBuilder 作为 SPI），使得 Slot Chain 具备了扩展的能力。您可以自行加入自定义的 slot 并编排 slot 间的顺序，从而可以给 Sentinel 添加自定义的功能。
Sentinal各个Slot功能
NodeSelectorSlot
这个 slot 主要负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径，以树状结构存储起来，用于根据调用路径来限流降级。
使用下面代码可以创建一个demo：
ContextUtil.enter("entrance1", "appA");
Entry nodeA = SphU.entry("nodeA");
if (nodeA != null) {
nodeA.exit();
}
ContextUtil.exit();
ContextUtil.enter("entrance2", "appA");
nodeA = SphU.entry("nodeA");
if (nodeA != null) {
nodeA.exit();
}
ContextUtil.exit();
ClusterBuilderSlot
此插槽用于构建资源的
ClusterNode以及调用来源节点。ClusterNode保持资源运行统计信息（响应时间、QPS、block 数目、线程数、异常数等）以及原始调用者统计信息列表。来源调用者的名字由ContextUtil.enter(contextName，origin)中的origin标记。
存储的信息示例如下：
id: nodeA
idx origin threadNum passedQps blockedQps totalQps aRt 1m-passed 1m-blocked 1m-total
1 caller1 0 0 0 0 0 0 0 0
2 caller2 0 0 0 0 0 0 0 0
StatisticSlot
StatisticSlot是 Sentinel 的核心功能插槽之一，用于统计实时的调用数据。
clusterNode：资源唯一标识的 ClusterNode 的 runtime 统计origin：根据来自不同调用者的统计信息defaultnode: 根据上下文条目名称和资源 ID 的 runtime 统计- 入口的统计
Sentinel 底层采用高性能的滑动窗口数据结构 LeapArray 来统计实时的秒级指标数据，可以很好地支撑写多于读的高并发场景。
FlowSlot
这个 slot 主要根据预设的资源的统计信息，按照固定的次序，依次生效。如果一个资源对应两条或者多条流控规则，则会根据如下次序依次检验，直到全部通过或者有一个规则生效为止:
- 指定应用生效的规则，即针对调用方限流的；
- 调用方为 other 的规则；
- 调用方为 default 的规则。
DegradeSlot
这个 slot 主要针对资源的平均响应时间（RT）以及异常比率，来决定资源是否在接下来的时间被自动熔断掉。
SystemSlot
这个 slot 会根据对于当前系统的整体情况，对入口资源的调用进行动态调配。其原理是让入口的流量和当前系统的预计容量达到一个动态平衡。
注意系统规则只对入口流量起作用（调用类型为 EntryType.IN），对出口流量无效。可通过 SphU.entry(res, entryType) 指定调用类型，如果不指定，默认是EntryType.OUT。
