import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class SentinelController {
 
    @GetMapping("/hello")
    @SentinelResource(value = "hello", blockHandler = "handleException")
    public String helloService() {
        return "Hello, Sentinel!";
    }
 
    public String handleException(BlockException ex) {
        return "Service is blocked, details: " + ex.getClass().getSimpleName();
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Cloud Aliaba集成的项目中使用Sentinel进行流量控制。@SentinelResource注解用于定义资源，并指定了当资源访问受限时的异常处理方法handleException。当helloService方法因为资源访问超出设定的限制而被限流时，将调用handleException方法返回自定义的错误信息。

Spring Cloud整合Sentinel主要涉及以下几个步骤：

1. 引入Sentinel依赖
2. 配置Sentinel
3. 使用注解定义资源
4. 使用Sentinel提供的API进行控制

以下是一个基本的Spring Cloud整合Sentinel的示例：

Step 1: 在pom.xml中添加Sentinel依赖

<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Alibaba Sentinel -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

Step 2: 配置Sentinel

在application.yml中配置Sentinel相关属性，例如：

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080 # Sentinel dashboard 地址
        port: 8719 # 本应用与Sentinel dashboard通信的端口，默认8719

Step 3: 使用注解定义资源

在你的服务类或方法上使用Sentinel提供的注解来定义资源，例如：

import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class TestController {
 
    @GetMapping("/test")
    @SentinelResource(value = "test", blockHandler = "handleException")
    public String test() {
        return "Hello, Sentinel";
    }
 
    public String handleException(BlockException ex) {
        return "Error: " + ex.getClass().getSimpleName();
    }
}

Step 4: 使用Sentinel API

在代码中可以直接使用Sentinel提供的API来对流量控制、熔断降级等进行控制。

import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.Tracer;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
 
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class SentinelDemo {
 
    public static void main(String[] args) {
        initFlowRules();
 
        while (true) {
            try (Entry entry = SphU.entry("test")) {
                // 被保护的代码
                System.out.println("Hello, Sentinel");
            } catch (BlockException ex) {
                // 处理被流量控制的情况
                Tracer.trace(ex);
            }
        }
    }
 
    private static void initFlowRules() {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule ru

Sentinel 是阿里巴巴开源的面向分布式服务架构的轻量级流量控制框架，主要以流量为切入点，提供多维度的流量控制、熔断降级、系统负载保护等功能。

以下是一个使用 Sentinel 的简单示例，演示如何在 Spring Cloud 应用中集成 Sentinel 来实现流量控制。

1. 在 pom.xml 中添加 Sentinel 依赖：

<dependencies>
    <!-- Sentinel 核心库 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-core</artifactId>
        <version>1.8.0</version>
    </dependency>
    <!-- Sentinel API 模块 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-api-ds</artifactId>
        <version>1.8.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

2. 在代码中定义资源并配置规则：

import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
 
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class SentinelDemo {
 
    private static final String RESOURCE_KEY = "myResource";
 
    public static void main(String[] args) {
        initFlowRules();
 
        while (true) {
            //  entry 方法将会执行资源的访问.
            try (Entry entry = SphU.entry(RESOURCE_KEY)) {
                // 被保护的代码
                System.out.println("Hello Sentinel!");
            } catch (Exception e) {
                // 处理异常
                System.out.println("Sentinel limiting!");
            }
 
            // 每秒执行一次
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
 
    private static void initFlowRules() {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource(RESOURCE_KEY);
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        // Set limit QPS to 20.
        rule.setCount(20);
        rules.add(rule);
 
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

在这个例子中，我们定义了一个名为 "myResource" 的资源，并且初始化了一个流量控制规则，限制每秒钟的访问量不超过 20 次。在 while 循环中，我们持续地调用 SphU.entry() 方法访问这个资源，并且处理了可能发生的异常。如果访问频率超过规定的限制，Sentinel 会抛出异常，并执行异常块中的代码。

这只是 Sentinel 使用的简单示例，Sentinel 提供了更多高级特性，如系统保护、熔断降级等，需要结合实际业务场景进行使用和配置。

在Spring Cloud Alibaba中使用Sentinel实现熔断与限流的基本步骤如下：

1. 引入Sentinel依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

2. 配置Sentinel控制台地址，在application.yml中：

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080
        # 默认8719端口，如果和其它服务端口冲突可以修改
        port: 8719

3. 在代码中使用注解定义需要限流或熔断的资源：

import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class TestController {
 
    @GetMapping("/test")
    @SentinelResource(value = "test", blockHandler = "handleException")
    public String test() {
        return "Test Sentinel";
    }
 
    public String handleException(BlockException ex) {
        return "Error: " + ex.getClass().getSimpleName();
    }
}

4. 配置限流和熔断规则，可以通过Sentinel控制台动态配置。

以上步骤提供了一个简单的示例，展示了如何在Spring Cloud Alibaba应用中使用Sentinel进行限流和熔断。实际使用时，需要根据具体需求进行规则配置和高级功能的使用。

Sentinel 是阿里巴巴开源的面向分布式服务架构的高可用流量控制组件，主要以流量为切入点，提供多个维度的流量控制、熔断降级、系统自适应保护等功能。

以下是使用 Sentinel 进行流量控制和熔断降级的简单示例：

import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
 
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class SentinelExample {
 
    static {
        initFlowRules(); // 初始化限流规则
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        while (true) {
            Entry entry = null;
            try {
                entry = SphU.entry("HelloWorld"); // 资源名
                // 被保护的代码
                System.out.println("Hello, World!");
            } catch (BlockException e) {
                // 处理被流量控制的情况
                System.out.println("Blocked!");
            } finally {
                if (entry != null) {
                    entry.exit();
                }
            }
        }
    }
 
    private static void initFlowRules() {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource("HelloWorld"); // 限流的资源
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // 限流规则
        rule.setCount(1); // 每秒允许的通过请求数
        rules.add(rule);
 
        FlowRuleManager.loadRules(rules); // 加载限流规则
    }
}

在这个例子中，我们定义了一个资源 HelloWorld，并设置了每秒只允许通过 1 个请求。如果请求的通过数量超过了规定的限制，Sentinel 会抛出 BlockException 异常，进行熔断降级处理。这样可以保护系统不被过多的请求压垮。

Redis Sentinel是Redis官方提供的一个高可用解决方案，它用于解决Redis单点故障的问题。Sentinel通过管理多个Redis服务实例，能够自动发现故障，进行故障转移，并通知应用程序。

以下是一个简单的Redis Sentinel配置实例：

# sentinel.conf
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel parallel-syncs mymaster 1
sentinel failover-timeout mymaster 180000

解释：

• sentinel monitor mymaster: 这行指定Sentinel监控的Redis主服务器，其中mymaster是主服务器的名字，可以自定义。
• 127.0.0.1 6379: 主服务器的IP地址和端口号。
• 2: 最少有2个Sentinel同意认为主服务器宕机时，才进行故障转移。
• sentinel down-after-milliseconds: 如果服务器在指定的毫秒数内没有响应，则认为它是主观下线。
• sentinel parallel-syncs: 在故障转移期间，可以有几个从服务器同时进行同步。
• sentinel failover-timeout: 故障转移超时时间。

启动Redis Sentinel：

redis-sentinel /path/to/sentinel.conf

这个例子展示了如何配置一个基本的Redis Sentinel，用于监控一个名为mymaster的Redis主服务器实例。当主服务器不可达时，Sentinel会开始一个故障转移过程，将一个从服务器提升为新的主服务器，并重新配置其他从服务器复制新的主服务器。

import com.alibaba.csp.sentinel.datasource.ReadableDataSource;
import com.alibaba.csp.sentinel.datasource.nacos.NacosDataSource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.nacos.api.NacosFactory;
import com.alibaba.nacos.api.config.ConfigService;
import com.alibaba.nacos.api.exception.NacosException;
 
import java.util.List;
import java.util.Properties;
 
public class SentinelNacosConfig {
 
    private static final String GROUP_ID = "DEFAULT_GROUP";
    private static final String FLOW_DATA_ID = "sentinel-flow-rules";
    private static final String NACOS_SERVER_ADDR = "127.0.0.1:8848";
 
    public static void main(String[] args) throws NacosException {
        // 初始化配置服务
        initConfigService(NACOS_SERVER_ADDR);
 
        // 加载流控规则
        loadFlowRules();
    }
 
    private static void initConfigService(String nacosServerAddr) throws NacosException {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("serverAddr", nacosServerAddr);
        ConfigService configService = NacosFactory.createConfigService(properties);
        // 订阅配置，并且对获取到的配置进行处理
        configService.addListener(FLOW_DATA_ID, GROUP_ID, (configInfo, e) -> {
            if (e == null) {
                // 处理配置变化，更新规则
                String content = configInfo.getContent();
                updateRules(content);
            }
        });
    }
 
    private static void loadFlowRules() {
        // 从Nacos读取流控规则配置
        ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new NacosDataSource<>(FLOW_DATA_ID, GROUP_ID, content -> JSON.parseArray(content, FlowRule.class));
        // 加载流控规则
        FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());
    }
 
    private static void updateRules(String content) {
        List<FlowRule> rules = JSON.parseArray(content, FlowRule.class);
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

这段代码展示了如何使用Sentinel和Nacos进行规则配置的持久化。首先，它通过NacosFactory创建了一个ConfigService实例，用于从Nacos配置中心订阅和获取配置信息。当配置信息变更时，它会调用updateRules方法来更新本地的流控规则。这个例子简洁地展示了如何将Sentinel与Nacos整合，并实现动态规则配置。

import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
 
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class SentinelDemo {
 
    @SentinelResource(value = "test", blockHandler = "handleException")
    public void test() {
        // 正常的业务逻辑
    }
 
    public void handleException(BlockException ex) {
        // 熔断降级的处理逻辑
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        // 配置限流规则
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource("test");
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        // 设置限流的QPS为1
        rule.setCount(1);
        rules.add(rule);
 
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
 
        // 模拟高并发环境下的调用
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(() -> {
                SentinelDemo sentinelDemo = new SentinelDemo();
                sentinelDemo.test();
            }).start();
        }
    }
}

这段代码演示了如何使用Sentinel的注解来定义资源，并且如何在资源访问过程中进行限流，如果触发限流或者熔断规则，则会调用指定的降级处理逻辑。在main方法中，我们配置了一个限流规则，并且在一个高并发的环境中模拟了对SentinelDemo实例的test方法的调用，以此来演示Sentinel如何工作。

import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.callback.BlockRequestHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.exception.SentinelGatewayBlockExceptionHandler;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
public class SentinelGatewayBlockExceptionHandler implements GlobalFilter, Ordered {
 
    private final BlockRequestHandler blockRequestHandler;
 
    public SentinelGatewayBlockExceptionHandler(BlockRequestHandler blockRequestHandler) {
        this.blockRequestHandler = blockRequestHandler;
    }
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        return chain.filter(exchange).onErrorResume(throwable -> {
            if (throwable instanceof com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowException) {
                ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
                response.setStatusCode(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS);
                String message = blockRequestHandler.handleRequest(exchange, throwable);
                byte[] bytes = message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
                DataBuffer buffer = response.bufferFactory().wrap(bytes);
                response.getHeaders().setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
                return response.writeWith(Mono.just(buffer));
            }
            return Mono.error(throwable);
        });
    }
 
    @Override
    public int getOrder() {
        // -1 is response write filter, in Sentinel Gateway adapter, we use -2 to make response write earlier
        return -2;
    }
}

这段代码实现了一个自定义的SentinelGatewayBlockExceptionHandler，用于处理Sentinel中的限流异常。当Sentinel检测到流量超出设定的限制时，会抛出FlowException异常，该异常会被这个全局过滤器捕获并处理，返回自定义的响应给客户端。这样可以避免直接暴露Sentinel内部的实现细节，同时允许开发者根据需要定制响应的内容和格式

import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.ctrip.framework.apollo.Config;
import com.ctrip.framework.apollo.ConfigService;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class SentinelController {
 
    private final Config config = ConfigService.getAppConfig();
 
    @GetMapping("/testSentinel")
    @SentinelResource(value = "test", blockHandler = "handleException")
    public String testSentinel(@RequestParam(value = "p", defaultValue = "0") int p) {
        if (p > 0) {
            // 模拟长时间运行的业务逻辑
        }
        return "Sentinel 限流和熔断测试";
    }
 
    public String handleException(String s, BlockException ex) {
        // 可以根据配置的Apollo值进行逻辑处理
        String fallback = config.getProperty("fallback", "fallback");
        return fallback;
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Cloud微服务中使用Sentinel进行限流和熔断，并结合Apollo进行动态配置。testSentinel方法使用了@SentinelResource注解来标记资源，并指定了异常处理方法handleException。在业务逻辑中，我们模拟了一个根据参数判断的长时间运行的操作，Sentinel会根据配置的规则进行流量控制和熔断。异常处理方法handleException会从Apollo获取配置来决定返回值。