上面提到过,Sentinel还支持基于平均响应时间的熔断降级,可以在服务响应时间持续飙高的时候自动熔断,拒绝掉更多的请求,直到一段时间后才恢复。这样可以防止调用非常慢造成级联阻塞的情况。实时指标统计实现对比Hystrix和Sentinel的实时指标数据统计实现都是基于滑动窗口的。Hystrix。熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。服务熔断的作用类似于我们家用的保险丝，当某服务出现不可用或响应超时的情况时，为了防止整个系统出现雪崩，暂时停止对该服务的调用。熔段解决如下几个问题：本源码解析以限流为例，降级具体实现可自行参考源码Sentinel采用滑动窗口算法来实现限流的。
Sentinel(分布式系统的流量防卫兵)是阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案。它以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。不依赖任何框架/库,能够运行于所有Java运行时环境，同时对Dubbo/SpringCloud等框架也有较好的支持。Sentinel为分布式系统提供了流量控制保障，其核心功能包括流量控制、熔断降级与系统负载保护。通过这些机制，Sentinel从度确保服务稳定性。为了部署Sentinel控制台，首先从GitHub下载控制台jar包，具体路径为：github.com/alibaba/Sent。接着，使用命令启动控制台，注意命令行中端口号的一致性。
在业务场景中，流量控制对确保服务稳定运行至关重要。本文将记录如何在SpringBoot项目中整合Sentinel，实现流量控制、系统负载保护等功能。Sentinel**是阿里巴巴开源的一款流量控制组件，主要通过限流、熔断降级等策略保障分布式服务架构的稳定性。用户可以通过丰富的应用场景、实时监控。核心概念中，资源是Sentinel的基础，如Java方法、代码块或接口，配合控制台使用，规则则是用户根据不同场景制定的保护策略，包括流量限流、熔断和系统保护等。限流部分，Sentinel提供简单易用的API，通过定义资源和规则，实现流量控制。与RateLimiter的区别在于其更强大的功能和配置灵活性。
ZuulServerSentinelApplication.java测试多次访问：http://localhost:order-service/order/触发限流后返回固定提示。自定义限流处理编写限流处理类（OrderBlockFallbackProvider.java）并注册至Zuul容器。测试触发限流后，返回自定义提示。高可用高可用通过数据冗余备份与服务失效转移实现。这样可以防止调用非常慢造成级联阻塞的情况。Hystrix和Sentinel的实时指标数据统计实现都是基于滑动窗口的。Sentinel：轻量级和高性能，可以针对不同的调用关系，以不同的运行指标（如QPS、并发调用数、系统负载等）为基准，对资源调用进行流量控制，将随机的请求调整成合适的形状。
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