> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://lucent.blog/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # sentinel流量保护作用 - URL: https://lucent.blog/sentinelliu-liang-bao-hu-zuo-yong/ - Published: 2021-11-17T08:48:09.000Z - Updated: 2026-08-20T09:20:56.000Z - Author: Lucent ### 熔断降级 #### 什么是熔断降级 由于调用关系的复杂性，如果调用链路中的某个资源出现了不稳定，最终会导致请求发生堆积。这个问题和 [Hystrix](https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki?ref=lucent.blog#what-problem-does-hystrix-solve) 里面描述的问题是一样的。 ![image.png](https://img-1251540275.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/uPic/1600614947185-0c75dfce-bc82-473a-bab9-957e043be3a2.png) 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](https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-it-Works?ref=lucent.blog#benefits-of-thread-pools)的方式，来对依赖(在我们的概念中对应资源)进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是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 和资源池隔离的方法不同，Sentinel 通过限制资源并发线程的数量，来减少不稳定资源对其它资源的影响。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。 ### 流量控制 流量控制在网络传输中是一个常用的概念，它用于调整网络包的发送数据。然而，从系统稳定性角度考虑，在处理请求的速度上，也有非常多的讲究。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。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器，可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状，如下图所示： ![image.png](https://img-1251540275.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/uPic/1600614134148-ed7c7493-0754-497b-bc00-2f31b1f12df7.png) 流量控制有以下几个角度: - 资源的调用关系，例如资源的调用链路，资源和资源之间的关系； - 运行指标，例如 QPS、线程池、系统负载等； - 控制的效果，例如直接限流、冷启动、排队等。 Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度，并进行灵活组合，从而达到想要的效果。 ### 系统负载保护 Sentinel 同时提供[系统维度的自适应保护能力](https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/system-adaptive-protection.html?ref=lucent.blog)。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。 针对这个情况，Sentinel 提供了对应的保护机制，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，保证系统在能力范围之内处理最多的请求。 参考资料： [https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/introduction.html](https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/introduction.html?ref=lucent.blog)