SpringCloud-Sentinel

柔光的暖阳◎ 2023-02-09 11:53 8阅读 0赞

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### 文章目录 ###

*  1. 下载并启动
 *  2. 举例:
 *  3. 流量控制
 *  4. 熔断降级
 *  5.热点Key限流
 *  6. 系统规则
 *  7. @SentinelResource
 *   *  自定义限流逻辑
 *  8.Sentinel整合Ribbon和Feign+FallBack
 *   *  blockHandler& fallback
 *  9. Sentinel 持久化

# 1. 下载并启动 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
访问localhost8080  
需要访问一次注册的服务才能显示出来，因为Sentinel是懒加载的；  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
pom：

<dependency>
                <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
            </dependency>
    
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
                <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
            </dependency>
    
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
            </dependency>

yml：

spring:
      application:
        name: cloudalibaba-sentinel-service
      cloud:
        nacos:
          discovery:
            server-addr: localhost:8848
        sentinel:
          transport:
            dashboard: localhost:8080
            port: 8719 #默认8719，假如被占用了会自动从8719开始依次+1扫描。直至找到未被占用的端口

通过dashboard可以配置其限流规则  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

# 2. 举例: #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
超过1s1次的点击频率：  
![在这里插入图片描述][2020051819413128.png]  
还可以进行参数key的控制：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

# 3. 流量控制 #

[流量控制][Link 2]  
直接拒绝、Warm Up、匀速排队。对应 FlowRule 中的 controlBehavior 字段。

注意：若使用除了直接拒绝之外的流量控制效果，则调用关系限流策略（strategy）会被忽略。

**直接拒绝**  
直接拒绝（RuleConstant.CONTROL\_BEHAVIOR\_DEFAULT）方式是默认的流量控制方式，当QPS超过任意规则的阈值后，新的请求就会被立即拒绝，拒绝方式为抛出FlowException。这种方式适用于对系统处理能力确切已知的情况下，比如通过压测确定了系统的准确水位时。具体的例子参见 FlowQpsDemo。

**Warm Up**  
Warm Up（RuleConstant.CONTROL\_BEHAVIOR\_WARM\_UP）方式，即预热/冷启动方式。当系统长期处于低水位的情况下，当流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过"冷启动"，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。详细文档可以参考 流量控制 - Warm Up 文档，具体的例子可以参见 WarmUpFlowDemo。

通常冷启动的过程系统允许通过的 QPS 曲线如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

**匀速排队**  
匀速排队（RuleConstant.CONTROL\_BEHAVIOR\_RATE\_LIMITER）方式会严格控制请求通过的间隔时间，也即是让请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法。详细文档可以参考 流量控制 - 匀速器模式，具体的例子可以参见 PaceFlowDemo。

该方式的作用如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

这种方式主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列。想象一下这样的场景，在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求。

基于调用关系的流量控制  
调用关系包括调用方、被调用方；一个方法又可能会调用其它方法，形成一个调用链路的层次关系。Sentinel 通过 NodeSelectorSlot 建立不同资源间的调用的关系，并且通过 ClusterNodeBuilderSlot 记录每个资源的实时统计信息。

有了调用链路的统计信息，我们可以衍生出多种流量控制手段。

# 4. 熔断降级 #

[熔断降级][Link 3]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

*  **平均响应时间** (DEGRADE\_GRADE\_**RT**)：当 1s 内持续进入 N 个请求，对应时刻的平均响应时间（秒级）均超过阈值（count，以 ms 为单位），那么在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地熔断（抛出 DegradeException）。注意 Sentinel 默认统计的 RT 上限是 4900 ms，超出此阈值的都会算作 4900 ms，若需要变更此上限可以通过启动配置项 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 来配置。
 *  **异常比例** (DEGRADE\_GRADE\_EXCEPTION\_**RATIO**)：当资源的每秒请求量 >= N（可配置），并且每秒异常总数占通过量的比值超过阈值（DegradeRule 中的 count）之后，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。异常比率的阈值范围是 \[0.0, 1.0\]，代表 0% - 100%。
 *  **异常数** (DEGRADE\_GRADE\_EXCEPTION\_COUNT)：当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断。注意由于统计时间窗口是分钟级别的，若 timeWindow 小于 60s，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。

测试：代表0.2s完成响应  
![在这里插入图片描述][20200518203957250.png]  
测试为Jmeter1s内进10个请求，肯定无法完成  
![在这里插入图片描述][20200518203923535.png]  
但是会慢慢恢复响应；

# 5.热点Key限流 #

[热点Key限流][Key]

何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。比如：

商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制  
用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制  
热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。

**Sentinel 利用 LRU 策略统计最近最常访问的热点参数，结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。热点参数限流支持集群模式。**

@GetMapping("/testHotKey")
        @SentinelResource(value = "testHotKey", blockHandler = "deal_testHotKey")
        public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1", required = false) String p1,
                                 @RequestParam(value = "p2", required = false) String p2) { 
            //int age = 10/0;
            return "------testHotKey";
        }
    
        //兜底方法 加入BlockException
        public String deal_testHotKey(String p1, String p2, BlockException exception) { 
            return "------deal_testHotKey,o(╥﹏╥)o";
        }

相关属性：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
问题：带了‘/’的测试不通  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
![在这里插入图片描述][20200518210757154.png]  
测试通过:  
![在这里插入图片描述][20200518210808150.png]  
原因：因为配置了SentinelResource(value = “testHotKey”）得以资源名称来！不能以URI来

# 6. 系统规则 #

[系统自适应限流][Link 4]

Sentinel 系统自适应限流从整体维度对应用入口流量进行控制，结合应用的 Load、CPU 使用率、总体平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度的监控指标，通过自适应的流控策略，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。

背景  
在开始之前，我们先了解一下系统保护的目的：

保证系统不被拖垮

在系统稳定的前提下，保持系统的吞吐量  
长期以来，系统保护的思路是根据硬指标，即系统的负载 (load1) 来做系统过载保护。当系统负载高于某个阈值，就禁止或者减少流量的进入；当 load 开始好转，则恢复流量的进入。这个思路给我们带来了不可避免的两个问题：

load 是一个“结果”，如果根据 load 的情况来调节流量的通过率，那么就始终有延迟性。也就意味着通过率的任何调整，都会过一段时间才能看到效果。当前通过率是使 load 恶化的一个动作，那么也至少要过 1 秒之后才能观测到；同理，如果当前通过率调整是让 load 好转的一个动作，也需要 1 秒之后才能继续调整，这样就浪费了系统的处理能力。所以我们看到的曲线，总是会有抖动。  
恢复慢。想象一下这样的一个场景（真实），出现了这样一个问题，下游应用不可靠，导致应用 RT 很高，从而 load 到了一个很高的点。过了一段时间之后下游应用恢复了，应用 RT 也相应减少。这个时候，其实应该大幅度增大流量的通过率；但是由于这个时候 load 仍然很高，通过率的恢复仍然不高。  
TCP BBR 的思想给了我们一个很大的启发。我们应该根据系统能够处理的请求，和允许进来的请求，来做平衡，而不是根据一个间接的指标（系统 load）来做限流。最终我们追求的目标是 在系统不被拖垮的情况下，提高系统的吞吐率，而不是 load 一定要到低于某个阈值。如果我们还是按照固有的思维，超过特定的 load 就禁止流量进入，系统 load 恢复就放开流量，这样做的结果是无论我们怎么调参数，调比例，都是按照果来调节因，都无法取得良好的效果。

Sentinel 在系统自适应保护的做法是，用 load1 作为启动自适应保护的因子，而允许通过的流量由处理请求的能力，即请求的响应时间以及当前系统正在处理的请求速率来决定。

**系统规则**

系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台机器的 load、CPU 使用率、平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度监控应用指标，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。

系统保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且仅对入口流量生效。入口流量指的是进入应用的流量（EntryType.IN），比如 Web 服务或 Dubbo 服务端接收的请求，都属于入口流量。

系统规则支持以下的模式：

*  Load 自适应（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：系统的 load1 作为启发指标，进行自适应系统保护。当系统 load1 超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护（BBR 阶段）。系统容量由系统的 maxQps \* minRt 估算得出。设定参考值一般是 CPU cores \* 2.5。
 *  CPU usage（1.5.0+ 版本）：当系统 CPU 使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围 0.0-1.0），比较灵敏。
 *  平均 RT：当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。
 *  并发线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。
 *  入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。

# 7. @SentinelResource #

注意：注解方式不支持 private 方法。  
[注解支持文档][Link 5]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
增加：

@RestController
    public class RateLimitController { 
        //有兜底
        @GetMapping("/byResource")
        @SentinelResource(value = "byResource", blockHandler = "handleException")
        public CommonResult byResource() { 
            return new CommonResult(200, "按资源名称限流测试OK", new Payment(2020L, "serial001"));
        }
    
        public CommonResult handleException(BlockException exception) { 
            return new CommonResult(444, exception.getClass().getCanonicalName() + "\t 服务不可用");
        }
        
        //无兜底
        @GetMapping("/rateLimit/byUrl")
        @SentinelResource(value = "byUrl")
        public CommonResult byUrl()
        { 
            return new CommonResult(200,"按url限流测试OK",new Payment(2020L,"serial002"));
        }
    }

![在这里插入图片描述][20200518212513615.png]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
走的兜底方法  
![在这里插入图片描述][20200518212806142.png]

无兜底的：  
![在这里插入图片描述][2020051821293112.png]  
根据url来配置：  
![在这里插入图片描述][20200518213021553.png]  
![在这里插入图片描述][20200518212945226.png]  
通过资源名来进行流控：  
![在这里插入图片描述][20200518213822707.png]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
![在这里插入图片描述][20200519134248348.png]  
直接显示异常

有兜底的，按资源名配置：兜底方法优先

无兜底的通过访问的URL来限流，会返回Sentinel自带默认的限流处理信息

规律:  
有兜底方法的按照资源名来，没有兜底方法的按照uri来  
使用：只要使用了@SentinalResource 就配置一个兜底方法“BlockHandler”

## 自定义限流逻辑 ##

@GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler")
        @SentinelResource(value = "customerBlockHandler",
                blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class,
                blockHandler = "handlerException2")
        public CommonResult customerBlockHandler()
        { 
            return new CommonResult(200,"按客戶自定义",new Payment(2020L,"serial003"));
        }

public class CustomerBlockHandler { 
    
        public static CommonResult handleException(BlockException exception) { 
            return new CommonResult(2020, "自定义限流处理信息....CustomerBlockHandler");
    
        }
    }

然后在控制台来配置限流

略

# 8.Sentinel整合Ribbon和Feign+FallBack #

server:
      port: 84
    
    
    spring:
      application:
        name: nacos-order-consumer
      cloud:
        nacos:
          discovery:
            server-addr: localhost:8848
        sentinel:
          transport:
            dashboard: localhost:8080
            port: 8719
    
    service-url:
      nacos-user-service: http://nacos-payment-provider
    
    #对Feign的支持 注意去看看 hystrix的配置 换了底层的熔断的 改动不大
    feign:
      sentinel:
        enabled: true

下面是hystrix的：

server:
      port: 80
    
    
    eureka:
      client:
        register-with-eureka: true    #表识不向注册中心注册自己
        fetch-registry: true   #表示自己就是注册中心，职责是维护服务实例，并不需要去检索服务
        service-url:
          defaultZone: http://localhost:7001/eureka/
    
    spring:
      application:
        name: cloud-provider-hystrix-order
    feign:
      hystrix:
        enabled: true #如果处理自身的容错就开启。开启方式与生产端不一样。

主启动类：@EnableFeignClients

首先就是RPC 接口：

@FeignClient(value = "nacos-payment-provider",fallback = PaymentFallbackService.class)
    public interface PaymentService
    { 
        @GetMapping(value = "/paymentSQL/{id}")
        public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id);
    }

其次Fallback.class

@Component
    public class PaymentFallbackService implements PaymentService
    { 
        @Override
        public CommonResult<Payment> paymentSQL(Long id)
        { 
            return new CommonResult<>(44444,"服务降级返回,---PaymentFallbackService",new Payment(id,"errorSerial"));
        }
    }

配置loadBalance的RestTemplate：

@Configuration
    public class ApplicationContextConfig
    { 
        @Bean
        @LoadBalanced
        public RestTemplate getRestTemplate()
        { 
            return new RestTemplate();
        }
    }

接口Controller：

@RestController
    @Slf4j
    public class CircleBreakerController { 
    
        public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";
    
        @Resource
        private RestTemplate restTemplate;
        @Resource
        private PaymentService paymentService;
    
        /** * 通过feign 来调用 * @param id * @return */
        @GetMapping(value = "/consumer/paymentSQL/{id}")
        public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id) { 
        //RPC 接口 PaymentService
            return paymentService.paymentSQL(id);
        }
    
    
        @RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
        //@SentinelResource(value = "fallback") //没有配置
        //@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback") //fallback只负责业务异常
        //@SentinelResource(value = "fallback",blockHandler = "blockHandler") //blockHandler只负责sentinel控制台配置违规
        @SentinelResource(value = "fallback", fallback = "handlerFallback", blockHandler = "blockHandler",
                exceptionsToIgnore = { IllegalArgumentException.class}) //忽略非法参数异常 输入4 直接错误页面
        public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id) { 
            CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL + "/paymentSQL/" + id, CommonResult.class, id);
    
            if (id == 4) { 
                throw new IllegalArgumentException("IllegalArgumentException,非法参数异常....");
            } else if (result.getData() == null) { 
                throw new NullPointerException("NullPointerException,该ID没有对应记录,空指针异常");
            }
    
            return result;
        }
    
        //fallback
        public CommonResult handlerFallback(@PathVariable Long id, Throwable e) { 
            Payment payment = new Payment(id, "null");
            return new CommonResult<>(444, "兜底异常handlerFallback,exception内容 " + e.getMessage(), payment);
        }
    
        //blockHandler
        public CommonResult blockHandler(@PathVariable Long id, BlockException blockException) { 
            Payment payment = new Payment(id, "null");
            return new CommonResult<>(445, "blockHandler-sentinel限流,无此流水: blockException " + blockException.getMessage(), payment);
        }
    }

## blockHandler& fallback ##

这里做了个测试

只配置了一个 //@SentinelResource(value = “fallback”)  
直接页面抛出异常

只配置fallback : @SentinelResource(value = “fallback”,fallback = “handlerFallback”)

只配置blockhandler：业务异常直接抛出

fallback和blockHandler都配置  
限流降级进入blockhandler处理逻辑

fallback管运行异常，blockHandler管配置违规（限流降级）

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
![在这里插入图片描述][20200519133738427.png]  
以现在项目的习惯，都会配置一个全局的异常捕获+AOP日志来，故用的时候，尽量不用fallback就行，用blockhandler进行限流熔断功能的实现，其他的交给其他框架！

# 9. Sentinel 持久化 #

配置进Nacos：

<dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    </dependency>

yml：

server:
      port: 8401
    
    spring:
      application:
        name: cloudalibaba-sentinel-service
      cloud:
        nacos:
          discovery:
            server-addr: localhost:8848 #Nacos服务注册中心地址
        sentinel:
          transport:
            dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard地址
            port: 8719
          datasource:
            ds1:
              nacos:
                server-addr: localhost:8848
                dataId: cloudalibaba-sentinel-service # 配置文件信息
                groupId: DEFAULT_GROUP  # 配置文件信息
                data-type: json
                rule-type: flow
    
    management:
      endpoints:
        web:
          exposure:
            include: '*'
    
    feign:
      sentinel:
        enabled: true # 激活Sentinel对Feign的支持

Nacos  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]

[完整项目地址][Link 6]

[GitHub-Sentinel]: https://github.com/alibaba/Sentinel
[Link 1]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200518191346478.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc=,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200518193806807.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc=,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200518195923472.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[Link 2]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200518201557377.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc=,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[Link 3]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%86%94%E6%96%AD%E9%99%8D%E7%BA%A7
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200518203300333.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdHRsZXdoaXRldmc=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200518203957250.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200518203957250.png
[20200518203923535.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200518203923535.png
[Key]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%83%AD%E7%82%B9%E5%8F%82%E6%95%B0%E9%99%90%E6%B5%81
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[Link 4]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E9%99%90%E6%B5%81
[Link 5]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B3%A8%E8%A7%A3%E6%94%AF%E6%8C%81
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[Link 6]: https://gitee.com/lazybonesli/SpringCloud2020

SpringCloud-Sentinel

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