Sentinel面试

1.Sentinel的限流与Gateway的限流有什么差别

固定窗口计数器：将时间按照等时间间隔划分为多个窗口，在每个窗口的时间段每有一次请求就将该窗口的计数器加1，超过窗口限流阈值的请求都会被丢弃。

滑动窗口计数器：窗口再进行划分区间，越细越准确。

令牌桶：以固定的速率生成令牌，请求进入后只有拿到令牌后才能被处理。否则请求等待或者丢弃。(Gateway采用基于redis的令牌桶算法，Sentinel的热点参数限流)

漏桶算法：输出请求的流量曲线平滑。(Sentinel的排队等待限流)

2.核心源码

核心骨架是ProcessorSlotChain类，责任链slot分为两大类：

• 统计数据构建
  • DefaultNode：代表链路树的一个资源，当一个资源出现在不同链路时，会创建不同的DefaultNode节点
  • clusterNode：代表资源，只能有一个ClusterNode。
  • StatisticSlot：统计
• 规则判断部分

添加@SentinelResource标记资源：对被标记的方法做环绕增强，基于AOP思想。创建资源Entry—>执行受保护的方法pjp.proceed()，也就是标注的资源代码—>catch异常，关闭entry。

3.热点参数限流

controller方法不能做热点参数限流，因为它是基于拦截器添加的资源，没有传入方法形参args。而基于@SentinelResource标注的资源在进行切面编程时，添加了args，因此可以实现热点参数限流。

计算桶内剩余的令牌数量是否可以满足当前需要的令牌数量：

• 生成的令牌数量=(经过的时长/每个统计窗口周期时长)*每个窗口生成的令牌数量
• 取max(生成的令牌数量+目前剩余令牌数量，桶限制的最大令牌数量)作为当前可使用令牌数量
• 更新剩余令牌数量=当前可使用令牌数量-请求的令牌数量

4.滑动时间窗口模式

• 采用一个环形数组来构建窗口

• 窗口号下标=(当前时间/每个窗口的时间间隔)%窗口数组大小

• 计算当前窗口的开始时间=当前时间-当前时间%每个窗口的时间间隔

• 根据计算的角标取出窗口old，然后返回作为当前窗口。可能会有如下三种情况

  • old==null，说明当前请求是第一个到达old窗口。则设置old窗口的信息(windowstart起始时间...)
  • windowstart==old.windowstart，计算得到所在窗口的起始时间和old当前窗口起始时间一致，说明有新的请求到达窗口
  • windowstart>old.windowstart，请求起始时间已经饶了一圈，因此需要重置old窗口起始时间

• 获得当前窗口后，遍历所有数组窗口，根据当前时间-窗口起始时间>1s来找到符合算法的窗口，并计算QPS。