随着微服务的发展及DDD领域驱动设计的兴起，越来越多的企业开始使用微服务架构。为了应对微服务化带来的难题，一批微服务组件与应用涌现出来，如辅助问题排查得分布式调用链追踪探针、简化部署运维的Kubernetes，以及本书介绍的熔断器组件等。

熔断器组件用于实现服务的自我保护，一般都具备限流、熔断功能。限流用于限制流量超过服务的临界点，避免突发流量导致服务崩溃；而熔断用于保护自身不受下游服务的影响，在感知到下游服务不稳定时自动断开请求，在下游服务恢复时再恢复请求。

并非流量大时才需要熔断器。一方面，微服务的调用错综复杂，若一个服务不可用，则有很大的概率影响到其周边服务，使其不可用，并且这种现象就像病毒一样具有扩散性，因此时需要使用熔断器；另一方面，若项目对接一些第三方的接口，则在无法预估第三方接口的最大QPS及稳定性的情况下，添加熔断器能保证服务自身稳定运行。

Sentinel是熔断器的实现组件之一，具有扩展性强、对应用性能影响小、配置灵活，支持异步链路与响应式项目等特点，因此Sentinel很快在国内流行起来，成为国内众多开发者和架构师首选的熔断器组件。

本书读者对象

❑ 正在进行微服务项目的开发者或组织

❑ 对Sentinel工作原理尚未了解的开发者

❑ 在响应式编程项目中对Sentinel感到困惑的开发

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第1章 基础知识

通过本章的学习，读者对服务降级、限流、熔断、流量效果控制这些概念有了基本的了解，也了解了Sentinel的一些特性，学习了如何使用基础测试工具JMH，并使用JMH对Sentinel进行了简单场景下的性能压测。本书主要分析Sentinel的实现原理，不对入门使用做介绍。

第2章 了解概念与核心类

通过本章的学习，读者应对Sentinel的一些概念、核心类及Sentinel提供的ProcessorSlot有了一定的了解。资源指标数据的统计及每个ProcessorSlot可实现的功能等内容将会在后续章节详细分析

第3章 了解整体工作流程

在处理一次请求的过程中，Sentinel会为调用链上的每个资源都创建一个CtEntry实例，每个CtEntry实例引用资源对应的ProcessorSlotChain。CtEntry维护双向链表的目的：在下一个资源方法执行结束时，能够将Context实例引用的CtEntry实例回退为引用上一个资源方法的CtEntry实例，以便随时通过Context实例获取当前资源的ProcessorSlotChain。

第4章 资源指标数据统计

QPS、TPS和RT是衡量服务性能的指标，如衡量网站、数据库的性能。资源指标数据统计是指资源统计不同指标的数据。本章将介绍Sentinel统计资源指标数据的实现原理。

第5章 限流

本章主要分析了Sentinel限流功能的实现原理、can pass check全过程，以及流量效果控制的实现原理，同时详细地介绍了Sentinel实现匀速限流与冷启动效果所采用的算法。

第6章 熔断降级

本章主要分析Sentinel 1.7.x与Sentinel 1.8.0的熔断降级功能的实现原理，并详细介绍了使用熔断器实现熔断降级功能的实现原理，以及Sentinel提供的两种熔断器的实现原理。

第7章 授权与系统自适应

本章主要介绍了Sentinel黑白名单授权功能的实现原理，以及系统自适应功能的实现原理，并讲解了Sentinel如何获取系统的平均负载与CPU使用率

第8章 实现开关降级

本章主要介绍如何使用Spring AOP实现开关降级，以及扩展Sentinel实现开关降级。

使用Spring AOP实现开关降级的缺点是配置不灵活：如果让一个开关控制多个接口，则无法实现动态为开关添加或移除其管理的接口；如果一个开关仅控制一个接口，则需要多个开关配置，不易于管理。

在不使用Sentinel的项目中，使用Spring AOP实现开关降级是一种不错的方式，而如果在项目中已经使用了Sentinel，建议采用扩展Sentinel实现开关降级，并结合动态配置，实现更为灵活的开关降级。

第9章 动态数据源

本章主要介绍了如何使用Sentinel提供的动态数据源扩展功能，并分析了Sentinel实现规则是动态配置的原理。在了解Sentinel动态数据源的实现原理后，也介绍了如何利用Kubernetes提供的ConfigMap资源存储规则配置，以及基于SpringCloud动态配置实现动态数据源。

第10章 适配主流框架

本章主要分析了Sentinel适配SpringMVC框架、OpenFeign框架和Dubbo框架的实现原理。Sentinel适配各种主流框架的方式：一是通过框架提供的方法拦截器/过滤器注入Sentinel保护资源的逻辑；二是通过拦截主流框架的入口方法注入Sentinel保护资源的逻辑。适配模块在简化使用步骤的同时省去了大量重复代码的编写。

第11章 热点参数限流

参数限流是指根据方法调用传递的参数实现限流，或者根据接口的请求参数限流，而热点参数限流是指对访问频繁的参数限流。

在电商场景中，每位顾客购买的商品不同，有主播带货的商品下单流量较大，而没有主播带货的商品相对来说下单流量较少。因为商品数量有限，每个下单请求都能成功是不太可能的，所以如果能够根据客户端请求传递的商品ID实现限流，将流量控制在商品的库存总量左右，并且使用QPS限流等进行兜底，即可将接口通过的有效流量最大化。

第12章 集群限流

由于请求倾斜的存在，分发到集群中每个节点上的流量不可能是均匀的，因此单机限流无法实现精确地限制整个集群的整体流量，从而造成在总流量没有达到阈值的情况下一些机器就开始限流。

第13章 异步调用链的支持

本章重点分析了Sentinel支持异步调用链的实现原理，并通过介绍响应式编程框架Reactor的同步订阅工作流程讲解了Reactor框架的Context实例传递的实现原理，然后以此为基础分析了Sentinel适配Reactor框架的实现原理。

第14章 Sentinel Dashboard

Sentinel Dashboard提供的功能大致可以分为3类：资源调用链（簇点链路）展示、规则配置和实时指标数据展示。

Sentinel承接了阿里巴巴集团近10年的“双十一”促销活动流量的核心场景，截至笔者写作本书时已有15.2k的Star（Sentinel在GitHub上的Star数）。Sentinel以流量为切入点，通过流量控制、熔断降级、系统负载保护等多种服务降级方式保护服务的稳定性，并已提供对多种主流框架的适配，如SpringCloud、Dubbo。

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