Sentinel原理

 Sentinel 里面，所有的资源都对应一个资源名称（resourceName），每次资源调用都会创建一个 Entry 对象。Entry 可以通过对主流框架的适配自动创建，也可以通过注解的方式或调用 SphU API 显式创建。Entry 创建的时候，同时也会创建一系列功能插槽（slot chain），这些插槽有不同的职责，基于责任链模式。

NodeSelectorSlot 负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径，以树状结构存储起来，用于根据调用路径来限流降级；(收集、构建资源树)

ClusterBuilderSlot 则用于存储资源的统计信息以及调用者信息，例如该资源的 RT, QPS, thread count 等等，这些信息将用作为多维度限流，降级的依据;(统计)

StatisticSlot 则用于记录、统计不同纬度的 runtime 指标监控信息;(统计)

FlowSlot 则用于根据预设的限流规则以及前面 slot 统计的状态，来进行流量控制；(根据统计进行限流)

DegradeSlot 则通过统计信息以及预设的规则，来做熔断降级；(根据统计及规则熔断降级)

AuthoritySlot 则根据配置的黑白名单和调用来源信息，来做黑白名单控制；(调用源黑白名单控制)

SystemSlot 则通过系统的状态，例如 load1 等，来控制总的入口流量；(根据系统状态控制总入口流量)

Sentinel 将 ProcessorSlot 作为 SPI 接口进行扩展（1.7.2 版本以前 SlotChainBuilder 作为 SPI），使得 Slot Chain 具备了扩展的能力。您可以自行加入自定义的 slot 并编排 slot 间的顺序，从而可以给 Sentinel 添加自定义的功能。

相关概念：

Resource

任何东西都能被定义成资源，自己提供的服务，调用的服务，甚至一段代码，有了资源才能在资源上定义规则，去进行限流降级之类的操作

在Sentinel中提供了两个默认是Resource分别是StringResourceWrapper和MethodResourceWrapper

Context

Context是上下文的意思，一个线程对应一个Context

其中有三个属性

name：名字

entranceNode：调用链入口

curEntry：当前entry

origin：调用者来源

async：异步

Entry

每次调用 SphU.entry() 都会生成一个Entry入口，该入口中会保存了以下数据：入口的创建时间，当前入口所关联的节点(Node)，当前入口所关联的调用源对应的节点。Entry是一个抽象类，他只有一个实现类，在CtSph中的一个静态类：CtEntry

其中有这些属性

createtime

curNode

originNode

error

resourceWrapper

parent

child

chain

context

一个Entry相当于一个token只有正常生成了一个entry才能算pass，不然报异常BlockException肯定是限流了

Node节点

节点是用来保存某个资源的各种实时统计信息的，他是一个接口，通过访问节点，就可以获取到对应资源的实时状态，以此为依据进行限流和降级操作。

有几种节点类型

StatisticNode：统计节点

DefaultNode：默认节点，NodeSelectorSlot中创建的就是这个节点

ClusterNode：集群节点

EntranceNode：该节点表示一棵调用链树的入口节点，通过他可以获取调用链树中所有的子节点。

NodeSelectorSlot

收集资源路径，并将这些资源的调用路径以树状结构存储起来，用于根据调用路径进行限流。

 ContextUtil.enter("entrance1", "appA");
 Entry nodeA = SphU.entry("nodeA");
 if (nodeA != null) {
    nodeA.exit();
 }
 ContextUtil.exit();

创建了一个名为entrance1的上下文，同时指定调用发起者来源为appA,；接着通过 SphU.entry()请求一个 token，如果该方法顺利执行没有抛 BlockException，表明 token 请求成功。

            machine-root
                 /     
                /
         EntranceNode1
              /
             /   
      DefaultNode(nodeA)

每个 DefaultNode 由资源 ID 和输入名称来标识。换句话说，一个资源 ID 可以有多个不同入口的 DefaultNode。

ContextUtil.enter("entrance1", "appA");
  Entry nodeA = SphU.entry("nodeA");
  if (nodeA != null) {
    nodeA.exit();
  }
  ContextUtil.exit();
  ContextUtil.enter("entrance2", "appA");
  nodeA = SphU.entry("nodeA");
  if (nodeA != null) {
    nodeA.exit();
  }
  ContextUtil.exit();

相同的资源但是Context不同，分别新建 DefaultNode，并以ContextName为key

                   machine-root
                   /         \
                  /           \
          EntranceNode1   EntranceNode2
                /               \
               /                 \
       DefaultNode(nodeA)   DefaultNode(nodeA)

上面的结构可以通过调用 curl http://localhost:8719/tree?type=root 来显示。

一个资源有可能创建多个DefaultNode（有多个上下文时），那么我们应该如何快速的获取总的统计数据呢？

答案就在下一个Slot(ClusterBuilderSlot)中被解决了。

ClusterBuilderSlot

此插槽用于构建资源的 ClusterNode 以及调用来源节点。ClusterNode 保持某个资源运行统计信息（响应时间、QPS、block 数目、线程数、异常数等）以及调用来源统计信息列表。调用来源的名称由 ContextUtil.enter(contextName，origin) 中的 origin 标记。可通过如下命令查看某个资源不同调用者的访问情况：curl http://localhost:8719/origin?id=caller

具有相同资源名称的共享一个ClusterNode，也就是说，能进入到同一个ClusterBuilderSlot对象的entry方法的请求都是来自同一个资源的，所以这些相同资源需要初始化一个统一的CluserNode用来做流量的汇总统计。

ClusterBuilderSlot原理中，一个ContextName对应的同一个Resource对应ClusterNode为同一个，所以同步新增，或减少记录数，都是基于当前节点和对应的ClusterNode一起统计的。

不管是ClusterNode，或者DefaultNode节点，对其添加，或记录Qps，rt都是基于父类去实现，这样来讲，所有Sentinel最核心的代码就在StatisticNode中。

StatisticSlot

StatisticSlot 是 Sentinel 的核心功能插槽之一，用于统计实时的调用数据。

clusterNode：资源唯一标识的 ClusterNode 的实时统计

origin：根据来自不同调用者的统计信息

defaultnode: 根据入口上下文区分的资源 ID 的 runtime 统计

入口流量的统计

Sentinel 底层采用高性能的滑动窗口数据结构 LeapArray 来统计实时的秒级指标数据，可以很好地支撑写多于读的高并发场景。