Sentinel 是阿里巴巴開源的，面向分布式服務架構的流量控制組件，主要以流量為切入點，從限流、流量整形、熔斷降級、系統自適應保護等多個維度來幫助開發者保障微服務的穩定性。Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的雙十一大促流量的核心場景，例如秒殺、冷啟動、消息削峰填谷、集群流量控制、實時熔斷下遊不可用服務等，是保障微服務高可用的利器，原生支持 Java/Go/C++ 等多種語言，並且提供 Istio/Envoy 全局流控支持來為 Service Mesh 提供高可用防護的能力。
近期，Sentinel Go 0.3.0 正式發布，帶來了熔斷降級特性支持，可以針對 Go 服務中的不穩定調用進行自動熔斷，避免出現級聯錯誤/雪崩，是保障服務高可用重要的一環。結合 Sentinel Go 已經提供的 gRPC、Gin、Dubbo 等框架組件的適配模塊，開發者可以快速在 Web、RPC 調用層面配置熔斷降級規則來保護自身服務的穩定性。同時 0.3.0 版本也帶來了 etcd 動態數據源模塊，開發者可以方便地通過 etcd 來動態調整熔斷降級策略。
為什麼需要熔斷降級一個服務常常會調用別的模塊，可能是另外的一個遠程服務、資料庫，或者第三方 API 等。例如，支付的時候，可能需要遠程調用銀聯提供的 API；查詢某個商品的價格，可能需要進行資料庫查詢。然而，這個被依賴服務的穩定性是不能保證的。如果依賴的服務出現了不穩定的情況，請求的響應時間變長，那麼調用服務的方法的響應時間也會變長，線程會產生堆積，最終可能耗盡業務自身的線程池，服務本身也變得不可用。
現代微服務架構都是分布式的，由非常多的服務組成。不同服務之間相互調用，組成複雜的調用鏈路。以上的問題在鏈路調用中會產生放大的效果。複雜鏈路上的某一環不穩定，就可能會層層級聯，最終導致整個鏈路都不可用。因此我們需要對不穩定的服務進行熔斷降級，暫時切斷不穩定調用，避免局部不穩定因素導致整體的雪崩。
Sentinel Go 熔斷降級特性基於熔斷器模式的思想，在服務出現不穩定因素（如響應時間變長，錯誤率上升）的時候暫時切斷服務的調用，等待一段時間再進行嘗試。一方面防止給不穩定服務「雪上加霜」，另一方面保護服務的調用方不被拖垮。Sentinel 支持兩種熔斷策略：基於響應時間（慢調用比例）和基於錯誤（錯誤比例/錯誤數），可以有效地針對各種不穩定的場景進行防護。
下面我們介紹一下 Sentinel 流控降級的一些最佳實踐。
流控降級最佳實踐在服務提供方（Service Provider）的場景下，我們需要保護服務提供方不被流量洪峰打垮。我們通常根據服務提供方的服務能力進行流量控制，或針對特定的服務調用方進行限制。為了保護服務提供方不被激增的流量拖垮影響穩定性，我們可以結合前期的容量評估，通過 Sentinel 配置 QPS 模式的流控規則，當每秒的請求量超過設定的閾值時，會自動拒絕多餘的請求。
在服務調用端（Service Consumer）的場景下，我們需要保護服務調用方不被不穩定的依賴服務拖垮。藉助 Sentinel 的信號量隔離策略（並發數流控規則），限制某個服務調用的並發量，防止大量慢調用擠佔正常請求的資源；同時，藉助熔斷降級規則，當異常比率或業務慢調用比例超過某個閾值後將調用自動熔斷，直到一段時間過後再嘗試恢復。熔斷期間我們可以提供默認的處理邏輯（fallback），熔斷期間的調用都會返回 fallback 的結果，而不會再去嘗試本已非常不穩定的服務。需要注意的是，即使服務調用方引入了熔斷降級機制，我們還是需要在 HTTP 或 RPC 客戶端配置請求超時時間，來做一個兜底的保護。
同時 Sentinel 還提供全局維度的系統自適應保護能力，結合系統的 Load、CPU 使用率以及服務的入口 QPS、響應時間和並發量等幾個維度的監控指標，通過自適應的流控策略，讓系統的入口流量和系統的負載達到一個平衡，讓系統儘可能跑在最大吞吐量的同時保證系統整體的穩定性。系統規則可以作為整個服務的一個兜底防護策略，保障服務不掛。
Let's start hacking!Sentinel Go 版本正在快速演進中，我們非常歡迎感興趣的開發者參與貢獻，一起來主導未來版本的演進。Sentinel Go 版本的演進離不開社區的貢獻。若您有意願參與貢獻，歡迎聯繫我們加入 Sentinel 貢獻小組一起成長（Sentinel 開源討論釘釘群：30150716）。
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