阿里的Sentinel底层是如何实现限流的？超过限流数的请求如何处理？直接丢弃吗？

一、Sentinel的底层限流实现机制

1. 限流的核心思想

Sentinel主要采用滑动时间窗口结合计数器的原理进行流量统计和限流判断，也融合了令牌桶、漏桶等思想。核心目标是在单位时间内只能通过限定的请求数，超出则触发限流。

2. 滑动窗口结构

• 时间窗口划分：Sentinel将统计时间（如1秒）切成多个格子（如每格100ms），每个格子记录当前格子的请求数。
• 窗口滑动：每次有请求进来，根据时间戳判断属于哪个格子，并刷新对应计数。多个格子的统计值累加得出单位时间的总请求数。
• 核心数据结构：底层常用LeapArray这类循环队列管理时间窗口，保障统计高并发下的效率和准确度。

3. 阈值判断

每当有新请求进来时：

• Sentinel会计算当前时间窗口累计的请求数。
• 若超过限流阈值，则进入限流逻辑。

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二、超过限流数的请求如何处理？直接丢弃吗？

Sentinel提供了多种限流处理策略，通过配置FlowRule的controlBehavior参数决定。

1. 常用处理方式

controlBehavior	处理方式	说明
0（默认）	直接拒绝	超过阈值的请求立即被拒绝，直接返回异常
1	匀速排队（漏桶）	超过阈值的请求以固定速率排队等待
2	预热	刚启动时先低速允许，通过预热逐步上升

默认行为：直接拒绝

若未特殊配置，Sentinel是**直接丢弃（快速失败）**超过阈值的请求，并返回“限流”异常（如BlockException），这样下游系统不会因为过量流量被压垮。

匀速排队模式（漏桶思想）

若选择该模式，超过阈值的请求会被短时间排队处理，超时再丢弃。

预热模式

常用于服务刚启动的流量缓升场景，避免冷启动雪崩。

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三、如何配置与适用场景

• 通过流控规则（FlowRule）灵活选择对应策略，如：
  • 高频接口建议用直接拒绝（0），以免耗尽资源。
  • 部分容忍等待的请求可用匀速排队（1）。
• 所有策略都能通过Sentinel Dashboard动态配置和变更。

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总结

• Sentinel底层主要采用滑动窗口+计数器限流，部分场景引入令牌桶/漏桶思想。
• 超过限流数的请求默认会被直接拒绝（丢弃）；可配置为排队或预热模式。
• 具体选择哪种处理方式，要根据业务容忍度和实际需求配置。

更新: 2025-05-05 19:31:51
原文: https://www.yuque.com/tulingzhouyu/db22bv/kfaxscfgk5uasyg0