为什么要进行限流？
RPC 是解决分布式系统架构通讯的一大利器，而分布式系统设计需要面临高并发问题。在这样的情况下，我们提供的每个服务节点都可能由于访问量过大而引起一系列问题，比如业务处理耗时过长、CPU 飚高、频繁 Full GC 以及服务进程假死宕机等问题。在实际生产环境中，我们要保证服务的稳定性和高可用特性，就需要业务提供方能够进行自我保护，从而保证在高访问量、高并发的场景下，系统依然能够稳定，高效运行。
服务端的自我保护实现
在 RPC 框架中集成限流功能，可以根据实际情况配置限流阈值；我们还可以在服务端添加限流逻辑，当调用端发送请求过来时，服务端在执行业务逻辑之前先执行检查限流逻辑，如果发现访问量过大并且超出了限流条件，就让服务端直接降级处理或者返回给调用方一个限流异常。在Dubbo框架中， 可以通过Sentinel来实现更为完善的熔断限流功能，服务端是具体如何实现限流逻辑的？
方法有很多种， 最简单的是计数器，还有平滑限流的滑动窗口、漏斗算法以及令牌桶算法等等。而Sentinel采用滑动窗口来实现的限流。
windowStart: 时间窗口的开始时间，单位是毫秒
windowLength: 时间窗口的长度，单位是毫秒
value: 时间窗口的内容
初始的时候arrays数组中只有一个窗口，每个时间窗口的长度是500ms，这就意味着只要当前时间与时间窗口的差值在500ms之内，时间窗口就不会向前滑动。
时间继续往前走，当超过500ms时，时间窗口就会向前滑动到下一个，这时就会更新当前窗口的开始时间，只要不超过1000ms，则当前窗口不会发生变化。当前时间如果超过1000ms时，就会再次进入下一个时间窗口，此时arrays数组中的窗口将会有一个失效，会有另一个新的窗口进行替换： 
以此类推随着时间的流逝，时间窗口也在发生变化，在当前时间点中进入的请求，会被统计到当前时间所对应的时间窗口中。计算qps时，会用当前采样的时间窗口中对应的指标统计值除以时间间隔，这个就是具体的qps。调用方的自我保护
一个服务 A 调用服务 B 时，服务 B 的业务逻辑又调用了服务 C，而这时服务 C 响应超时了，由于服务 B 依赖服务 C，C 超时直接导致 B 的业务逻辑一直等待，而这个时候服务 A 继续频繁地调用服务 B，服务 B 就可能会因为堆积大量的请求而导致服务宕机，由此就导致了服务雪崩的问题。
在一个服务作为调用方去调用另外一个服务时，为了防止被调用的服务出现问题而影响到整个服务，调用方的服务也需要进行自我保护， 最有效的方式就是熔断处理。
熔断机制： 熔断器的工作机制主要是关闭、打开和半打开这三个状态之间的切换。在正常情况下，熔断器是关闭的；当调用方调用下游服务出现异常时，熔断器会收集异常指标信息，当达到熔断条件时熔断器打开，这时调用端再发起请求是会直接被熔断器拦截，并快速地执行失败逻辑；熔断器经过一段时间后，会尝试转为半打开状态，这时熔断器允许调用方发送一个请求给服务端，如果这次请求能够正常地得到服务端的响应，则将状态置为关闭状态，否则设置为打开。Sentinel 熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时，对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，它可以支持以下降级策略： （带过, 可以演示RPC-DUBBO工程的熔断限流功能）
更多资料，参考Sentinel官方文档。
- 平均响应时间 (DEGRADE_GRADE_RT)：当 1s 内持续进入 N 个请求，对应时刻的平均响应时间（秒级）均超过阈值（count，以 ms 为单位），那么在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地熔断（抛出 DegradeException）。注意 Sentinel 默认统计的 RT 上限是 4900 ms，超出此阈值的都会算作 4900 ms，若需要变更此上限可以通过启动配置项 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 来配置。
- 异常比例 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO)：当资源的每秒请求量 >= N（可配置），并且每秒异常总数占通过量的比值超过阈值（DegradeRule 中的 count）之后，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。
- 异常数 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT)：当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断。注意由于统计时间窗口是分钟级别的，若 timeWindow 小于 60s，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。
熔断降级源码
DegradeRule.passCheck方法：
@Override
public boolean passCheck(Context context, DefaultNode node, int acquireCount, Object... args) {
if (cut.get()) {
return false;
}
ClusterNode clusterNode = ClusterBuilderSlot.getClusterNode(this.getResource());
if (clusterNode == null) {
return true;
}
if (grade == RuleConstant.DEGRADE_GRADE_RT) {
// 按平均响应时间降级
double rt = clusterNode.avgRt();
if (rt < this.count) {
passCount.set(0);
return true;
}
// Sentinel will degrade the service only if count exceeds.
// 超出最大RT时间进行降级
if (passCount.incrementAndGet() < RT_MAX_EXCEED_N) {
return true;
}
} else if (grade == RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO) {
// 按照异常比例降级
double exception = clusterNode.exceptionQps();
double success = clusterNode.successQps();
double total = clusterNode.totalQps();
// if total qps less than RT_MAX_EXCEED_N, pass.
if (total < RT_MAX_EXCEED_N) {
return true;
}
double realSuccess = success - exception;
if (realSuccess <= 0 && exception < RT_MAX_EXCEED_N) {
return true;
}
if (exception / success < count) {
return true;
}
} else if (grade == RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT) {
// 按照异常数降级
double exception = clusterNode.totalException();
if (exception < count) {
return true;
}
}
if (cut.compareAndSet(false, true)) {
ResetTask resetTask = new ResetTask(this);
// 设定重置时间窗调度任务
pool.schedule(resetTask, timeWindow, TimeUnit.SECONDS);
}
return false;
}
