阿里中间件开源组件：Sentinel 0.2.0正式发布

Sentinel 是阿里中间件团队开源的，面向分布式服务架构的轻量级流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。

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近日，Sentinel 0.2.0 正式发布。作为一个重要的里程碑版本，Sentinel 0.2.0 释放了多项产品新特性，如异步调用支持、热点参数限流等，并包括了大量的体验优化与 bug 修复。下面我们来看一下 Sentinel 0.2.0 的重要新特性。

异步调用支持

未来各种 RPC 框架、Web 框架都朝着异步化的目标发展，例如Spring WebFlux, Vert.x, 异步 Servlet, Netty 服务，等等。整个 Java 的发展方向也在朝着异步、响应式进行演进，无论是 CompletableFuture, Reactive Streams 还是后面的 Project Loom 协程，因此支持异步调用是各类开源组建的重要迭代内容之一。

Sentinel 0.2.0 引入异步调用链路的支持后，可以方便地统计异步调用资源的数据，维护异步调用链路，同时具备了适配异步框架/库的能力。异步调用资源访问与普通的资源访问类似，只不过异步调用资源 exit 通常都是在异步回调中进行。同时，Sentinel 还支持异步调用的嵌套（比如在异步回调中嵌套普通的资源调用或另一个异步资源调用）。只需要借助 Sentinel 提供的上下文切换功能，在对应的地方进行 Context 变换，即可维持正确的调用链路关系。

热点参数限流

热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频率最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。比如：

商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制
用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制

这时候，就可以使用 Sentinel 的热点参数限流功能。热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。Sentinel 利用 LRU 策略，结合底层的滑动窗口机制来实现热点参数统计。LRU 策略可以统计单位时间内，最近最常访问的热点参数，而滑动窗口机制可以帮助统计每个参数的 QPS。

此外，Sentinel 还支持配置参数限流例外项，可以指定对某个特定的值配置单独的限流阈值。要使用热点参数限流功能，只需引入对应的依赖，为对应的资源配置热点参数限流规则，并在 entry 的时候传入相应的参数，即可使热点参数限流生效。

黑白名单控制

很多时候，我们需要根据调用方信息来判断资源是否允许访问，比如服务 A 只允许来自 appA 和 appB 调用方的请求通过，而服务 B 不允许来自 appC 调用方的请求通过，这时候可以使用 Sentinel 的黑白名单控制功能。

黑白名单根据资源的请求来源（origin）限制资源是否通过，若配置白名单则只有请求来源位于白名单内时才可通过；若配置黑名单则请求来源位于黑名单时不通过，其余的请求通过。

Slot Chain扩展

阿里巴巴内部是通过一系列的 slot 组成的 slot chain 来实现Sentinel 的各种功能的，包括构建调用链、调用数据统计、规则检查等。各个 slot 之间的顺序非常重要。Sentinel 0.2.0 将 SlotChainBuilder 作为 SPI 接口进行扩展，使得 Slot Chain 具备了扩展的能力。由此，用户便可以加入自定义的 slot 并编排 slot 间的顺序，从而可以给 Sentinel 添加自定义的功能。

动态规则数据源重构

Sentinel 的动态规则数据源用于从中读取及写入规则。Sentinel 0.2.0 对动态规则数据源（DataSource）进行了重构，将动态规则数据源划分为两种类型：读数据源（ReadableDataSource）和写数据源（WritableDataSource），从而使不同类型的数据源职责更加清晰：

读数据源仅负责监听或轮询读取远程存储的变更；

写数据源仅负责将规则变更写入到规则源中。

在实际的场景中，不同的存储类型对应的数据源类型也不同，可以参考之前的“在生产环境中使用 Sentinel 控制台”一文。对于 push 模式的数据源，一般不支持写入；而 pull 模式的数据源则是可写的。Sentinel 0.2.0 提供了本地文件写数据源的实现。