1、Sentinel与Hystrix的区别

线程隔离有两种方式实现：

• 线程池隔离（Hystrix默认采用）
• 信号量隔离（Sentinel默认采用）

服务I需要远程调用服务A、服务B，则创建两个线程池，分别用来处理服务I–>服务A，和服务I–>服务B的请求。和线程池隔离不同的是，信号量隔离比较轻量级，就维护一个计数器就好，不用去维护线程数量。二者的优缺点来说，线程池隔离的优点是：

• 支持主动超时：线程是我定义的，我自己可以来中断、超时
• 支持异步调用

缺点则是：

• 线程的额外开销比较大

总结就是：

Hystix默认是基于线程池实现的线程隔离，每一个被隔离的业务都要创建一个独立的线程池，线程过多会带来额外的CPU开销，性能一般，但是隔离性更强。

Sentinel是基于信号量（计数器）实现的线程隔离，不用创建线程池，性能较好，但是隔离性一般。

2、限流算法

限流：对应用服务器的请求做限制，避免因过多请求而导致服务器过载甚至宕机。

限流算法常见的包括两种：

• 计数器算法，又包括窗口计数器算法、滑动窗口计数器算法
• 令牌桶算法（Token Bucket）
• 漏桶算法(Leaky Bucket)

计数器算法之固定窗口计数器算法：

固定窗口计数器的实现为：

• 将时间划分为多个窗口，窗口的时间跨度称为Interval，比如取1000ms
• 每个窗口维护一个计数器，每有一次请求就将计数器加一，限流就是设置计数器阈值，本例为3
• 当该窗口所在时间里，请求数超过阈值，则超出部分的请求直接都被丢弃

固定窗口计数，有个问题就是：如下图，当4000-5000ms的前500ms没请求，4500-5000ms刚好三个请求，此时，未达阈值。5000-6000ms中，前500ms有三个请求，后500ms没请求，则5000-6000也未达阈值。但从4500-5500ms这一秒，则有6个请求，如果服务真的最多只能承受QPS3，则这样服务可能宕机。

计数器算法之滑动窗口计数器算法：

滑动窗口计数器算法会将一个窗口划分为n个更小的区间：（在窗口的基础上引入区间的概念）

• 窗口时间跨度Interval为1秒；区间数量 n = 2 ，则每个小区间时间跨度为500ms
• 限流阈值依然为3，时间窗口（1秒）内请求超过阈值时，超出的请求被限流
• 此时的窗口不再是固定的1000-2000ms或者1500-2500ms，而是 根据当前请求所在时间（currentTime）移动 ，这个滑动窗口范围是从（currentTime减去Interval）之后的第一个时区开始，到currentTime所在时区结束，来做为统计的窗口

举个例子：如上图，比如1250ms有个请求进来，则1250-1000=250，250ms之后的第一个时区则是500到1000区间，1250ms自身所在时区为1000到1500ms，所以对应的滑动窗口就是500到1500ms这个时区。（图中紫色虚线）

如上图，再往后，1300ms有个请求，此时，滑动窗口计算后还是500-1500ms，这个窗口当前共有三个请求，分别在900ms、1250ms、1300ms到达。此时1400ms再来一个，滑动窗口计算后还是500-1500ms，但显然这个窗口QPS已经到3了，1400ms的请求会被丢弃。到此，固定窗口的统计问题得到了解决。

再往后，2100ms，则计算后，滑动窗口在1500到2500ms（紫色虚线），未达QPS阈值，但看1250ms到2100ms这850ms的时间，不到一个窗口时间跨度Interval，却有4个请求 > 3 。这个就是区间划分的问题了，区间越小，则限流越准。 比如以125ms为一个区间，2100-1000=1100，在1000到1125区间，下一个为1125到1250，所以滑动窗口为1125到2125ms，这个窗口已有1250、1300、1600到的三个请求，因此2100会被丢弃。

当然，不管这个区间多小，总有可能有卡边界前后请求导致QPS超过的情况。考虑上现实世界，这个窗口是没必要设置成极限值的，比如1ms，差不多100ms就已经可以解决大多情况。

令牌桶算法：

• 以固定的速率生成令牌，存入令牌桶中，如果令牌桶满了以后，多余令牌丢弃
• 请求进入后，必须先尝试从桶中获取令牌，获取到令牌后才可以被处理
• 如果令牌桶中没有令牌，则请求等待或丢弃

漏桶算法：

• 将每个请求视作"水滴"放入"漏桶"进行存储
• "漏桶"以固定速率向外"漏"出请求来执行，如果"漏桶"空了则停止"漏水”
• 如果"漏桶"满了则多余的"水滴"会被直接丢弃
• 可以理解成请求在桶内排队等待

Sentinel在实现漏桶算法时，采用了排队等待模式。让所有请求进入一个队列中，然后按照阈值允许的时间间隔依次执行。并发的多个请求必须等待，预期的等待时长 =最近一次请求的预期等待时间 + 允许的间隔。如果请求预期的等待时间超出最大时长，则会被拒绝。

例如：
- QPS = 5，意味着每200ms处理一个队列中的请求；
- timeout = 2000，意味着预期等待超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常

3、限流算法对比

因为计数器算法一般都会采用滑动窗口计数器，所以这里我们对比三种算法：

4、Sentinel限流与Gateway限流

限流算法常见的有三种实现：滑动时间窗口、令牌桶算法、漏桶算法。Gateway则采用了基于Redis实现的令牌桶算法。而Sentinel内部却比较复杂：

• 默认限流模式是基于滑动时间窗口算法
• 排队等待的限流模式则基于漏桶算法
• 而热点参数限流则是基于令牌桶算法