Sentinel通过QPS和线程数两种阈值控制、直接/关联/链路三种流控模式及快速失败/预热/匀速排队三种效果，在流量到达业务逻辑前实时拦截整形，结合滑动窗口与插槽链机制实现毫秒级流控。
Sentinel 通过流控规则在流量真正打到业务逻辑前就进行拦截和整形，把不可控的突发流量转化成系统能平稳处理的节奏，从而避免线程堆积、资源耗尽、响应延迟飙升甚至服务宕机。
核心是两种阈值控制方式
流控规则主要依据两个关键指标做实时判断：
- QPS（每秒请求数）限流：适用于接口级防护。比如将 /order/create 接口设为 QPS=50，超过的请求直接拒绝，防止瞬时万级下单压垮订单服务。
- 并发线程数限流：更贴近底层资源消耗。当某个接口正在处理的线程数达到阈值（如20），新请求就会被阻断，避免 Tomcat 线程池被占满，导致其他接口也无法响应。
三种流控模式适配不同依赖关系
不只是“自己扛不住”，还要考虑调用链路中的协作关系：
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- 直接限流：最常用，资源自身 QPS 或线程数超阈值就触发。
- 关联限流：当关联资源（如 /user/info）QPS 飙升时，主动限制当前资源（如 /user/update），防止因读服务过载拖垮写服务。
- 链路限流：针对同一个接口被不同上游调用的情况（如 A 服务和 B 服务都调 /api/pay），可单独限制某条入口链路的流量，实现精细化分流。
三种流控效果应对不同业务场景
拒绝不是唯一选项，Sentinel 提供柔性处理策略：
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- 快速失败：QPS 超阈值立即抛 FlowException，适合压测后水位明确、必须硬隔离的场景。
- 预热（Warm Up）：系统空闲后突遇高峰，比如从 1 QPS 拉升到 100 QPS，设置预热 60 秒，让通过量逐步上升，避免冷启动瞬间打满 CPU。
- 匀速排队：把突发请求排成队列，按固定间隔放行（如每 200ms 放一个），适合消息类、日志类等允许延迟但不能丢弃的请求。
规则生效靠实时统计与插槽链机制
不是简单计数器，Sentinel 使用滑动时间窗口算法（例如把 1 秒切分为 10 个 100ms 小窗口），持续滚动统计 QPS 和并发线程数；所有规则检查都嵌入在“插槽链”中——每个资源访问都会依次经过统计插槽、流控插槽、熔断插槽等，层层校验，毫秒级响应。
