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sentinel的四種流控規則介紹( 二 )

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單機閾值：12，這個表示我們訪問最大閾值為12 ， 但是第一次最大訪問量為4，為什么是4呢，看下面公式
預熱公式：閾值/coldFactor（默認值為3），經過預熱時間后才會達到閾值 。
預熱時長：5，也就是說我們的請求會在五秒內單機閾值達到12的訪問，比如第一次為4，后續在五秒內依次5/6/8/10 ， 最后達到12的閾值
一般這種在秒殺或者電商節中會設置這樣的流控規則，就是為了防止突然流量的增加導致系統的奔潰 。
當我們設置完流控規則以后，我們就來看一下效果，我們剛才設置的order的接口，如果當我們在頻繁的去訪問order接口的時候，如果超過當前時間設定的閾值時 ， 直接返回限流信息 。

sentinel的四種流控規則介紹

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在這里我們直接用瀏覽器瘋狂的去刷新，是時候體驗單身二十幾年的手速了，當然也可以使用postman接口去試 ， 我們這邊手速比較快，直接用瀏覽器刷新，我們可以看到下面的曲線圖：
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藍色表示你拒絕的QPS ， 綠色表示通過的QPS，我們可以看到藍色成明顯的下降趨勢，而綠色成上升趨勢，也可以通過右邊的表格中看到，剛開始通過的只有四個，具體的有三個，后面通過慢慢增加，拒絕慢慢變少 ， 這個就是我們Warm Up（預熱）的作用了
四：排隊等待我們現在來介紹最后一個流控規則的使用，排隊等待會嚴格控制請求通過的間隔時間，讓請求穩定且勻速的通過，可以用來處理間隔性突發的高流量，例如搶票軟件，在某一秒或者一分鐘內有大量的請求到來，而接下來的一段時間里處于空閑狀態，我們希望系統能夠在接下來的空余時間里也能出去這些請求，而不是直接拒絕 。
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以固定的間隔時間讓請求通過，當請求過來的時候，如果當前請求距離上一個請求通過的時間大于 規則預設值，則請求通過，如果當前請求預期通過時間小于 規則預設值，則進行排隊等待，如果預期通過時間超過最大排隊時間，直接拒絕請求 。
Sentinel排隊等待是 漏銅算法+虛擬隊列機制實現的，目前排隊等待中不支持QPS>1000的場景
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我們對pay接口進行設置，一秒鐘只處理一個QPS請求，其他的排隊 ， 如果超過15秒則直接拒絕
pay接口調整，這里我們給pay接口加上打印日志，方便我們看到具體效果
@GetMapping("/pay")public String pay() {//return "hello my name is pay ,wo shi boy";log.info("pay接口，請求線程為："+Thread.currentThread().getName());return testService.end();}我們借助postman來進行調用 ， 說明手速始終更不上工具，還是工具香，這里我們設置10個請求 ， 沒有間隔時間
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從下圖中我們可以看到，對于我們的請求，是一個QPS請求 。
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小結：流控規則就是針對不同的規則進行不同的設定，來滿足我們不用業務場景 。
【sentinel的四種流控規則介紹】

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