高可用
4个9（99.99）
| Sentinel | Hystrix(维护状态) | Resilience4j（Spring推荐） | |
|---|---|---|---|
| 隔离策略 | 信号量隔离（并发线程数限流） | 线程池隔离/信号量隔离 | 信号量隔离 |
| 熔断降级策略 | 基于响应时间、异常比率、异常数 | 基于异常比率 | 基于异常比率、响应时间 |
| 实时统计实现 | 滑动窗口 | 滑动窗口 | Ring Bit Buffer |
| 动态规则配置 | 支持多种数据源 | 支持多种数据源 | 有限支持 |
| 扩展性 | 支持多种数据源 | 支持多种数据源 | 有限支持 |
| 限流 | 基于 QPS，支持基于调用关系的限流 | 有限的支持 | Rate Limiter |
| 流量整形 | 支持预热模式、匀速器模式、预热排队模式 | 不支持 | 简单的 Rate Limiter 模式 |
| 系统的自适应保护 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| 控制台 | 提供开箱即用的控制台，可配置规则、查看秒级监控、机器发现等 | 简单的监控查看 | 不提供控制台，可对接其他监控系统 |
流量控制
流量控制在网络传输中是一个常用的概念，它用于调整网络包的发送数据。然而，从系统稳定性角度考虑，在处理请求的速度上，也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器，可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状，如下图所示：
流量控制有以下几个角度:
- 资源的调用关系，例如资源的调用链路，资源和资源之间的关系；
- 运行指标，例如 QPS、线程池、系统负载等；
- 控制的效果，例如直接限流、冷启动、排队等。
Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度，并进行灵活组合，从而达到想要的效果。
熔断降级
什么是熔断降级
除了流量控制以外，降低调用链路中的不稳定资源也是 Sentinel 的使命之一。由于调用关系的复杂性，如果调用链路中的某个资源出现了不稳定，最终会导致请求发生堆积。这个问题和 Hystrix 里面描述的问题是一样的。
Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的: 当调用链路中某个资源出现不稳定，例如，表现为 timeout，异常比例升高的时候，则对这个资源的调用进行限制，并让请求快速失败，避免影响到其它的资源，最终产生雪崩的效果。
熔断降级设计理念
在限制的手段上，Sentinel 和 Hystrix 采取了完全不一样的方法。
Hystrix 通过线程池的方式，来对依赖(在我们的概念中对应资源)进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成本，还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。
Sentinel 对这个问题采取了两种手段:
- 通过并发线程数进行限制
和资源池隔离的方法不同，Sentinel 通过限制资源并发线程的数量，来减少不稳定资源对其它资源的影响。这样不但没有线程切换的损耗，也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下，例如响应时间变长，对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后，对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。
- 通过响应时间对资源进行降级
除了对并发线程数进行控制以外，Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后，所有对该资源的访问都会被直接拒绝，直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。