作为后端程序员日常工作中难免会遇到要跟消息队列打交道的时候，而且在当下微服务的场景下，很多服务的性能不是我们自己能控制的。
这不阿粉最近就遇到了一个场景，由于上游服务流量增加，发送到消息队列的消息增多，阿粉在处理消息的时候需要依赖下游的一个服务，可是谁想到下游的服务效率太差，消息太多处理不过来，CPU 居高不下。
看过我们昨天文章的小伙伴应该都知道，这个时候我们就需要进行限流了，为了避免将下游的服务打垮，我们来进行单机限流操作。这里我们来模拟一下操作过程，首先我们通过一段伪代码来模拟大流量，然后通过配置 sentinel 的控制台来配置规则从而实现单机 QPS 20 的限制。
创建 SpringBoot 服务
首先我们创建一个 SpringBoot 服务，在 pom.xml 文件中增加下面的配置
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-core</artifactId>
<version>1.8.4</version>
</dependency>
然后我们提供一个对外的 http 接口，通过访问接口来触发我们的限流代码，接口代码如下
代码如下：
代码语言：javascript复制package com.example.demo.controller;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphO;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
* <br>
* <b>Function：</b><br>
* <b>Author：</b>@author ziyou<br>
* <b>Date：</b>2022-05-08 12:56<br>
* <b>Desc：</b>无<br>
*/
@RestController
public class LoginController {
@GetMapping(value = "/login")
public void login(String username, String password) {
System.out.println("login");
//模拟一百万条消息
for (int i = 0; i < 1000000; i ) {
boolean entry = false;
try {
entry = SphO.entry("HelloWorld");
while (!entry) {
try {
Thread.sleep(50);
System.out.println("entry false");
entry = SphO.entry("HelloWorld");
} catch (InterruptedException e) {
}
}
System.out.println("entry true");
} catch (Exception e) {
} finally {
if (entry) {
SphO.exit();
}
}
}
}
}
调用接口过后，通过循环一百万次来模拟大流量，这里我们要解释以下几个内容
SphO.entry("HelloWorld")：是Sentinel的资源控制器，"HelloWord"是资源的名称，资源 是sentinel的一个很重要的概念，所有的限流都是针对资源的操作；SphO.entry()返回值是布尔值，为true表示资源可用，没有被限流，为false表示资源被限流；- 这里模拟在被限流了过后，程序等待一段时间，再去判断是否限流，只有在资源未被限流的时候，才能继续处理；
- 在
finally里面需要进行SphO.exit();操作，当被限流了以后，也就是SphO.entry() == true后一定要执行SphO.exit();否则代码会创建多个Entry对象，程序运行时间长了过后会导致内存泄露，引发FullGC。
这个时候我们启动一个服务，调用一下接口，可以看到效果如下，很快就会运行完，并没有达到限流的效果，那是因为我们此刻还没有配置限流规则，所以没有触发到限流的逻辑。
配置 sentinel 控制台
接下来我们安装一下 sentinel 的控制台，通过控制台来配置限流规则，从而达到限流的目的，控制台的搭建很简单，我们通过官方地址下载指定版本的 jar 然后本地运行即可。通过地址 https://github.com/alibaba/Sentinel/releases/download/1.8.4/sentinel-dashboard-1.8.4.jar 进行下载。
然后通过命令java -Dserver.port=8081 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8081 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.4.jar 运行即可，如下所示
这里我们通过指定 8081 端口，用于访问 sentinel，启动成功过后，通过浏览器我们可以进行登录，默认的初始账号和密码都是 sentinel。
因为上面的命令我们指定了 sentinel-dashboard 项目，所以默认只会看到 sentinel-dashboard 这个项目，这个时候我们需要，修改代码，在 pom.xml 中增加下面的配置
代码语言：javascript复制<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
<version>1.8.4</version>
</dependency>
然后在 JVM 的启动参数中增加-Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8081 指明 sentinel 的地址和端口号，再启动我们的应用。启动完过后，我们要手动调用一下接口，然后就可以看到我们的程序项目连接到 sentinel 了。不过此时只是我们程序和 sentinel 连接成功，还没有限流规则，接下来我们要配置一下限流规则。
按照上图配置好了过后，我们再调用一次接口，可以看到此时我们的处理速度明显慢了下来，每秒只有 20 个 QPS 能获取资源了，至此我们基于 sentinel 的单机限流QPS 20 的目标完成。
