本文将帮助您从 Hystrix 迁移到 Sentinel，并帮助您快速了解 Sentinel 的使用。

功能对比

Command 迁移

Hystrix 的执行模型设计上采用了命令模式，将对外部资源的调用逻辑和 fallback 逻辑封装成一个命令对象（HystrixCommand / HystrixObservableCommand），交由 Hystrix 执行。一个最简单的例子：

public class SomeCommand extends HystrixCommand<String> {
    public SomeCommand() {
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SomeGroup"))
            // command 定义
            .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("SomeCommand"))
            // 规则配置
            .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
                .withFallbackEnabled(true)
            ));
    }
    @Override
    protected String run() {
        // 真正的业务逻辑
        return "Hello World!";
    }
}
// Hystrix 的执行方式
// 同步执行：
String s = new SomeCommand().execute();
// 异步执行 (交由 Hystrix 管理)
Observable<String> s = new SomeCommand().observe();

而 Sentinel 并不指定执行模型，也不关注应用是如何执行的。在 Sentinel 中手动定义资源，只需要用 API 将其包装起来即可：

Entry entry = null;
try {
    entry = SphU.entry("resourceName");
    // 真正的业务逻辑.
    return doSomeThing();
} catch (BlockException ex) {
    // 处理限流降级异常
} finally {
    if (entry != null) {
        entry.exit();
    }
}

在 Hystrix 中，一般需要在 command 定义的时候就配置规则。而在 Sentinel 中资源定义和规则配置是分离的。用户先通过 Sentinel API 给对应的业务逻辑定义资源（埋点），然后可以在需要的时候配置规则。具体可以参考 相关文档。

线程池隔离

线程池隔离的好处是隔离度比较高，可以针对某个资源的线程池去进行处理而不影响其它资源，但是代价就是线程数目比较多，线程上下文切换的 overhead 比较大，特别是对低延时的调用有比较大的影响。另外，托管的线程切换可能会导致基于 ThreadLocal 的上下文传递丢失的问题（如 Spring 事务管理）。Sentinel 没有提供线程池隔离这样比较重的隔离方式，而是提供了信号量隔离这种比较轻量级的隔离方式。

信号量隔离

Hystrix 的信号量隔离是在 Command 定义时配置的，比如：

public class CommandUsingSemaphoreIsolation extends HystrixCommand<String> {
    private final int id;
    // 在 command 的构造函数配置信号量隔离模式，并指定最大并发量限制
    public CommandUsingSemaphoreIsolation(int id) {
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SomeGroup"))
            .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
                .withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)
                .withExecutionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(8)));
        this.id = id;
    }
    @Override
    protected String run() {
        return "result_" + id;
    }
}

而在 Sentinel 中，信号量隔离是作为流量控制的一种模式（线程数模式）提供的，因此只需要给资源配置线程数限流规则即可：

FlowRule rule = new FlowRule("doSomething") // 资源名称
    .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD) // 线程数模式 (信号量隔离)
    .setCount(8); // 最大并发数
FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule)); // 加载规则

如果应用接入了 Sentinel 控制台，也可以方便地在控制台上进行配置。

同个资源可以配置多种规则，多条规则。

熔断降级

Hystrix 熔断器支持异常比率熔断模式，主要有以下配置项：

• circuitBreaker.errorThresholdPercentage: 异常比率阈值，超出这个比率就会进行熔断
• circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds: 熔断时长（保持 OPEN 状态的时长）

示例：

public class FooServiceCommand extends HystrixCommand<String> {
    protected FooServiceCommand(HystrixCommandGroupKey group) {
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("OtherGroup"))
            // command key
            .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("fooService"))
            .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
                .withExecutionTimeoutInMilliseconds(500)
                .withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(5)
                .withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)
                .withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(10000)
            ));
    }
    @Override
    protected String run() throws Exception {
        return "some_result";
    }
}

在 Sentinel 中只需要对希望自动熔断降级的资源配置降级规则即可。比如与上面 Hystrix 示例相对应的规则：

DegradeRule rule = new DegradeRule("fooService") // 资源名称
    .setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO) // 异常比率模式(秒级)
    .setCount(0.5) // 异常比率阈值(50%)
    .setTimeWindow(10); // 熔断降级时间(10s)
// 加载规则.
DegradeRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));

如果接入了 Sentinel 控制台，也可以在控制台上直接配置熔断降级规则。

除了异常比率模式之外，Sentinel 还支持根据平均响应时间、分钟级异常数进行自动熔断降级。

注解支持

Hystrix 提供了注解的方式来封装 command 并进行配置。以下是 Hystrix 注解的示例：

// 原本的业务方法
@HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackForGetUser")
User getUserById(String id) {
    throw new RuntimeException("getUserById command failed");
}
// fallback 方法，原方法被降级的时候调用
User fallbackForGetUser(String id) {
    return new User("admin");
}

Hystrix command 执行和规则是捆绑在一起的，因此配置规则是在 @HystrixCommand 注解中的 commandProperties 属性中配置，比如：

    @HystrixCommand(commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50")
        })
    public User getUserById(String id) {
        return userResource.getUserById(id);
    }

而 Sentinel 并不指定执行模型，也不关注应用是如何执行的。Sentinel 的原则非常简单：根据对应资源配置的规则来为资源执行相应的限流/降级/负载保护策略。在 Sentinel 中资源定义和规则配置是分离的。用户先通过 Sentinel API 给对应的业务逻辑定义资源（埋点），然后可以在需要的时候配置规则。

使用 Sentinel 注解的方式和 Hystrix 类似，步骤如下：

• 引入注解支持依赖：sentinel-annotation-aspectj，并注入对应的 Aspect 实例（若使用 Spring Cloud Alibaba 则会自动注入，不需要额外配置）；
• 在需要进行限流/降级的方法上添加 @SentinelResource 注解并进行相应的配置（如配置 fallback 函数，配置 blockHandler 函数）；
• 配置规则

Sentinel 注解示例（相关文档）：

// 原本的业务方法.
@SentinelResource(fallback = "fallbackForGetUser")
User getUserById(String id) {
    throw new RuntimeException("getUserById command failed");
}
// fallback 方法，原方法被降级的时候调用；若需要限流/系统保护的 fallback 可以配置 blockHandler.
User fallbackForGetUser(String id) {
    return new User("admin");
}

配置规则按照 Sentinel 提供的配置规则的方式即可：

• 通过 API 来进行配置（如 DegradeRuleManager.loadRules(rules) 方法）：

DegradeRule rule = new DegradeRule("getUserById") // 资源名称
    .setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO) // 异常比率模式
    .setCount(0.5) // 异常比率阈值(50%)
    .setTimeWindow(10); // 熔断降级时间(10s)
DegradeRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));

• 通过 Sentinel 控制台进行规则配置和管理

开源框架适配

Sentinel 目前已经针对 Servlet、Dubbo、Spring Cloud、gRPC 等进行了适配，用户只需引入相应依赖并进行简单配置即可快速地接入 Sentinel，无需修改现有代码。若您之前在使用 Spring Cloud Netflix，可以考虑迁移到 Spring Cloud Alibaba 体系中。

动态配置

Sentinel 提供 动态规则数据源 支持来动态地管理、读取配置的规则。Sentinel 提供的 ReadableDataSource 和 WritableDataSource 接口简单易用，非常方便使用。

Sentinel 动态规则源针对常见的配置中心和远程存储进行适配，目前已支持 Nacos、ZooKeeper、Apollo、Redis 等多种动态规则源，可以覆盖到很多的生产场景。