首先我们为sentinel准备好两个资源 ，分别是hello和sentinel
qps即Query Per Second，每秒的请求数
线程数顾名思义就是对该处理该资源时创建的线程数
default代表所有来源
单机阈值，超出阈值的请求将会被sentinel流控，如下
流控模式：
1. 直接
即该规则对当前资源（接口生效）
2.关联（此处为反向关联）
如上，假设我针对/hello资源设置qps阈值为1的流控规则，其关联的资源为sentinel
如果按照传统思维我们可能以为以下的设置是指： 当/hello的qps超过1时，将会对/sentinel进行限流
但这里的关联实际为反向关联，即当/sentinel的qps超过1，sentinel将会对/hello进行限流，当我以超过阈值的qps请求/sentinel资源时，我们去访问/hello资源，效果如下
3.链路
首先需要注意
Sentinel默认会将Controller方法做context整合，导致链路模式的流控失效，需要修改application.yml，添加配置关闭context的整合
spring.cloud.sentinel.web-context-unify=false
示例：新建一个service，其中有一个方法testService()，用@SentinelResource注解将其标注为sentinel的资源，否则sentinel默认只会将controller中的接口作为资源,
再hello和sentinel中均调用此方法
service
controller
在sentinel dashboard中查看簇点链路
此时我们对于testService资源来说，调用它的链路有两条，分别是
/hello ->testService
/sentinel ->testService
我们新增如下的流控规则，即代表如果从/hello链路调用testService将会受到sentinel的qps阈值为1的流控规则，而其他链路(如/sentinel)链路调用则不受影响
1.快速失败
即由sentinel直接返回失败结果
2. Warm up（冷启动，预热）
即让请求的qps阈值根据设定的时长缓慢增加至大的阈值，如下图即让qps阈值从5秒内缓慢增加至10（初始值由sentinel决定）
3.排队等待
顾名思义，让进来的请求排队依次通过，但不可能让请求一直排队，因此我们可以设置请求的超时时间，如果超过等待时间则直接失败。
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