// 方式一：@SentinelResource 注解——最简洁
@SentinelResource(value = "getUser")
public User getUser(Long userId) {
    return userRepository.findById(userId);
}

// 方式二：SphU API——在代码中埋点
try (Entry entry = SphU.entry("getUser")) {
    // 被保护的资源——执行你的业务逻辑
    return userRepository.findById(userId);
} catch (BlockException e) {
    // 被限流/降级了——走降级逻辑
    return getDefaultUser();
}

// 方式三：SphO API——只返回 true/false
if (SphO.entry("getUser")) {
    try {
        return userRepository.findById(userId);
    } finally {
        SphO.exit();
    }
} else {
    return getDefaultUser();
}

// ① IN——进入资源——调方发起请求（默认就是 IN）
SphU.entry("getUser", EntryType.IN);

// ② OUT——离开资源——被调方处理请求
// 通常不需要自己加——Sentinel 会自动为每个入口创建 IN 和 OUT

// ③ 链路入口——和 @SentinelResource 的 entryType 对应

// Sentinel 中对资源做流量统计有两种方式：
// QPS 模式——统计每秒的请求次数
// 线程数模式——统计当前正在处理该资源的线程数

<dependencies>
    <!-- Sentinel 核心（sentinel-core）——负责限流/熔断逻辑 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Sentinel Dashboard 通信——用于从控制台推送/拉取规则 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

spring:
  application:
    name: user-service
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080      # Sentinel Dashboard 地址
        port: 8719                     # 本服务与 Dashboard 通信的端口——每个服务不一样
      eager: true                      # 启动时立刻注册到 Dashboard——不等第一个请求

@RestController
@RequestMapping("/api/users")
public class UserController {

    // @SentinelResource 把接口声明为 Sentinel 资源
    // value 就是这个资源的名字——在 Dashboard 中看到的也是这个
    @GetMapping("/{userId}")
    @SentinelResource(value = "getUser",
                      blockHandler = "getUserBlockHandler")  // 被限流时调这个方法
    public User getUser(@PathVariable Long userId) {
        return userService.getUser(userId);
    }

    // ===== blockHandler——限流/降级时走这里 =====
    // 方法签名必须和原方法一致 + 多一个 BlockException 参数
    public User getUserBlockHandler(Long userId, BlockException e) {
        System.out.println("getUser 被限流了——userId: " + userId);
        // 返回降级结果
        User fallback = new User();
        fallback.setUserId(userId);
        fallback.setUserName("系统繁忙，请稍后重试");
        return fallback;
    }

    // ===== fallback——业务异常时走这里（和 limit 无关）=====
    @GetMapping("/{userId}/orders")
    @SentinelResource(value = "getUserOrders",
                      blockHandler = "blockHandler",    // 限流降级时
                      fallback = "fallbackHandler")     // 业务抛异常时
    public List<Order> getUserOrders(@PathVariable Long userId) {
        // 这个接口可能抛异常——比如数据库连不上
        return orderService.getOrdersByUserId(userId);
    }

    // 限流/熔断触发时——调 blockHandler
    public List<Order> blockHandler(Long userId, BlockException e) {
        System.out.println("被 Sentinel 限流/熔断了");
        return Collections.emptyList();
    }

    // 业务异常触发时——调 fallback（不需要 BlockException 参数）
    public List<Order> fallbackHandler(Long userId, Throwable t) {
        System.out.println("业务方法出错——" + t.getMessage());
        return Collections.emptyList();
    }
}

// 在应用启动时——用代码定义规则（不依赖 Dashboard）
@Component
public class SentinelRuleInitializer implements ApplicationRunner {

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) {
        initFlowRules();
    }

    private void initFlowRules() {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();

        // 规则 1：getUser 接口——QPS 限制为每秒 10 个
        FlowRule userRule = new FlowRule();
        userRule.setResource("getUser");           // 资源名——和 @SentinelResource 的 value 一致
        userRule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);  // QPS 模式
        userRule.setCount(10);                     // 阈值：每秒 10 个
        userRule.setLimitApp("default");           // 对哪个调用方生效——default = 对所有调用方
        rules.add(userRule);

        // 规则 2：getUserOrders 接口——并发线程数限制为 5
        FlowRule orderRule = new FlowRule();
        orderRule.setResource("getUserOrders");
        orderRule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD);  // 线程数模式
        orderRule.setCount(5);                      // 阈值：同时最多 5 个线程
        rules.add(orderRule);

        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

# 下载 Sentinel Dashboard JAR
wget https://github.com/alibaba/Sentinel/releases/download/1.8.7/sentinel-dashboard-1.8.7.jar

# 启动——默认端口 8080
java -Dserver.port=8080 \
     -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 \
     -Dproject.name=sentinel-dashboard \
     -jar sentinel-dashboard-1.8.7.jar

# 访问 http://localhost:8080
# 用户名/密码：sentinel/sentinel

// 这段代码揭示了 Sentinel 统计的"底层原理"——不用在生产写
// 只是为了理解规则是怎么生效的
ClusterNode node = ClusterBuilderSlot.getClusterNode("getUser");
System.out.println("QPS: " + node.passQps());         // 每秒通过的请求
System.out.println("BlockQPS: " + node.blockQps());    // 每秒被拒绝的请求
System.out.println("AvgRT: " + node.avgRt());          // 平均响应时间
System.out.println("CurrentThread: " + node.curThreadNum()); // 当前线程数