简介
Sentinel提供了丰富的限流、熔断功能。它支持控制台配置限流、熔断规则，支持集群限流，并可以将相应服务调用情况可视化。
目前已经有很多项目接入了Sentinel，而本文主要是对Sentinel的限流功能做一次详细的分析。
Sentinel会进行流量统计，执行流量控制规则。而统计数据的展示和规则的设置在 sentinel-dashboard 项目中，这是一个 Spring MVC 应用，有后台管理界面，我们通过这个管理后台和各个应用进行交互。
当然，你不一定需要 dashboard，仅仅使用 sentinel-core，它会将统计信息写入到指定的日志文件中，通过该文件内容来了解每个接口的流量情况。这时只是使用到了 Sentinel 的流量监控功能。
dashboard 应用默认不持久化数据，它的所有数据都在内存，所以 dashboard 重启意味着所有数据都会丢失。你应按需要定制化 dashboard，如至少你应该要持久化规则设置，QPS 数据非常适合存放在时序数据库中，当然如果你的数据量不大，存 MySQL 也问题不大，定期清理一下过期数据即可，因为大部分人应该不会关心一个月以前的 QPS。
Sentinel 的核心将不同 Slot 按序串在一起（责任链模式），从而将不同功能（限流、降级、系统保护）组合在一起。核心结构：
slot chain 其实可以分为两部分：统计数据构建部分（statistic）和判断部分（rule checking）。
Sentinel 的数据统计
数据统计模块的内容，这样读者在后面看到相应的内容的时候心里有一些底。这节内容还是比较简单的，当然，如果你希望立马进入 Sentinel 的主流程，可以先跳过这一节。
Sentinel 的定位是流量控制，它有两个维度的控制，一个是控制并发线程数，另一个是控制 QPS，它们都是针对某个具体的接口来设置的，其实说资源比较准确，Sentinel 把控制的粒度定义为 Resource。
要做控制，首先就要先做统计，它要知道当前接口的 QPS 和并发是多少，进而判断一个新的请求能不能让它通过。
数据统计的代码在
StatisticNode
QPS 数据使用了滑动窗口：
保存最近60秒的统计信息。 windowLengthInMs 故意设置为1000毫秒，表示每秒每个桶，这样我们就可以获得每秒的准确统计信息。
线程数量的计数器，即统计并发量
可知，Sentinel 统计了 秒 和 分 两个维度，现在看其实现类
ArrayMetric
Sentinel中的基本度量标准类，使用内部 BucketLeapArray。
属性
以分钟维度统计的使用来说，使用子类 BucketLeapArray 实现。
构造器