快速学习-Sentinel 技术路线

3、Sentinel 技术路线

3.1 Overview

Roadmap 时间点：
版本Milestone 主要特性
版本Milestone 主要特性

0.2.0 2018.9 异步调用支持、热点限流
0.4.0 2018.10 集群限流（基础版）、黑白名单功能
0.6.0 2018.11 指标/监控API 标准化，适配Prothemeus 等
0.8.0 2018.12 Reactive, Functional 支持
1.0.0 2019.1 - 2019.2 Service Mesh 支持

详细Roadmap:
功能点优先级重要性Milestone 版本
注解支持高高0.1.1
⚡ 异步调用支持高高0.2.0
⚡ 热点限流高中0.2.0
⚡ 集群限流（基础版） 高高0.4.0
黑白名单功能中中0.4.0
与更多主流框架适配中高流动进行
与更多的数据源适配中高流动进行
⚡ 指标/监控API 标准化高高0.6.0（长期）
⚡ Reactive 支持中高0.8.0（长期）
高版本Java 适配（JDK 9+） 低中流动进行
功能点优先级重要性Milestone 版本
Service Mesh 支持低高1.0.0（长期）
多语言支持（集群限流客户端） 低中长期
智能化（动态规则调配） 低中1.1.0（长期）

3.2 异步调用支持

• Milestone: 0.2.0
• Motivation：未来各种RPC 框架、Web 框架都朝着异步化的目标发展（Dubbo 3.0,gRPC, Spring WebFlux, Vert.x, 异步Servlet, Netty 服务等），整个Java 的发展方向也在朝着异步、响应式演进（无论是CompletableFuture, Reactive Streams 还是后面的Project Loom 协程），因此支持异步调用非常重要。
• 目标：支持异步调用链路的指标统计

3.3 热点限流

• Milestone: 0.2.0
• Motivation：将内部的热点限流功能加入到开源版本，同时进行优化，可以解决热点访问的问题。

3.4 集群限流与Service Mesh

• Milestone: 0.4.0
• Motivation：引入集群限流的功能，与单机限流相组合形成两道屏障。同时，集群限流可以作为服务对外提供，可以为Service Mesh 提供集群流量防护的服务。

3.5 监控标准化

• Milestone: 0.6.0
• Motivation：目前Sentinel 的监控统计指标提供方式还可以更丰富（比如percentile, gauge, histogram 等metrics 信息）。同时监控API 比较简单，缺乏对外提供的标准。而监控信息的展示（可视化）也没有比较标准的和开源整合的方案。
• 目标：
  o 指标统计标准化、完善，可以对外提供完善的metrics 的功能
  o 监控API 标准化，同时可以适配常用的开源方案（如Prometheus）
  o 监控信息的可视化与开源方案适配（如Grafana）

3.6 Reactive 支持

• Milestone: 0.8.0
• Motivation: 响应式编程是Java 社区未来的发展趋势。越来越多的人开始用RxJava 1.x/2.x，Java 9 也将Reactive Streams 的接口引入了JDK，Spring 5.0 也引入了Spring WebFlux / Project Reactor。可以说后续reactive 是发展趋势。
• 目标：支持Reactive 的形式（包括指标统计的实现，限流、降级、负载等算子的实现）

3.7 更多适配（生态）

• Milestone: 流动进行
• 复杂度：低
• Motivation：与更多的主流框架适配，与更多的动态配置/存储适配，可以吸引更多的用户。
• 目标：
  o 框架适配：如更完善的gRPC 适配、RxJava 适配等
  o DataSource 适配：如etcd, ZooKeeper, Git, MongoDB, MySQL 等
• Note：欢迎大家来贡献

3.8 高版本Java 适配

• Milestone: 0.4.0（流动进行）
• Motivation：Java 现在迅猛发展，JDK 11 都快GA 了。虽然大部分开发者仍在使用Java 8，但是JDK 发布下一个LTS 版本后，预计逐渐会有一些开发者开始用新的LTS 版本。因此对高版本的Java 适配可以提上日程了。
• 主要关注点：JDK 9 引入的模块化可能会有比较大的影响。后续可以先在CI 上开启高版本JDK 的构建，看看有什么问题。

3.9 智能化

• Milestone: 1.1.0（长期进行）
• Motivation：当前用户需要根据系统的情况自己评估出一些数据来设定规则。如果能够比较好地利用历史的指标统计数据，根据设计的算法去动态地去调配规则，对用户来说是非常有吸引力的。

最后

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