Sentinel工作主流程
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在 Sentinel 里面，所有的资源都对应一个资源名称（resourceName），每次资源调用都会创建一个 Entry 对象。Entry 可以通过对主流框架的适配自动创建，也可以通过注解的方式或调用 SphU API 显式创建。Entry 创建的时候，同时也会创建一系列功能插槽（slot chain），这些插槽有不同的职责，例如:
NodeSelectorSlot 负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径，以树状结构存储起来，用于根据调用路径来限流降级；
ClusterBuilderSlot 则用于存储资源的统计信息以及调用者信息，例如该资源的 RT, QPS, thread count 等等，这些信息将用作为多维度限流，降级的依据；
StatisticSlot 则用于记录、统计不同纬度的 runtime 指标监控信息；
FlowSlot 则用于根据预设的限流规则以及前面 slot 统计的状态，来进行流量控制；
AuthoritySlot 则根据配置的黑白名单和调用来源信息，来做黑白名单控制；
DegradeSlot 则通过统计信息以及预设的规则，来做熔断降级；
SystemSlot 则通过系统的状态，例如 load1 等，来控制总的入口流量；
总体的框架如下:
Sentinel 将 ProcessorSlot 作为 SPI 接口进行扩展（1.7.2 版本以前 SlotChainBuilder 作为 SPI），使得 Slot Chain 具备了扩展的能力。您可以自行加入自定义的 slot 并编排 slot 间的顺序，从而可以给 Sentinel 添加自定义的功能。
下面介绍一下各个 slot 的功能。
这个 slot 主要负责收集资源的路径，并将这些资源的调用路径以树状结构存储起来，用于根据调用路径进行流量控制。
上述代码通过 ContextUtil.enter() 创建了一个名为 entrance1 的上下文，同时指定调用发起者为 appA；接着通过 SphU.entry()请求一个 token，如果该方法顺利执行没有抛 BlockException，表明 token 请求成功。
以上代码将在内存中生成以下结构：
注意：每个 DefaultNode 由资源 ID 和输入名称来标识。换句话说，一个资源 ID 可以有多个不同入口的 DefaultNode。
以上代码将在内存中生成以下结构：
上面的结构可以通过调用 curl http://localhost:8719/tree?type=root 来显示：
此插槽用于构建资源的 ClusterNode 以及调用来源节点。ClusterNode 保持某个资源运行统计信息（响应时间、QPS、block 数目、线程数、异常数等）以及调用来源统计信息列表。调用来源的名称由 ContextUtil.enter(contextName，origin) 中的 origin 标记。可通过如下命令查看某个资源不同调用者的访问情况：curl http://localhost:8719/origin?id=caller：
StatisticSlot 是 Sentinel 的核心功能插槽之一，用于统计实时的调用数据。
clusterNode：资源唯一标识的 ClusterNode 的实时统计
origin：根据来自不同调用者的统计信息
defaultnode: 根据入口上下文区分的资源 ID 的 runtime 统计
入口流量的统计
Sentinel 底层采用高性能的滑动窗口数据结构 LeapArray 来统计实时的秒级指标数据，可以很好地支撑写多于读的高并发场景。
这个 slot 主要根据预设的资源的统计信息，按照固定的次序，依次生效。如果一个资源对应两条或者多条流控规则，则会根据如下次序依次检验，直到全部通过或者有一个规则生效为止:
指定应用生效的规则，即针对调用方限流的；
调用方为 other 的规则；
调用方为 default 的规则。
这个 slot 主要针对资源的平均响应时间（RT）以及异常比率，来决定资源是否在接下来的时间被自动熔断掉。
这个 slot 会根据对于当前系统的整体情况，对入口资源的调用进行动态调配。其原理是让入口的流量和当前系统的预计容量达到一个动态平衡。
注意系统规则只对入口流量起作用（调用类型为 EntryType.IN），对出口流量无效。可通过 SphU.entry(res, entryType) 指定调用类型，如果不指定，默认是EntryType.OUT。
