先来看一下 Hystrix 的官方介绍：

可以看到 Hystrix 的关注点在于以 隔离 和 熔断 为主的容错机制，超时或被熔断的调用将会快速失败，并可以提供 fallback 机制。

而 Sentinel 的侧重点在于：

• 多样化的流量控制
• 系统负载保护
• 实时监控和控制台
  可以看到两者解决的问题还是有比较大的不同的，下面我们来分别对比一下。

Hystrix 的资源模型设计上采用了命令模式，将对外部资源的调用和 fallback 逻辑封装成一个命令对象（ / HystrixObservableCommand），其底层的执行是基于 RxJava 实现的。每个 Command 创建时都要指定 commandKey 和 groupKey（用于区分资源）以及对应的隔离策略（线程池隔离 or 信号量隔离）。线程池隔离模式下需要配置线程池对应的参数（线程池名称、容量、排队超时等），然后 Command 就会在指定的线程池按照指定的容错策略执行；信号量隔离模式下需要配置最大并发数，执行 Command 时 Hystrix 就会限制其并发调用。

Sentinel 的设计则更为简单。相比 Hystrix Command 强依赖隔离规则，Sentinel 的资源定义与规则配置的耦合度更低。Hystrix 的 Command 强依赖于隔离规则配置的原因是隔离规则会直接影响 Command 的执行。在执行的时候 Hystrix 会解析 Command 的隔离规则来创建 RxJava Scheduler 并在其上调度执行，若是线程池模式则 Scheduler 底层的线程池为配置的线程池，若是信号量模式则简单包装成当前线程执行的 Scheduler。而 Sentinel 并不指定执行模型，也不关注应用是如何执行的。Sentinel 的原则非常简单：根据对应资源配置的规则来为资源执行相应的限流/降级/负载保护策略。在 Sentinel 中资源定义和规则配置是分离的。用户先通过 Sentinel API 给对应的业务逻辑定义资源（埋点），然后可以在需要的时候配置规则。埋点方式有两种：

• try-catch 方式（通过 SphU.entry(…)），用户在 catch 块中执行异常处理 / fallback
• if-else 方式（通过 SphO.entry(…)），当返回 false 时执行异常处理 / fallback
  从 0.1.1 版本开始，Sentinel 还支持基于注解的资源定义方式，可以通过注解参数指定异常处理函数和 fallback 函数。

Sentinel 提供。除了直接通过 API 将规则注册到内存态之外，用户还可以注册各种外部数据源来提供动态的规则。用户可以根据系统当前的实时情况去动态地变更规则配置，数据源会将变更推送至 Sentinel 并即时生效。

隔离设计上的对比

隔离是 Hystrix 的核心功能之一。Hystrix 提供两种隔离策略：线程池隔离（Bulkhead Pattern）和信号量隔离，其中最推荐也是最常用的是线程池隔离。Hystrix 的线程池隔离针对不同的资源分别创建不同的线程池，不同服务调用都发生在不同的线程池中，在线程池排队、超时等阻塞情况时可以快速失败，并可以提供 fallback 机制。线程池隔离的好处是隔离度比较高，可以针对某个资源的线程池去进行处理而不影响其它资源，但是代价就是线程上下文切换的 overhead 比较大，特别是对低延时的调用有比较大的影响。

但是，实际情况下，线程池隔离并没有带来非常多的好处。首先就是过多的线程池会非常影响性能。考虑这样一个场景，在 Tomcat 之类的 Servlet 容器使用 Hystrix，本身 Tomcat 自身的线程数目就非常多了（可能到几十或一百多），如果加上 Hystrix 为各个资源创建的线程池，总共线程数目会非常多（几百个线程），这样上下文切换会有非常大的损耗。另外，线程池模式比较彻底的隔离性使得 Hystrix 可以针对不同资源线程池的排队、超时情况分别进行处理，但这其实是超时熔断和流量控制要解决的问题，如果组件具备了超时熔断和流量控制的能力，线程池隔离就显得没有那么必要了。

Hystrix 的信号量隔离限制对某个资源调用的并发数。这样的隔离非常轻量级，仅限制对某个资源调用的并发数，而不是显式地去创建线程池，所以 overhead 比较小，但是效果不错。但缺点是无法对慢调用自动进行降级，只能等待客户端自己超时，因此仍然可能会出现级联阻塞的情况。Sentinel 可以通过并发线程数模式的流量控制来提供信号量隔离的功能。并且结合基于响应时间的熔断降级模式，可以在不稳定资源的平均响应时间比较高的时候自动降级，防止过多的慢调用占满并发数，影响整个系统。

熔断降级对比

Hystrix 和 Sentinel 的实时指标数据统计实现都是基于滑动窗口的。Hystrix 1.5 之前的版本是通过环形数组实现的滑动窗口，通过锁配合 CAS 的操作对每个桶的统计信息进行更新。Hystrix 1.5 开始对实时指标统计的实现进行了重构，将指标统计数据结构抽象成了响应式流（reactive stream）的形式，方便消费者去利用指标信息。同时底层改造成了基于 RxJava 的事件驱动模式，在服务调用成功/失败/超时的时候发布相应的事件，通过一系列的变换和聚合最终得到实时的指标统计数据流，可以被熔断器或 Dashboard 消费。

Sentinel 目前抽象出了 Metric 指标统计接口，底层可以有不同的实现，目前默认的实现是基于 LeapArray 的滑动窗口，后续根据需要可能会引入 reactive stream 等实现。

除了之前提到的两者的共同特性之外，Sentinel 还提供以下的特色功能：

轻量级、高性能

Sentinel 作为一个功能完备的高可用流量管控组件，其核心 没有任何多余依赖，打包后只有不到 200 KB，非常轻量级。开发者可以放心地引入 sentinel-core 而不需担心依赖问题。同时，Sentinel 提供了多种扩展点，用户可以很方便地根据需求去进行扩展，并且无缝地切合到 Sentinel 中。

引入 Sentinel 带来的性能损耗非常小。只有在业务单机量级超过 25W QPS 的时候才会有一些显著的影响（5% - 10% 左右），单机 QPS 不太大的时候损耗几乎可以忽略不计。

流量控制

Sentinel 可以针对不同的调用关系，以不同的运行指标（如 QPS、并发调用数、系统负载等）为基准，对资源调用进行流量控制，将随机的请求调整成合适的形状。

Sentinel 支持多样化的流量整形策略，在 QPS 过高的时候可以自动将流量调整成合适的形状。常用的有：

• 直接拒绝模式：即超出的请求直接拒绝。

• 慢启动预热模式：当流量激增的时候，控制流量通过的速率，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。

Sentinel 还支持基于调用关系的限流，包括基于调用方限流、基于调用链入口限流、关联流量限流等，依托于 Sentinel 强大的调用链路统计信息，可以提供精准的不同维度的限流。

目前 Sentinel 对异步调用链路的支持还不是很好，后续版本会着重改善支持异步调用。

Sentinel 对系统的维度提供保护，负载保护算法借鉴了 TCP BBR 的思想。当系统负载较高的时候，如果仍持续让请求进入，可能会导致系统崩溃，无法响应。在集群环境下，网络负载均衡会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候，这个增加的流量就会导致这台机器也崩溃，最后导致整个集群不可用。针对这个情况，Sentinel 提供了对应的保护机制，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，保证系统在能力范围之内处理最多的请求。

实时监控与控制面板

Sentinel 提供 HTTP API 用于获取实时的监控信息，如调用链路统计信息、簇点信息、规则信息等。如果用户正在使用 Spring Boot/Spring Cloud 并使用了 ，还可以方便地通过其暴露的 Actuator Endpoint 来获取运行时的一些信息，如动态规则等。未来 Sentinel 还会支持标准化的指标监控 API，可以方便地整合各种监控系统和可视化系统，如 Prometheus、Grafana 等。

Sentinel 控制台（Dashboard）提供了机器发现、配置规则、查看实时监控、查看调用链路信息等功能，使得用户可以非常方便地去查看监控和进行配置。

生态

Sentinel 目前已经针对 Servlet、Dubbo、Spring Boot/Spring Cloud、gRPC 等进行了适配，用户只需引入相应依赖并进行简单配置即可非常方便地享受 Sentinel 的高可用流量防护能力。未来 Sentinel 还会对更多常用框架进行适配，并且会为 Service Mesh 提供集群流量防护的能力。

最后用表格来进行对比总结：

原文: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/Sentinel-%E4%B8%8E-Hystrix-%E7%9A%84%E5%AF%B9%E6%AF%94