Ideas about improving distributed flow control | 关于集群限流的一些改进想法

## Issue Description
当前Sentinel官方提供的TokenServer为单点部署的方案，一台Token Server处理了所有限流请求，单点处理压力过大容易被打垮。
但看了各种issue都提到可以借助其他中间件的能力来做高可用，例如Redis，但个人想法觉得这么做不是很好。Sentinel作为一个产品需要提供通用无差异的能力（定制化的另说），不能因Token Server实现不一致而提供不一样的处理逻辑，如若将原Token Server的逻辑用Lua照搬到Redis上的话，由于Redis处理请求为单线程处理，可能会因Lua脚本过于复杂而增加了Redis压力。
或许我们可以换个思路，使用类似Redis计算key所属槽的机制，在客户端层面做负载均衡，降低单点Token Server的压力，同时TokenServer还能支持水平扩展.

方案思路如下：
Token Server不做任何改造，降低复杂度，在客户端一侧进行扩展，利用注册中心服务发现的特性发现其他Token Server(或是Sentinel Dashboard)，在发起requestToken请求时，使用“ **一致性哈希**”算法进行负载均衡调用，哈希参数为“ruleId”，可以将限流请求分散到不同的TokenServer上，每个TokenServer只处理一部分的规则。
优点：无数据同步，无Slave节点的概念，实现简单，不会影响TokenServer原有的处理逻辑。将不同规则的请求分散到各TokenServer上，可以很好的解决TokenServer单点处理压力过大的问题
缺点：无法避免单一规则高频访问的问题，打垮该节点后会出现短时间内退化为实例限流的情况。并且在节点列表变更时也有可能会影响到流控的准确性

以上仅为个人见解，欢迎探讨

Review the existing TokenServer and Sentinel Dashboard requestToken flow, along with how service discovery exposes available servers. Evaluate whether ruleId-based consistent-hash routing can be added without changing TokenServer logic, and document the effects of node changes and hot rules. Done should be a concrete, agreed design rather than an open-ended discussion.

Written by the indexing model from the issue text.