(dubbo熔断,Hystrix问的少) 无论是缓存层还是存储层都会有出错的概率,可以将它们视同为资源.作为并发量较大的系统,假如有一个资源不可用,可能会造成线程全部 hang (挂起)在这个资源上,造成整个系统不可用.降级在高并发系统中是非常正常的:比如推荐服务中,如果个性化推荐服务不可用,可以降级补充热点数据,不至于造成前端页面是开天窗. 介绍 首先在这里给粉丝道个歉,由于这一段时间比较忙,没有更新大数据,因为项目上用到了Spring cloud,所以在以后的日子里,会将Spring clo…

在现在的微服务使用的过程中,经常会遇到依赖的服务不可用,那么如果依赖的服务不可用的话,会导致把自己的服务也会拖死,那么就产生了熔断,熔断顾名思义就是当服务处于不可用的时候采取半开关的状态,达到一定数量后就熔断器就打开.这就相当于家里边的保险丝,如果电压过高的话,保险丝就会断掉,起到保护电器的作用. 目前支持熔断,降级的就是Hystrix,当然还有resilience4j还有Sentinel.今天咱们以Hystrix为主吧.其他的大家可以自行研究. Hystrix主要实现三个功能,接下来咱们继续展…

由于hystrix的停止更新,以及阿里Sentinel在历年双十一的贡献.项目中使用了Sentinel,今天我们来讲讲Sentinel的入门教程,本文使用1.6.3版本进行讲解 本文通过Sentinel_dashBoard进行讲解,当然不引入监控看板也能实现限流熔断降级功能,但是监控看板能够直观的看到请求的QPS,成功率等等,同时可以实时的进行降级限流策略的修改与新建. 1.sentinel_dashboard的引入 https://github.com/alibaba/Sentinel/rel…

在Spring Cloud微服务体系中,由于限流熔断组件Hystrix开源版本不在维护,因此国内不少有类似需求的公司已经将眼光转向阿里开源的Sentinel框架.而以下要介绍的正是作者最近两个月的真实项目实践过程,这中间被不少网络Demo示例级别水文误导过,为了以正视听特将实践过程加以总结,希望能够帮到有类似需要的朋友!(PS:此文有点长,看下概念部分后可以点击关注+收藏,以备需要) 一.Sentinel概述 在基于Spring Cloud构建的微服务体系中,服务之间的调用链路会随着系统的演进变…

[z]https://juejin.im/post/5cced96e6fb9a032514bbf94当我们的系统的访问量突然剧增,大量的请求涌入过来,最典型的就是秒杀业务了,我们可能会知道会有一波高峰,这时候该如何处理? 而且现在很多情况我们还需要调用第三方接口例如支付等,因此我们还得考虑如果第三方那边出问题了,返回异常的慢,我们系统该如何处理. 常见的处理方式有三种:降级.熔断.限流. 降级 降级也就是服务降级,当我们的服务器压力剧增为了保证核心功能的可用性 ,而选择性的降低一些功能的可用性,…

1. springboot整合dubbo 在provider端,添加maven引入,修改pom.xml文件 引入springboot,版本:2.3.2.RELEASE,dubbo(org.apache.dubbo)版本:2.7.8,服务注册中心采用consul,添加consul注册支持 添加org.apache.curator包引入: 在程序主入口处,添加配置文件扫描路径及启用dubbo 配置类:DubboConfiguration 里面包含应用信息,注册中心配置及应用服务协议定义 在Annot…

基本概念 超时.熔断.限流听起来好像很远,但实际上用在方方面面.很多人可能还搞不懂熔断是做什么,其实可以把熔断理解为一种防护措施.做个假设,在微服务体系下,某个下游服务响应很慢,然后随着时间推移,会有越来越多的请求堆积,从而会导致各种严重后果,单说连接池大量被占用就很要命.更不用说服务之间还要相互调用,你等我10秒,我等你5秒,不仅毫无体验感,高可用也就成了空谈.不如换个思路:与其等10秒返回一个请求失败,不如马上就返回请求失败.这样一来,请求堆不起来,资源也有时间释放或者恢复.这个动作就叫熔断…

前言 本文采用Spring cloud本文为2.1.8RELEASE,version=Greenwich.SR3 本文基于前两篇文章eureka-server.eureka-client.eureka-ribbon.eureka-feign和spring-gataway的实现. 参考 eureka-server eureka-client eureka-ribbon eureka-feign spring-gateway 概术 在高并发应用中,缓存.限流.降级,是我们保护系统应用的三大利器.在开…

前言 简单整理一下熔断与限流,跟上一节息息相关. 正文 polly 的策略类型分为两类: 被动策略(异常处理.结果处理) 主动策略(超时处理.断路器.舱壁隔离.缓存) 熔断和限流通过下面主动策略来实现: 降级响应 失败重试 断路器 舱壁隔离 Policy 类型 状态 说明 CircuitBreaker(断路器) 有状态 共享失败率,以决定是否熔断 Bulkhead(舱壁隔离) 有状态 共享容量使用情况,以决定是否执行动作 Cache(缓存) 有状态 共享缓存的对象,以决定是否命中 其他策略 无状…

如非授权,禁止用于商业用途,转载请注明出处作者:mynewworldyyl   1. 使用服务熔断降级特性,必须先启动Pubsub服务,服务监听服务,熔断器服务3个服务 先启动Pubsub及服务监听两个服务,先不用管其细节,启动的方式都是一样的,先构建(如果还没有构建),然后启动 1.1 启动Pubsub 新打开一个新的CMD窗口,CD进入/jmicro.pubsub,运行 mvn clean install -Pbuild-main  (只需构建一次,以后可以重复运行) 运行pubsub服务…

一.前言 上一篇文章中粗浅的介绍使用Redis和基于令牌桶算法进行对服务接口API限流,本文介绍另一种算法---漏桶算法的应用.Nginx想必大家都有所了解是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器,优秀而强大的Nginx依然可以处理限制来自单个IP地址的请求处理频率.ngx_http_limit_conn_module模块可以限制请求数即通过定义的键值来限制请求处理的频率.该模块其采用漏桶算法,每秒固定处理请求数,推迟延迟请求. 二.ngx_http_limit_conn_module模块指令…

背景 伴随着业务复杂性的提高,系统的不断拆分,一个面向用户端的API,其内部的RPC调用层层嵌套,调用链条可能会非常长.这会造成以下几个问题: API接口可用性降低 引用Hystrix官方的一个例子,假设tomcat对外提供的一个application,其内部依赖了30个服务,每个服务的可用性都很高,为99.99%.那整个applicatiion的可用性就是:99.99%的30次方 ＝ 99.7%,即0.3%的失败率. 这也就意味着,每1亿个请求,有30万个失败:按时间来算,就是每个月的故障时间…

1 写在前面 1.1 名词解释 consumer表示服务调用方 provider标示服务提供方,dubbo里面一般就这么讲. 下面的A调用B服务,一般是泛指调用B服务里面的一个接口. 1.2 拓扑图 大写字母表示不同的服务,后面的序号表示同一个服务部署在不同机器的实例.   2 从微观角度思考   2.1 超时(timeout) 在接口调用过程中,consumer调用provider的时候,provider在响应的时候,有可能会慢,如果provider 10s响应,那么consumer也会至少1…

代码地址:https://github.com/showkawa/springBoot_2017/tree/master/spb-demo/spb-gateway/src/test/java/com/kawa/spbgateway/circuitbreaker/resilience4j 公司的网关(基于Spring Cloud Gateway)上线有一段时间了,目前只有一个简单的动态路由的功能,接下来的工作一部分会涉及到服务的保护和服务健壮性方面,也就是要加入限流,熔断和降级等特性.此处找了下业…

Wrapper Wrapper提供了一种包装机制,使得在执行某方法前先执行Wrapper,优点Filter的意思:因此可以在客户端和服务器做很多功能:熔断限流.Filter.Auth等. client代码如下:调用greeter.Hello时先执行logWrap.Call方法,再调用RPC请求. // log wrapper logs every time a request is made type logWrapper struct { client.Client } func (l *lo…

1 写在前面 1.1 名词解释 consumer表示服务调用方 provider标示服务提供方,dubbo里面一般就这么讲. 下面的A调用B服务,一般是泛指调用B服务里面的一个接口. 1.2 拓扑图 大写字母表示不同的服务,后面的序号表示同一个服务部署在不同机器的实例. 2 从微观角度思考 2.1 超时(timeout) 在接口调用过程中,consumer调用provider的时候,provider在响应的时候,有可能会慢,如果provider 10s响应,那么consumer也会至少10s才响…

Hystrix 熔断: 首先仍然启动Eureka,这里就不说了. OrderController.java: package com.tuling.cloud.study.user.controller; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.…

纯洁的微笑的Spring Cloud系列博客终于学完了,也对Spring Cloud有了初步的了解. 修改请求路径的过滤器 StripPrefix Filter 是一个请求路径截取的功能,我们可以利用这个功能来做特殊业务的转发. - id: StripPrefix uri: http://www.cnblogs.com predicates: - Path=/name/** filters: - StripPrefix=2 StripPrefix是当请求路径匹配到/name/**会将包含name…

上篇文章介绍了 Gataway 和注册中心的使用,以及 Gataway 中 Filter 的基本使用,这篇文章我们将继续介绍 Filter 的一些常用功能. 修改请求路径的过滤器 StripPrefix Filter StripPrefix Filter 是一个请求路径截取的功能,我们可以利用这个功能来做特殊业务的转发. application.yml 配置如下: spring: cloud: gateway: routes: - id: nameRoot uri: http://nameser…

Sentine 1.背景 Sentinel 是阿里中间件团队开源的,面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件,主要以流量为切入点,从流量控制.熔断降级.系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性.这里大家可能会问:Sentinel 和之前常用的熔断降级库 Netflix Hystrix 有什么异同呢?Sentinel官网有一个对比和Hystrix迁移到sentinel的文章,这里摘抄一个总结的表格,具体的对比可以点此 链接查看. 功能对比 从对比的表格可以明显看到,Sentinel比H…

一.什么是Sentinel Sentinel,中文翻译为哨兵,是为微服务提供流量控制.熔断降级的功能,它和Hystrix提供的功能一样,可以有效的解决微服务调用产生的“雪崩效应”,为微服务系统提供了稳定性的解决方案.随着Hystrix进入了维护期,不再提供新功能,Sentinel是一个不错的替代方案.通常情况下,Hystrix采用线程池对服务的调用进行隔离,Sentinel采用了用户线程对接口进行隔离,二者相比,Hystrix是服务级别的隔离,Sentinel提供了接口级别的隔离,Sentine…

一.场景描述 很多做服务接口的人或多或少的遇到这样的场景,由于业务应用系统的负载能力有限,为了防止非预期的请求对系统压力过大而拖垮业务应用系统. 也就是面对大流量时,如何进行流量控制? 服务接口的流量控制策略:分流.降级.限流等.本文讨论下限流策略,虽然降低了服务接口的访问频率和并发量,却换取服务接口和业务应用系统的高可用. 实际场景中常用的限流策略: Nginx前端限流 按照一定的规则如帐号.IP.系统调用逻辑等在Nginx层面做限流 业务应用系统限流 1.客户端限流 2.服务端限流 数据库限…

一.场景描述 很多做服务接口的人或多或少的遇到这样的场景,由于业务应用系统的负载能力有限,为了防止非预期的请求对系统压力过大而拖垮业务应用系统. 也就是面对大流量时,如何进行流量控制? 服务接口的流量控制策略:分流.降级.限流等.本文讨论下限流策略,虽然降低了服务接口的访问频率和并发量,却换取服务接口和业务应用系统的高可用. 实际场景中常用的限流策略: Nginx前端限流 按照一定的规则如帐号.IP.系统调用逻辑等在Nginx层面做限流 业务应用系统限流 1.客户端限流 2.服务端限流 数据库限…

限流和缓存相关是网关中两个非常重要的功能,前者是保障服务更可靠地运行,后者则可以大大提高应用的吞吐能力.Beetlex.Bumblebee微服务网关提供了两个扩展插件来实现这两个功能,分别是BeetleX.Bumblebee.ConcurrentLimits和BeetleX.Bumblebee.Caching.ConcurrentLimits提供IP或不同Url的并发限流策略,而Caching则可以根据不同Url来配置不同的缓存策略.接下来介绍这两个插件的使用和配置. 引用插件 Bumblebe…

版本: <properties> <spring-boot.version>.RELEASE</spring-boot.version> <spring-cloud.version>Greenwich.SR4</spring-cloud.version> </properties> 所需依赖: <properties> <spring-cloud.version>Greenwich.SR4</spring…

概述 FireflySoft.RateLimit自2021年1月发布第一个版本以来,经历了多次升级迭代,目前已经十分稳定,被很多开发者应用到了生产系统中,最新发布的版本是3.0.0. Github:https://github.com/bosima/FireflySoft.RateLimit 码云:https://gitee.com/bosima/FireflySoft.RateLimit 它的核心是一个基于 .NET Standard 的限流类库,其内核简单轻巧,能够灵活应对各种需求的限流场景…

<高可用服务设计之二:Rate limiting 限流与降级> <nginx限制请求之一:(ngx_http_limit_conn_module)模块> <nginx限制请求之二:(ngx_http_limit_req_module)模块> <nginx限制请求之三:Nginx+Lua+Redis 对请求进行限制> <nginx限制请求之四:目录进行IP限制> <分布式限流之一:redis+lua 实现分布式令牌桶,高并发限流> 服务…

前言 分布式环境下,服务直接相互调用,一个复杂的业务可能要调用多个服务,例如A -> B -> C -> D,当某个服务出现异常(调用超时.调用失败等)将导致整个流程阻塞崩溃,严重的整个系统都会崩掉,为了实现高可用,必要的保护机制必不可少 本文记录限流.熔断.降级的实现处理 限流 我们采用令牌桶限流法,并自己实现一个简单令牌桶限流 有个任务线程以恒定速率向令牌桶添加令牌 一个请求会消耗一个令牌,令牌桶里的令牌大于0,才会放行,反正不允许通过 /** * 简单的令牌桶限流 */ publi…

0.前言 sentinel的限流.降级功能强大,可以在控制面板中任意制定规则,然后推送到微服务中: 可以根据URL单独制定规则,也可以根据资源名批量制定规则: 需要注意的地方是:1.GITHUB文件在国外的亚马逊服务器已经彻底被墙,无法下载,只能想法找国内的分享,自求多福 2.控制面板制定的规则只保存在内存中,重启就会消失,需要配合其他方式实现持久化存储规则,这点在生产环境中需要注意 1.运行sentinel sentinel只是一个JAR包,下载下来后,直接命令运行该JAR就行,默认的端口是8…

源码地址:GitHub·点这里||GitEE·点这里 一.基本简介 1.概念描述 Sentinel 以流量为切入点,从流量控制.熔断降级.系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性.包括核心的独立类库,监控台,丰富的使用场景验证.(这似乎是阿里开源组件的一贯作风,极其有特点,且特点很规律) 基本特性图: 补刀一句:这种图很多人可能不在意,但是一般官方给这个图就是该中间件的基本使用思路,与核心功能点. 2.基础性概念 资源管理 资源是Sentinel组件中的核心概念之一.应用服务器上脚本,静态页面,A…