分布式系统为了保证系统稳定性,在服务治理的限流中会根据不同场景进行限流操作,常见的限流算法有: 令牌桶:可容忍一定突发流量的速率的限流,令牌桶算法的原理是系统以恒定的速率产生令牌,然后把令牌放到令牌桶中,令牌桶有一个容量,当令牌桶满了的时候,再向其中放令牌,那么多余的令牌会被丢弃:当想要处理一个请求的时候,需要从令牌桶中取出一个令牌,如果此时令牌桶中没有令牌,那么则拒绝该请求. 漏斗:固定速率限流,可以启动整流作用. 在分析sentinel限流之前,我们先看下sentinel是什么,官网说明如下…

一.前言 对于一个应用系统来说,我们有时会遇到极限并发的情况,即有一个TPS/QPS阀值,如果超了阀值可能会导致服务器崩溃宕机,因此我们最好进行过载保护,防止大量请求涌入击垮系统.对服务接口进行限流可以达到保护系统的效果,一旦达到限制速率则可以拒绝服务.排队或等待.降级等处理. 二.常见限流方案 1.计数器法 原理:在单位时间段内,对请求数进行计数,如果数量超过了单位时间的限制,则执行限流策略,当单位时间结束后,计数器清零,这个过程周而复始,就是计数器法. 缺点:不能均衡限流,在一个单位时间的末…

1.前言 这是<spring Cloud 进阶>专栏的第五篇文章,这篇文章介绍一下阿里开源的流量防卫兵Sentinel,一款非常优秀的开源项目,经过近10年的双十一的考验,非常成熟的一款产品.往期文章如下: 五十五张图告诉你微服务的灵魂摆渡者Nacos究竟有多强? openFeign夺命连环9问,这谁受得了? 阿里面试这样问:Nacos.Apollo.Config配置中心如何选型?这10个维度告诉你! 阿里面试败北:5种微服务注册中心如何选型?这几个维度告诉你! 文章目录如下: 2.什么是se…

概述 书接上回:你来说说什么是限流? ,限流的整体概述中,描述了 限流是什么,限流方式和限流的实现.在文章尾部的 分布式限流,没有做过多的介绍,选择了放到这篇文章中.给大伙细细讲解一下 Sentinel 附带最权威的官方wiki: <Alibaba-Sentinel,新手指南> 本篇文章源码地址: https://github.com/jaycekon/SpringBoot Sentinel 是啥? 分布式系统的流量防卫兵 再引用一下之前我画的图: 流量防卫兵 它具备了哪些能力? Sentin…

1 Sentinel主页 https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/主页 1.1 Sentinel介绍 随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要.Sentinel 是面向分布式服务架构的流量控制组件,主要以流量为切入点,从限流.流量整形.熔断降级.系统负载保护.热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性. 1)Sentinel核心组件 1:核心库(Java 客户端):不依赖任何框架/库,能够运行于 Java 7 及以上的版本的运行时环境…

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得越来越长,这无疑会增加了整个系统的不可靠因素.在并发流量比较高的情况下,由于网络调用之间存在一定的超时时间,链路中的某个服务出现宕机都会大大增加整个调用链路的响应时间,而瞬间的流量洪峰则会导致这条链路上所有服务的可用线程资源被打满,从而造成整体服务的不可用,这也就是我们常说的"雪崩效应". 而在微服务系统设计的过程中,为了应对这样的糟糕情况,最常用的手段就是进行"流量…

限流的一般思路: 1.随机丢弃一定规则的用户(迅速过滤掉90%的用户): 2.MQ削峰(比如设一个MQ可以容纳的最大消息量,达到这个量后MQ给予reject): 3.业务逻辑层使用RateLimiter进行限流: 4.最终可以承受的流量到达DB层. package ratelimiter; import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter; import org.springframework.stereotype.Component; i…

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…

前言 分布式环境下应对高并发保证服务稳定几招,按照个人理解,优先级从高到低分别为缓存.限流.降级.熔断,每招都有它的作用,本文重点就讲讲限流这部分. 坦白讲,其实上面的说法也不准确,因为服务降级.熔断本身也是限流的一种,因为它们本质上也是阻断了流量进来,但是本文希望大家可以把限流当做一个单纯的名词来理解,看一下对请求做流控的几种算法及具体实现方式. 为什么要限流 其实很好理解的一个问题,为什么要限流,自然就流量过大了呗,一个对外服务有很多场景都会流量增大: 业务用户量不断攀升 各种促销 网络爬虫…

在项目中,大部分都会使用到hyrtrix做熔断机制,通过某个预定的阈值来对异常流量进行降级处理,除了做服务降级以外,还可以对服务进行限流,分流,排队等. 当然,zuul也能做到限流策略,最简单的方式就是使用自定义的filter加上限流算法,生产环境中zuul网关肯定是部署的多节点,所以还会借助类似Redis的K/V存储工具. 这里借助的是第三方工具<spring-cloud-zuul-ratelimit>,开箱即用,直接加入pom依赖即可: <dependency> <gro…