背景说明:生产环境中sentinel的使用应该是如下图所示: sentinel控制台编辑规则  推送到 nacos配置中心, 由nacos推送到应用,应用更新内存. 这样的话, 规则持久化在了nacos中,应用重启后,nacos会自动推送给应用,所以规则会一直生效. 1,给应用添加依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-datasource-nacos&l

Spring Cloud Alibaba | Sentinel:分布式系统的流量防卫兵动态限流规则 前面几篇文章较为详细的介绍了Sentinel的使用姿势,还没看过的小伙伴可以访问以下链接查看: <Spring Cloud Alibaba | Sentinel:分布式系统的流量防卫兵基础实战> <Spring Cloud Alibaba | Sentinel:分布式系统的流量防卫兵进阶实战> 但是依然无法满足我们日常的生产需要,其中,非常重要的一点就是限流规则的配置是存在当前应用的

这一节我们通过一个简单的实例,学习Sentinel的基本应用. 一.Sentinel 限流核心概念 在学习Sentinel的具体应用之前,我们先来了解一下Sentinel中两个核心的概念,资源和规则. 资源 资源 是 Sentinel 中的核心概念之一.既然是限流,或者系统保护,那么是针对什么做限流?保护的是什么?就是我们所说的资源. 其实 Sentinel 对资源的定义,和并发编程中 Synchronized的使用很类似,这里的资源,可以是服务里的方法,也可以是一段代码. 规则 定义了资源之后

在 JUC 包下,有一个 Semaphore 类,翻译成信号量,Semaphore(信号量)是用来控制同时访问特定资源的线程数量,它通过协调各个线程,以保证合理的使用公共资源.Semaphore 跟锁(synchronized.Lock)有点相似,不同的地方是,锁同一时刻只允许一个线程访问某一资源,而 Semaphore 则可以控制同一时刻多个线程访问某一资源. Semaphore(信号量)并不是 Java 语言特有的,几乎所有的并发语言都有.所以也就存在一个信号量模型的概念,如下图所示: 信号

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

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

一.全局限流 在http节点中添加 # 创建限流规则 limit_req_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m rate=1r/s;# 客户端进行限流 # limit_req_zone $server_name zone=addr:10m rate=1r/s; # 服务端进行限流 server { # 监听端口默认是80 listen 80; # 服务器ip或域名 server_name 192.168.140.130; location / { limi

在之前的两篇教程中我们分别介绍了如何将Sentinel的限流规则存储到Nacos和Apollo中.同时,在文末的思考中,我都指出了这两套整合方案都存在一个不足之处:不论采用什么配置中心,限流规则都只能通过Nacos界面或Apollo界面来完成修改才能得到持久化存储,而在Sentinel Dashboard中修改限流规则虽然可以生效,但是不会被持久化到配置中心.而在这两个配置中心里存储的数据是一个Json格式,当存储的规则越来越多,对该Json配置的可读性与可维护性会变的越来越差.所以,下面我们就

老板提出了一个新需求,从某某天起,免费用户每天只能查询100次,收费用户100W次. 这是一个限流问题,聪明的你也一定想到了如何去做:记录用户每一天的查询次数,然后根据当前用户的类型使用不同的数字做比较,超过指定的数字就返回错误. 嗯,原理就是这么简单.不过真正写起来还要考虑更多问题: 统计数据的数据结构是什么样的?字典 or 行记录? 统计数据记录到哪里?内存 or MySQL or Redis? 分布式应用怎么精确计数?分布式锁 or 队列 or 事务? 吞吐量比较大时如何扛得住?内存 or

算法原理 固定窗口算法又称计数器算法,是一种简单的限流算法.在单位时间内设定一个阈值和一个计数值,每收到一个请求则计数值加一,如果计数值超过阈值则触发限流,如果达不到则请求正常处理,进入下一个单位时间后,计数值清零,重新累计. 如上图所示,时间单位是1秒,阈值是3. 第1秒3个请求,不会触发限流: 第2秒1个请求,不会触发限流: 第3秒4个请求,这一秒的前3个请求正常处理,第4个请求触发限流,会被拒绝处理. 后续第4秒.第5秒不会触发限流,所有请求正常处理. 算法实现 这里讲两种实现方法:进程内

滑动窗口算法用于应对请求在时间周期中分布不均匀的情况,能够更精确的应对流量变化,比较著名的应用场景就是TCP协议的流量控制,不过今天要说的是服务限流场景中的应用. 算法原理 这里假设业务需要每秒钟限流100次,先来看固定窗口算法的两个问题: 漏检 如下图所示,单看第1秒和第2秒,其请求次数都没有超过100,所以使用固定窗口算法时不会触发限流.但是第1秒的后500ms的请求数加上第2秒的前500毫秒的请求数就超过了100,这时候可能会给系统带来伤害,使用固定窗口算法时不能检测到这种情况. 太刚 针

漏桶算法是限流的四大主流算法之一,其应用场景各种资料中介绍的不多,一般都是说应用在网络流量控制中.这里举两个例子: 1.目前家庭上网都会限制一个固定的带宽,比如100M.200M等,一栋楼有很多的用户,那么运营商怎么保证某些用户没有使用过多的带宽,从而影响到别人呢?这时就可以使用漏桶算法,限制每个用户访问网络的最大带宽,当然实际会比这复杂很多. 2.有一个祖传接口,当时写的时候没有任何保护措施,现在访问量稍微大点就会崩溃,但是代码谁也改不动.这时候也可以用漏桶算法,把这个接口封装一下,将外部请求

最近管点闲事浪费了不少时间,感谢网友libinwalan的留言提醒.及时纠正路线,继续跟大家一起学习Spring Cloud Alibaba. Nacos作为注册中心和配置中心的基础教程,到这里先告一段落,后续与其他结合的内容等讲到的时候再一起拿出来说,不然内容会有点跳跃.接下来我们就来一起学习一下Spring Cloud Alibaba下的另外一个重要组件:Sentinel. Sentinel是什么 Sentinel的官方标题是:分布式系统的流量防卫兵.从名字上来看,很容易就能猜到它是用来作服

[.NET Core项目实战-统一认证平台]开篇及目录索引 上篇文章我介绍了如何在网关上增加自定义客户端授权功能,从设计到编码实现,一步一步详细讲解,相信大家也掌握了自定义中间件的开发技巧了,本篇我们将介绍如何实现自定义客户端的限流功能,来进一步完善网关的基础功能. .netcore项目实战交流群(637326624),有兴趣的朋友可以在群里交流讨论. 一.功能描述 限流就是为了保证网关在高并发或瞬时并发时,在服务能承受范围内,牺牲部分请求为代价,保证系统的整体可用性而做的安全策略,避免单个服务

Spring Cloud Gateway Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 的一个全新项目,该项目是基于 Spring 5.0,Spring Boot 2.0 和 Project Reactor 等技术开发的网关,它旨在为微服务架构提供一种简单有效的统一的 API 路由管理方式. Spring Cloud Gateway 作为 Spring Cloud 生态系统中的网关,目标是替代 Netflix Zuul,其不仅提供统一的路由方式,并且基于 Filter

目录 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流基础篇 1. 简介 2. 定义资源 2.1 主流框架的默认适配 2.2 抛出异常的方式定义资源 2.3 返回布尔值方式定义资源 2.4 注解方式定义资源 2.5 异步调用支持 3. 规则的种类 3.1 流量控制规则 (FlowRule) 3.2 熔断降级规则 (DegradeRule) 3.3 系统保护规则 (SystemRule) 3.4 访问控制规则 (AuthorityRule) Spring Cloud Al

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. 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. 从对比的表格可以看到,Sentinel比Hystrix在功能性上还要强大一些,本文让我们一起来了解下Sentinel的源

之前我们了解了 Sentinel 集成 SpringBoot实现限流,也探讨了Sentinel的限流基本原理,那么接下去我们来学习一下Sentinel整合Dubbo及 Nacos 实现动态数据源的限流以及分布式限流. 先来看一下我的工程目录: 单服务的限流: Provider : 首先从 api 模块开始: 其中只是定义了一个接口: public interface SentinelService { String sayHello(String txt); } 接下去来编写服务端的代码. 1.

Sentinel 的使用可以分为核心库和控制台两个部分. 核心库不依赖任何框架/库,集成了主流框架,可以进行单机限流降级等功能, 控制台Dashboard提供了可视化的管理限流规则.对集群进行监控,集群限流分配管理.机器发现等功能. 这篇博客学习 Sentinel 控制台的启动和接入. 一.控制台启动 控制台下载有两种方式,一种是直接下载编译好的release版本程序包,另一种是下载控制台的工程代码,在本地打包后启动. 直接下载release程序包 从 release 页面下载最新版本的控制台

之前分享过 一篇 <Spring Cloud Gateway 原生的接口限流该怎么玩>, 核心是依赖Spring Cloud Gateway 默认提供的限流过滤器来实现 原生RequestRateLimiter 的不足 配置方式 spring: cloud: gateway: routes: - id: requestratelimiter_route uri: lb://pigx-upms order: 10000 predicates: - Path=/admin/** filters:

一.环境 1.vs2019 2..Net Core 3.1 3.引用 AspNetCoreRateLimit 4.0.1 二.基础使用 1.设置 在Startup文件中配置如下,把配置项都放在前面: public void ConfigureServices(IServiceCollection services) { // 从appsettings.json中加载ip限流配置通用规则 services.Configure<IpRateLimitOptions>(Configuration.G