大家好,架构摆渡人.这是我的第5篇原创文章,还请多多支持. 上篇文章给大家推荐了一些限流的框架,如果说硬要我推荐一款,我会推荐Sentinel,Sentinel的限流模式分为两种,分别是单机模式和集群模式.今天我们就来学习下这两种模式的区别和使用场景. 单机流控 单机流控就是流控的效果只针对服务的一个实例,比如你的服务部署了三个实例分别在三台机器上.请求访问到了A实例的时候,如果触发了流控,那么只会限制A实例后面的请求,不会影响其他实例上的请求. 比如你单身的时候,每月的工资都花个精光.影响的只

在日常运维工作中,当给Web站点使用负载均衡之后,必须面临的一个重要问题就是Session的处理办法,无论是PHP.Python.Ruby还是Java语言环境,只要使用服务器保存Session,在做负载均衡时都需要考虑Session的问题. 通常面临的问题 从用户端来解释,就是当一个用户第一次访问被负载均衡代理到后端服务器A并登录后,服务器A上保留了用户的登录信息:当用户再次发送请求时, 根据负载均衡策略可能被代理到后端不同的服务器,例如服务器B,由于这台服务器B没有用户的登录信息,所以导致用户

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

一.什么是流控(FC)?如何工作? 节点接收写集并把它们按照全局顺序组织起来,节点将接收到的未应用和提交的事务保存在接收队列中,当这个接收队列达到一定的大小,将触发限流:此时节点将暂停复制,节点会先处理接收队列中的任务.当接收队列减小到一个可管理的值后,复制将恢复. 它普遍存在于galera集群系统. 二.流控是发生了什么,会有哪些全局值可以观察到流控? mysql> show global status like 'wsrep_flow%'; +------------------------

接上篇Sentinel集群限流探索,上次简单提到了集群限流的原理,然后用官方给的 demo 简单修改了一下,可以正常运行生效. 这一次需要更进一步,基于 Sentinel 实现内嵌式集群限流的高可用方案,并且包装成一个中间件 starter 提供给三方使用. 对于高可用,我们主要需要解决两个问题,这无论是使用内嵌或者独立模式都需要解决的问题,相比而言,内嵌式模式更简单一点. 集群 server 自动选举 自动故障转移 Sentinel-Dashboard持久化到Apollo 集群限流 首先,考虑

️ Pic by Alibaba Tech on Facebook 集群限流 可以限制某个资源调用在集群内的总 QPS,并且可以解决单机流量不均导致总的流控效果不佳的问题,是保障服务稳定性的利器. Sentinel 从 1.4.0 版本开始提供集群流控特性,但使用 Sentinel 集群限流需要对一系列的动态数据源进行相关配置,并且需要对开源控制台进行一些改造,有一定的使用成本.为了大家更好地理解集群流控并快速地使用,我们提供了云上版本的 Sentinel 集群限流控制台示例.只需要简单的几步即

<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

在之前的<使用Sentinel实现接口限流>一文中,我们仅依靠引入Spring Cloud Alibaba对Sentinel的整合封装spring-cloud-starter-alibaba-sentinel,就完成了对所有Spring MVC接口的限流控制.然而,在实际应用过程中,我们可能需要限流的层面不仅限于接口.可能对于某个方法的调用限流,对于某个外部资源的调用限流等都希望做到控制.呢么,这个时候我们就不得不手工定义需要限流的资源点,并配置相关的限流策略等内容了. 今天这篇我们就来一起学

spring cloud alibaba 集成了 他内部开源的 Sentinel 熔断限流框架 Sentinel 介绍 官方网址 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 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. Sentinel 具有以下特征: 丰富的应用场景:Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围).消息削峰填谷.集群流量控制.实时熔断下游不

前言 上篇文章我讲过复杂的限流场景可以通过扩展RedisRateLimiter来实现自己的限流策略. 假设你领导给你安排了一个任务,具体需求如下: 针对具体的接口做限流 不同接口限流的力度可以不同 可以动态调整限流配置,实时生效 如果你接到上面的任务,你会怎么去设计+实现呢? 每个人看待问题的角度不同,自然思考出来的方案也不同,正所谓条条大路通罗马,能到达目的地的路那就是一条好路. 如何分析需求 下面我给出我的实现方式,仅供各位参考,大牛请忽略. 具体问题具体分析,针对需求点,分别去做分析. 需

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.

前言 为什么需要服务熔断和降级?微服务是当前业界的一大趋势,原理就是将单一职责的功能模块独立化为子服务,降低服务间的耦合,服务间互相调用.但是这样也会出现一些问题: 上图中大量微服务互相调用,存在大量的依赖关系,难免会出现某个服务故障,如ServiceD出现问题,导致ServiceG.ServiceF.ServiceA.ServiceB都出现问题,然后再会影响其他服务,变成级联故障,最终导致系统不可用的坍塌,也就是服务雪崩. 当然还有某些场景,在一些时间段某些服务会出现高并发的情况,而某些服务占

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

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

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

Sentinel源码解析系列: 1.Sentinel源码分析-FlowRuleManager加载规则做了什么? 2. Sentinel源码分析-Sentinel是如何进行流量统计的? 3. Sentinel源码分析- QPS流量控制是如何实现的? 4.Sentinel源码分析- Sentinel是如何做到降级的? 这篇文章主要学习一下Sentinel如何实现自适应限流的. 为什么要做自适应限流,官方给了两个理由: 保证系统不被拖垮 在系统稳定的前提下,保持系统的吞吐量 我再贴一下官方的原理: 能

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

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

一.自定义限流 限流组件又叫做频率组件,用于控制客户端可以对API进行的请求频率,比如说1分钟访问3次,如果在1分钟内超过3次就对客户端进行限制. 1.自定义限流 假设现在对一个API访问,在30s内访问不能超过3次,应该如何实现? VISIT_RECORD = {} #定义全局变量,用于存放访问记录 class VisitThrottle(object): def __init__(self): #用于await计算剩余访问时间 self.history = None def allow_re

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