1 模拟延迟传输简介 netem 与 tc: netem 是 Linux 2.6 及以上内核版本提供的一个网络模拟功能模块.该功能模块可以用来在性能良好的局域网中,模拟出复杂的互联网传输性能,诸如低带宽.传输延迟.丢包等等情况.使用 Linux 2.6 (或以上) 版本内核的很多发行版 Linux 都开启了该内核功能,比如 Fedora.Ubuntu.Redhat.OpenSuse.CentOS.Debian 等等. tc 是Linux 系统中的一个工具,全名为 traffic control(

一.Sentinel 是什么? 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.实时熔断下游不可用应用等. 完备的实时监控:Sentinel 同时提供实时的监控功能.您可以在控制台中看到接入应

一.背景知识     虚拟机网络模式 无论是vmware workstation,virtual box,virtual pc等虚拟机软件,一般来说,虚拟机有三种网络模式: 1.桥接 2.NAT 3.Host-Only 桥接 桥接网络是指本地物理网卡和虚拟网卡通过VMnet0虚拟交换机进行桥接,物理网卡和虚拟网卡在拓扑图上处于同等地位,那么物理网卡和虚拟网卡就相当于处于同一个网段,虚拟交换机就相当于一台现实网络中的交换机,所以两个网卡的IP地址也要设置为同一网段. 所以当我们要在局域网使用虚拟机

Problem Description Our geometry princess XMM has stoped her study in computational geometry to concentrate on her newly opened factory. Her factory has introduced M new machines in order to process the coming N tasks. For the i-th task, the factory

为什么需要集群流控呢?假设需要将某个API的总qps限制在100,机器数可能为50,这时很自然的想到使用一个专门的server来统计总的调用量,其他实例与该server通信来判断是否可以调用,这就是基本的集群流控方式,sentinel的实现就是这样的. 如果服务调用使用轮训或者随机路由方式,理论上可以通过在各个单机上设置流控规则即可(单机qps上限=总qps上限 / 机器数).集群流控可以解决流量分配不均的问题导致总体流控效果不佳的问题,其可以精确地控制整个集群的调用总量,结合单机限流兜底,可以

在上文Sentinel流量防卫兵中讲到了Sentinel入门以及流控规则一小部分,而Sentinel还有以下规则: 熔断降级规则 热点参数规则 系统规则 黑白名单规则 本文要讲的是流控规则 流量控制规则 原理 监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标,当达到指定的阈值时对流量进行控制,以避免被瞬时的流量高峰冲垮,从而保障应用的高可用性. QPS限流 这里我们访问一下/foo/test接口,触发Sentinel控制台初始化,就可以看到在簇点链路中刷新出了该接口的资源 然后我们点击+流控添加流控规

一.说明 Sentinel 网关流控支持针对不同的路由和自定义的 API 分组进行流控,支持针对请求属性(如 URL 参数,Client IP,Header 等)进行流控.Sentinel 1.6.3 引入了网关流控控制台的支持,用户可以直接在 Sentinel 控制台上查看 API Gateway 实时的 route 和自定义 API 分组监控,管理网关规则和 API 分组配置.   二.功能接入 1. 网关添加sentinel相关的jar依赖 <dependency> <groupI

摘要: 感谢 Sentinel 社区的贡献者们 ️ Sentinel 发布 v1.4.2 正式发布,该版本主要变更如下: 特性/功能改进 新增 Zuul 1.x 适配模块(sentinel-zuul-adapter),结合集群限流特性可以更好地在 API Gateway 发挥流控的作用 热点参数限流添加线程数模式支持 在 BlockException 中携带更多的信息(如触发的规则) 完善 Tracer,支持针对某个 Entry 或 Context 记录异常数目 优化 ClusterStateM

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

Linux内核实现了数据包的队列机制,配合多种不同的排队策略,可以实现完美的流量控制和流量整形(以下统称流控).流控可以在两个地方实现,分别为egress和ingress,egress是在数据包发出前的动作触发点,而ingress是在数据包接收后的动作触发点.Linux的流控在这两个位置实现的并不对称,即Linux并没有在ingress这个位置实现队列机制.那么在ingress上就几乎不能实现流控了.     虽然使用iptables也能模拟流控,但是如果你就是想用真正的队列实现流控的话,还真要

这里我们简单描述下如何通过Open vSwitch给虚拟机限流(出流量),同时测试限流效果.测试环境继续复用<整合Open vSwitch与DNSmasq为虚拟机提供DHCP功能>一文中描述的. 测试工具:假设两台虚拟机VM1.VM2都已经安装好 netperf 1.事先在VM1中启动 netserver: 2.由于VM2的虚拟网卡是tap1,这里先查看下当前tap1网卡的情况: ◄► sudo ovs-vsctl list interface tap1 _uuid : aa4b7e2b-44

WeTest 导读 全新的全局流控实现方案,既解决了目前流控的实现难点,同时保证运行稳定且流控准确的前提下,实现更简单,部署成本更低,容灾能力更强. 该方案组件化之后,可以推广到别的有需要的部门使用,只需简单的接入和部署即可获得全局流控的能力. 一.背景 流控作为容灾体系中必不可少的一环,在请求量超过系统容量的时候,通过拒绝超量请求的方式,防止服务接口的雪崩和系统挂掉. 目前部门只具备单机流控的能力,随着业务的增长和系统复杂度的增加,单机流控越来越不能满足需要,升级流控能力日趋重要. (一)流控

最近团队在搞流量安全控制,为了应对不断增大的流量安全风险.Waf防护能做一下接入端的拦截,但是实际流量会打到整个分布式系统的每一环:Nginx.API网关.RPC服务.MQ消息应用中心.数据库.瞬间的大流量对系统的整体的冲击还是很大的,一些连锁反应时刻刺激着我们的神经!所以,我们要设计开发我们自己的流控中心.解决我们的系统痛点问题. 一.首先,我们从系统需求说起: 1. 接入点IOT设备,瞬间批量上线&离线:几十万设备同时离线.上线后,带来的三遥数据.状态数据,瞬间打到后端.虽然有MQ扛了一层,

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

本文档不会是最新的,最新的请看Github! 1.简介 基于令牌桶算法和漏桶算法实现的纳秒级分布式无锁限流插件,完美嵌入SpringBoot.SpringCloud应用,支持接口限流.方法限流.系统限流.IP限流.用户限流等规则,支持设置系统启动保护时间(保护时间内不允许访问),提供快速失败与CAS阻塞两种限流方案,开箱即用. 2.Maven <dependency> <groupId>cn.yueshutong</groupId> <artifactId>

一.Nginx安装(基于CentOS 6.5) 1.yum命令安装 yum install nginx –y(若不能安装,执行命令yum install epel-release) 2. 启动.停止和重启 service nginx startservice nginx stopservice nginx restart浏览器中 输入服务器的 ip 地址,即可看到相应信息 3. 其他信息 rpm -ql nginx 来查看安装路径yum remove nginx 来卸载 nginx -s rel

阿里用的方案是在nginx中配置限流(限流功能模块是自己开发的),流量统计线上是有监控打通的,具体的限流值是通过线上流量表现+线下性能测试(模拟线上场景)测试得出的. 全新的全局流控实现方案,既解决了目前流控的实现难点,同时保证运行稳定且流控准确的前提下,实现更简单,部署成本更低,容灾能力更强. 该方案组件化之后,可以推广到别的有需要的部门使用,只需简单的接入和部署即可获得全局流控的能力. 一 背景 流控作为容灾体系中必不可少的一环,在请求量超过系统容量的时候,通过拒绝超量请求的方式,防止服务接

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

目录 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流高级篇 1. 熔断降级 1.1 降级策略 2. 热点参数限流 2.1 项目依赖 2.2 热点参数规则 3. 系统自适应限流 3.1 背景 3.2 系统规则 3.3 原理 3.4 示例 4. 黑白名单控制 4.1 规则配置 4.2 示例 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流高级篇 Springboot: 2.1.6.RELEASE SpringCloud: Greenwich.SR

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.