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

一.Sentinel 是什么 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流量控制产品,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. 点此地址了解更多Sentinel. 二.Sentinel 怎么用 Sentinel分为两个部分:客户端以及控制台. 控制台用于管理限流,熔断规则的发布与监控. 客户端则用于接收规则,并执行相关规则. 1. 下载Sentinel控制台 当前最新的release版本为1.4.0 https://g

hystrix 简介 Hystrix是什么 在分布式环境中,许多服务依赖项中的一些必然会失败.Hystrix是一个库,通过添加延迟容忍和容错逻辑,帮助你控制这些分布式服务之间的交互.Hystrix通过隔离服务之间的访问点.停止级联失败和提供回退选项来实现这一点,所有这些都可以提高系统的整体弹性. Hystrix为了什么 Hystrix被设计的目标是: 对通过第三方客户端库访问的依赖项(通常是通过网络)的延迟和故障进行保护和控制. 在复杂的分布式系统中阻止级联故障. 快速失败,快速恢复. 回退,尽

端口:8888,方便起见直接读取配置文件,生产环境可以读取git.application-dev.properties为全局配置.先启动配置中心,所有服务的配置(包括注册中心的地址)均从配置中心读取. consumer 服务消费者 端口:18090,调用服务提供者,为了演示header传递. core 框架核心包 核心jar包,所有微服务均引用该包,使用AutoConfig实现免配置,模拟生产环境下spring-cloud的使用. eureka 注册中心 端口:8761,/metadata端点实

1. 阿里熔断限流Sentinel研究 1.1. 功能特点 丰富的应用场景: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用的单台机器秒级数据,甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况. 广泛的开源生态:Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块,例如与 Spring Cloud.Dubbo.gRPC 的整合.您只需要引入相应的依赖

简介 上一篇介绍了 Hystrix Dashboard 监控单体应用的例子,在生产环境中,监控的应用往往是一个集群,我们需要将每个实例的监控信息聚合起来分析,这就用到了 Turbine 工具.Turbine有一个重要的功能就是汇聚监控信息,并将汇聚到的监控信息提供给Hystrix Dashboard来集中展示和监控. 流程 实验 工程说明 工程名 端口 作用 eureka-server 8761 注册中心 service-hi 8762 服务提供者 service-consumer 8763 服

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

Envoy 可以作为 Sevice Mesh 微服务框架中的代理实现方案,Rainbond 内置的微服务框架同样基于 Envoy 实现.本文所描述的全局限速实践也是基于 Envoy 已有的方案所实现. Envoy 全局限速 尽管分布式熔断器在大多数情况下控制分布式系统中的吞吐量非常有效,但有时它的效果并不是很好,这时候便需要全局限速.最常见的情况是当大量主机转发到少量主机并且平均请求延迟很短时(例如,发送给数据库服务器的连接/请求).若目标主机成为备机,则下游主机将压垮上游集群.在这种情况下,很

Envoy 可以作为 Sevice Mesh 微服务框架中的代理实现方案,Rainbond 内置的微服务框架同样基于 Envoy 实现.本文所描述的熔断实践基于 Rainbond 特有的插件机制实现. Envoy 熔断机制介绍 熔断是分布式系统的重要组成部分.快速失败并尽快给下游施加压力,可以防止整个微服务系统进入糟糕的级联雪崩状态.这是Envoy 网格的主要优点之一,Envoy 在网络级别实现强制断路限制,而不必独立配置和编写每个应用程序.Envoy 支持各种类型的完全分布(不协调)的熔断:

简介 Hystrix Dashboard是一款针对Hystrix进行实时监控的工具,通过Hystrix Dashboard可以直观地看到各Hystrix Command的请求响应时间,请求成功率等数据. 快速上手 工程说明 工程名 端口 作用 eureka-server 8761 注册中心 service-hi 8762 服务提供者 service-consumer 8763 服务消费者 核心代码 eureka-server 工程 pom.xml <dependency> <groupI

[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,

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

原文链接:(万字好文)Dubbo服务熔断与降级的深入讲解&代码实战 一.Dubbo服务降级实战 1 mock 机制 谈到服务降级,Dubbo 本身就提供了服务降级的机制:而 Dubbo 的服务降级机制主要是利用服务消费者的 mock 属性. 服务消费者的 mock 属性有以下三种使用方式,下面将带着例子简单介绍一下. 1.1 服务消费者注册url的mock属性 例子: mock=return+null,即当服务提供者出现异常(宕机或者业务异常),则返回null给服务消费者. 2021-01-26

<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

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

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

一.概述 1.1 高并发服务限流特技 1.2 为什么要互联网项目要限流 1.3 高并发限流解决方案 二.限流算法 2.1 计数器 2.2 滑动窗口计数 2.3 令牌桶算法 使用RateLimiter实现令牌桶限流 2.4 漏桶算法 三.应用级限流 3.1 限流总并发/连接/请求数 3.2 限流某个接口的总并发/请求数 3.3 限流某个接口的时间窗请求数 3.4 接入层限流 一.概述 1.1 高并发服务限流特技 在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存.降级和限流. 缓存的目的是提升系统访问

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.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

超详细的Guava RateLimiter限流原理解析  mp.weixin.qq.com 点击上方“方志朋”,选择“置顶或者星标” 你的关注意义重大! 限流是保护高并发系统的三把利器之一,另外两个是缓存和降级.限流在很多场景中用来限制并发和请求量,比如说秒杀抢购,保护自身系统和下游系统不被巨型流量冲垮等.  限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务或进行流量整形.  常用的限流方式和场景有:限制总并发数(比如数据库连接