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,从流量控制.熔断降级.系统自适应保护等多个维度来帮助您保障微服务的稳定性. 今天给大家介绍一些在使用过程中会遇到的一些问题. SentinelResource 埋点监控 @SentinelResource 可以作用于方法上的熔断降级保护,跟 Hystrix 的@HystrixCommand 注解作用是一样的. 做监控的目的是为了在业务方法触发了熔断降级规则后,在对应的

目录 1.Sentinel 是什么 ?主要能解决什么问题? 2.限流与熔断的使用场景 3.Sentinel 源码结构 4.在 IntelliJ IDEA 中运行 Sentine Demo 温馨提示:源码分析 Alibaba Sentinel 专栏开始连载,本文展示如何学习一个全新的技术的方法.该专栏基于 1.7.0 版本. 在学习一个新技术或新框架时,建议先查看其官方文档, Sentinel 官方文档链接如下:官方文档,以获得对其形成一个整体的认识. @(本节目录) 1.Sentinel 是什么

前言 今年主要会做一个比较完整的微服务项目开源出来.目前已经开始了,刚兴趣的先Star一个吧. 项目:https://github.com/yinjihuan/kitty-cloud 基础框架:https://github.com/yinjihuan/kitty 在做的过程中遇到一个问题那就是标题所说的两个框架碰撞了火花.都是S开头的谁都不服谁. 问题描述 既然使用了Sentinel来限流,那么干脆熔断也直接用Sentinel好了,所以就没使用Hystrix了. Sentinel对Feign做了

Sentinel是今年阿里开源的高可用防护的流量管理框架. git地址:https://github.com/alibaba/Sentinel wiki:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki FAQ:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/FAQ -----------------------------------------------------------------------------------

前言 前几天公司生产环境一个服务由于流量上升触发了 Sentinel 的流控机制,然后用户反馈访问慢,定位发现是 task 定时任务导致,后面 task 优化之后发布,流量恢复正常. 这是一个再正常不过的生产问题,可能大部分同学都经历过,经历过的大多数是解决问题之后就不了了之,导致事故还有再次发生的可能,最终对用户造成了不好的体验.所以我觉得所有的生产问题都需要进行复盘,当然复盘的目的不是为了追责,而是防止下次再发生同样的错误.那我们就简单分析一下这个问题,首先肯定是业务层面的疏漏导致 task

回到目录 关于redis-sentinel出现的原因 Redis集群的主从模式有个最大的弊端,就是当主master挂了之前,它的slave从服务器无法提升为主,而在redis-sentinel出现之后,有效的解决了这个问题,它相当于是一个投票者或者哨兵,它时刻监视着redis集群的各个服务器,当主master挂了之后,它将进行投票进行新master的选举,一般地,我们会建立多个redis-sentinel服务器,它们都会进行主master的选举工作,当多个redis-sentinal都选择同一个

有许多理由给CPython写扩展,比如 1.性能低 2.重复用别人的C/C++代码 3.在自己的程序中定制python 4.为了方便 等等. 写这种扩展其实都是套路,不过最好要有对CPython源码有点熟悉. 添加C完成的 module有两种方法 1.直接修改python源代码,写好自己的module.静态编译到CPython中去. 2.将module做成dll(pyd)文件,然后动态加载. 套路 Python代码调用C代码套路: 将被调用C函数包装成一个进PyCFunction函数, 在这个函

一,软件准备 #redis wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.7.tar.gz #phpredis 非php7使用 下载后文件名为:phpredis-develop wget https://codeload.github.com/phpredis/phpredis/zip/develop #phpredis PHP7专属 下载后文件名为:phpredis-php7 wget https://codeload.github.com/

Fashiolista是一个在线的时尚交流网站,用户可以在上面建立自己的档案,和他人分享自己的以及在浏览网页时看到的时尚物品.目前,Fashiolista的用户来自于全球100多个国家,用户达百万级,每日分享的时尚物品超过500万.作为一个以社交.分享的网站,feed系统占据了网站的核心架构,Fashiolista的创始人兼CTO Thierry Schellenbach撰写了一篇博客,分享了自家网站feed系统建设的经验,译文如下: Fashiolista最初是我们作为兴趣在业余时间开发的一个

phpredis扩展安装总结:PHP扩展安装在[root@iZ254lfyd6nZ lampp]# cd include 目录下创建一个目录phpredis下载扩展:wget https://github.com/nicolasff/phpredis/archive/master.tar.gz解压:[root@iZ254lfyd6nZ phpredis]# tar xvf master.tar.gz运行:[root@iZ254lfyd6nZ phpredis-master]# /opt/lamp

1. Redis集群实现分析 1.1  sentinel 1.   功能 Sentinel实现如下功能: (1)monitoring--redis实例是否正常运行. (2)notification--通知application错误信息. (3)failover--某个master死掉,选择一个slave升级为master,修改其他slave的slaveof关系,更新client连接. (4)configurationprovider--client通过sentinel获取redis地址,并在fa

Redis Sentinel主从高可用方案 本文介绍一种通过Jed和Sentinel实现Redis集群(主从)的高可用方案,该方案需要使用Jedis2.2.2及以上版本(强制),Redis2.8及以上版本(可选,Sentinel最早出现在Redis2.4中,Redis2.8中Sentinel更加稳定), 附:Redis Cluster集群主从方案:http://www.cnblogs.com/soul-wonder/p/8891256.htmlRedis Sentinel主从高可用方案:http

Jedis分片Sentinel连接池实验 1.起因 众所周知,Redis官方HA工具Sentinel已经问世很久了,但令人费解的是,Jedis官方却迟迟没有更新它的连接池.到目前Maven库中最新的2.7.3版本为止,都只能要么使用分片连接池,要么使用不分片的Sentinel连接池.如果既进行了Sharding,又对每组的主从实例配置Sentinel进行监控,怎么办?答案是只能自己开发了,晕!还好万能的GitHub上已经有人提供了一个简单可用的分片Sentinel连接池实现,于是就直接拿来用用.

最近公司开始做新的项目.新项目准备用点新的技术.之前我们采用的是spring cloud的那一套.之前几个月看到阿里开始拥抱springcloud,推出好几个组件无缝兼容现有springcloud.我尤其喜欢Sentinel 的qps控制.这是之前Hystrix所缺失的.所以这次准备试下阿里的这套springcloud. Sentinel 的文档写的非常详细,基本上我们把Sentinel 的项目clone下来,对着文档用一遍就会使用了.关于使用方面的我们可以看这里  https://github

上一篇我们介绍了如何通过Nacos的配置功能来存储限流规则.Apollo是国内用户非常多的配置中心,所以,今天我们继续说说Spring Cloud Alibaba Sentinel中如何将流控规则存储在Apollo中. 使用Apollo存储限流规则 Sentinel自身就支持了多种不同的数据源来持久化规则配置,目前包括以下几种方式: 文件配置 Nacos配置 ZooKeeper配置 Apollo配置 本文我们就来一起动手尝试一下,如何使用Apollo来存储限流规则. 准备工作 下面我们将同时使用

通过上一篇<使用Sentinel实现接口限流>的介绍,相信大家对Sentinel已经有了初步的认识.在Spring Cloud Alibaba的整合封装之下,接口限流这件事情可以非常轻易的整合到我们的Spring Cloud应用中.但是,通过上篇的整合,依然还不能完美的满足我们日常的生产需求.其中,非常重要的一点就是限流规则的持久化问题.不少细心的读者也在留言中提出了Dashboard中设置的限流规则在应用重启之后就丢失了的问题.那么,接下来我们就来说说Sentinel的规则持久化如何实现.

这可能是我看过的写的最详细的关于redis 选举的文章了, 原文链接 Raft协议是用来解决分布式系统一致性问题的协议,在很长一段时间,Paxos被认为是解决分布式系统一致性的代名词.但是Paxos难于理解,更难以实现,诸如Google大牛们开发的分布式锁系统Chubby都遭遇了很多坑.Raft协议设计的初衷就是容易实现,保证对于普遍的人群都可以十分舒适容易的去理解.另外,它必须能够让人形成直观的认识,这样系统的构建者才能够在现实中进行必然的扩展. 本文从Redis Sentinel集群选择Le

一.Redis-Sentinel(哨兵) 1.介绍 Redis-Sentinel是redis官方推荐的高可用性解决方案,当用redis作master-slave的高可用时,如果master本身宕机,redis本身或者客户端都没有实现主从切换的功能. 而redis-sentinel就是一个独立运行的进程,用于监控多个master-slave集群,自动发现master宕机,进行自动切换slave > master. sentinel主要功能如下: 1. 不时的监控redis是否良好运行,如果节点不可

本章主要内容   扩展读性能 扩展写性能以及内存容量 扩展复杂的查询   随着Redis的使用越来越多, 只使用一台Redis服务器没办法存储所有数据或者没办法处理所有读写请求的问题迟早都会出现, 这时我们就需要使用一些方法对Redis进行扩展, 让它能够满足我们的需求.   我们首先要做的, 就是在Redis能够存储所有数据并且能够正常地处理写查询的情况下, 让Redis的读查询处理能力超过单台Redis服务器所能提供的读查询处理能力.   10.1 扩展读性能 在对读查询的性能进行扩展, 并

Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵 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