Sentinel基于Apollo的持久化改造 sentinel默认是将用户在dashboard中编辑过的流控信息保存在内存中,所以在重启后,所有之前配置过的流控规则也就不见了.但是sentinel给用户提供了可扩展的接口,用户可以根据自己熟悉的持久化引擎来做一定的相应的改造(apollo.nacos.zookeeper).这里首先要了解下sentinel的规则管理和推送方式 规则管理和推送 一般来说,规则的管理和推送有以下三种方式: 推送模式 说明 优点 缺点 默认模式 API 将规则推送至客户

[Sentinel]sentinel 集成 apollo 最佳实践 前言   在 sentinel 的控制台设置的规则信息默认都是存在内存当中的.所以无论你是重启了 sentinel 的客户端还是 sentinel 的控制台.你所设置的规则都会丢失.如果想要 sentinel 在线上环境使用,要么花钱用阿里云上的付费版本,要么自己去实现规则的持久化,如果你或你所在的公司不差钱,那么关掉这篇文章,直接用付费版吧,省掉了一大堆坑要踩.或者你是一个特立独行的人,那么我们接着往下说.   首先说一下写这

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

一.前言 上篇介绍了 Spring Boot 集成 Dubbo,使我们的系统打下了分布式的基础.随着程序功能的日益复杂,程序的配置日益增多:各种功能开关.参数配置.服务器地址等:对程序配置的期望值也越来越高:配置修改后实时生效,灰度发布,分环境.分集群管理配置,完善的权限.审核机制等:在这样的大环境下,传统的通过配置文件.数据库等方式已经越来越无法满足开发人员对配置管理的需求.分布式配置中心应运而生.本篇将主要介绍分布式配置中心 Apollo 的集成过程. 二.部署 Apollo ① 部署教程见

Dubbo 2.7.3 集成Apollo 问题描述 Dubbo 2.7.3支持配置中心外部化配置, 因此只需要定义一个ConfigCenterConfig的Bean. @EnableDubbo(scanBasePackages = {"com.slankka.cloud.dubbo"}) @Configuration public class DubboConfig { @Bean public ConfigCenterConfig configCenterConfig() { Con

安装Apollo服务 1.安装mysql 地址:https://www.cnblogs.com/xuaa/p/10782352.html 2.下载Apollo源码到本地 地址:https://github.com/ctripcorp/apollo 3.创建数据库 创建configdb数据库,数据库脚本:apollo\scripts\db\migration\configdb\V1.0.0__initialization.sql 创建portaldb数据库,数据库脚本:apollo\scripts

1.介绍 Apollo(阿波罗)是携程框架部研发并开源的一款生产级的配置中心产品,它能够集中管理应用在不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景. 2.架构和模块 下面是Apollo架构模块图(来源自于波波微课):上图简要描述了Apollo的总体设计,我们可以从下往上看:●Config Service提供配置的读取.推送等功能,服务对象是Apollo客户端.●Admin Service提供配置的修改.发布等功能,服务对象

使用ConfigMap管理应用配置 拆分环境 主机名 角色 ip HDSS7-11.host.com zk1.od.com(Test环境) 10.4.7.11 HDSS7-12.host.com zk2.od.com(Prod环境) 10.4.7.12 重配zookeeper HDSS7-11.host.com上: 复制/opt/zookeeper/conf/zoo.cfg 123456 tickTime=2000initLimit=10syncLimit=5dataDir=/data/zook

目前市面上流行的三大配置中心框架:Spring CLoud Config .Alibaba Nacos 以及携程apollo, 我们相应架构组号召,就使用Apollo吧. Work Flow 简单解释: 上图中有三套环境FAT.UAT和PROD,每一套环境都部署了2套Configservice 和 Adminservice.使用统一的Portal Server Cluster对所有环境进行配置管理.如我们自己的配置环境: Meta-Server(Configservice)说白一点,就是Eure

生产实践 1.迭代新需求/修复BUG(编码--->提git) 2.测试环境发版,测试(应用通过编译打包发布至test命名空间) 3.测试通过,上线(应用镜像直接发布至prod命名空间) 系统架构 (1)物理架构 主机名 角色 IP地址 mfyxw10.mfyxw.com zk-test(测试环境Test) 192.168.80.10 mfyxw20.mfyxw.com zk-prod(生产环境prod) 192.168.80.20 mfyxw30.mfyxw.com kubernetes运算节点

1.在Apollo的portal创建dubbo消费者项目 (1)添加dubbo消费者项目 (2)在dubbo消费者项目中添加配置项 (3)发布 2.通过jenkins构建dubbo消费者镜像 3.登录私有仓库harbor查看是否已上传 4.修改之前的dubbo消费者的deployment.yaml资源配置清单 在运维主机mfyxw50.mfyxw.com上操作 [root@mfyxw50 ~]# cat > /data/k8s-yaml/dubbo-demo-consumer/deploymen

1.登录portal.od.com(Apollo-portal),新建一个dubbo-demo-service项目 2.在Apollo项目中的dubbo-demo-service添加配置 (1)添加dubbo.registry配置 (2)添加dubbo.port (3)将dubbo.registry和dubbo.port分布 3.使用jenkins构建镜像 4.登录harbor查看是否已经上传镜像 5.修改dubbo-demo-service之前的deployment资源配置清单 (1)修改de

1.执行apollo-portal数据库脚本 apollo-portal数据库脚本链接:https://raw.githubusercontent.com/ctripcorp/apollo/1.5.1/scripts/db/migration/portaldb/V1.0.0__initialization.sql 在mfyxw10.mfyxw.com主机上操作 (1)将apollo-portal数据库脚本下载回来 [root@mfyxw10 ~]# wget https://raw.github

1.部署apollo-adminservice软件包 apollo-adminservice软件包链接地址:https://github.com/ctripcorp/apollo/releases/download/v1.5.1/apollo-adminservice-1.5.1-github.zip 在运维主机(mfyxw50l.mfyxw.com)上操作 (1)下载软件 [root@mfyxw50 ~]# cd /opt/src/ [root@mfyxw50 src]# wget https

1.Apollo简介 Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景. 2.Apollo地址 Apollo官方地址:https://github.com/ctripcorp/apollo 官方release包地址:https://github.com/ctripcorp/apollo/releases 基础架构 简化模型 3.准备apollo-con

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

本文讲解如何在 Java 程序中集成 Apollo 配置, 主要涉及到一些基础用法. 对于一些高级用法, 比如如何加密/解密配置项 (可用于数据库密码配置), 如何动态切换数据源地址,如何动态切换日志级别, 可以参考官方的 user cases git 库, 官方代码库 https://github.com/ctripcorp/apollo-use-cases 和 InfoQ 微信文章: GitHub 9K Star!Apollo作者手把手教你微服务配置中心之道 在开始集成之前, 先了解一些 a

1. 产生背景 随着程序功能的日益复杂,程序的配置日益增多:各种功能的开关.参数的配置.服务器的地址…… 对程序配置的期望值也越来越高:配置修改后实时生效,灰度发布,分环境.分集群管理配置,完善的权限.审核机制…… 在这样的大环境下,传统的通过配置文件.数据库等方式已经越来越无法满足开发人员对配置管理的需求. Apollo配置中心应运而生! 2. Apollo简介 Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的开源配置管理中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用