流控规则 注:Sentinel的监控页面一开始是没有东西,需要对监控的服务发起请求后才会出现 资源名:唯一名称,默认请求路径 针对来源:Sentinel可以针对调用者进行限流,填写微服务名,指定对哪个微服务进行限流 ,默认default(不区分来源,全部限制) 阈值类型/单机阈值: QPS(每秒钟的请求数量):当调用该接口的QPS达到了阈值的时候,进行限流: 线程数:当调用该接口的线程数达到阈值时,进行限流 是否集群:不需要集群 流控模式: 直接:接口达到限流条件时,直接限流 关联:当关联的资源

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

前言 之前虽然也一直在使用sentinel实现限流熔断功能,但却没有好好整理之前看的源码与资料,今天有时间将之前自己整理过的资料写成一篇博文,或者是是一篇关于Sentinel(基于目前最近版本1.8,如果没有特殊说明,都指最新1.8版本)持久化Nacos的指南,因为我发现网上的一些博文虽然有参考价值但却没有好好完善好细节,一知半解,或者版本比较老不具备参考价值.比如说为什么要做这一步,这一步需要完成什么具体工作等等.所以尽我所能,详细介绍下手把手整合Sentinel与Nacos,实现Sentin

原文链接:一个名叫Sentinel-Rules-SDK的组件,使得Sentinel的流控&熔断规则的配置更加方便 1 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. 2 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

目录 一. Sentinel概念 1. 什么是Sentinel? 2. Sentinel功能特性 3. Sentinel VS Hystrix 二. Docker部署Sentinel Dashboard 1. 拉取镜像 2. 启动容器 3. 访问测试 三. Sentinel网关流控 1. 网关流控定义 2. 网关流控规则 3. 导入依赖 4. 网关配置 5. 网关流控客户端标识 6. 测试需求制定 7. Nacos添加网关流控规则 8. 网关流控测试 9. 自定义网关流控异常 四. Sentin

前言 Sentinel 原生版本的规则管理通过API 将规则推送至客户端并直接更新到内存中,并不能直接用于生产环境.不过官方也提供了一种 Push模式,扩展读数据源ReadableDataSource,规则中心统一推送,客户端通过注册监听器的方式时刻监听变化,比如使用 Nacos.Zookeeper 等配置中心.这种方式有更好的实时性和一致性保证.这里我们通过配置 Nacos 来实现流控规则的统一存储配置. 架构 控制台推送规则至配置中心,客户端通过监听事件从配置中心获取流控规则. 客户端配置

sentinel接入第1个应用A以及控制台,已经上线一段时间了,本周接入了第2个应用B: 因为测试同学只有几个,没有压测团队.测试平台.. 各接口能承载的最大qps不确定 ,接入的应用暂时都没有配置规则. sentinel控制台主要用到机器列表.实时监控,进行一些节点ip.状态,各接口qps.rt的查看. 应用A部署了4个节点,其中有2个最近了进行虚拟机迁移.有一天上游监控告警,看日志是调用A服务这2个节点的方法出现了大量dubbo线程满的异常: 查看A的日志,有很多Thread pool is

前言: 上节给大家把sentinel流控整个执行大致过了,但涉及到最核心的流控算法还没有讲,先提前说明一下 sentinel用的流控算法是令牌桶算法,参考了Guava的RateLimiter,有读过RateLimiter源码再理解sentinel限流算法会更容易,本节依然以源码为主给大家拨开sentinel流控算法的原理 接着上节没有讲到的FlowSlot来看,先来看对应流控规则配置 FlwSlot /***********************************************

项目源码地址:公众号回复 sentinel,即可免费获取源码 前言 上一篇文章中,我们讲解了关于sentinel基本介绍以及流控规则中直接和快速失败的效果,有兴趣的可以去看上一篇文章,今天,我们给大家带来更加详细的关于sentinel流控规则的介绍.今天的内容我们主要围绕四个点进行展开介绍. 流控模式 :关联.链路 流控效果 :Warm Up.排队等待 这四点具体是什么意思呢?别急我们一个一个来做详细的介绍,首先我们从关联开始. 首先启动项目:cloud-alibaba-sentinel-800

sentinel的四种流控规则介绍 今天的内容我们主要围绕四个点进行展开介绍. 流控模式 :关联.链路 流控效果 :Warm Up.排队等待 这四点具体是什么意思呢? 首先启动项目:cloud-alibaba-sentinel-8006 一:关联 在官方的介绍中是这样说的:关联的资源达到阈值时,就限流自己. 这句话是什么意思呢?用比较直白一点的话来讲,假设我们有A和B两个接口,当A关联B接口,同时B接口的资源达到设定的阈值时,限流A.我们也可以理解成,当我们下游的服务出现访问压力过大时,对上游的

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

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

参考: https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/103770879 项目结构 com.guo     ├── guo-sentinel             // sentinel限流熔断学习│       └── guo-sentinel-base                         // [9204]消费端,限流.熔断在这里体现│       └── guo-sentinel-provider                

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

自去年10月底发布GA版本后,Sentinel在近期发布了另一个里程碑版本v1.4(最新的版本号是v1.4.1),加入了开发者关注的集群流控功能. 集群流控简介 为什么要使用集群流控呢?假设我们希望给某个用户限制调用某个 API 的总 QPS 为 50,但机器数可能很多(比如有 100 台).这时候我们很自然地就想到,找一个 server 来专门来统计总的调用量,其它的实例都与这台 server 通信来判断是否可以调用.这就是最基础的集群流控的方式. 那么这个 server 如何部署呢?最直观的

引言 在分析Sentinel的上一篇文章中,我们知道了它是基于滑动窗口做的流量统计,那么在当我们能够根据流量统计算法拿到流量的实时数据后,下一步要做的事情自然就是基于这些数据做流控.在介绍Sentinel的流控模型之前,我们先来简单看下 Sentinel 后台是如何去定义一个流控规则的 对于上图的配置Sentinel把它抽象成一个FlowRule类,与其属性一一对应 resource 资源名 limitApp 限流来源,默认为default不区分来源 grade 限流类型,有QPS和并发线程数两

目录 前言 1. Sentinel 的自动装配 1.2 依赖引入 1.3 SentinelWebAutoConfiguration 配置类 1.4 CommonFilter 过滤器 1.5 小结 2. 获取 ProcessorSlot 链 2.1 Sentinel 源码包结构 2.2 获取 ProcessorSlot 链与操作 Slot 槽的入口 CtSph.entryWithPriority() 2.2.1 构造 ProcessorSlot 链 CtSph.lookProcessChain()

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

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.