安装Sentinel 下载sentinel-dashboard-1.8.2.jar 安装有jdk环境,8080端口未被占用 在jar包所在目录打开cmd,输入命令启动:java -jar sentinel-dashboard-1.8.2.jar 浏览器访问sentinel的web控制台,用户名和密码是sentinel:http://localhost:8080/ 限流:流控模式 直接 当我们监控到请求后,在请求下面,点击流控规则 --> 新增流控规则:资源名为接口映射路径 以上选择QPS+单机阈

Sentinel限流的神秘面纱: 之前我们学习过限流比较主流的三种算法:漏桶,令牌桶,滑动窗口.而Sentinel采用的是最后一种,滑动窗口来实现限流的. 通过对Sentinel基础Api的使用,我们可用发现,从我们定义好限流规则以后,在我们需要进行业务处理之前,都需要调用一下 SphU.entry(resource),具体代码如下: public static void main(String[] args) { initFlowRules(); //初始化一个规则 while(true){

这一节我们通过一个简单的实例,学习Sentinel的基本应用. 一.Sentinel 限流核心概念 在学习Sentinel的具体应用之前,我们先来了解一下Sentinel中两个核心的概念,资源和规则. 资源 资源 是 Sentinel 中的核心概念之一.既然是限流,或者系统保护,那么是针对什么做限流?保护的是什么?就是我们所说的资源. 其实 Sentinel 对资源的定义,和并发编程中 Synchronized的使用很类似,这里的资源,可以是服务里的方法,也可以是一段代码. 规则 定义了资源之后

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

Sentinel 介绍 什么是Sentinel Sentinel也是Spring Cloud Alibaba的组件 Sentinel英文翻译"哨兵\门卫" 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. 官网地址 https://sentinelguard.io/zh-cn/ 下载地址 https://github.com/alibaba/Sentinel/releases 为什么

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

本文以示例的形式,由浅入深讲解Nginx限流相关配置,是对简略的官方文档的积极补充. Nginx限流使用的是leaky bucket算法,如对算法感兴趣,可移步维基百科先行阅读.不过不了解此算法,不影响阅读本文. 空桶 我们从最简单的限流配置开始: limit_req_zone $binary_remote_addr zone=ip_limit:10m rate=10r/s; server { location /login/ { limit_req zone=ip_limit; proxy_p

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

先看服务提供方的,我们在原来的sentinel实例(参见0.9.0.RELEASE版本的spring cloud alibaba sentinel实例)上加上限流.降级处理,三板斧只需在最后那一斧controller类中做如下修改: @Slf4j @RestController static class TestController { @Autowired private TestService testService; @GetMapping("/hello") public St

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

点赞再看,养成习惯,微信搜索[牧小农]关注我获取更多资讯,风里雨里,小农等你,很高兴能够成为你的朋友. 项目源码地址:公众号回复 sentinel,即可免费获取源码 熔断规则 在上一篇文章中我们讲解了流控规则的使用和介绍Sentinel流控规则,今天我们给大家讲解sentinel更多样化的讲解以及流量控制. 官方文档:https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/circuit-breaking.html 在面对调用链路中不稳定的资源如何保证高可用?在微服务中一个服务通

电商平台营销时候,经常会碰到的大流量问题,除了做流量分流处理,可能还要做用户黑白名单.信誉分析,进而根据用户ip信誉权重做相应的流量拦截.限制流量.Nginx自身有的请求限制模块ngx_http_limit_req_module.流量限制模块ngx_stream_limit_conn_module基于令牌桶算法,可以方便的控制令牌速率,自定义调节限流,实现基本的限流控制. 对于提供下载的网站,肯定是要进行流量控制的,例如软件下载站.视频服务等.它也可以减少一些爬虫程序或者DDOS的攻击. 对这两

限流算法 令牌桶算法 算法思想是: 令牌以固定速率产生,并缓存到令牌桶中: 令牌桶放满时,多余的令牌被丢弃: 请求要消耗等比例的令牌才能被处理: 令牌不够时,请求被缓存. 漏桶算法 算法思想是: 水(请求)从上方倒入水桶,从水桶下方流出(被处理): 来不及流出的水存在水桶中(缓冲),以固定速率流出: 水桶满后水溢出(丢弃). 这个算法的核心是:缓存请求.匀速处理.多余的请求直接丢弃. 相比漏桶算法,令牌桶算法不同之处在于它不但有一只"桶",还有个队列,这个桶是用来存放令牌的,队列才是用

目录 引入依赖 配置信息 RateLimit源码简单分析 RateLimit详细的配置信息解读 在平常项目中为了防止一些没有token访问的API被大量无限的调用,需要对一些服务进行API限流.就好比拿一些注册或者发验证码的一些接口,如果被恶意无限的调用,多少会造成一些费用的产生,发短信或者邮件都是一些第三方接口,次数越多,当然费用也就越多了,严重的直接导致服务崩溃.spring cloud api-gateway中引入限流的配置还是必须的. 引入依赖 在pom文件中引入Zuul RateLim

limit_req zone=req_zone;严格依照在limti_req_zone中配置的rate来处理请求超过rate处理能力范围的,直接drop表现为对收到的请求无延时limit_req zone=req_zone burst=5;依照在limti_req_zone中配置的rate来处理请求同时设置了一个大小为5的缓冲队列,在缓冲队列中的请求会等待慢慢处理超过了burst缓冲队列长度和rate处理能力的请求被直接丢弃表现为对收到的请求有延时limit_req zone=req_zone

如何使用? maven引入: <dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-core</artifactId> <version>1.5.1</version> </dependency> 该组件是保护资源用,什么资源呢?Conceptually, physical or logical resource,明白了吧. w

原文:https://www.cnblogs.com/biglittleant/p/8979915.html 作者:biglittleant 1. 限流算法 1.1 令牌桶算法 算法思想是: 令牌以固定速率产生,并缓存到令牌桶中: 令牌桶放满时,多余的令牌被丢弃: 请求要消耗等比例的令牌才能被处理: 令牌不够时,请求被缓存. 1.2 漏桶算法 算法思想是: 水(请求)从上方倒入水桶,从水桶下方流出(被处理): 来不及流出的水存在水桶中(缓冲),以固定速率流出: 水桶满后水溢出(丢弃). 这个算法

在settings.py中添加配置 REST_FRAMEWORK = { #3.限流(防爬虫) 'DEFAULT_THROTTLE_CLASSES': [ 'rest_framework.throttling.AnonRateThrottle', 'rest_framework.throttling.UserRateThrottle', ], #3.1限流策略 'DEFAULT_THROTTLE_RATES': { 'user': '300/hour', # 认证用户每小时100次 'anon'

距离上次总结Sentinel的滑动窗口算法已经有些时间了,原本想着一口气将它的core模块全部总结完,但是中间一懒就又松懈下来了,这几天在工作之余又重新整理了一下,在这里做一个学习总结. 上篇滑动窗口算法总结链接:https://www.cnblogs.com/mrxiaobai-wen/p/14212637.html 今天主要总结了一下Sentinel的快速失败和匀速排队的漏桶算法.因为它的WarmUpController和WarmUpRateLimiterController对应的令牌桶算法

上配置 http { include mime.types; default_type application/octet-stream; #log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' # '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' # '"$http_user_agent" "$http_x_