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

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

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

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

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

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

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

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

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

目录 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流高级篇 1. 熔断降级 1.1 降级策略 2. 热点参数限流 2.1 项目依赖 2.2 热点参数规则 3. 系统自适应限流 3.1 背景 3.2 系统规则 3.3 原理 3.4 示例 4. 黑白名单控制 4.1 规则配置 4.2 示例 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流高级篇 Springboot: 2.1.6.RELEASE SpringCloud: Greenwich.SR

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高可用流量控制组件,主要以流量为切入点,从流量控制.熔断降级.系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性. 大家可能会问:Sentinel 和之前常用的熔断降级库 Netflix Hystrix 有什么异同呢?Sentinel官网有一个对比的文章,这里摘抄一个总结的表格,具体的对比可以点此 链接 查看. 从对比的表格可以看到,Sentinel比Hystrix在功能性上还要强大一些,本文让我们一起来了解下Sentinel的源

概述 书接上回:你来说说什么是限流? ,限流的整体概述中,描述了 限流是什么,限流方式和限流的实现.在文章尾部的 分布式限流,没有做过多的介绍,选择了放到这篇文章中.给大伙细细讲解一下 Sentinel 附带最权威的官方wiki: <Alibaba-Sentinel,新手指南> 本篇文章源码地址: https://github.com/jaycekon/SpringBoot Sentinel 是啥? 分布式系统的流量防卫兵 再引用一下之前我画的图: 流量防卫兵 它具备了哪些能力? Sentin

说明: sentinel可以作为各微服务的限流,也可以作为gateway网关的限流组件. spring cloud gateway有限流功能,但此处用sentinel来作为替待. 说明:sentinel流控可以放在gateway网关端,也可以放在各微服务端. 1,以父工程为基础,创建子工程 2,添加pom依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>sprin

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

分布式系统为了保证系统稳定性,在服务治理的限流中会根据不同场景进行限流操作,常见的限流算法有: 令牌桶:可容忍一定突发流量的速率的限流,令牌桶算法的原理是系统以恒定的速率产生令牌,然后把令牌放到令牌桶中,令牌桶有一个容量,当令牌桶满了的时候,再向其中放令牌,那么多余的令牌会被丢弃:当想要处理一个请求的时候,需要从令牌桶中取出一个令牌,如果此时令牌桶中没有令牌,那么则拒绝该请求. 漏斗:固定速率限流,可以启动整流作用. 在分析sentinel限流之前,我们先看下sentinel是什么,官网说明如下

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

我们接上回 上一篇中,我们进行了简要的微服务实现,也体会到了SpringCloudAlibaba的强大和神奇之处 我们仅改动了两个注释,其他全篇代码不变,原来的独立服务就被我们分为了provider和consumer两个独立部分,二者各司其职,分工明确 篇尾我们留下了一个疑问,consumer对provider有依存关系,如果下游的provider出现异常,上游的consumer如何自处? 其实这种单一的上下游关系仅是微服务日常运转下各种复杂情境的一个缩影,真实的生产环境下各个微服务节点可能会形

之前分享过 一篇 <Spring Cloud Gateway 原生的接口限流该怎么玩>, 核心是依赖Spring Cloud Gateway 默认提供的限流过滤器来实现 原生RequestRateLimiter 的不足 配置方式 spring: cloud: gateway: routes: - id: requestratelimiter_route uri: lb://pigx-upms order: 10000 predicates: - Path=/admin/** filters: