Sentine 1.背景 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.这里大家可能会问:Sentinel 和之前常用的熔断降级库 Netflix Hystrix 有什么异同呢?Sentinel官网有一个对比和Hystrix迁移到sentinel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. 功能对比 从对比的表格可以明显看到,Sentinel比H

既然用到了feign,那么主要是针对服务消费方的降级处理.我们基于0.9.0.RELEASE版本的spring cloud alibaba nacos+feign实例添油加醋,把sentinel功能加上去: 1.pom引入sentinel依赖: <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel&

背景 我在学习spring-cloud-alibaba技术栈期间,在学习服务熔断与限流的时候,服务启动发生了以下异常 #这是控制台最上面的 sun.misc.Unsafe.park(Native Method) java.util.concurrent.locks.LockSupport.parkNanos(LockSupport.java:215) java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject.awa

由于hystrix的停止更新,以及阿里Sentinel在历年双十一的贡献.项目中使用了Sentinel,今天我们来讲讲Sentinel的入门教程,本文使用1.6.3版本进行讲解 本文通过Sentinel_dashBoard进行讲解,当然不引入监控看板也能实现限流熔断降级功能,但是监控看板能够直观的看到请求的QPS,成功率等等,同时可以实时的进行降级限流策略的修改与新建. 1.sentinel_dashboard的引入 https://github.com/alibaba/Sentinel/rel

sentinel流量控制 Sentinel流量控制&服务熔断降级介绍 流量控制介绍 在这里我用景区的例子解释一下 一个旅游景点日接待游客数量为8K,8K以后的游客就无法买票进去景区. 对应编程来说就是,一个接口QPS(每秒请求数)最大为100,在QPS100之后的请求我们就要限制其访问,并给出友好提示. 不限制QPS无限的次数就会造成服务器的宕机. 服务熔断降级 在调用系统的时候,如果调用链路中的某个资源出现了不稳定,最终会导致请求发生堆积,进而导致级联错误 而熔断降级就可以解决这个问题,所谓的

gateway就是用来替换zuul的,功能都差不多,我们看下它怎么来跟nacos一起玩.老套路,三板斧: 1.pom: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xs

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

Sentinel API Github : WIKI Sphu (指明要保护的资源名称) Tracer (指明调用来源,异常统计接口) ContextUtil(标示进入调用链入口) 流控规则(针对来源属性) @GetMapping("/test-sentinel-api") public String testSentinelAPI(@RequestParam(required = false) String a) { String resourceName = "test-

本项目演示如何使用 Sentinel 完成 Spring Cloud 应用的熔断降级调用. Sentinel 是阿里巴巴开源的分布式系统的流量防卫组件,Sentinel 把流量作为切入点,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. OpenFeign是一款声明式.模板化的HTTP客户端, Feign可以帮助我们更快捷.优雅地调用HTTP API,需要了解OpenFeign使用基础,可以参考cloud-feign示例源码. 本项目服务注册中心使用nacos,服务提供者使用Spr

(1) 相关博文地址: 学习一下 SpringCloud (一)-- 从单体架构到微服务架构.代码拆分(maven 聚合): https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/14105682.html 学习一下 SpringCloud (二)-- 服务注册中心 Eureka.Zookeeper.Consul.Nacos :https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/14193443.html 学习一下 SpringCloud (三)-- 服务调用.负载均衡 R

写在前面 用XMind画了一张导图记录Spring Cloud Alibaba的学习笔记(源文件对部分节点有详细备注和参考资料,由于太大就没展示全部,欢迎关注我的公众号:阿风的架构笔记 后台发送[导图]拿下载链接, 已经完善更新): 前言 思考这个问题: Sentinel的降级熔断的配置,生产环境使用的时候,一般会在控制台管理,持久化到Nacos:微服务监听Nacos的配置变化,从而实现服务调用的降级熔断策略. 现在就会遇到这样的问题,如果有很多Feign接口,如上图服务A.服务B都有一些Fei

各位中秋节快乐啊,我觉得在这个月圆之夜有必要写一篇源码解析,以表示我内心的高兴~ Sentinel源码解析系列: 1.Sentinel源码分析-FlowRuleManager加载规则做了什么? 2. Sentinel源码分析-Sentinel是如何进行流量统计的? 3. Sentinel源码分析- QPS流量控制是如何实现的? 在我的第二篇文章里面2. Sentinel源码分析-Sentinel是如何进行流量统计的?里面介绍了整个Sentinel的主流程是怎样的.所以降级的大致流程可以概述为:

一.问题: 生产环境服务A 通过feign调用 服务B,服务A报警信息如下: 详细分析发现问题 (1)服务A调用服务B失败,未触发声明的失败降级操作 (2)同时配置ribbon和feign超时时间,优先级问题: feign: client: config: pay-service: # 对服务提供者(优先级高):填对应服务提供者名称, # 对所有提供者(优先级低):固定"default" connectTimeout: 3000 # 连接超时时间单位ms readTimeout: 80

除了流量控制以外,对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一.由于调用关系的复杂性,如果调用链路中的某个资源不稳定,最终会导致请求发生堆积.Sentinel 熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时(例如调用超时或异常比例升高),对这个资源的调用进行限制,让请求快速失败,避免影响到其它的资源而导致级联错误.当资源被降级后,在接下来的降级时间窗口之内,对该资源的调用都自动熔断(默认行为是抛出 DegradeException). 熔断的基本认识: 在大型分布式架构中,一

前面两篇文章nginx限流配置和SpringBoot进阶教程(六十七)RateLimiter限流,我们介绍了如何使用nginx和RateLimiter限流,这篇文章介绍另外一种限流方式---Sentinel. 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.历次在双十一大促等核心场景的应用更是使其大放异彩.今天就来介绍介绍Alibaba sentinel. vsen

  Sentinel除了流量控制以外,对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一.由于调用关系的复杂性,如果调用链路中的某个资源不稳定,最终会导致请求发生堆积.Sentinel 熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时(例如调用超时或异常比例升高),对这个资源的调用进行限制,让请求快速失败,避免影响到其它的资源而导致级联错误.当资源被降级后,在接下来的降级时间窗口之内,对该资源的调用都自动熔断.   Sentinel 提供以下几种熔断策略: 慢调用比例 (SLOW_R

雪崩效应 常见容错方案 超时 限流 仓壁模式 断路器模式 断路器三态转换 使用Sentinel实现容错 什么是Sentinel https://github.com/alibaba/Sentinel ==轻量级的流量控制.熔断降级 Java 库== pom.xml <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba

一.介绍(sentinel 1.7.0) 1,官网地址 https://github.com/alibaba/Sentinel 中文地址:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D 2,主要特征 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.

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