前言 今年主要会做一个比较完整的微服务项目开源出来.目前已经开始了,刚兴趣的先Star一个吧. 项目:https://github.com/yinjihuan/kitty-cloud 基础框架:https://github.com/yinjihuan/kitty 在做的过程中遇到一个问题那就是标题所说的两个框架碰撞了火花.都是S开头的谁都不服谁. 问题描述 既然使用了Sentinel来限流,那么干脆熔断也直接用Sentinel好了,所以就没使用Hystrix了. Sentinel对Feign做了

一,下载sentinel控制台:sentinel-dashboard-1.7.0.jar , 注 1.7.1版本控制台与最新的sentinel有冲突,会报invalid type错误 二,启动sentinel控制台 java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar 三,打

在使用spring cloud sleuth的时候,启动工程报错如下: 根据错误信息明显就是jar包冲突,spring boot默认用的是logback,所以移除其中一个依赖就可以了,修改pom依赖为以下大功告成. <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</

上一节中介绍了master-slave模式,在最小配置:master.slave各一个节点的情况下,不管是master还是slave down掉一个,“完整的”读/写功能都将受影响,这在生产环境中显然不能接受.幸好redis提供了sentinel(哨兵)机制,通过sentinel模式启动redis后,自动监控master/slave的运行状态,基本原理是:心跳机制+投票裁决 每个sentinel会向其它sentinal.master.slave定时发送消息,以确认对方是否“活”着,如果发现对方在

1.搭建redis-master.redis-slave以及seninel哨兵监控 在最小配置:master.slave各一个节点的情况下,不管是master还是slave down掉一个,“完整的”读/写功能都将受影响,这在生产环境中显然不能接受.幸好redis提供了sentinel(哨兵)机制,通过sentinel模式启动redis后,自动监控master/slave的运行状态,基本原理是:心跳机制+投票裁决 每个sentinel会向其它sentinal.master.slave定时发送消息

最小化的sentinel配置文件为: 1 port 7031 2 3 dir /opt/app/redis/redis-2.8.17/tmp 4 5 sentinel monitor mymaster 10.6.144.155 7030 1 6 sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000 7 sentinel parallel-syncs mymaster 1 8 sentinel failover-timeout mymaster 15000

在最小配置:master.slave各一个节点的情况下,不管是master还是slave down掉一个,“完整的”读/写功能都将受影响,这在生产环境中显然不能接受.幸好redis提供了sentinel(哨兵)机制,通过sentinel模式启动redis后,自动监控master/slave的运行状态,基本原理是:心跳机制+投票裁决 每个sentinel会向其它sentinal.master.slave定时发送消息,以确认对方是否“活”着,如果发现对方在指定时间(可配置)内未回应,则暂时认为对方已

背景: 之前通过Redis Sentinel 高可用实现说明和Redis 复制.Sentinel的搭建和原理说明大致已经介绍了sentinel的原理和实现,本文再次做个简单的回顾.具体的信息见前面的两篇文章说明,本文要实现的sentinel是通过2个redis数据节点和3个sentinel节点来达到高可用,目标是希望标准化Sentinel的安装部署. 环境: Redis版本:Redis-3.2.8 系统版本:Ubuntu 14.04 服务器 :192.168.1.55,192.168.1.56,

一.调用链跟踪的必要性 首先我们简单来看一下下单到支付的过程,别的不多说,在业务复杂的时候往往服务会一层接一层的调用,当某一服务环节出现响应缓慢时会影响整个服务的响应速度,由于业务调用层次很“深”,那么在排查问题的时候也会更加困难,如果有一种机制帮我们监控.收集这些服务之间层层调用的时间与逻辑关系是否会助于我们排查问题呢?要解决这个问题.我们就必须借助于分布式服务跟踪系统的力量了 一般的,一个分布式服务跟踪系统,主要有三部分:数据收集.数据存储和数据展示.根据系统大小不同,每一部分的结构又有一定

redis哨兵集群 引入 上回说到redis主从同步时,master(主库)如果宕机了怎么解决... 我给出了一个手动解决的办法! 但实际上,如果你配置了Sentinel,它能自动发现master宕机并且进行自动切换slave(从库)变master . sentinel(哨兵)主要功能如下: 不时的监控redis是否良好运行,如果节点不可达就会对节点进行下线标识 如果被标识的是主节点,sentinel就会和其他的sentinel节点“协商”,如果其他节点也人为主节点不可达,就会选举一个senti

Zipkin是一种分布式跟踪系统,它有助于收集解决微服务架构中得延迟问题所需的时序数据,它管理这些数据的收集和查找. 1. 架构概述 跟踪器存在于您的应用程序中,并记录有关发生的操作的时间和元数据.他们经常使用库,因此它们的使用对用户是透明的.例如,已检测的Web服务器会在收到请求时以及何时发送响应时进行记录.收集的跟踪数据称为Span. 编写仪器是为了安全生产并且开销很小.出于这个原因,它们只在带内传播ID,以告诉接收器正在进行跟踪.Zipkin带外报告已完成的跨度,类似于应用程序异步报告度量

上一节中介绍了master-slave模式,在最小配置:master.slave各一个节点的情况下,不管是master还是slave down掉一个,“完整的”读/写功能都将受影响,这在生产环境中显然不能接受.幸好redis提供了sentinel(哨兵)机制,通过sentinel模式启动redis后,自动监控master/slave的运行状态,基本原理是:心跳机制+投票裁决 每个sentinel会向其它sentinal.master.slave定时发送消息,以确认对方是否“活”着,如果发现对方在

一 前言 Redis-Sentinel是Redis官方推荐的高可用性(HA)解决方案,当用Redis做Master-slave的高可用方案时,假如master宕机了,Redis本身(包括它的很多客户端)都没有实现自动进行主备切换,而Redis-sentinel本身也是一个独立运行的进程,它能监控多个master-slave集群,发现master宕机后能进行自懂切换.它的主要功能有: 1 不时地监控redis是否按照预期良好地运行; 2 如果发现某个redis节点运行出现状况,能够通知另外一个进程

一.背景 在我们开发微服务架构系统时,虽然说每个微服务都是孤立的可以单独开发,但实际上并非如此,要调试和测试你的服务不仅需要您的微服务启动和运行,还需要它的上下文服务.依赖的基础服务等都要运行:但如果你的系统服务数和依赖比较多呢,那就是一个比较棘手的问题!有没有办法能提高开发效率呢? 如上图所示,我们能不能用服务器把所有的服务都部署起来,然后开发只在本地运行自己所负责开发的服务,因为需要依赖其他服务所以本地启动的服务也需要注册到公共的注册中心里: 例子中业务服务B有3台实例注册到注册中心里 分别

一.背景 在我上一篇文章<Spring Cloud开发人员如何解决服务冲突和实例乱窜?>中提到使用服务的元数据来实现隔离和路由,有朋友问到能不能直接通过IP来实现?本文就和大家一起来讨论一下这个问题   二.可行性分析 要实现通过IP来隔离和路由的话有一个非常关键的点需要解决,就是怎样实现IP可辨识,意思就是如何区分那个IP是服务器上的,那个IP是开发人员本机的 如上图所示其实我们还是能找到规律可以辨识的,所以这个是可以行的! 开发人员本机IP - 其实就是客户端IP,也就是原始请求方的IP:

介绍:反客为主的自动版,能够后台监控主机是否故障,如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库 调整结构:6379带着80.81 自定义的/myredis目录下新建sentinel.conf文件,名字绝不能错 配置哨兵,填写内容,sentinel monitor 被监控数据库名字(自己起名字) 127.0.0.1 6379 1 ,上面最后一个数字1,表示主机挂掉后salve投票看让谁接替成为主机,得票数多少后成为主机 启动哨兵 正常主从演示 主机master挂了 投票选取 选81为主机  问题:如果

Sentinel是今年阿里开源的高可用防护的流量管理框架. git地址:https://github.com/alibaba/Sentinel wiki:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki FAQ:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/FAQ -----------------------------------------------------------------------------------

0.前言 微服务架构上众多微服务通过REST调用,可能需要很多个服务协同才能完成一个接口功能,如果链路上任何一个服务出现问题或者网络超时,都会形成导致接口调用失败.随着业务的不断扩张,服务之间互相调用会越来越复杂.如何清晰地记录服务的调用链路,方便将来问题的定位,Spring cloud sleuth组件正是为了解决微服务跟踪的组件. 1.项目集成sleuth(zipkin) 1-1.运行服务端 服务端有两种方式: 一种是自己构建spring boot项目,自行定制编译:spring boot

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

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