Spring Cloud 微服务架构学习记录与示例 一.初识Hystrix Hystrix [hɪst'rɪks],中文含义是豪猪,因其背上长满棘刺,从而拥有了自我保护的能力.本文所说的Hystrix是Netflix开源的一款容错框架,同样具有自我保护能力.为了实现容错和自我保护,下面我们看看Hystrix如何设计和实现的. Hystrix设计目标: 对来自依赖的延迟和故障进行防护和控制--这些依赖通常都是通过网络访问的 阻止故障的连锁反应 快速失败并迅速恢复 回退并优雅降级 提供近实时的监控与

之前我们了解了 Sentinel 集成 SpringBoot实现限流,也探讨了Sentinel的限流基本原理,那么接下去我们来学习一下Sentinel整合Dubbo及 Nacos 实现动态数据源的限流以及分布式限流. 先来看一下我的工程目录: 单服务的限流: Provider : 首先从 api 模块开始: 其中只是定义了一个接口: public interface SentinelService { String sayHello(String txt); } 接下去来编写服务端的代码. 1.

大家好,我是飘渺.SpringBoot老鸟系列的文章已经写了四篇,每篇的阅读反响都还不错,那今天继续给大家带来老鸟系列的第五篇,来聊聊在SpringBoot项目中如何对接口进行限流,有哪些常见的限流算法,如何优雅的进行限流(基于AOP). 首先就让我们来看看为什么需要对接口进行限流? 为什么要进行限流? 因为互联网系统通常都要面对大并发大流量的请求,在突发情况下(最常见的场景就是秒杀.抢购),瞬时大流量会直接将系统打垮,无法对外提供服务.那为了防止出现这种情况最常见的解决方案之一就是限流,当请求

开发访问量比较大的系统是,爬虫的目的就是解决访问量大的问题:缓存穿透是为了保护后端数据库查询服务:计数服务解决了接近真实访问量以及数据库服务的压力. 架构图 限流 就拿十万博客来说,如果存在热点文章,可能会有数十万级别的并发用户参与阅读.如果想让这些用户正常访问,无非就是加机器横向扩展各种服务,但凡事都有一个利益平衡点,有时候只需要少量的机器保证大部分用户在大部分时间可以正常访问即可. 亦或是,如果存在大量爬虫或者恶意攻击,我们必须采取一定的措施来保证服务的正常运行.这时候我们就要考虑限流来保证

Hystrix 熔断: 首先仍然启动Eureka,这里就不说了. OrderController.java: package com.tuling.cloud.study.user.controller; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.

整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 一.什么是限流?为什么要限流? 不知道大家有没有做过帝都的地铁,就是进地铁站都要排队的那种,为什么要这样摆长龙转圈圈?答案就是为了限流!因为一趟地铁的运力是有限的,一下挤进去太多人会造成站台的拥挤.列车的超载,存在一定的安全隐患.同理,我们的程序也是一样,它处理请求的能力也是有限的,一旦请求多到超出它的处理极限就会崩溃.为了不出现最坏的崩溃情况,只能耽误一下大家

前言:在互联网应用中,特别是电商,高并发的场景非常多,比如:秒杀.抢购.双11等,在开始时间点会使流量爆发式地涌入,如果对网络流量不加控制很有可能造成后台实例资源耗尽.限流是指通过指定的策略削减流量,使到达后台实例的请求在合理范围内.本章将介绍spring cloud gateway如何实现限流. 前情回顾请参考: Spring Cloud 微服务一:Consul注册中心 Spring Cloud 微服务二:API网关spring cloud zuul Spring Cloud 微服务三: AP

目录 说明 生产端 消费端 说明 本文 SpringBoot 与 RabbitMQ 进行整合的时候,包含了三种消息的确认模式,如果查询详细的确认模式设置,请阅读:RabbitMQ的三种消息确认模式 同时消费端也采取了限流的措施,如果对限流细节有兴趣请参照之前的文章阅读:消费端限流 生产端 首先引入 maven 依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spr

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

前言 在从0到1构建分布式秒杀系统和打造十万博文系统中,限流是不可缺少的一个环节,在系统能承受的范围内既能减少资源开销又能防御恶意攻击. 在前面的文章中,我们使用了开源工具包 Guava 提供的限流工具类 RateLimiter 和 OpenResty 的 Lua 脚本分别进行 API 和应用层面的限流.今天,我们来聊聊阿里开源的分布式系统的流量防卫兵 Sentinel. 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

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

hystrix 简介 Hystrix是什么 在分布式环境中,许多服务依赖项中的一些必然会失败.Hystrix是一个库,通过添加延迟容忍和容错逻辑,帮助你控制这些分布式服务之间的交互.Hystrix通过隔离服务之间的访问点.停止级联失败和提供回退选项来实现这一点,所有这些都可以提高系统的整体弹性. Hystrix为了什么 Hystrix被设计的目标是: 对通过第三方客户端库访问的依赖项(通常是通过网络)的延迟和故障进行保护和控制. 在复杂的分布式系统中阻止级联故障. 快速失败,快速恢复. 回退,尽

Hystrix的介绍 [1]Hystrix是springCloud的组件之一,Hystrix 可以让我们在分布式系统中对服务间的调用进行控制加入一些调用延迟或者依赖故障的容错机制. [2]Hystrix 通过将依赖服务进行资源隔离进而阻止某个依赖服务出现故障时在整个系统所有的依赖服务调用中进行蔓延:[防止服务雪崩] [3]其核心功能: 1)服务隔离(服务限流) 通过线程池或者信号量判断是否已满,超出容量的请求直接降级,以达到限流的作用. 2)服务熔断 当失败率达到阈值自动触发降级,熔断器触发的快

为什么需要容错限流 复杂分布式系统通常有很多依赖,如果一个应用不能对来自依赖 故障进行隔离,那么应用本身就处在被拖垮的风险中.在一个高流量的网站中,某个单一后端一旦发生延迟,将会在数秒内导致 所有应用资源被耗尽(一个臭鸡蛋影响一篮筐). 如秒杀.抢购.双十一等场景,在某一时间点会有爆发式的网络流量涌入,如果没有好的网络流量限制,任由流量压到后台服务实例,很有可能造成资源耗尽,服务无法响应,甚至严重的导致应用崩溃. Hystrix是什么 Hystrix 能使你的系统在出现依赖服务失效的时候,通过隔

本文档不会是最新的,最新的请看Github! 1.简介 基于令牌桶算法和漏桶算法实现的纳秒级分布式无锁限流插件,完美嵌入SpringBoot.SpringCloud应用,支持接口限流.方法限流.系统限流.IP限流.用户限流等规则,支持设置系统启动保护时间(保护时间内不允许访问),提供快速失败与CAS阻塞两种限流方案,开箱即用. 2.Maven <dependency> <groupId>cn.yueshutong</groupId> <artifactId>

(dubbo熔断,Hystrix问的少) 无论是缓存层还是存储层都会有出错的概率,可以将它们视同为资源.作为并发量较大的系统,假如有一个资源不可用,可能会造成线程全部 hang (挂起)在这个资源上,造成整个系统不可用.降级在高并发系统中是非常正常的:比如推荐服务中,如果个性化推荐服务不可用,可以降级补充热点数据,不至于造成前端页面是开天窗. 介绍 首先在这里给粉丝道个歉,由于这一段时间比较忙,没有更新大数据,因为项目上用到了Spring cloud,所以在以后的日子里,会将Spring clo

背景 伴随着业务复杂性的提高,系统的不断拆分,一个面向用户端的API,其内部的RPC调用层层嵌套,调用链条可能会非常长.这会造成以下几个问题: API接口可用性降低 引用Hystrix官方的一个例子,假设tomcat对外提供的一个application,其内部依赖了30个服务,每个服务的可用性都很高,为99.99%.那整个applicatiion的可用性就是:99.99%的30次方 ＝ 99.7%,即0.3%的失败率. 这也就意味着,每1亿个请求,有30万个失败:按时间来算,就是每个月的故障时间

简介 上一篇介绍了 Hystrix Dashboard 监控单体应用的例子,在生产环境中,监控的应用往往是一个集群,我们需要将每个实例的监控信息聚合起来分析,这就用到了 Turbine 工具.Turbine有一个重要的功能就是汇聚监控信息,并将汇聚到的监控信息提供给Hystrix Dashboard来集中展示和监控. 流程 实验 工程说明 工程名 端口 作用 eureka-server 8761 注册中心 service-hi 8762 服务提供者 service-consumer 8763 服

前言 在开发十万博客系统的的过程中,前面主要分享了爬虫.缓存穿透以及文章阅读量计数等等.爬虫的目的就是解决十万+问题:缓存穿透是为了保护后端数据库查询服务:计数服务解决了接近真实阅读数以及数据库服务的压力. 架构图 限流 就拿十万博客来说,如果存在热点文章,可能会有数十万级别的并发用户参与阅读.如果想让这些用户正常访问,无非就是加机器横向扩展各种服务,但凡事都有一个利益平衡点,有时候只需要少量的机器保证大部分用户在大部分时间可以正常访问即可. 亦或是,如果存在大量爬虫或者恶意攻击,我们必须采取一

1. springboot整合dubbo 在provider端,添加maven引入,修改pom.xml文件 引入springboot,版本:2.3.2.RELEASE,dubbo(org.apache.dubbo)版本:2.7.8,服务注册中心采用consul,添加consul注册支持 添加org.apache.curator包引入: 在程序主入口处,添加配置文件扫描路径及启用dubbo 配置类:DubboConfiguration 里面包含应用信息,注册中心配置及应用服务协议定义 在Annot