德成建设集团有限公司网站,wordpress 后台添加文章 没编辑功能,大连万词推广,作品怎么推广Sentinel 简介
Sentinel 是阿里中间件团队开源的#xff0c;面向分布式服务架构的高可用流量防护组件#xff0c;主要以流量为切入点#xff0c;从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性
Sentinel 提供了两个服务组件…Sentinel 简介
Sentinel 是阿里中间件团队开源的面向分布式服务架构的高可用流量防护组件主要以流量为切入点从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性
Sentinel 提供了两个服务组件
Sentinel 用来实现微服务系统中服务熔断、降级等功能Sentinel Dashboard 用来监控微服务系统中流量调用等情况 限流算法
限流的方式有很多常用的有计数器、漏桶和令牌桶等
1. 计数器
采用计数器是一种比较简单的限流算法一般会限制一秒钟能够通过的请求数。比如限流 QPS 为 100算法的实现思路就是从第一个请求进来开始计时在接下来的 1 秒内每来一个请求就把计数加 1如果累加的数字达到了 100后续的请求就会被全部拒绝。等到 1 秒结束后把计数恢复成 0重新开始计数。如果在单位时间 1 秒内的前 10 毫秒处理了 100 个请求那么后面的 990 毫秒会请求拒绝所有的请求我们把这种现象称为突刺现象
2. 漏桶算法
漏桶算法的思路很简单一个固定容量的漏桶按照常量固定速率流出水滴。如果桶是空的就不需要流出水滴。我们可以按照任意速率流入水滴到漏桶。如果流入的水滴超出了桶的容量流入的水滴就会溢出被丢弃而漏桶容量是不变的。漏桶算法提供了一种机制通过它可以让突发流量被整形以便为网络提供稳定的流量
3. 令牌桶算法
令牌桶算法是比较常见的限流算法之一可以使用它进行接口限流。令牌按固定的速率被放入令牌桶中当桶装满时新添加的令牌会被丢弃或拒绝。当请求到达时将从桶中删除 1 个令牌。令牌桶中的令牌不仅可以被移除还可以往里添加所以为了保证接口随时有数据通过必须不停地往桶里加令牌。由此可见往桶里加令牌的速度决定了数据通过接口的速度。我们通过控制往令牌桶里加令牌的速度来控制接口的流量
4. 漏桶算法和令牌桶算法的区别
漏桶算法是按照常量固定选率流出请求的流入请求速率任意当流入的请求数累积到漏桶容量时新流入的请求被拒绝令牌桶算法是按照固定速率往桶中添加令牌的请求是否被处理需要看桶中的令牌是否足够当令牌数减为零时拒绝新的请求令牌桶算法允许突发请求只要有令牌就可以处理允许一定程度的突发流量漏桶算法限制的是常量流出速率从而使突发流入速率平滑 Sentinel Dashboard
Sentinel 提供一个轻量级的开源控制台包含如下功能
查看机器列表以及健康情况收集 Sentinel 客户端发送的心跳包用于判断机器是否在线监控单机和集群通过 Sentinel 客户端暴露的监控 API定期拉取并且聚合应用监控信息最终可以实现秒级的实时监控规则管理和推送统一管理推送规则鉴权在生产环境中鉴权非常重要这里每个开发者需要根据自己的实际情况进行定制
从 GitHub 可以下载 Sentinel 安装包https://github.com/alibaba/Sentinel/
下载得到的是一个 jar 包sentinel-dashboard-1.8.6.jar可以直接通过 Java 命令启动如 java -jar 方式运行默认端口为 8080通过 http://localhost:8080/ 访问用户名和密码默认是 sentinel 客户端接入控制台
引入依赖
dependencygroupIdcom.alibaba.cloud/groupIdartifactIdspring-cloud-starter-alibaba-sentinel/artifactId
/dependency配置文件配置如下
spring:cloud:sentinel:transport:port: 18000 # 指定应用与sentinel控制台交互的端口dashboard: localhost:8080 # sentinel后台地址eager: true # 开启sentinel,默认开启Sentinel 限流
Sentinel 流量控制的原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标当达到指定的阈值时对流量进行控制以避免被瞬时的流量高峰冲垮从而保障应用的高可用性
使用注解方式实现限流如下
Slf4j
RestController
public class TestCon {GetMapping(/test/byResource)SentinelResource(value byResource, blockHandler handleException)public void byResource() {log.info(按资源名称限流);}public void handleException(BlockException exception) {log.error(触发失败回调方法, exception);}
}SentinelResource 注解用于定义资源可选属性如下 value指定资源名称 blockHandler / blockHandlerClass指定处理 BlockExccption 异常函数名称。函数要求必须是 public返回类型与原方法必须一致函数参数类型需要和原方法相匹配并在最后加 BlockException 类型的参数函数默认和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数可配置 blockHandlerClass并指定 blockHandlerClass 里面的方法注意对应的函数必需为 static 函数否则无法解析 // TestCon.java
GetMapping(/test/byResource)
SentinelResource(value byResource, blockHandlerhandleBolckForTest, blockHandlerClass{BlockHandlerClassTest})
public void byResource() {log.info(按资源名称限流);
}// BlockHandlerClassTest.java
public static String handleBolckForTest(String name,int age, BlockException exception){xxxxx
}fallback / fallbackClass用于在抛出异常的时候提供 fallback 处理逻辑可以针对所有类型的异常除了 exceptionsToIgnore 里面排除掉的异常类型进行处理返回值类型必须与原函数返回值类型一致方法参数列表需要和原函数一致或者可以额外多一个 Throwable 类型的参数用于接收对应的异常fallback 函数默认需要和原方法在同一个类中若希望使用其他类的函数则可以指定 fallbackClass 为对应的类的 Class 对象注意对应的函数必需为 static 函数否则无法解析
在 Sentinel 控制台的流控规则中新增流控规则如图 资源名需要和 SentineResource 注解的 value 属性值保持一致针对来源默认 default表示对所有来源进行限流有时候我们会希望根据上级微服务或者请求来源进行限流可以根据自身的需求进行相应的配置阈值类型Sentinel 限流策略有两种统计类型一种是统计并发线程数另一种是统计 QPS 当 QPS 超过某个阈值的时候采取措施进行流量控制包括 直接拒绝默认的流量控制方式当 QPS 超过任意规则的阈值新的请求会被立即拒绝并抛出 FlowExccptionWarm Up预热/冷启动方式在系统长期处于低水位的情况下当流量突然增加时直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮通过冷启动让通过的流量缓慢增加在一定时间内逐渐增加到阈值上限给冷系统一个预热的时间避免冷系统被压垮匀速排队严格控制请求通过的间隔时间即让请求以均匀的速度通过对应的是漏桶算法 流控模式 直接接口达到限流条件时开启限流关联当指定接口关联的接口达到限流条件时开启对指定接口开启限流举例设置关联资源为 byResource2那么当 byResource2 达到限流条件时byResource 将不可用链路当从某个接口过来的资源达到限流条件时开启限流举例有两个接口 getResource1 和 getResource2 能调用 byResource 资源如果设置了 getResource1 并达到限流条件那么将无法再通过 getResource1 调用 byResource而 getResource2 不受影响
