网站开发样板,百度资源分享网页,台州网站建设系统,美食网站怎么做官网地址
https://sentinelguard.io/
介绍
随着微服务的流行#xff0c;服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件#xff0c;主要以流量为切入点#xff0c;从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自…官网地址
https://sentinelguard.io/
介绍
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 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件主要以流量为切入点从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
作用
分布式流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性
功能整合
sentinel控制台—流控规则和监控控制台 sentinel服务端启动模式纯springboot/整合springcloudalibaba
开源框架适配
• 云原生微服务体系 Spring Boot/Spring Cloud Quarkus • Web 适配 Web Servlet Spring Web Spring WebFlux JAX-RS (Java EE) • RPC 适配 Apache Dubbo gRPC Feign SOFARPC • HTTP client 适配 Apache HttpClient OkHttp • Reactive 适配 Reactor • API Gateway 适配 Spring Cloud Gateway Netflix Zuul 1.x Netflix Zuul 2.x • Apache RocketMQ
Sentinel 的历史
• 2012 年Sentinel 诞生主要功能为入口流量控制。 • 2013-2017 年Sentinel 在阿里巴巴集团内部迅速发展成为基础技术模块覆盖了所有的核心场景。Sentinel 也因此积累了大量的流量归整场景以及生产实践。 • 2018 年Sentinel 开源并持续演进。 • 2019 年Sentinel 朝着多语言扩展的方向不断探索推出C 原生版本同时针对 Service Mesh 场景也推出了Envoy 集群流量控制支持以解决 Service Mesh 架构下多语言限流的问题。 • 2020 年推出Sentinel Go 版本继续朝着云原生方向演进。 • 2021 年Sentinel 正在朝着 2.0 云原生高可用决策中心组件进行演进同时推出了Sentinel Rust 原生版本。同时我们也在 Rust 社区进行了 Envoy WASM extension 及 eBPF extension 等场景探索。 • 2022 年Sentinel 品牌升级为流量治理领域涵盖流量路由/调度、流量染色、流控降级、过载保护/实例摘除等同时社区将流量治理相关标准抽出到OpenSergo 标准中Sentinel 作为流量治理标准实现。
Sentinel 基本概念
资源
资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容例如由应用程序提供的服务或由应用程序调用的其它应用提供的服务甚至可以是一段代码。在接下来的文档中我们都会用资源来描述代码块。 只要通过 Sentinel API 定义的代码就是资源能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下可以使用方法签名URL甚至服务名称作为资源名来标示资源。
规则
围绕资源的实时状态设定的规则可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。
Sentinel 功能和设计理念
流量控制
流量控制在网络传输中是一个常用的概念它用于调整网络包的发送数据。然而从系统稳定性角度考虑在处理请求的速度上也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状如下图所示 流量控制有以下几个角度: • 资源的调用关系例如资源的调用链路资源和资源之间的关系 • 运行指标例如 QPS、线程池、系统负载等 • 控制的效果例如直接限流、冷启动、排队等。 Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度并进行灵活组合从而达到想要的效果。
熔断降级
什么是熔断降级
除了流量控制以外降低调用链路中的不稳定资源也是 Sentinel 的使命之一。由于调用关系的复杂性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。这个问题和Hystrix里面描述的问题是一样的。 Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的: 当调用链路中某个资源出现不稳定例如表现为 timeout异常比例升高的时候则对这个资源的调用进行限制并让请求快速失败避免影响到其它的资源最终产生雪崩的效果。
熔断降级设计理念
在限制的手段上Sentinel 和 Hystrix 采取了完全不一样的方法。 Hystrix 通过线程池的方式来对依赖(在我们的概念中对应资源)进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成本还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。 Sentinel 对这个问题采取了两种手段: • 通过并发线程数进行限制 和资源池隔离的方法不同Sentinel 通过限制资源并发线程的数量来减少不稳定资源对其它资源的影响。这样不但没有线程切换的损耗也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下例如响应时间变长对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。 • 通过响应时间对资源进行降级 除了对并发线程数进行控制以外Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后所有对该资源的访问都会被直接拒绝直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。
系统负载保护
Sentinel 同时提供系统维度的自适应保护能力。防止雪崩是系统防护中重要的一环。当系统负载较高的时候如果还持续让请求进入可能会导致系统崩溃无法响应。在集群环境下网络负载均衡会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候这个增加的流量就会导致这台机器也崩溃最后导致整个集群不可用。 针对这个情况Sentinel 提供了对应的保护机制让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡保证系统在能力范围之内处理最多的请求。
Sentinel 是如何工作的
Sentinel 的主要工作机制如下 • 对主流框架提供适配或者显示的 API来定义需要保护的资源并提供设施对资源进行实时统计和调用链路分析。 • 根据预设的规则结合对资源的实时统计信息对流量进行控制。同时Sentinel 提供开放的接口方便您定义及改变规则。 • Sentinel 提供实时的监控系统方便您快速了解目前系统的状态。
流控降级与容错标准
Sentinel 社区正在将流量治理相关标准抽出到OpenSergo spec中Sentinel 作为流量治理标准实现。有关 Sentinel 流控降级与容错 spec 的最新进展请参考opensergo-specification也欢迎社区一起来完善标准与实现。 更多配置和规则见官网
