ExecuteLimitFilter ExecuteLimitFilter ,在服务提供者,通过 的 "executes" 统一配置项开启: 表示每服务的每方法最大可并行执行请求数. ExecuteLimitFilter是通过信号量来实现的对服务端的并发数的控制. ExecuteLimitFilter执行流程: 首先会去获得服务提供者每服务每方法最大可并行执行请求数 如果每服务每方法最大可并行执行请求数大于零,那么就基于基于服务 URL + 方法维度获取一个RpcStatus实例 通过

为了防止某个消费者的QPS或是所有消费者的QPS总和突然飙升而导致的重要服务的失效,系统可以对访问流量进行控制,这种对集群的保护措施称为服务限流. Dubbo中能够实现服务限流的方式较多,可以划分为两类:直接限流与间接限流 直接限流:通过对连接数量直接进行限制来达到限流的目的.(官方方案汇总) 间接限流:通过一些非连接数量设置来达到限制流量的目的.(我的偶像总结-Reythor雷) 一.executes直接限流– 仅提供者端 该属性仅能设置在提供者端.可以设置为接口级别,也可以设置为方法级别.限

各位看官,先提个问题,如果让你设计一套秒杀系统,核心要点是啥???我认为有三点:缓存.限流和分离.想当年12306大面积崩溃,还有如今的微博整体宕机情况,感觉就是限流降级没做好,"用有限的资源响应过量请求"——这就是限流降级的核心.限流降级组件,当今开源界应该是Hystrix最为出名,这也得益于SpringCloud的流行,当然,挑战者总是有的,于是Sentinel横空出世,正因实际生产使用中似乎并不多见,所以才有必要拿来一用,不然就脱离了此系列文章的主旨了,就是要见些不一样的风景!

Sentinel 介绍 什么是Sentinel Sentinel也是Spring Cloud Alibaba的组件 Sentinel英文翻译"哨兵\门卫" 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. 官网地址 https://sentinelguard.io/zh-cn/ 下载地址 https://github.com/alibaba/Sentinel/releases 为什么

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>

限流:使用Redisson的RRateLimiter进行限流 多策略:map+函数式接口优化if判断 自定义注解 /** * aop限流注解 */ @Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Inherited @Documented public @interface RedisLimit { String prefix() default "rateLimit:&qu

一.Sentinel 是什么 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流量控制产品,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. 点此地址了解更多Sentinel. 二.Sentinel 怎么用 Sentinel分为两个部分:客户端以及控制台. 控制台用于管理限流,熔断规则的发布与监控. 客户端则用于接收规则,并执行相关规则. 1. 下载Sentinel控制台 当前最新的release版本为1.4.0 https://g

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.

1 写在前面 1.1 名词解释 consumer表示服务调用方 provider标示服务提供方,dubbo里面一般就这么讲. 下面的A调用B服务,一般是泛指调用B服务里面的一个接口. 1.2 拓扑图 大写字母表示不同的服务,后面的序号表示同一个服务部署在不同机器的实例. 2 从微观角度思考 2.1 超时(timeout) 在接口调用过程中,consumer调用provider的时候,provider在响应的时候,有可能会慢,如果provider 10s响应,那么consumer也会至少10s才响

1 写在前面 1.1 名词解释 consumer表示服务调用方 provider标示服务提供方,dubbo里面一般就这么讲. 下面的A调用B服务,一般是泛指调用B服务里面的一个接口. 1.2 拓扑图 大写字母表示不同的服务,后面的序号表示同一个服务部署在不同机器的实例.   2 从微观角度思考   2.1 超时(timeout) 在接口调用过程中,consumer调用provider的时候,provider在响应的时候,有可能会慢,如果provider 10s响应,那么consumer也会至少1

1.使用Openresty进行限流, 使用漏桶原理进行设计 和路由系统设计类似. LUA脚本去通过变量去redis取值,从redis中得到队列的大小.漏和桶的大小. 然后通过比较,队列大小与漏和桶进行比较,确定是否对此请求进行放行. 1.如果队列大小大于桶直接返回错误. 2.如果队列大于漏需要进行等待. 3.请求的等待时间取决于队列的大小和漏的大小. 例如队列是20,漏是5, 等待时间是 20 / 5 = 4s 这样就可以做到先进入的请求先完成.

一.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. 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. 完备的实时监控:Sentinel 同时提供实时的监控功能.您可以在控制台中看到接入应

目录 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流基础篇 1. 简介 2. 定义资源 2.1 主流框架的默认适配 2.2 抛出异常的方式定义资源 2.3 返回布尔值方式定义资源 2.4 注解方式定义资源 2.5 异步调用支持 3. 规则的种类 3.1 流量控制规则 (FlowRule) 3.2 熔断降级规则 (DegradeRule) 3.3 系统保护规则 (SystemRule) 3.4 访问控制规则 (AuthorityRule) Spring Cloud Al

目录 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流高级篇 1. 熔断降级 1.1 降级策略 2. 热点参数限流 2.1 项目依赖 2.2 热点参数规则 3. 系统自适应限流 3.1 背景 3.2 系统规则 3.3 原理 3.4 示例 4. 黑白名单控制 4.1 规则配置 4.2 示例 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流高级篇 Springboot: 2.1.6.RELEASE SpringCloud: Greenwich.SR

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. 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. 从对比的表格可以看到,Sentinel比Hystrix在功能性上还要强大一些,本文让我们一起来了解下Sentinel的源

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? 4.Sentinel源码分析- Sentinel是如何做到降级的? 这篇文章主要学习一下Sentinel如何实现自适应限流的. 为什么要做自适应限流,官方给了两个理由: 保证系统不被拖垮 在系统稳定的前提下,保持系统的吞吐量 我再贴一下官方的原理: 能

1. 阿里熔断限流Sentinel研究 1.1. 功能特点 丰富的应用场景: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 完备的实时监控:Sentinel 同时提供实时的监控功能.您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据,甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况. 广泛的开源生态:Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块,例如与 Spring Cloud.Dubbo.gRPC 的整合.您只需要引入相应的依赖

Sentinel限流的神秘面纱: 之前我们学习过限流比较主流的三种算法:漏桶,令牌桶,滑动窗口.而Sentinel采用的是最后一种,滑动窗口来实现限流的. 通过对Sentinel基础Api的使用,我们可用发现,从我们定义好限流规则以后,在我们需要进行业务处理之前,都需要调用一下 SphU.entry(resource),具体代码如下: public static void main(String[] args) { initFlowRules(); //初始化一个规则 while(true){

这一节我们通过一个简单的实例,学习Sentinel的基本应用. 一.Sentinel 限流核心概念 在学习Sentinel的具体应用之前,我们先来了解一下Sentinel中两个核心的概念,资源和规则. 资源 资源 是 Sentinel 中的核心概念之一.既然是限流,或者系统保护,那么是针对什么做限流?保护的是什么?就是我们所说的资源. 其实 Sentinel 对资源的定义,和并发编程中 Synchronized的使用很类似,这里的资源,可以是服务里的方法,也可以是一段代码. 规则 定义了资源之后

一.什么是Sentinel Sentinel,中文翻译为哨兵,是为微服务提供流量控制.熔断降级的功能,它和Hystrix提供的功能一样,可以有效的解决微服务调用产生的“雪崩效应”,为微服务系统提供了稳定性的解决方案.随着Hystrix进入了维护期,不再提供新功能,Sentinel是一个不错的替代方案.通常情况下,Hystrix采用线程池对服务的调用进行隔离,Sentinel采用了用户线程对接口进行隔离,二者相比,Hystrix是服务级别的隔离,Sentinel提供了接口级别的隔离,Sentine