安装Sentinel 下载sentinel-dashboard-1.8.2.jar 安装有jdk环境,8080端口未被占用 在jar包所在目录打开cmd,输入命令启动:java -jar sentinel-dashboard-1.8.2.jar 浏览器访问sentinel的web控制台,用户名和密码是sentinel:http://localhost:8080/ 限流:流控模式 直接 当我们监控到请求后,在请求下面,点击流控规则 --> 新增流控规则:资源名为接口映射路径 以上选择QPS+单机阈

应用配置管理(Application Configuration Management,简称 ACM)是一款应用配置中心产品.基于ACM您可以在微服务.DevOps.大数据等场景下极大地减轻配置管理的工作量,同时保证配置的安全合规.ACM 有着丰富的使用场景,本文将介绍其在 AHAS 流控降级 中的应用. 什么是 AHAS 流控降级 AHAS 流控降级 是面向分布式服务架构的专业流量控制组件,主要以流量为切入点,从流量控制.熔断降级.系统保护等多个维度帮助您保障服务的稳定性,同时提供强大的聚合监

在影响系统稳定性的各种因素中,慢 SQL 是相对比较致命的,可能会导致 CPU.LOAD 异常.系统资源耗尽.线上生产环境出现慢 SQL 往往有很多原因: 硬件问题.如网络速度慢,内存不足,I/O 吞吐量小,磁盘空间满等. 没有索引或者索引失效. 数据过多. DevOps 后没有专业的 DBA 对 SQL 代码进行 review,在项目初期没有对 SQL 的性能做很好的考量.严重的慢 SQL 发生后可能会拖垮整个数据库,对线上业务产生阻断性的风险.AHAS 流控降级提供了 SQL 级别的识别与防

流控规则 注:Sentinel的监控页面一开始是没有东西,需要对监控的服务发起请求后才会出现 资源名:唯一名称,默认请求路径 针对来源:Sentinel可以针对调用者进行限流,填写微服务名,指定对哪个微服务进行限流 ,默认default(不区分来源,全部限制) 阈值类型/单机阈值: QPS(每秒钟的请求数量):当调用该接口的QPS达到了阈值的时候,进行限流: 线程数:当调用该接口的线程数达到阈值时,进行限流 是否集群:不需要集群 流控模式: 直接:接口达到限流条件时,直接限流 关联:当关联的资源

前言: 上节给大家把sentinel流控整个执行大致过了,但涉及到最核心的流控算法还没有讲,先提前说明一下 sentinel用的流控算法是令牌桶算法,参考了Guava的RateLimiter,有读过RateLimiter源码再理解sentinel限流算法会更容易,本节依然以源码为主给大家拨开sentinel流控算法的原理 接着上节没有讲到的FlowSlot来看,先来看对应流控规则配置 FlwSlot /***********************************************

项目源码地址:公众号回复 sentinel,即可免费获取源码 前言 上一篇文章中,我们讲解了关于sentinel基本介绍以及流控规则中直接和快速失败的效果,有兴趣的可以去看上一篇文章,今天,我们给大家带来更加详细的关于sentinel流控规则的介绍.今天的内容我们主要围绕四个点进行展开介绍. 流控模式 :关联.链路 流控效果 :Warm Up.排队等待 这四点具体是什么意思呢?别急我们一个一个来做详细的介绍,首先我们从关联开始. 首先启动项目:cloud-alibaba-sentinel-800

参考: https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/103770879 项目结构 com.guo     ├── guo-sentinel             // sentinel限流熔断学习│       └── guo-sentinel-base                         // [9204]消费端,限流.熔断在这里体现│       └── guo-sentinel-provider                

目录 前言 1. Sentinel 的自动装配 1.2 依赖引入 1.3 SentinelWebAutoConfiguration 配置类 1.4 CommonFilter 过滤器 1.5 小结 2. 获取 ProcessorSlot 链 2.1 Sentinel 源码包结构 2.2 获取 ProcessorSlot 链与操作 Slot 槽的入口 CtSph.entryWithPriority() 2.2.1 构造 ProcessorSlot 链 CtSph.lookProcessChain()

前言 Sentinel 原生版本的规则管理通过API 将规则推送至客户端并直接更新到内存中,并不能直接用于生产环境.不过官方也提供了一种 Push模式,扩展读数据源ReadableDataSource,规则中心统一推送,客户端通过注册监听器的方式时刻监听变化,比如使用 Nacos.Zookeeper 等配置中心.这种方式有更好的实时性和一致性保证.这里我们通过配置 Nacos 来实现流控规则的统一存储配置. 架构 控制台推送规则至配置中心,客户端通过监听事件从配置中心获取流控规则. 客户端配置

从用户的视角来感受一个开源项目的成长,是我们推出「开发者说」专栏的初衷,即在开发者进行开源项目选型时,提供更为立体的项目信息.专栏所有内容均来自作者原创/投稿,本文是「开发者说」的第6篇,作者 Jason Joo,@友乐活(北京),Sentinel Committer. 1st:<深度剖析开源分布式事务方案 Seata 的事务协调器> 2nd:<RocketMQ 消息发送的高可用设计> 3st:<消息队列 Kafka 和 RocketMQ 之我见> 4th:<如何

前面我们都是直接通过集成sentinel的依赖,通过编码的方式配置规则等.对于集成到Spring Cloud中阿里已经有了一套开源框架spring-cloud-alibaba,就是用于将一系列的框架成功的整合到Spring Cloud中. 我这边Spring Cloud的版本是Finchley.SR2,Spring Boot的版本是2.0.6.RELEASE,下面开始集成步骤. 1. 整合步骤 1.1添加Maven依赖 <dependency> <groupId>org.sprin

目录 一. Sentinel概念 1. 什么是Sentinel? 2. Sentinel功能特性 3. Sentinel VS Hystrix 二. Docker部署Sentinel Dashboard 1. 拉取镜像 2. 启动容器 3. 访问测试 三. Sentinel网关流控 1. 网关流控定义 2. 网关流控规则 3. 导入依赖 4. 网关配置 5. 网关流控客户端标识 6. 测试需求制定 7. Nacos添加网关流控规则 8. 网关流控测试 9. 自定义网关流控异常 四. Sentin

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

自去年10月底发布GA版本后,Sentinel在近期发布了另一个里程碑版本v1.4(最新的版本号是v1.4.1),加入了开发者关注的集群流控功能. 集群流控简介 为什么要使用集群流控呢?假设我们希望给某个用户限制调用某个 API 的总 QPS 为 50,但机器数可能很多(比如有 100 台).这时候我们很自然地就想到,找一个 server 来专门来统计总的调用量,其它的实例都与这台 server 通信来判断是否可以调用.这就是最基础的集群流控的方式. 那么这个 server 如何部署呢?最直观的

前言 之前虽然也一直在使用sentinel实现限流熔断功能,但却没有好好整理之前看的源码与资料,今天有时间将之前自己整理过的资料写成一篇博文,或者是是一篇关于Sentinel(基于目前最近版本1.8,如果没有特殊说明,都指最新1.8版本)持久化Nacos的指南,因为我发现网上的一些博文虽然有参考价值但却没有好好完善好细节,一知半解,或者版本比较老不具备参考价值.比如说为什么要做这一步,这一步需要完成什么具体工作等等.所以尽我所能,详细介绍下手把手整合Sentinel与Nacos,实现Sentin

WeTest 导读 全新的全局流控实现方案,既解决了目前流控的实现难点,同时保证运行稳定且流控准确的前提下,实现更简单,部署成本更低,容灾能力更强. 该方案组件化之后,可以推广到别的有需要的部门使用,只需简单的接入和部署即可获得全局流控的能力. 一.背景 流控作为容灾体系中必不可少的一环,在请求量超过系统容量的时候,通过拒绝超量请求的方式,防止服务接口的雪崩和系统挂掉. 目前部门只具备单机流控的能力,随着业务的增长和系统复杂度的增加,单机流控越来越不能满足需要,升级流控能力日趋重要. (一)流控

阿里用的方案是在nginx中配置限流(限流功能模块是自己开发的),流量统计线上是有监控打通的,具体的限流值是通过线上流量表现+线下性能测试(模拟线上场景)测试得出的. 全新的全局流控实现方案,既解决了目前流控的实现难点,同时保证运行稳定且流控准确的前提下,实现更简单,部署成本更低,容灾能力更强. 该方案组件化之后,可以推广到别的有需要的部门使用,只需简单的接入和部署即可获得全局流控的能力. 一 背景 流控作为容灾体系中必不可少的一环,在请求量超过系统容量的时候,通过拒绝超量请求的方式,防止服务接

原文链接:一个名叫Sentinel-Rules-SDK的组件,使得Sentinel的流控&熔断规则的配置更加方便 1 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. 2 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

为什么需要集群流控呢?假设需要将某个API的总qps限制在100,机器数可能为50,这时很自然的想到使用一个专门的server来统计总的调用量,其他实例与该server通信来判断是否可以调用,这就是基本的集群流控方式,sentinel的实现就是这样的. 如果服务调用使用轮训或者随机路由方式,理论上可以通过在各个单机上设置流控规则即可(单机qps上限=总qps上限 / 机器数).集群流控可以解决流量分配不均的问题导致总体流控效果不佳的问题,其可以精确地控制整个集群的调用总量,结合单机限流兜底,可以

源码地址:GitHub·点这里||GitEE·点这里 一.基本简介 1.概念描述 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.包括核心的独立类库,监控台,丰富的使用场景验证.(这似乎是阿里开源组件的一贯作风,极其有特点,且特点很规律) 基本特性图: 补刀一句:这种图很多人可能不在意,但是一般官方给这个图就是该中间件的基本使用思路,与核心功能点. 2.基础性概念 资源管理 资源是Sentinel组件中的核心概念之一.应用服务器上脚本,静态页面,A