整合Sentinel 应用整合Sentinel 在dependencies中添加依赖,即可整合Sentinel <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency> 搭建Sentinel控制台 可以从这个地址:https://github

愿你生命中有够多的云翳,造就一个美好的黄昏 欢迎关注公众号[渣男小四],一个喜欢技术更喜欢艺术的青年 一.介绍 热点即经常访问的数据.很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据,并对其访问进行限制.比如:    商品 ID 为参数,统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制    用户 ID 为参数,针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制    热点参数限流会统计传入参数中的热点参数,并根据配置的限流阈值与模式,对包含热点参数的资源调用进行限流.热点参数限流可以

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

在Spring Cloud微服务体系中,由于限流熔断组件Hystrix开源版本不在维护,因此国内不少有类似需求的公司已经将眼光转向阿里开源的Sentinel框架.而以下要介绍的正是作者最近两个月的真实项目实践过程,这中间被不少网络Demo示例级别水文误导过,为了以正视听特将实践过程加以总结,希望能够帮到有类似需要的朋友!(PS:此文有点长,看下概念部分后可以点击关注+收藏,以备需要) 一.Sentinel概述 在基于Spring Cloud构建的微服务体系中,服务之间的调用链路会随着系统的演进变

大家好,架构摆渡人.这是我的第5篇原创文章,还请多多支持. 上篇文章给大家推荐了一些限流的框架,如果说硬要我推荐一款,我会推荐Sentinel,Sentinel的限流模式分为两种,分别是单机模式和集群模式.今天我们就来学习下这两种模式的区别和使用场景. 单机流控 单机流控就是流控的效果只针对服务的一个实例,比如你的服务部署了三个实例分别在三台机器上.请求访问到了A实例的时候,如果触发了流控,那么只会限制A实例后面的请求,不会影响其他实例上的请求. 比如你单身的时候,每月的工资都花个精光.影响的只

大家好,我是不才陈某~ 这是<Spring Cloud 进阶>第八篇文章,往期文章如下: 五十五张图告诉你微服务的灵魂摆渡者Nacos究竟有多强? openFeign夺命连环9问,这谁受得了? 阿里面试这样问:Nacos.Apollo.Config配置中心如何选型?这10个维度告诉你! 阿里面试败北:5种微服务注册中心如何选型?这几个维度告诉你! 阿里限流神器Sentinel夺命连环 17 问? 对比7种分布式事务方案,还是偏爱阿里开源的Seata,真香!(原理+实战) Spring Clou

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

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!

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

接到一个需求, 需要对请求(GET)里面的某个参数  的特定的值, 进行限流; 因为不限流的话, 不知道什么时候这个id的请求飙一下, 服务端就被压死了... 就像这样: /index.html?id=1234, 当 id == 1234的时候, 需要进行限流,  id != 1234不管 服务端最前面用的 nginx 这里, 大神搬出的方案应该是 nginx+lua ; 网上很多介绍, 首推  开涛的公众号 但是, 但是 个人理解 lua: 优点: 可以应对更加复杂的需求, 例如智能地, 无论

​ 在之前调研Sentinel的过程中,为了准备分享内容,自己就简单的写了一些测试代码,不过在测试中遇到了一些问题,其中有一个问题就是Sentinel流控在并发情况下限流并不精确,当时我还在想,这个我在做分享的时候该怎么来自圆其说呢,所以觉得比较有意思,在这里做一个记录.同时在排查这个问题的过程中,为了说清楚问题原因,我觉得有必要理一下它的责任链,所以副标题就是Sentinel的责任链. 一.问题起源 ​ 在这里我直接上我的测试代码,我的本意是要起10个线程同时去请求这个资源,每个线程轮询10次

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

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

spring cloud alibaba 集成了 他内部开源的 Sentinel 熔断限流框架 Sentinel 介绍 官方网址 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

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.

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){

摘要: 感谢 Sentinel 社区的贡献者们 ️ Sentinel 发布 v1.4.2 正式发布,该版本主要变更如下: 特性/功能改进 新增 Zuul 1.x 适配模块(sentinel-zuul-adapter),结合集群限流特性可以更好地在 API Gateway 发挥流控的作用 热点参数限流添加线程数模式支持 在 BlockException 中携带更多的信息(如触发的规则) 完善 Tracer,支持针对某个 Entry 或 Context 记录异常数目 优化 ClusterStateM

一.sentinel是什么 sentinel的官方名称叫分布式系统的流量防卫兵.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.在Spring Cloud项目中最开始我们使用的是Hystrix,目前已停止更新了.现在Spring Cloud官方推荐的是rensilience4j.当然还有我们今天学习的sentinel. 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

前言 为什么需要服务熔断和降级?微服务是当前业界的一大趋势,原理就是将单一职责的功能模块独立化为子服务,降低服务间的耦合,服务间互相调用.但是这样也会出现一些问题: 上图中大量微服务互相调用,存在大量的依赖关系,难免会出现某个服务故障,如ServiceD出现问题,导致ServiceG.ServiceF.ServiceA.ServiceB都出现问题,然后再会影响其他服务,变成级联故障,最终导致系统不可用的坍塌,也就是服务雪崩. 当然还有某些场景,在一些时间段某些服务会出现高并发的情况,而某些服务占

Sentinel概述 在基于Spring Cloud构建的微服务体系中,服务之间的调用链路会随着系统的演进变得越来越长,这无疑会增加了整个系统的不可靠因素.在并发流量比较高的情况下,由于网络调用之间存在一定的超时时间,链路中的某个服务出现宕机都会大大增加整个调用链路的响应时间,而瞬间的流量洪峰则会导致这条链路上所有服务的可用线程资源被打满,从而造成整体服务的不可用,这也就是我们常说的"雪崩效应". 而在微服务系统设计的过程中,为了应对这样的糟糕情况,最常用的手段就是进行"流量