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

一.问题: 生产环境服务A 通过feign调用 服务B,服务A报警信息如下: 详细分析发现问题 (1)服务A调用服务B失败,未触发声明的失败降级操作 (2)同时配置ribbon和feign超时时间,优先级问题: feign: client: config: pay-service: # 对服务提供者(优先级高):填对应服务提供者名称, # 对所有提供者(优先级低):固定"default" connectTimeout: 3000 # 连接超时时间单位ms readTimeout: 80

1.概念:Zuul 路由访问 2.具体内容 在现在为止所有的微服务都是通过 Eureka 找到的,但是在很多的开发之中为了规范微服务的使用,提供有一个路由的处理控制组件:Zuul,也就是说 Zuul 就作为中间的一个代理层出现. 2.1.Zuul 的基本使用 本次使用 Zuul 将访问无安全认证的微服务信息,例如:公司信息就属于无安全认证的微服务: 1. 为了突出 zuul 的功能,建立一个新的主机映射: 127.0.0.1 gateway-9501.com 以后所有的微服务的访问不再直接进行处

从 9.1 客户端发起请求源码 的客户端请求总体流程图中,截取部分如下: //代理发出请求 proxy0.sayHello(String paramString) -->InvokerInvocationHandler.invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) -->new RpcInvocation(method, args) -->MockClusterInvoker.invoke(Invocation invocation

从<高可用服务设计之二:Rate limiting 限流与降级>中的“自动降级”中,我们这边将系统遇到“危险”时采取的整套应急方案和措施统一称为降级或服务降级.想要帮助服务做到自动降级,需要先做到如下几个步骤: 可配置的降级策略:降级策略=达到降级的条件+降级后的处理方案,策略一定得可配置,因为不同的服务对服务的质量定义不一样,降级的方案也将不一样. 可识别的降级边界:一定要精确的知道需要对谁进行降级,可以是一个对外服务.对下游的一个依赖或者是内部一段处理逻辑.降级边界主要用来植入降级逻辑.

dubbo降级服务 使用dubbo在进行服务调用时,可能由于各种原因(服务器宕机/网络超时/并发数太高等),调用中就会出现RpcException,调用失败. 服务降级就是指在由于非业务异常导致的服务不可用时(上面举得例子),可以返回默认值,避免异常影响主业务的处理. dubbo服务降级配置 mock 配置方式 dubbo官方文档上使用一个mock配置,实现服务降级.mock只在出现非业务异常(比如超时,网络异常等)时执行.mock的配置支持两种,一种为boolean值,默认的为false.如果

在之前的<使用Sentinel实现接口限流>一文中,我们仅依靠引入Spring Cloud Alibaba对Sentinel的整合封装spring-cloud-starter-alibaba-sentinel,就完成了对所有Spring MVC接口的限流控制.然而,在实际应用过程中,我们可能需要限流的层面不仅限于接口.可能对于某个方法的调用限流,对于某个外部资源的调用限流等都希望做到控制.呢么,这个时候我们就不得不手工定义需要限流的资源点,并配置相关的限流策略等内容了. 今天这篇我们就来一起学

Sentine 1.背景 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.这里大家可能会问:Sentinel 和之前常用的熔断降级库 Netflix Hystrix 有什么异同呢?Sentinel官网有一个对比和Hystrix迁移到sentinel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. 功能对比 从对比的表格可以明显看到,Sentinel比H

前提 Hystrix在2018年11月20日之后已经停止维护,最后一个提交记录是:Latest commit 3cb2158 on 20 Nov 2018,最后一个正式版本为1.5.18.鉴于目前所在公司的技术栈是Spring Cloud,熔断和降级组件主要用的还是Hystrix,这里就Hystrix的完整列表做一个分析记录,方便以后可以随时查询.本文主要参考:Hystrix Configuration.其中,命令配置是针对HystrixCommand,主要包括命令执行(execution)配置

1. Hystrix断路器概述 1.1 分布式系统面临的问题 复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系,每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败.这就造成有可能会发生服务雪崩.那么什么是服务雪崩呢? 多个微服务之间调用的时候,假设微服务A调用微服务B和微服务C,微服务B和微服务C又调用其他的微服务,这就是所谓的"扇出"(像一把打开的折扇).如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源,进而引起系统崩溃,这就是所谓的"雪

熔断限流概述 在基于Spring Cloud的微服务架构体系下,按照系统功能边界的不同划分,原先大而全的系统会被拆分为多个不同的微服务,而相应的微服务会提供一组功能关联的服务接口,并向系统中的其他微服务提供服务.在正常情况下,各个微服务之间功能上相互解耦,从软件的设计上来讲会呈现出一个比较合理的状态,但是从调用链路上来看,这种拆分实际上也是拉长了外部服务请求的调用链路. 举个例子,在创业公司的早期,考虑到研发维护成本,系统架构设计很简单,从软件结构上看,就是一个api服务面向app端,一个ser

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

1. 概述 老话说的好:控制好自己的情绪,才能控制好自己的人生.冲动是魔鬼,冷静才最重要. 言归正传,之前聊了在 Feign 调用时,如何给整个 Feign接口类 增加降级策略. 今天我们来聊一下 Hystrix 关于服务降级的其他用法,也聊一下如何使用 Hystrix 实现熔断机制. 闲话不多说,直接上代码. 2. Hystrix服务降级的其他用法 2.1 为本地Service业务方法配置降级策略 在Service实现类中编写降级方法,在Service 方法上使用 @HystrixComman

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/alibaba-broadcast-platform-technology-challenges 鏖战双十一-阿里直播平台面临的技术挑战 作者 陈康贤 发布于 2016年1月28日 | 2 讨论 分享到:微博微信FacebookTwitter有道云笔记邮件分享 稍后阅读 我的阅读清单   前言:一直以来双十一都是以交易为重心,今年当然也是如此,但是这并不妨碍万能的淘宝将双十一打造的让用户更欢乐.体验更丰富.玩法更多样.内容更

Morphling 简介 Morphling是一套基于Spring Boot 1.5开发的部署系统,依赖简单,一套Mysql即可运行,操作简单明了,适用于百台规模几下机器的运维操作 功能概述 系统部署 多角色配置,不同角色区分环境和菜单权限.不同环境可以做不同配置,满足一般公司的基本开发部署需求. 分为服务端,客户端两个服务.客户端安装在每个服务器上.部署时候服务端通知需要部署的机器,得到通知的客户端从服务端远程获取安装包部署. 缓存管理 基于spring-boot-starter方式引入缓存管

  前言 架构的改变,往往是因为业务规模的扩张. 随着业务规模的扩张,为了满足业务对技术的要求,技术架构需要从单体应用架构升级到分布式服务架构,来降低公司的技术成本,更好的适应业务的发展. 分布式服务架构的诸多优势,这里就不一一列举了,今天围绕的话题是服务框架,为了推行服务化,必然需要一套易用的服务框架,来支撑业务技术架构升级. 服务框架 服务架构的核心是服务调用,分布式服务架构中的服务分布在不同主机的不同进程上,服务的调用跟单体应用进程内方法调用的本质区别就是需要借助网络来进行通信. RPC

熔断.降级: 熔断:熔断就是我们常说的“保险丝”,意为当服务出现某些状况时,切断服务,从而防止应用程序不断地常识执行可能会失败的操作造成系统的“雪崩”,或者大量的超时等待导致系统卡死等情况,很多地方也将其成为“过载保护”. 降级:降级的目的就是当某个服务提供者发生故障的时候,向调用方返回一个替代响应或者错误响应. 介绍: POLLY是一个.NET回弹和瞬态故障处理库,它允许开发人员以流畅和线程安全的方式表达诸如重试.断路器.超时.隔板隔离和回退等策略.github官方解释嘿嘿. Polly以.N

ExecutorService使用线程池中可用的线程执行每个提交的任务,这些线程通常都是使用工厂方法配置 线程池解决两种不同的问题:提高处理大量异步任务的性能(通过减少每个线程的唤醒时间) 提供一种管理和限制线程池的手段 每个ThreadPoolExecutor都含有一些基本的静态数据成员,比如已经完成的任务数 为了可以在一系列背景下可以使用,ThreadPoolExecutor提供了很多可以调节的参数还有扩展的钩子 线程池最大线程个数 线程池通过最大线程数和核心线程数调节线程池中线程的数量,如

消费端启动初始化过程: 消费端的代码解析也是从配置文件解析开始的,服务发布对应的<dubbo:service,解析xml的时候解析了一个ServiceBean,并且调用ServiceConfig进行服务的发布.服务的消费对应的<dubbo:reference,在初始化的过程中也解析了一个 ReferenceBean类去做处理.在bean加载后会调用里面的 afterPropertiesSet()这个方法.也就是把配置文件解析到各个对应bean里面.然后调用了getObject(): publi

简介 用例图主要是从用户的角度出发对软件产品的功能及执行者进行描述的. 用例图是从需求分析到软件交付的第一步,图示化展示参与者与参与者之间.参与者与用例之间.用例与用例之间的关系,帮助开发人员更好的理解系统的功能. 用例图在使用UML的开发过程中非常重要,需求分析.任务分解.界面设计.类与接口的抽象.详细设计.配置管理.测试实施等阶段都是以用例图为重要支撑的. 用例图建模步骤 - 在需求分析过程中识别出参与者及系统边界 - 提取每位参与者期望的行为或者需要系统提供的功能作为用例 - 提炼出参与者

分布式分为分布式缓存(Redis).分布式锁(Redis或Zookeeper).分布式服务(Dubbo或SpringCloud).分布式服务协调(Zookeeper).分布式消息队列(Kafka.RabbitMq).分布式Session.分布式事务.分布式搜索(elastaticSearch)等. 不可能所有分布式内容都熟悉,一定要在某个领域有所专长. 分布式理论 Q:分布式有哪些理论? CAP.BASE. 分布式CAP理论,任何一个分布式系统都无法同时满足Consistency(一致性).Av