【SpringCloudAlibaba】Sentinel熔断限流工具的使用

news2024/10/6 1:14:04

一、前言

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。

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。

                                                                       --以上来自Sentinel官方文档;introduction | Sentinel

二、Sentinel 基本概念

1、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。

2、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。

三、在Linux下安装 Sentinel

1、安装包下载

https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

2、拷贝到Linux服务器上并启动服务

 启动命令：（指定端口号 8849）

nohup java -Dserver.port=8849 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8849 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar /home/springcloud/sentinel-dashboard-1.7.0.jar &

浏览器登录sentinel前端页面，地址：IP:8849

 【注】访问失败的解决方法：

  • 查看 8849 端口号是否开放：firewall-cmd --query-port=8849/tcp
  • 打开端口：firewall-cmd --zone=public --add-port=8849/tcp --permanent
  • 重启防火墙：firewall-cmd --reload

3、重新登录，用户名密码都是 sentinel

 四、Springcloud 整合 Sentinel

1、pom.xml中引入依赖包

        <properties>
        <java.version>8</java.version>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <spring.boot.version>2.3.2.RELEASE</spring.boot.version>
        <spring.cloud.version>Hoxton.SR9</spring.cloud.version>
        <spring.cloud.alibaba.version>2.2.1.RELEASE</spring.cloud.alibaba.version>
        </properties>



       <!-- sentinel -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
            <version>${spring.cloud.alibaba.version}</version>
        </dependency>

2、在application.yml中添加配置，指定Sentinel的服务地址

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 192.168.1.233:8849

3、创建测试接口

package com.example.springclouduser.controller;

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    @GetMapping("/queryUserInfoById/{userId}")
    public String queryUserInfoById(@PathVariable Long userId) {
         return "接口名:[queryUserInfoById] 调用成功，用户ID：" + userId;
    }

}

4、浏览器调用接口，在 Sentienl 的簇点链路中就会显示

 到此，证明本地已经和 Sentinel 服务连接上了。

五、Sentinel各个功能的使用

1、流控规则

  • 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，默认default（不区分来源）。
  • 阈值类型/单机阈值：
  •        QPS：每秒钟的请求数量，当调用该API的QPS达到阈值的时候，进行限流。                           线程数：当调用该API的线程数达到阈值的时候，进行限流。
  • 是否集群：不需要集群
  • 流控模式：
  •        直接：API达到限流条件时，直接限流。
           关联：当关联的资源达到阈值时，就限流当前资源。
           链路：只记录指定链路上的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流）【API级别的针对来源】。
  • 流控效果：
  •        快速失败：直接失败，抛出异常
           Warm up：根据Code Factor的值（冷加载因子，默认3），从阈值/code Factor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值。
           排队等待：匀速排队，让请求以匀速通过，阈值类型必须设置为QPS，否则无效。

1.1 QPS + 直接 + 快速失败

当接口 /user/queryUserInfoById 每秒访问数超过3个，直接报错。

测试结果：

当 QPS 超过阈值，报错：

 1.2 QPS + 关联 + 快速失败

当关联的资源 /user/secondMethod 接口每秒访问数超过3个，会使 /user/queryUserInfoById  接口限流。

测试流程：

（1）使用 Jmeter 压测工具，每秒钟并发发送四个请求

此时 接口 /user/secondMethod 的 QPS 阈值超过 3，再访问接口 /user/queryUserInfoById 时被限流：

1.3 QPS + 链路 + 快速失败

只记录指定链路上的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就可以限流）[api级别的针对来源]

/user/queryUserInfoById 接口属于 sentinel_spring_web_context 链路下，因为入口资源填写 sentinel_spring_web_context。

再次访问 /user/queryUserInfoById 接口发现被限流：

1.4 QPS + 直接 + Warm Up

请求QPS从设定的阈值/3开始，经预热时长逐渐升至设定的QPS阈值

如下图所示，QPS开始时为 3/coldFactor = 3/3 = 1 （冷因子coldFactor默认为3）

经过5秒后，QPS 达到最终设定的阈值3。

1.5 QPS + 直接 + 排队等待

接口 queryUserInfoById 每秒访问1次，多余的请求排队等待，之后匀速访问接口，超时时间为2秒。

为接口queryUserInfoById加上日志，查看日志打印，是否相隔1秒后调用。

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    @GetMapping("/queryUserInfoById/{userId}")
    public String queryUserInfoById(@PathVariable Long userId) {
         String message = "接口名:[queryUserInfoById] 调用成功，用户ID：" + userId;
         log.info("当前线程:[{}]", Thread.currentThread().getName());
         return message;
    }

}

 测试结果：

 以上每种模式的例子只找了一种，感兴趣的同学可以试试其他的模式；

2、降级规则

2.1 RT：平均响应时间

当资源的平均响应时间超过阈值（DegradeRule 中的 count，以 ms 为单位）之后，资源进入准降级状态。如果接下来 1s 内持续进入 5 个请求（即 QPS >= 5），它们的 RT 都持续超过这个阈值，那么在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地熔断（抛出 DegradeException）。

【注】RT默认最大4900ms，超过此阈值的也会算作 4900ms,若需要变更此上限可以通过启动配置项 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 来配置

测试过程：

（1）创建降级规则：当RT= 3000ms，时间窗口为 5s 。

（2）修改接口，添加 6s的响应时间

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    @GetMapping("/queryUserInfoById/{userId}")
    public String queryUserInfoById(@PathVariable Long userId) {
        try {
            Thread.sleep(6000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        String message = "接口名:[queryUserInfoById] 调用成功，用户ID：" + userId;
         log.info("当前线程:[{}]", Thread.currentThread().getName());
         return message;
    }
}

（3）jmeter模拟每秒10个请求的并发环境，调用接口，发现接口返回报错：Blocked by Sentinel(flow limiting)

(4)注释掉响应时间6s，同样使用jmeter调用接口，发现接口返回正常。

 2.2 异常比例

当资源的每秒异常总数占通过量的比值超过阈值（阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。）之后，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。

2.3 异常数

当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断。注意由于统计时间窗口是分钟级别的，若 timeWindow 小于 60s，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。

3、热点规则

热点规则限流只支持 QPS 模式，也只有 QPS模式下才叫热点；

参数索引：调用方法所传参数的索引，0代表第一个参数，1代表第二个参数，以此类推；

单机阈值以及统计窗口时长表示在此窗口时间内，访问数超过阈值数量就触发限流。

4、系统规则

 系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台机器的 load、CPU 使用率、平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度监控应用指标，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。

    系统保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且仅对入口流量生效。入口流量指的是进入应用的流量（EntryType.IN），比如 Web 服务或 Dubbo 服务端接收的请求，都属于入口流量。

    系统规则支持以下的模式：

  • Load 自适应（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：系统的 load1 作为启发指标，进行自适应系统保护。当系统 load1 超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护（BBR 阶段）。系统容量由系统的 maxQps * minRt估算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5。
  • CPU usage（1.5.0+ 版本）：当系统 CPU 使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围 0.0-1.0），比较灵敏。
  • 平均 RT：当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。
  • 并发线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。
  • 入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1321604.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

增强的对象文字

增强的对象文字

首先看一下我们之前的一个餐厅的对象 const restaurant {name: Classico Italiano,location: Via Angelo Tavanti 23, Firenze, Italy,categories: [Italian, Pizzeria, Vegetarian, Organic],starterMenu: [Focaccia, Bruschetta, Garlic Bread, Caprese Salad],mainMenu: […
阅读更多...
element组件库的日期选择器如何限制?

element组件库的日期选择器如何限制?

本次项目中涉及到根据日期查找出来的数据进行调整,所以修改的数据必须是查找范围内的数据.需要对调整数据的日期进行限制,效果如下: 首先我们使用了element 组件库的日期选择器,其中灌完介绍, picker-options中函数disabledDate可以设置禁用状态,代码如下: <el-date-pickerv…
阅读更多...
Oracle11g登录方法

Oracle11g登录方法

刚部署完Oracle11g可以使用如下方法登录 方法1 sqlplus sys/oracle as sysdba; 用系统用户登录 create user xy identified by test123; 创建用户 grant connect, resource,dba to xy; 授予权限 之后退出执行sqlplus登录命令 使用创建的用户登录 方法2 sqlplus ---登录…
阅读更多...
网络工程师常用协议之ICMP协议原理与应用

网络工程师常用协议之ICMP协议原理与应用

Internet控制消息协议ICMP&#xff08;Internet Control Message Protocol&#xff09;是网络层的一个重要协议。ICMP协议用来在网络设备间传递各种差错和控制信息&#xff0c;并对于收集各种网络信息、诊断和排除各种网络故障等方面起着至关重要的作用。使用基于ICMP的应用时&…
阅读更多...
java SSM教师业绩管理系统myeclipse开发mysql数据库springMVC模式java编程计算机网页设计

java SSM教师业绩管理系统myeclipse开发mysql数据库springMVC模式java编程计算机网页设计

一、源码特点 java SSM教师业绩管理系统是一套完善的web设计系统&#xff08;系统采用SSM框架进行设计开发&#xff0c;springspringMVCmybatis&#xff09;&#xff0c;对理解JSP java编程开发语言有帮助&#xff0c;系统具有完整的源代 码和数据库&#xff0c;系统主要采…
阅读更多...
HTML有哪些列表以及具体的使用！！！

HTML有哪些列表以及具体的使用！！！

文章目录 一、HTML列表二、列表的应用1、无序列表2、有序列表3、自定义列表 三、总结 一、HTML列表 html的列表有三种&#xff0c;一种是无序列表&#xff0c;一种是有序列表&#xff0c;还有一种为自定义列表。 二、列表的应用 1、无序列表 <ul> <li>无序列表…
阅读更多...
基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二）

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二）

系列文章目录 基于CNN数据增强残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)数据集模型&#xff08;一&#xff09; 基于CNN数据增强残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)数据集模型&#xf…
阅读更多...
社交心理学视角下的TikTok：用户是如何被吸引的？

社交心理学视角下的TikTok：用户是如何被吸引的？

TikTok作为一款风靡全球的短视频应用&#xff0c;成功吸引了数以亿计的用户。这引发了一个问题&#xff0c;TikTok到底具有何种魅力&#xff0c;是如何在社交心理学层面吸引用户的呢&#xff1f;本文将从社交心理学的角度出发&#xff0c;深入剖析TikTok的吸引力因素&#xff0…
阅读更多...
理性消费成主流！国台国标酒高性价比火热出圈

理性消费成主流！国台国标酒高性价比火热出圈

近日&#xff0c;国台酒业集团获得2023财联社第六届投资年会“年度最具价值品牌奖”。2023年国台品牌价值达2062.68亿元&#xff0c;稳居中国白酒第十名、贵州白酒第三名。 随着酱酒龙头企业官宣提高出厂价&#xff0c;高品质酱酒进一步被市场关注&#xff0c;同样源于茅台镇核…
阅读更多...
某音上很火的圣诞树分享

某音上很火的圣诞树分享

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站&#xff0c;通俗易懂&#xff0c;风趣幽默&#xff0c;忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 效果截图&#xff08;这里不给动态了&#xff0c;某音到处都是了&#xff09;&#xff1a; 源代码&#xff1a; <script src"…
阅读更多...
hive企业级调优策略之Join优化

hive企业级调优策略之Join优化

测试所用到的数据参考&#xff1a; 原文链接&#xff1a;https://blog.csdn.net/m0_52606060/article/details/135080511 本教程的计算环境为Hive on MR。计算资源的调整主要包括Yarn和MR。 Join算法概述 Hive拥有多种join算法&#xff0c;包括Common Join&#xff0c;Map …
阅读更多...
【离散数学】——期末刷题题库（树其一）

【离散数学】——期末刷题题库（树其一）

&#x1f383;个人专栏&#xff1a; &#x1f42c; 算法设计与分析&#xff1a;算法设计与分析_IT闫的博客-CSDN博客 &#x1f433;Java基础&#xff1a;Java基础_IT闫的博客-CSDN博客 &#x1f40b;c语言&#xff1a;c语言_IT闫的博客-CSDN博客 &#x1f41f;MySQL&#xff1a…
阅读更多...
【微服务】springboot整合minio详解

【微服务】springboot整合minio详解

目录 一、前言 二、Minio 概述 2.1 Minio简介 2.1 Minio特点 三、Minio 环境搭建 3.1 部署过程 3.1.1 拉取镜像 3.1.2 启动容器 3.1.3 访问web页面 四、Minio基本使用 4.1 基本概念 4.2 上传文件演示 4.3 用户管理 4.4 Java操作Minio 4.4.1 导入依赖 4.4.2 上传…
阅读更多...
算法专题二：滑动窗口

算法专题二：滑动窗口

算法专题二&#xff1a;滑动窗口 一.长度最小的子数组&#xff1a;1.思路一&#xff1a;暴力解法2.思路二&#xff1a;滑动窗口双指针3.GIF题目解析&#xff1a;思路一&#xff1a;思路二&#xff1a; 二.无重复字符的最长子串&#xff1a;1.思路一&#xff1a;滑动窗口2.GIF题…
阅读更多...
【神器】wakatime代码时间追踪工具

【神器】wakatime代码时间追踪工具

文章目录 wakatime简介支持的IDE安装步骤API文档插件费用写在最后 wakatime简介 wakatime就是一个IDE插件&#xff0c;一个代码时间追踪工具。可自动获取码编码时长和度量指标&#xff0c;以产生很多的coding图形报表。这些指标图形可以为开发者统计coding信息&#xff0c;比如…
阅读更多...
[C++从入门到精通] 14.虚函数、纯虚函数和虚析构(virtual)

[C++从入门到精通] 14.虚函数、纯虚函数和虚析构(virtual)

&#x1f4e2;博客主页&#xff1a;https://blog.csdn.net/weixin_43197380&#x1f4e2;欢迎点赞 &#x1f44d; 收藏 ⭐留言 &#x1f4dd; 如有错误敬请指正&#xff01;&#x1f4e2;本文由 Loewen丶原创&#xff0c;首发于 CSDN&#xff0c;转载注明出处&#x1f649;&…
阅读更多...
STM32_窗口看门狗

STM32_窗口看门狗

什么是窗口看门狗&#xff1f; 窗口看门狗用于监测单片机程序运行时效是否精准&#xff0c;主要检测软件异常&#xff0c;一般用于需要精准检测 程序运行时间的场合。 窗口看门狗的本质是一个能产生 系统复位信号 和 提前唤醒中断 的 6 位计数器 产生复位条件&#xff1a; 当…
阅读更多...
推荐算法架构6：数据样本

推荐算法架构6：数据样本

1 整体架构 深度学习的数据样本决定了算法的上限&#xff0c;模型只是去不断逼近这个上限&#xff0c;可见数据样本对于深度学习的重要意义。与CV和NLP不同&#xff0c;推荐系统可以获取大量用户的浏览和点击等行为&#xff0c;很容易构造正负样本。例如&#xff0c;在精排点击…
阅读更多...
瑞友天翼应用虚拟化系统 多处SQL 注入漏洞复现（可RCE）

瑞友天翼应用虚拟化系统 多处SQL 注入漏洞复现（可RCE）

0x01 产品简介 瑞友天翼应用虚拟化系统是西安瑞友信息技术资讯有限公司研发的具有自主知识产权，基于服务器计算架构的应用虚拟化平台。它将用户各种应用软件集中部署在瑞友天翼服务器(群)上，客户端通过WEB即可快速安全的访问经服务器上授权的应用软件，实现集中应用、远程接…
阅读更多...
【MATLAB】数据拟合第13期-基于最小二乘支持向量机的拟合

【MATLAB】数据拟合第13期-基于最小二乘支持向量机的拟合

有意向获取代码&#xff0c;请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~ 1 基本定义 基于最小二乘支持向量机的拟合算法是一种数学优化技术&#xff0c;它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。这种算法在曲线拟合中应用广泛&#xff0c;包括线性拟合和非线性拟合…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023