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

本篇文章基于sentinel1.8.4版本进行改造的.本篇主要记录改造步骤 1.下载源码 https://github.com/alibaba/Sentinel 2.打开下载的sentinel,到sentinel-dashboard 修改pom.xml 注释掉scope <dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artif

public void initDegradeRule(){ List<DegradeRule> rules=new ArrayList<>(); DegradeRule rule=new DegradeRule(); rule.setResource("degradeTest"); rule.setCount(5); rule.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT); rule.setTimeW

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

在之前的练习中,只要应用重启,就需要重新配置,这样在我们实际的项目是非常不实用的,那么有没有办法把我们配置的规则保存下来呢?答案是YES,那么接下来,给大家来介绍如何将Sentinel规则持久化. Document: 传送门 File Datasource(文件存储) Pull 模式 Push 模式 Nacos configuration Apollo File Datasource Pull 模式 原理: 扩展写数据源(WritableDataSource), 客户端主动向某个规则管理中心定期

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

各位中秋节快乐啊,我觉得在这个月圆之夜有必要写一篇源码解析,以表示我内心的高兴~ 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? 在我的第二篇文章里面2. Sentinel源码分析-Sentinel是如何进行流量统计的?里面介绍了整个Sentinel的主流程是怎样的.所以降级的大致流程可以概述为:

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

在前面的学习过程中,Sentinel 的规则,也就是我们之前定义的限流规则,是通过代码的方式定义好的.这是初始化时需要做的事情,Sentinel 提供了基于API的方式修改规则: FlowRuleManager.loadRules(List<FlowRule> rules); // 修改流控规则 DegradeRuleManager.loadRules(List<DegradeRule> rules); // 修改降级规则 SystemRuleManager.loadRules(L

先看服务提供方的,我们在原来的sentinel实例(参见0.9.0.RELEASE版本的spring cloud alibaba sentinel实例)上加上限流.降级处理,三板斧只需在最后那一斧controller类中做如下修改: @Slf4j @RestController static class TestController { @Autowired private TestService testService; @GetMapping("/hello") public St

Sentinel 控制台 需要具备下面几个特性: 规则管理及推送,集中管理和推送规则.sentinel-core 提供 API 和扩展接口来接收信息.开发者需要根据自己的环境,选取一个可靠的推送规则方式:同时,规则最好在控制台中集中管理. 监控,支持可靠.快速的实时监控和历史监控数据查询.sentinel-core 记录秒级的资源运行情况,并且提供 API 来拉取资源运行信息.当机器大于一台以上的时候,可以通过 Dashboard 来拉取,聚合,并且存储这些信息.这个时候,Dashboard 需

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

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.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

(1) 相关博文地址: 学习一下 SpringCloud (一)-- 从单体架构到微服务架构.代码拆分(maven 聚合): https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/14105682.html 学习一下 SpringCloud (二)-- 服务注册中心 Eureka.Zookeeper.Consul.Nacos :https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/14193443.html 学习一下 SpringCloud (三)-- 服务调用.负载均衡 R

前言: sentinel是阿里针对服务流量控制.熔断降级的框架,如何使用官方都有很详细的文档,下载它的源码包 里面对各大主流框都做了适配按理,本系列文章目的 主要通过源码分析sentinel流量控制和熔断降级的流程 提前准备好sentinel控制台 如有下载源码启动sentinel dashboard模块 本文演示的项目通过引入spring-cloud-starter-alibaba-sentinel包来实现接入sentinel功能 入门案例 下面举一个最简单的案例埋点来引出流控入口 publi

sentinel流量控制 Sentinel流量控制&服务熔断降级介绍 流量控制介绍 在这里我用景区的例子解释一下 一个旅游景点日接待游客数量为8K,8K以后的游客就无法买票进去景区. 对应编程来说就是,一个接口QPS(每秒请求数)最大为100,在QPS100之后的请求我们就要限制其访问,并给出友好提示. 不限制QPS无限的次数就会造成服务器的宕机. 服务熔断降级 在调用系统的时候,如果调用链路中的某个资源出现了不稳定,最终会导致请求发生堆积,进而导致级联错误 而熔断降级就可以解决这个问题,所谓的

  Sentinel除了流量控制以外,对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一.由于调用关系的复杂性,如果调用链路中的某个资源不稳定,最终会导致请求发生堆积.Sentinel 熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时(例如调用超时或异常比例升高),对这个资源的调用进行限制,让请求快速失败,避免影响到其它的资源而导致级联错误.当资源被降级后,在接下来的降级时间窗口之内,对该资源的调用都自动熔断.   Sentinel 提供以下几种熔断策略: 慢调用比例 (SLOW_R

在上文Sentinel流量防卫兵中讲到了Sentinel入门以及流控规则一小部分,而Sentinel还有以下规则: 熔断降级规则 热点参数规则 系统规则 黑白名单规则 本文要讲的是流控规则 流量控制规则 原理 监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标,当达到指定的阈值时对流量进行控制,以避免被瞬时的流量高峰冲垮,从而保障应用的高可用性. QPS限流 这里我们访问一下/foo/test接口,触发Sentinel控制台初始化,就可以看到在簇点链路中刷新出了该接口的资源 然后我们点击+流控添加流控规

通过上一篇<使用Sentinel实现接口限流>的介绍,相信大家对Sentinel已经有了初步的认识.在Spring Cloud Alibaba的整合封装之下,接口限流这件事情可以非常轻易的整合到我们的Spring Cloud应用中.但是,通过上篇的整合,依然还不能完美的满足我们日常的生产需求.其中,非常重要的一点就是限流规则的持久化问题.不少细心的读者也在留言中提出了Dashboard中设置的限流规则在应用重启之后就丢失了的问题.那么,接下来我们就来说说Sentinel的规则持久化如何实现.