濮阳做网站星月网络,浙江省城乡和建设厅网站首页,建材网站建设,临沂网站制作费用目录 一、什么是sentinel 二、sentinel使用 1. sentinel dashboard的安装 2.启动 3.访问web界面
编辑 4.登录 三、sentinel 实时监控服务
1.创建项目引入依赖
2.配置 3.启动服务
4.访问dashboard界面查看服务监控
5.开发服务 6.启动进行调用
7.查看监控界面
四、senti…目录 一、什么是sentinel 二、sentinel使用 1. sentinel dashboard的安装 2.启动 3.访问web界面
编辑 4.登录 三、sentinel 实时监控服务
1.创建项目引入依赖
2.配置 3.启动服务
4.访问dashboard界面查看服务监控
5.开发服务 6.启动进行调用
7.查看监控界面
四、sentinel 流量控制
1. QPS限流
1.配置QPS流量控制 2.测试 2.线程数限流 1.配置线程数限流 2.访问测试 3.流控模式 4.流控效果
五、熔断降级 1.降级策略
六、SentinelResource注解 一、什么是sentinel As microservices become popular, the stability of service calls is becoming increasingly important. Sentinel takes flow as the breakthrough point, and works on multiple fields including flow control, circuit breaking and load protection to protect service reliability. ---[摘自官网] 说明 https://spring-cloud-alibaba-group.github.io/github-pages/hoxton/en-us/index.html#_how_to_use_sentinel https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki 翻译:随着微服务的普及服务调用的稳定性变得越来越重要。Sentinel以“流量”为突破口在流量控制、断路、负载保护等多个领域进行工作保障服务可靠性。 通俗:用来在微服务系统中保护微服务对的作用 如何 服务雪崩 服务熔断 服务降级 就是用来替换hystrix 1.特性 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用的单台机器秒级数据甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。 广泛的开源生态Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。 二、sentinel使用 sentinel提供了两个服务组件 一个是 sentinel 用来实现微服务系统中服务熔断、降级等功能。 这点和hystrix 类似 一个是 sentinel dashboard 用来监控微服务系统中流量调用等情况 流控 熔断 降级 配置。 这点和hystrix dashboard类似 1. sentinel dashboard的安装 1.下载 - https://github.com/alibaba/Sentinel/releases 2.启动 仪表盘是个jar包可以直接通过java命令启动 如: java -jar 方式运行 默认端口为 8080 java -Dserver.port9191 -jar sentinel-dashboard-1.7.2.jar 3.访问web界面 http://localhost:9191/#/login 4.登录 用户名密码: sentinel 三、sentinel 实时监控服务
1.创建项目引入依赖
!--引入nacos client依赖--
dependencygroupIdcom.alibaba.cloud/groupIdartifactIdspring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery/artifactId
/dependency!--引入sentinel依赖--
dependencygroupIdcom.alibaba.cloud/groupIdartifactIdspring-cloud-starter-alibaba-sentinel/artifactId
/dependency
2.配置
server.port8789
spring.application.namenacosclient
spring.cloud.nacos.server-addrlocalhost:8848
spring.cloud.nacos.discovery.server-addr${spring.cloud.nacos.server-addr}spring.cloud.sentinel.enabledtrue # 开启sentinel 默认开启
spring.cloud.sentinel.transport.dashboardlocalhost:9191 # 连接dashboard
spring.cloud.sentinel.transport.port8719 # 与dashboard通信的端口 3.启动服务
4.访问dashboard界面查看服务监控 发现界面什么都没有? 默认情况下sentiel为延迟加载,不会在启动之后立即创建服务监控,需要对服务进行调用时才会初始化 5.开发服务
RestController
Slf4j
public class SentinelController {GetMapping(/sentinel/test)public String test(){log.info(sentinel test);return sentinel test ;}GetMapping(/sentinel/test1)public String test1(){log.info(sentinel test1);return sentinel test1 ;}
} 6.启动进行调用
7.查看监控界面 四、sentinel 流量控制 说明 流量控制flow control其原理是监控应用流量的 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。 同一个资源可以创建多条限流规则。FlowSlot 会对该资源的所有限流规则依次遍历直到有规则触发限流或者所有规则遍历完毕。 一条限流规则主要由下面几个因素组成我们可以组合这些元素来实现不同的限流效果 resource资源名即限流规则的作用对象 count: 限流阈值 grade: 限流阈值类型QPS 或并发线程数 limitApp: 流控针对的调用来源若为 default 则不区分调用来源 strategy: 调用关系限流策略 ( 直接 关联 链路 ) controlBehavior: 流量控制效果直接拒绝、Warm Up、匀速排队 流量控制主要有两种统计类型一种是统计并发线程数另外一种则是统计 QPS 更多细节参见官网:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6 1. QPS限流
1.配置QPS流量控制 2.测试 每秒只能最大接收1个请求,超过1个报错 2.线程数限流 1.配置线程数限流 2.访问测试 3.流控模式 1.说明 直接:标识流量控制规则到达阈值直接触发流量控制 关联: 当两个资源之间具有资源争抢或者依赖关系的时候这两个资源便具有了关联。比如对数据库同一个字段的读操作和写操作存在争抢读的速度过高会影响写得速度写的速度过高会影响读的速度。如果放任读写操作争抢资源则争抢本身带来的开销会降低整体的吞吐量。可使用关联限流来避免具有关联关系的资源之间过度的争抢举例来说read_db 和 write_db 这两个资源分别代表数据库读写我们可以给 read_db 设置限流规则来达到写优先的目的设置 strategy 为 RuleConstant.STRATEGY_RELATE 同时设置 refResource 为 write_db。这样当写库操作过于频繁时读数据的请求会被限流。 4.流控效果 直接拒绝:RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT方式是默认的流量控制方式当QPS超过任意规则的阈值后新的请求就会被立即拒绝拒绝方式为抛出FlowException。 Warm Up:RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP方式即预热/冷启动方式。当系统长期处于低水位的情况下当流量突然增加时直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过冷启动让通过的流量缓慢增加在一定时间内逐渐增加到阈值上限给冷系统一个预热的时间避免冷系统被压垮。 更多:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E9%99%90%E6%B5%81---%E5%86%B7%E5%90%AF%E5%8A%A8 匀速排队:(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER方式会严格控制请求通过的间隔时间也即是让请求以均匀的速度通过对应的是漏桶算法。 只能对请求进行排队等待 更多:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6-%E5%8C%80%E9%80%9F%E6%8E%92%E9%98%9F%E6%A8%A1%E5%BC%8F 五、熔断降级 说明 https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%86%94%E6%96%AD%E9%99%8D%E7%BA%A7 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默认行为是抛出 DegradeException。 1.降级策略 平均响应时间 (DEGRADE_GRADE_RT)当 1s 内持续进入 N 个请求对应时刻的平均响应时间秒级均超过阈值count以 ms 为单位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。注意 Sentinel 默认统计的 RT 上限是 4900 ms超出此阈值的都会算作 4900 ms若需要变更此上限可以通过启动配置项 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rtxxx 来配置。 异常比例 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO)当资源的每秒请求量 N可配置并且每秒异常总数占通过量的比值超过阈值DegradeRule 中的 count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。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]代表 0% - 100%。 异常数 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT)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。
六、SentinelResource注解 说明 https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B3%A8%E8%A7%A3%E6%94%AF%E6%8C%81 GetMapping(/sentinel/test1)SentinelResource(value aa,blockHandler fallBack,fallback fall)public String test1(int id){log.info(sentinel test1);if(id0) throw new RuntimeException(非法参数!!!);}return sentinel test1 :id;}//降级异常处理public String fallBack(int id,BlockException e){if(e instanceof FlowException){return 当前服务已被流控! e.getClass().getCanonicalName();}return 当前服务已被降级处理! e.getClass().getCanonicalName();}//异常处理public String fall(int id){return 当前服务已不可用!;}
