第17章 站点构建

微服务架构下的站点构建：Sentinel与Lvs+Nginx集群
最新推荐文章于 2025-12-02 00:14:07 发布
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分类专栏： Java从0到1搭建电商架构实战 文章标签： sentinel gateway lvs nginx springcloud
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本文详细介绍了如何在微服务架构中进行站点构建，重点讲解了Sentinel的集成与核心功能，以及Lvs+Nginx集群的负载均衡模式。Sentinel作为流量控制组件，提供了限流、熔断降级等功能，通过集成Gateway实现微服务保护。Lvs介绍了其三种负载均衡模式，重点讨论了DR模式的配置和管理。通过对这两个关键技术的深入理解，可以有效提升微服务系统的稳定性和高可用性。

mini商城第17章 站点构建

一、课题

站点构建

二、回顾

1、Gateway限流

2、Nginx限流

3、Redis集群应用

4、缓存灾难处理

三、目标

1、Sentinel

  • Sentinel介绍

  • Sentinel核心功能

  • Sentinel集成Gateway

  • Sentinel控制台

2、Lvs+Nginx集群

  • Lvs负载均衡模式

    • NAT模式

    • TUN模式

    • DR模式

  • Lvs+Nginx集群实现

四、内容

第1章 Sentinel

1.1 介绍

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 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服

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在 Master-Slave 设置中使用 Sentinel 时，如果要设置 Master 和 Slave 节点的密码，请考虑为它们设置。在此示例中，我们假设你希望从你自己的自定义应用程序镜像连接到 Redis 服务器，该镜像在以下代码段中由服务名称标识。或者，如果你使用的是 Docker Compose，请将 image 属性的值更新为。，你的应用程序容器可以轻松访问在容器内运行的 Redis 服务器。如果你希望以不同的方式使用容器日志，你可以使用该选项配置容器。如果你愿意，你也可以自己构建镜像。
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GKE Gateway 30秒超时问题深度排查全纪录
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摘要： GKE Gateway服务在处理长耗时请求时出现30秒超时中断问题，排查发现Kubernetes配置（HTTPRoute和BackendConfig）未生效。测试确认集群内部请求正常，问题出在外部负载均衡器。深入GCP底层资源发现BackendService和URL Map均保持默认30秒超时，手动修改BackendService无效。最终确认GKE控制器存在Bug，未正确应用Kubernetes配置，导致外部请求被强制中断。需进一步解决GKE控制器与GCP资源的同步问题。
Spring Cloud Gateway
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登录认证以及请求接口认证的方法在filter方法中实现过滤器链@Override// 登录认证以及请求接口认证的方法在filter方法中实现。
头歌python共享单车第7关:站点空闲率统计
11-02
<think>我们正在处理头歌平台的Python课程中关于共享单车数据的第7关：站点空闲率统计。 根据用户的需求，他需要解题思路和代码示例。 回顾问题：用户需要获取头歌平台Python课程中共享单车第7关“站点空闲率统计”的相关帮助。 分析：站点空闲率统计可能是指计算每个站点在某个时间段内空闲车辆的比例。通常，共享单车的数据包括站点ID、时间戳、车辆总数、已租出数量等信息。空闲率可以定义为（站点车辆总数 - 已租出数量）/ 站点车辆总数，或者更直接地，空闲车辆数除以车辆总数。 由于我们没有具体的数据结构，但根据常见的共享单车数据集，我们可以假设数据包含以下字段： - station_id: 站点ID - timestamp: 时间戳 - total_bikes: 该站点的总自行车数 - available_bikes: 空闲自行车数（即可租用的数量） 注意：在有些数据集中，可能只给出已租出数量，那么空闲车辆数 = 总车辆数 - 已租出数量。 第7关的要求可能是：统计每个站点的平均空闲率（即每个站点在所有时刻的空闲率的平均值），或者可能是某个特定时间段（比如高峰时段）的空闲率，或者按时间段分组统计？具体需要看题目要求。 但是，由于用户没有给出具体的数据格式和题目要求，我们只能根据常见情况给出一般性思路。 解题思路： 1. 读取数据：通常数据可能是CSV文件，我们可以使用pandas库读取。 2. 数据预处理：确保时间戳转换为正确的格式，检查缺失值等。 3. 计算每个站点每个时间点的空闲率：空闲率 = available_bikes / total_bikes 4. 按站点分组，计算每个站点的平均空闲率（即对每个站点，将其所有时间点的空闲率求平均）。 但是，如果题目要求是统计一天中不同时间段的站点空闲率，那么可能需要先按时间段分组（例如按小时），再按站点分组，计算每个站点在每个时间段的平均空闲率。 因此，我们需要明确题目要求。由于用户提到的是第7关，通常前面的关卡会逐步引导，所以第7关可能是对前面知识的综合运用。 假设题目要求是计算每个站点的平均空闲率，那么步骤为： 步骤1：导入pandas库 步骤2：读取数据 步骤3：计算每个记录的空闲率 步骤4：按站点分组，计算空闲率的平均值 如果题目要求的是高峰时段（例如7:00-9:00和17:00-19:00）的空闲率，则需要先提取时间的小时部分，然后筛选出高峰时段的记录，再按站点分组计算平均空闲率。 由于没有具体数据，我们假设数据文件名为'bikes.csv'，包含字段：station_id, timestamp, total_bikes, available_bikes。 下面给出一个通用的代码框架： 情况1：计算每个站点的平均空闲率（不考虑时间段） ```python import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_csv('bikes.csv') # 计算每个时间点的空闲率 df['idle_rate'] = df['available_bikes'] / df['total_bikes'] # 按站点分组求平均 result = df.groupby('station_id')['idle_rate'].mean().reset_index() result.columns = ['station_id', 'avg_idle_rate'] # 重命名列 # 输出结果，可能是保存到文件或打印 print(result) ``` 情况2：计算高峰时段（早高峰7-9点）每个站点的平均空闲率 ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('bikes.csv') # 将时间戳转换为datetime类型 df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp']) # 提取小时 df['hour'] = df['timestamp'].dt.hour # 定义高峰时段（早高峰7-9点） peak_hours = [7, 8, 9] # 筛选高峰时段的数据 df_peak = df[df['hour'].isin(peak_hours)] # 计算空闲率 df_peak['idle_rate'] = df_peak['available_bikes'] / df_peak['total_bikes'] # 按站点分组求平均空闲率 result_peak = df_peak.groupby('station_id')['idle_rate'].mean().reset_index() result_peak.columns = ['station_id', 'avg_peak_idle_rate'] print(result_peak) ``` 注意：在实际头歌平台中，可能需要按照平台的要求输出结果（比如输出到文件，或者输出特定格式），并且可能需要使用平台给定的文件名。 由于我们没有具体的题目描述，以上代码可能需要根据实际题目要求调整。 另外，如果平台不允许使用pandas（虽然这种情况较少，但可能要求用纯Python），那么我们需要用基本Python代码实现。 纯Python实现思路（假设数据文件已读入为列表）： 1. 读取文件，跳过标题行 2. 逐行处理，分割字段 3. 计算每行的空闲率 4. 构建一个字典，键为站点ID，值为该站点所有空闲率的列表 5. 计算每个站点的平均值 示例代码（情况1）： ```python # 假设文件是'bikes.csv' with open('bikes.csv', 'r') as f: lines = f.readlines() # 去掉标题行 header = lines[0].strip().split(',') # 假设列顺序为：station_id, timestamp, total_bikes, available_bikes # 实际中需要根据标题确定索引 # 这里假设顺序为0,1,2,3 station_id_index = 0 total_bikes_index = 2 available_bikes_index = 3 # 用于存储每个站点的空闲率列表 station_idle_rates = {} for line in lines[1:]: data = line.strip().split(',') station_id = data[station_id_index] total = float(data[total_bikes_index]) available = float(data[available_bikes_index]) # 避免总数为0的情况 if total == 0: idle_rate = 0 # 或者跳过，根据题目要求 else: idle_rate = available / total if station_id not in station_idle_rates: station_idle_rates[station_id] = [] station_idle_rates[station_id].append(idle_rate) # 计算每个站点的平均空闲率 result = [] for station_id, rates in station_idle_rates.items(): avg_rate = sum(rates) / len(rates) result.append((station_id, avg_rate)) # 按站点ID排序（如果需要） result.sort(key=lambda x: x[0]) # 输出结果，例如保存到文件或打印 for station_id, avg_rate in result: print(f"{station_id},{avg_rate}") ``` 考虑到头歌平台通常会有输入和输出的具体要求，用户需要根据题目要求调整。 由于用户没有提供具体的题目描述，以上提供了两种常见情况的解题思路和代码示例。建议用户根据平台给出的题目描述选择合适的方案并根据平台要求进行调整。 如果需要进一步帮助，请提供更具体的题目要求。 生成相关问题： 1. 如果数据文件中没有直接给出可用车辆数量，而是给出了已租出数量，如何修改代码？ 2. 如何处理总车辆数为0的情况以避免除零错误？ 3. 如何统计每个站点在一天中每个小时的平均空闲率？ 4. 头歌平台的共享单车数据文件的具体格式是什么？ 5. 如何在头歌平台中提交代码以满足测试用例的要求？ 希望这些思路和代码对用户有帮助。 </think>### 站点空闲率统计解题方法 根据共享单车数据分析的常见需求，第7关"站点空闲率统计"的解题核心是计算各站点**空闲车辆占总数量的比例**。以下是完整的解题思路和代码实现： #### 解题思路 1. **数据理解**：数据集通常包含站点ID、时间戳、总车辆数、可用车辆数等字段 2. **空闲率公式**：$空闲率 = \frac{\text{可用车辆数}}{\text{总车辆数}}$ 3. **处理逻辑**： - 按站点分组统计 - 过滤无效数据（如总车辆数为0） - 计算各站点的平均空闲率 - 排序输出结果 #### 代码实现 ```python import pandas as pd def station_idle_rate(data_path): """ 计算各站点平均空闲率 :param data_path: 数据文件路径 :return: 站点空闲率DataFrame """ # 读取数据 df = pd.read_csv(data_path) # 过滤无效数据 df = df[df['total_bikes'] > 0] # 排除总车辆数为0的记录 # 计算每个记录的空闲率 df['idle_rate'] = df['available_bikes'] / df['total_bikes'] # 按站点分组计算平均空闲率 result = df.groupby('station_id')['idle_rate'].mean().reset_index() # 重命名列并排序 result.columns = ['station_id', 'avg_idle_rate'] return result.sort_values(by='avg_idle_rate', ascending=False) # 示例调用 if __name__ == "__main__": result_df = station_idle_rate("bike_data.csv") print(result_df.head(10)) # 输出空闲率最高的10个站点 ``` #### 关键步骤说明 1. **数据过滤**：`df['total_bikes'] > 0` 确保分母不为零 2. **空闲率计算**：向量化操作 `available_bikes/total_bikes` 高效计算比例 3. **分组聚合**：`groupby().mean()` 实现按站点分组求平均值 4. **结果排序**：`ascending=False` 按空闲率从高到低排序 #### 输出示例 ``` station_id avg_idle_rate 7 S08 0.85 12 S13 0.82 3 S04 0.79 ... ... ... ``` ### 注意事项 1. 若数据包含时间字段，可扩展为分时段统计（如早晚高峰） 2. 实际数据中注意处理缺失值：`df.dropna(subset=['available_bikes', 'total_bikes'])` 3. 空闲率异常值处理：可添加`clip(0, 1)`限制在[0,1]区间 > 此方案参考了分布式计算中数据分片处理的思想[^3]，通过分组聚合高效处理大规模数据
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