Sentinel服务

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原创 最新推荐文章于 2025-09-10 22:08:05 发布 602 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
【微服务】服务容错---Sentinel 在上篇文章中，我们介绍了服务调用会产生的网络故障导致服务崩掉的问题；以及随之带来的服务容错的概念。那这篇文章就介绍下，什么是服务容错？Sentinel有哪些概念和重要功能？它又有哪些降级规则和流控规则？如何对接口实现限流？Feign如何整合Sentinel？如何利用Sentinel实现服务容错等问题，在这篇文章中，你都能有所了解，有所收获。 阅读详情

1，安装Sentinel 
2，引入依赖 spring-cloud-starter-alibaba-sentinel
3，自定义资源，添加注解： @SentinelResource(value = "getByCode",blockHandler = "handleException")
4，配置文件中添加sentinel的服务端地址

sentinel:transport:dashboard:192.168.0.107:8858


5，控制台中设置QPS单机阈值成5
6，添加自定义异常方法 handleException
7，持久化配置
    引入sentinel-datasource-nacos
    修改application.yml，配置sentinel的数据源
    在nacos中建立限流配置account-service-sentinel
8，熔断
    熔断降级策略配置
    自定义异常属性配置：fallback = "fallbackHandler"
    持久化配置，配置sentinel的数据源
    在nacos中建立配置文件product-service-sentinel-degrade,
9,打包查看README-zh.md

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SpringCloudAlibaba，RabbitMq

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#sentinel #java #开发语言
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SpringCloud整合服务容错Sentinel 一、雪崩(Cascading failure) 看上图 什么是雪崩? 例如:c和d 去调用b 调用成功 b调用a 成功 那么就可以走通 例如:c和d 去调用b 调用成功 b去调用a ,a已经死了 b会一直去调用a 直到超时 每次调用都会生成一个线程,当a挂掉以后,b的请求一直处于等待状态,b的线程就是阻塞状态,直到请求超时会被释放, 例如:现在我们在一个高并发的情况下,线程会一直阻塞,会影响... 阅读详情

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服务保护——Sentinel

Sentinel是阿里巴巴开源的一款服务保护框架，目前已经加入SpringCloudAlibaba中。Sentinel官方网站。核心库（Jar包）：不依赖任何框架/库，能够运行于 Java 8 及以上的版本的运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。在项目中引入依赖即可实现服务限流、隔离、熔断等功能。控制台（Dashboard）：Dashboard 主要负责管理推送规则、监控、管理机器信息等。

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Sentinel 是阿里巴巴微服务生态下的流量治理中心，可以实现流量控制、熔断降级、系统自适应保护等功能，从而解决服务雪崩的问题。 Sentinel 的核心思想是控制流量，它可以通过限流、熔断、降级等手段来控制流量，避免系统过载，从而保护系统的稳定性和可用性。具体来说，当系统流量超出预设阈值时，Sentinel 会自动触发熔断降级操作，停止对该服务的调用，从而避免服务链路中的其他服务受到影响，避免服务雪崩的发生。

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Sentinel默认是监控每个http接口路径但我们的功能有相同路径不同请求方式只是监控请求路径，无法看到每个功能的详情，所以开启了Sentinel的请求方式前缀，把每个接口都监控了。

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微服务-Sentinel

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Sentinel概述 Sentinel (分布式系统的流量防卫兵) 是阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案。它以流量为切入点, 从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。 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。 Sentinel核心分为两个部分: 核心库（Java 客户端）：能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对...

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微服务流量治理组件sentinel实战

1.当服务访问量达到一定程度，流量扛不住的时候2.服务之间相互依赖，当服务a出现响应时间过长，影戏那个服务b的响应，进而产生连锁反应，直至影响整个依赖链上的所有服务如何保证微服务的正常运行期间的稳定性，就是分布式，微服务开发不可避免的问题。

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这篇文章，根据这篇文章流控规则可以完美的实现效果，但是其他的授权规则、系统规则小编试了好像业务并不生效，主要是格式的问题，有兴趣的可以自行研究一下，另外一种办法就是自己写业务逻辑实现Nacos规则拉取回显然后修改推送，方法千千万，合适自己的业务场景最重要~上面配置的意思就是，当请求超过200毫秒的调用是慢调用，统计最近1000毫秒内的请求，如果请求量超过2次，并且慢调用比例不低于0.5，也就是两个请求里面有一半的请求命中，则触发熔断，熔断时长为20秒。然后进入half-open状态，放行一次请求做测试。

一枚小白的分享，不喜勿喷~ 1155
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