分布式系统集群限流_线程数隔离_削峰填谷_流量控制_速率控制_服务熔断_服务降级_认识Sentinel---微服务升级_SpringCloud Alibaba工作笔记0029

最新推荐文章于 2024-07-05 10:04:11 发布
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分类专栏： 前端UI&后端&分布式
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先来看一下这个sentinel,这个意思是哨兵的意思.

\

可以去看看官网

有中文版的,可以看到这个sentinel是哨兵的意思,

可以用来进行流量监控,速率控制,服务熔断,服务降级等等

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Sentinel降级简介_分布式系统集群限流_线程数隔离_削峰填谷_流量控制_速率控制_服务熔断_服务降级---微服务升级_SpringCloud Alibaba工作笔记0038
添柴程序猿的专栏
12-14 311
技术交流QQ群【JAVA,C++,Python,.NET,BigData,AI】：170933152 可以看看sentinel后台的降级 可以看到,当发生了熔断,也就是发生了错误以后,会熔断,熔断,就会导致服务降级,服务降级,是为了保护系统,不让系统产生 级联的错误. 如果一个错误发生了,我们不管,还是接着让接下来的请求,都来访问,那么就有可能会产生级联错误,导致系统都不能用了. 所以这里出错的时候我们需要对服务进行降级,等一会这个api接口通了以后,我们再恢复使用它. 可以看到这里
Sentinel系统规则_分布式系统集群限流_线程数隔离_削峰填谷_流量控制_速率控制_服务熔断_服务降级---微服务升级_SpringCloud Alibaba工作笔记0044
添柴程序猿的专栏
12-15 385
技术交流QQ群【JAVA,C++,Python,.NET,BigData,AI】：170933152 然后咱们来说一下这个系统规则怎么用 可以看到系统规则,又叫系统自适应限流,就是说,sentinel从系统的整体维度,进行限流, 参考,load,cpu使用率,总体平均的RT等等,入口的qps,并发线程数等等. 这里解释一下, 比如,这个意思就是,之前我们配置的都是根据某个具体的api接口配置的,但是sentinel也支持, 比如,就跟上图一样,在整个应用的外面包一层,根据整体的情况,
分布式集群下的RPC限流方案
走在前往架构师的路上
01-03 1980
文章目录前言 前言 如今在大数据时代，面对如今规模数据体量快速增长的一个阶段，HDFS单集群模式已经无法支撑更加平稳高效的数据服务能力。多集群联合模式逐渐成为一种新的架构尝试，笔者所在公司亦是如此。我们内部目前采用了社区的RBF（Router-based Federation ）方案来做统一的数据服务。最近我们在尝试解决一个棘手的问题：多用户的RPC隔离问题。这个问题其实在原始HDFS单集群模式本身也是存在的，但是在多集群模式下这个问题只会变得更为严重。多集群模式下，更多的用户数据被写入到集群，而这也意味
分布式高并发服务三种常用限流方案简介
weixin_45583158的博客
12-08 1544
服务限流场景在高并发大流量系统中，由于并发大造成服务资源不足，负载过高，进而引发致一系列问题，这里的流量一般都是突发性的，由于系统准备不足，很难短期扩容来应对 ，进行限流是最常用的手段，...
Spring Cloud--Sleuth+Zipkin 链路跟踪/订单的流量削峰
Pigeon
11-23 2568
Sleuth 产生链路跟踪日志 A --> B --> C A的id会被当做整条链路的id 默认只有10%的日志会发到Zipkin A, USFHSAJFGVDMJ， USFHSAJFGVDMJ ，true B, USFHSAJFGVDMJ ，FGRJEGNTHYJN5 ，false C, USFHSAJFGVDMJ ，GJREG98GEWU87 ，false 使用Sleuth 添加Sleuth依赖 修改2，3，4，6,有自动配置类 <dependency> <gr
系统限流实践 - 分布式限流
lzw_2006的专栏
07-11 5667
本文是根据开涛的博客 聊聊高并发系统之限流特技-1 整理而成，自学笔记第三篇 开篇上篇学习了应用限流(传送门)，接下来学习一下分布式限流的方法分布式限流分布式系统也会有限流的需求。分布式服务关键需要把限流实现为原子化，解决方案可以使用Redis+Lua或者Nginx+Lua来实现。Redis+Lua实现因为Redis是单线程模型，能确保限流服务是线程安全的。Lua脚本local times = re
微服务之限流
温故而知新
05-27 1617
回想我们在银行和政府机关去办事时， 都会有一个排队机， 先取一个号， 然后等待叫号， 办事窗口多， 号就叫得快， 办事窗口少， 号就叫得慢， 排队机是一个了不起的发明， 这里有许多值得我们在编程时借鉴的东西。 排队机 它其实应用了 leader/follower 的并发模式， 每个办事窗口就是一个工作线程， 由排号机这个 leader 来分配工作 它其实应用了限流模式...
Sentinel流控规则_线程数失败_分布式系统集群限流_线程数隔离_削峰填谷_流量控制_速率控制_服务熔断_服务降级---微服务升级_SpringCloud Alibaba工作笔记0034
添柴程序猿的专栏
12-14 358
技术交流QQ群【JAVA,C++,Python,.NET,BigData,AI】：170933152 上节咱们说了,阀值类型是QPS,也就是一秒钟可以访问的次数,然后流控模式这里我们用的是直接,也就是,如果, 一秒钟超过了这里设置的阀值1次的话,就直接进行处理, 然后流控效果,就是,上面直接处理,怎么处理呢?这里是快速失败,也就是,如果 一秒钟超过了设置的阀值1次的访问的话,就直接失败处理. 然后咱们再看看,如果这里我们配置成线程数,是1,是什么意思呢? 可以看到这里我们怎.
Sentinel降级_异常数_分布式系统集群限流_线程数隔离_削峰填谷_流量控制_速率控制_服务熔断_服务降级---微服务升级_SpringCloud Alibaba工作笔记0041
添柴程序猿的专栏
12-14 325
技术交流QQ群【JAVA,C++,Python,.NET,BigData,AI】：170933152 然后咱们再说最后一个通过异常数来降级 异常数是说,当资源近1分钟的异常数目超过阈值,以后进行熔断,由于统计时间窗口是分钟级别的,所以timeWindow,小于60秒 可能会造成,熔断后,再进入熔断的死循环,这样这个接口就永远都不能用了,所以配置的时候,要注意,这个时间窗口要设置大于60 降级以后提示有好的,断电保护信息,开启断路器. 这个是异常数降级的图 然后我们去测试,
SpringCloud中Sleuth+zipkin链路跟踪、订单的流量削峰的配置
qq_48581332的博客
12-22 2086
文章目录Sleuth+zipkin链路跟踪Sleuth用来产生链路跟踪日志添加Sleuthzipkin的连接方式2.,3,4,6的链路跟踪日志，发送到rabbitmq，再向zipkin中转发送 Sleuth+zipkin链路跟踪 Sleuth用来产生链路跟踪日志 添加Sleuth 修改2，3，4，6的pom文件，添加sleuth依赖 sleuth自动配置 zipkin的连接方式 2.,3,4,6的链路跟踪日志，发送到rabbitmq，再向zipkin中转发送 在2.,3,4,6添加依赖：zipki
分布式限流
u012222011的博客
04-01 158
限流策略： 1.利用redis过期时间来限流(集群模式) 2.google (单机模式) RateLimiter.create(100); if (!generateverifycodeRateLimiter.tryAcquire()) { return "手速太慢"; } 3.阿里巴巴sentinel(集群模式) sentinel持久化模式 <dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
限流算法&分布式限流
lishuangzhi的博客
05-05 619
目录固定窗口算法滑动窗口算法漏桶算法令牌桶算法分布式限流 固定窗口算法 固定窗口算法又叫做计数器算法，主要通过一个支持原子操作的计数器来累计 1 秒内的请求次数，当 1 秒内计数达到限流阈值时触发拒绝策略。每过 1 秒，计数器重置为 0 开始重新计数。 存在不足： 滑动窗口算法 滑动窗口算法是对固定窗口算法的改进, 和算法题里所涉及到的滑动窗口算法一样的 漏桶算法 漏桶算法，又称leaky bucket 一个系统处理请求，就像一个固定容量的水桶去溜进来的水，同时也让水流出去，但是它无法预见有多少水流进来和
《超大流量分布式系统架构解决方案》学习笔记----第三章 削峰填谷-----流控方案
Hani的 编程生活
04-19 225
这里面谈到了两个技术1、API网关限流 2、消息队列 API网关限流，这个在kong中作为插件服务，安装后就可以直接使用。限流简单点说就是为了避免后端业务服务器被大流量打垮，在API网关层做了限制，如果单位时间内过多的流量进来直接给屏蔽掉。 那么所有的压力都由API网关承担着，如果大流量把API网关给打垮了，那也是没有办法的，一般会选择性能更高的服务器安装API网关程序。用什么样配置服务器，这块的经验我不是很多给不了一个比较合理的意见。 消息队列主要用来做异步任务处理的，比如API接口发来一个请求，实
一文说清楚分布式限流
最新发布
07-05 1938
本文介绍了分布式限流的需求、常用限流算法（如固定窗口、滑动窗口、漏桶、令牌桶）、业界方案（如基于Redis+Lua、分片式限流等），以及分布式限流方案的实现原理和比较。业务级限流是保护高并发系统稳定性的重要手段。常用限流算法包括固定窗口、滑动窗口、漏桶、令牌桶，它们的适用场景以及不足之处。分布式限流可基于Redis+Lua实现多种限流算法的集中式并发控制，也可采用分片式并发控制的策略。
一文详解分布式限流方案
weixin_44837153的博客
03-02 2601
流是一种对请求或并发数进行限制的关键技术手段，旨在保障系统的正常运行。当服务资源有限、处理能力有限时，限流可以对调用服务的上游请求进行限制，以防止自身服务因资源耗尽而停止服务。
Sentinel持久化规则_削峰填谷_流量控制_速率控制_服务熔断_服务降级---微服务升级_SpringCloud Alibaba工作笔记0055
添柴程序猿的专栏
12-16 498
技术交流QQ群【JAVA,C++,Python,.NET,BigData,AI】：170933152 然后我们来看sentinel的持久化规则,要知道,之前我们配置sentinel,限流之类的,都实现了功能 但是实际上是,只要服务一重新启动,然后,配置的规则就不生效了,比如我们配置了testA这个接口 1秒中可以访问一次,快了就会被限流,但是,如果服务从新启动了,那么这个1秒访问一次的限流规则就不存在了 就会自动消失,再访问多快都不会被限流了. 所以这里我们要想把这个针对接口的限流规则保.
分布式限流算法以及实战
qq_41008202的博客
05-19 503
限流的作用 由于API接口无法控制调用方的行为，因此当遇到瞬时请求量激增时，会导致接口占用过多服务器资源，使得其他请求响应速度降低或是超时，更有甚者可能导致服务器宕机。 限流(Rate limiting)指对应用服务的请求进行限制，例如某一接口的请求限制为100个每秒,对超过限制的请求则进行快速失败或丢弃。 限流可以应对： (1）热点业务带来的突发请求； (2) 调用方bug导致的突发请求； (3) 恶意攻击请求。 因此，对于公开的接口最好采取限流措施。 分布式限流的优势 当应用为单点应用时，只要应用
【Redis】分布式限流与Redis实现限流的四种方式（Redis专栏启动）
小明的Java问道之路
12-11 5952
本文介绍分布式系统和分布式限流，我们现在的生产中的限流包括网关层的限流与Redis实现的限流策略，主要有基于Redis的 setnx 操作、List、zset实现的滑动窗口，以及Redis的Lua脚本实现分布式限流。
微服务学习
weixin_55658277的博客
01-18 565
1. 单体架构 ->将业务的所有功能集中在一个项目中开发,打成一个包部署 优点: 架构简单,部署成本低 缺点: 耦合度高 2.分布式架构 ->根据业务功能进行系统的拆分,每隔业务模块作为独立项目开发,成为一个服务 优点:降低服务耦合,有利于升级拓展 服务拆分注意事项 1.不同的微服务,不要重复开发相同业务 2.微服务数据独立,不要访问其他微服务的数据库(一个微服务对应一个数据库) 3.微服务可以将自己的业务暴露为接口,供其他微服务调用 微服务调用方式 1.基于RestTemplate发起的htt
综合能源系统分层分布式削峰填谷控制策略
"综合能源系统分层分布式协调控制方法是一种针对多能流相互耦合、协同互补的综合能源系统的控制策略。该方法旨在优化能源利用效率，降低运行成本，并实现与电网的友好互动。在正常运行状态下，系统分为上层和下层两...
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