从零开始搭建 Spring Cloud Alibaba(更新中)

最新推荐文章于 2025-02-21 09:02:57 发布

程序员小孟

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一简介

1.1 SCA简介

第⼀代 Spring Cloud （主要是 SCN）很多组件已经进⼊停更维护模式。Alibaba 搞出了Spring Cloud Alibaba（SCA），SCA 是由⼀些阿⾥巴巴的开源组件和云产品组成的，2018年，Spring Cloud Alibaba 正式⼊住了 Spring Cloud 官⽅孵化器。Nacos（服务注册中⼼、配置中⼼） Sentinel哨兵（服务的熔断、限流等） Seata分布式事务解决⽅案。

1.2 Nacos简介

是阿⾥巴巴开源的⼀个针对微服务架构中服务发现、配置管理和服务管理平台。 Nacos就是注册中⼼ +配置中⼼的组合（Nacos= Eureka + Config + Bus）官⽹：https://nacos.io 下载地址：https://githu b.com/alibaba/Nacos 。Nacos有⼀个ui⻚⾯，可以看到注册的服务及其实例信息（元数据信息）等），动态的服务权重调整、动态服务优雅下线，都可以去做 Nacos功能特性服务发现与健康检查动态配置管理服务和元数据管理

1.3 Nacos单例服务部署

下载解压安装包，执⾏命令启动

linux/mac：
sh startup.sh -m standalone
windows：
cmd startup.cmd

访问nacos管理界面: http://IP地址:8848/nacos/#login（默认端⼝8848，账号和密码 nacos/nacos）

二使用Nacos 作为服务的注册中心

2.1 服务提供者注册到Nacos

在父项目中引入SCA依赖(原来的SCN依赖可以不删除,因为原来的服务提供则可以使用)

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <!--SCA -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>2.1.0.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
        <!--SCA -->
</dependencyManagement>

服务提供者添加依赖

   <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>cn.kgc.qh</groupId>
            <artifactId>commons</artifactId>
            <version>1.0-SNAPSHOT</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

修改application.yml文件

server:
  port: 100

spring:
  application:
    name: service-resume
  datasource:
    username: root
    password: root
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/springcloud?serverTimezone=GMT&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false
    dbcp2:
      max-idle: 10
      min-idle: 10
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 自己的外网ip:8848
        username: 自己的用户名
        password: 自己的密码
mybatis-plus:
  type-aliases-package: cn.kgc.cn.kgc.qh.entity
  mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
  configuration:
    auto-mapping-behavior: full
    map-underscore-to-camel-case: false
  global-config:
    db-config:
      logic-delete-value: 1
      logic-not-delete-value: 0

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"

启动调用微服务

保护阈值：可以设置为0-1之间的浮点数，它其实是⼀个⽐例值（当前服务健康实例数/当前服务总实例数）。场景：⼀般流程下，nacos是服务注册中⼼，服务消费者要从nacos获取某⼀个服务的可⽤实例信息，对于服务实例有健康/不健康状态之分，nacos在返回给消费者实例信息的时候，会返回健康实例。这个时候在⼀些⾼并发、⼤流量场景下会存在⼀定的问题。如果服务A有50个实例，40个实例都不健康了，只有10个实例是健康的，如果nacos 只返回这两个健康实例的信息的话，那么后续消费者的请求将全部被分配到这两个实例，流量洪峰到来，10个健康的实例也扛不住了，整个服务A 就扛不住，上游的微服务也会导致崩溃，，，产⽣雪崩效应。保护阈值的意义在于当服务A健康实例数/总实例数 < 保护阈值的时候，说明健康实例真的不多了，这个时候保护阈值会被触发（状态true）。 nacos将会把该服务所有的实例信息（健康的+不健康的）全部提供给消费者，消费者可能访问到不健康的实例，请求失败，但这样也⽐造成雪崩要好，牺牲了⼀些请求，保证了整个系统的⼀个可⽤。

2.2 服务消费者从Nacos获取服务提供者

依赖

 <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>cn.kgc.qh</groupId>
            <artifactId>commons</artifactId>
            <version>1.0-SNAPSHOT</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>

    </dependencies>

配置文件

server:
  port: 82

spring:
  application:
    name: service-autodeliver
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 自己的外网ip:8848
        username: 自己的用户名(这个地方可以不需要配置，不配置就是默认的)
        password: 自己的密码 (这个地方可以不需要配置，不配置就是默认的)
hystrix:
  command:
    default:
      circuitBreaker:
        forceOpen: false
        # 触发熔断错误⽐例阈值，默认值50%
        errorThresholdPercentage: 50
        # 熔断器打开以后,每隔3秒钟 尝试调用服务的提供者
        sleepWindowInMilliseconds: 3000
        # 熔断触发最⼩请求次数，默认值是20
        requestVolumeThreshold: 2
      execution:
        isolation:
          thread:
            # 熔断超时设置，默认为1秒
            timeoutInMilliseconds: 4000
  threadpool:
    service-resume:
      #线程池大小
      coreSize: 2
      #请求等待队列 默认值：-1 如果使用正数，队列将从SynchronizeQueue改为LinkedBlockingQueue
      maxQueueSize: 1
      #默认值：5  注意：如果maxQueueSize == -1，则此属性不适用。 此属性设置队列大小拒绝阈值
      queueSizeRejectionThreshold: 10
      #此属性设置保持活动时间，以分钟为单位
      keepAliveTimeMinutes: 2


management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"
  # 暴露健康接⼝的细节
  endpoint:
    health:
      show-details: always

feign:
  hystrix:
    enabled: true
  compression:
    request:
      enabled: true # 开启请求压缩
      mime-types: text/html,application/xml,application/json
      min-request-size: 2048 # 设置触发压缩的⼤⼩下限，此处也是默认值
    response:
      enabled: true # 开启响应压缩

service-resume:
  ribbon:
    #请求连接超时时间
    ConnectTimeout: 2000
    #请求处理超时时间
    ReadTimeout: 5000
    #对所有操作都进⾏重试
    OkToRetryOnAllOperations: true
    MaxAutoRetries: 1 #对当前选中实例重试次数，不包括第⼀次调⽤
    MaxAutoRetriesNextServer: 1 #切换实例的重试次数
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule #负载策略调整

三搭建集群环境下的Nacos

3.1 安装3个或3个以上的Nacos

复制解压后的nacos⽂件夹，分别命名为nacos-01、nacos-02、nacos-03

#关闭nacos
cd /usr/software/nacos/bin
sh shutdown.sh
#修改nacos的文件的名字,将其改为nacos-01
cd /usr/software
mv nacos nacos-01
#复制
cp -r nacos-01 nacos-02
cp -r nacos-02 nacos-03

3.2 修改项目配置⽂件

同⼀台机器模拟，将上述三个⽂件夹中application.properties中的server.port分别改为 8848、8849、8850

3.3 分别修改Nacos的配置文件

application.properties文件

cd /usr/software/nacos-01/conf
vi applcation.properties
按 "i"键 进入编辑模式 修改以下内容:
server.port=8848
nacos.inetutils.ip-address=内网IP
db.num=1
### Connect URL of DB:
db.url.0=jdbc:mysql://内网IP:3306/nacos-config?
characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true
db.user=root
db.password=密码
按 "ESC" 键 进入命令模式
输入":wq"保存退出

cd /usr/software/nacos-01/conf
vi applcation.properties
按 "i"键 进入编辑模式 修改以下内容:
server.port=8849
nacos.inetutils.ip-address=内网IP
db.num=1
### Connect URL of DB:
db.url.0=jdbc:mysql://内网IP:3306/nacos-config?
characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true
db.user=root
db.password=密码
按 "ESC" 键 进入命令模式
输入":wq"保存退出

cd /usr/software/nacos-01/conf
vi applcation.properties
按 "i"键 进入编辑模式 修改以下内容:
server.port=8850
nacos.inetutils.ip-address=内网IP
db.num=1
### Connect URL of DB:
db.url.0=jdbc:mysql://内网IP:3306/nacos-config?
characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true
db.user=root
db.password=密码
按 "ESC" 键 进入命令模式
输入":wq"保存退出

三个服务器中都配置cluster.conf文件依次修改3个文件

cd /usr/software/nacos-01/conf
mv cluster.conf.example cluster.conf
vi cluster.conf
按 "i"键 进入编辑模式,将原有内容删除掉,改为以下内容
内网IP:8848
内网IP:8849
内网IP:8850
按 "ESC" 键 进入命令模式
输入":wq"保存退出

3.4 分别启动每个实例

sh startup.sh -m cluster

如果有错误检查是 cat

cat /usr/software/nacos-n/logs/start.out

没问题重新启动

cd /usr/software/nacos-0x/bin
sh shutdwon.sh
sh startup.sh -m cluster

注意: 因为内存的问题,后面我们不使用集群了,还是使用单实例启动;

关闭集群

cd /usr/software/nacos-01/bin
sh shutdwon.sh
cd /usr/software/nacos-02/bin
sh shutdwon.sh
cd /usr/software/nacos-03/bin
sh shutdwon.sh

3.5 设置nacos的内存大小

vi /usr/software/nacos-01/bin/startup.sh
按照上图内容进行修改。保存退出。

重新单实例启动nacos-01

cd /usr/software/nacos-01/bin
sh startup.sh -m standalone

四 Nacos 配置中心

4.1 领域模型

Namespace命名空间、Group分组、集群这些都是为了进⾏归类管理，把服务和配置⽂件进⾏归类，归类之后就可以实现⼀定的效果，比如隔离⽐如，对于服务来说，不同命名空间中的服务不能够互相访问调用。

Namespace：命名空间，对不同的环境进⾏隔离，⽐如隔离开发环境、测试环境和⽣产环境Group：分组，将若⼲个服务或者若⼲个配置集归为⼀组，通常习惯⼀个系统归为⼀个组Service：某⼀个服务，⽐如简历微服务 DataId：配置集或者可以认为是⼀个配置⽂件Namespace + Group + Service 可以锁定对应的文件。

4.2 在Nacos Server中添加配置信息

创建配置之前先选中命名空间

4.3 改造具体的微服务

使其成为Nacos Config Client,能够从Nacos Server中获取到配置信息

4.3.1 添加依赖

<dependency> 
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> 
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
</dependency>

4.3.2 微服务中需要指定配置文件(dataId)

通过 Namespace + Group + dataId 来锁定配置⽂件，Namespace不指定就默认 public，Group不指定就默认 DEFAULT_GROUP

dataId的完整格式如下:

${prefix}-${spring.profile.active}.${file-extension}

prefix 默认为 spring.application.name 的值，也可以通过配置项 spring.cloud.nacos.config.prefix来配置。

spring.profile.active 即为当前环境对应的 proﬁle。注意：当 spring.profile.active 为空时，对应的连接符 - 也将不存在，dataId 的拼接格式变成

${prefix}.${file-extension}

file-exetension 为配置内容的数据格式，可以通过配置项 spring.cloud.nacos.config.file-extension 来配置。⽬前只⽀持 properties 和 yaml 类型。

注意此时配置文件名必须是bootstrap.yml

  cloud:
    nacos:
      discovery:
        # 集群中各节点信息都配置在这⾥
        server-addr: 自己的外网ip:8848
      config:
        server-addr: 自己的外网ip:8848
        namespace: 自己的namespace #namespace的一长串
        group: DEFAULT_GROUP #默认的名字
        file-extension: yaml #文件的格式
        prefix: test #文件的前缀

这个时候我的前缀是 test 文件格式是yaml 去访问看能不能访问的到

最后是拿到了结果是正常的！

但是大家想一个问题我如果有多个一样的文件哪个优先级最高呢？怎么写？还有开启动态刷新总不能每次都手动重启服务吧

        ext-config[0]:
          data-id: a.yml
          group: DEFAULT_GROUP
          refresh: true #开启扩展dataId的动态刷新
        ext-config[1]:
          data-id: b.yml
          group: DEFAULT_GROUP
          refresh: true #开启扩展dataId的动态刷新

写个测试访问一下

拿到了第二个

15 Sentinel

一 Sentinel介绍

1.1 Hystrix

服务消费者（⾃动投递微服务）--> 调⽤服务提供者（简历微服务）在调用方引入Hystrix --> 单独搞了⼀个Dashboard项目 --> Turbine。

问题

1) 自己搭建监控平台 dashboard 2）没有提供UI界⾯进⾏服务熔断、服务降级等配置

1.2 Sentinel

Sentinel是⼀个⾯向云原⽣微服务的流量控制、熔断降级组件。替代Hystrix，针对问题：服务雪崩、服务降级、服务熔断、服务限流。

1)独⽴可部署Dashboard/控制台组件 2)减少代码开发，通过UI界⾯配置即可完成细粒度控制（⾃动投递微服务）

Sentinel 分为两个部分:核⼼库：（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运⾏于所有 Java 运⾏时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的⽀持。控制台：（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运⾏，不需要额外的 Tomcat 等应⽤容器。

1.3 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（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。

完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供简单易⽤、完善的 SPI 扩展接⼝。您可以通过实现扩展接⼝来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

1.4 下载运行Sentinel

http://localhost:8080

帐号 sentinel

密码 sentinel

二使用Sentinel

2.1 接入sentinel

在我们已有的业务场景中，“⾃动投递微服务”调⽤了“简历微服务”，我们在⾃动投递微服务进⾏的熔断降级等控制，那么接下来我们改造⾃动投递微服务，引⼊Sentinel 核⼼包。

<dependency>
  <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> 
  <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> 
</dependency>

application.yml

server:
	port: 81
spring:
  application:
    name: service-autodeliver
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 内网IP:8848
        username: 账号
        password: 密码
      config:
        file-extension: yaml
        server-addr:内网IP:8848
        group: DEFAULT_GROUP
        prefix: autodeliver
        namespace: #自己填写
        ext-config[0]:
          data-id: a.yaml
          group: DEFAULT_GROUP
          refresh: true  #开启扩展dataId的动态刷新
        ext-config[1]:
          data-id: b.yaml
          group: DEFAULT_GROUP
          refresh: true  #开启扩展dataId的动态刷新
      sentinel:
        transport:
          dashboard: 127.0.0.1:8080   #指定dashboard位置
          port: 8719  #接收sentinel dashboard发送给我们的数据(dashboard配置的规则) 
management: 
  endpoints:
    web: 
      exposure: 
        include: "*" 
  # 暴露健康接⼝的细节
  endpoint: 
    health: 
      show-details: always
service-resume: 
  ribbon: 
    #请求连接超时时间
    ConnectTimeout: 2000
    #请求处理超时时间 
    ##########################################Feign超时时⻓设置
    ReadTimeout: 3000 
    #对所有操作都进⾏重试
    OkToRetryOnAllOperations: true 
    MaxAutoRetries: 0 #对当前选中实例重试次数，不包括第⼀次调⽤ 
    MaxAutoRetriesNextServer: 0 #切换实例的重试次数
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule #负载策略调整

启动⾃动投递微服务,访问接口后，使⽤ Sentinel 监控⾃动投递微服务。

2.2 Sentinel 关键概念

资源:它可以是 Java 应⽤程序中的任何内容，例如，由应⽤程序提供的服务，可以是⼀段代码。我们请求的API接⼝就是资源。

规则:围绕资源的实时状态设定的规则，可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。

2.3 Sentinel 流量规则模块

系统并发能⼒有限，⽐如系统A的QPS⽀持1个，如果太多请求过来，那么A就应该进⾏流量控制了，⽐如其他请求直接拒绝。

2.4 限流规则讲解

2.4.1 QPS

当调⽤该资源的QPS达到阈值时进⾏限流

超过此频率直接报错

如果服务A 调用服务B，服务B达到指定压力后,限流服务A

选择关联 qps一秒请求超过1 就会报错

如果B的服务超过了阈值那么就会失败

我们这里用 postman 测一下

这时候去访问A就会挂掉

排队等待如果B的请求超过了1 就会排队等待1秒钟

下面测一测线程

用的是JMeter 测试线程

第一步新建线程组

访问测试是不行的

链路

比如链路模式下设置入口资源为 Entrance1 来表示只有从入口 Entrance1 的调用才会记录到 NodeA 的限流统计当中，而不关心经 Entrance2 到来的调⽤。

预热

排队等待

必须在QPS中使用,否则无效。

排队等待模式下会严格控制请求通过的间隔时间，即请求会匀速通过，允许部分请求排队等待，通常⽤于消息队列削峰填⾕等场景。需设置具体的超时时间，当计算的等待时间超过超时时间时请求就会被拒绝。

很多流量过来了，并不是直接拒绝请求，⽽是请求进⾏排队，⼀个⼀个匀速通过（处理），请求能等就等着被处理，不能等（等待时间>超时时间）就会被拒绝。例如，QPS 配置为 5，则代表请求每 200 ms 才能通过⼀个，多出的请求将排队等待通过。超时时间代表最⼤排队时间，超出最⼤排队时间的请求将会直接被拒绝。排队等待模式下，QPS 设置值不要超过 1000（请求间隔 1 ms）。

2.4.2 线程数

当调⽤该资源的线程数达到阈值的时候进⾏限流（线程处理请求的时候，如果说业务逻辑执⾏时间很⻓，流量洪峰来临时，会耗费很多线程资源，这些线程资源会堆积，最终可能造成服务不可⽤，进⼀步上游服务不可⽤，最终可能服务雪崩）

2.5 熔断规则讲解

2.5.1 Hystrix熔断规则

Sentinel不会像Hystrix那样放过⼀个请求尝试⾃我修复，就是明明确确按照时间窗⼝来，熔断触发后，时间窗⼝内拒绝请求，时间窗⼝后就恢复。

2.5.2 RT

当 1s 内持续进⼊ >=5 个请求，平均响应时间超过阈值（以 ms 为单位），那么在接下的时间窗⼝（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.rt=xxx 来配置。

2.5.3 异常比

当资源的每秒请求量 >= 5，并且每秒异常总数占通过量的⽐值超过阈值之后，资源进⼊降级状态，即在接下的时间窗⼝（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%。

2.5.4 异常数

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。

三兜底 Sentinel

@GetMapping("/{id}")
@ApiOperation(value = "根据ID获得简历信息",
            produces = "application/json;charset=utf-8",httpMethod = "GET",
            response = CommonsResponse.class)
@ApiImplicitParam(name = "id",value = "简历的ID",paramType = "path",dataType = "int") @SentinelResource(value = "get",blockHandlerClass = RResumeHandler.class,
    blockHandler = "getHandler")
public CommonsResponse<RResume> get(@PathVariable(value = "id") int id){
    int result=5/0;
    return rResumeService.get(id);
}

@FeignClient(value = "service-resume",path = "/rResume",fallback =RResumeServiceImpl.class )
public interface RResumeService {
    @GetMapping("/{id}")
    CommonsResponse<RResume> get(@PathVariable(value = "id") int id);
}

public class RResumeHandler {
    public static CommonsResponse getHandler(int id, BlockException blockException){
        return CommonsResponse.builder().data(null).code(200).message("ok").build();
    }
}

将以前commons中的异常处理代码拷入。

四基于 Nacos 实现 Sentinel 规则持久化

Sentinel Dashboard中添加的规则数据存储在内存，微服务停掉规则数据就消失，在⽣产环境下不合适。我们可以将Sentinel规则数据持久化到Nacos配置中心，让微服务从Nacos获取规则数据。

需要保存sentiel配置的微服务中添加依赖

<dependency>
  <groupId>com.alibaba.csp</groupId> 
  <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId> 
</dependency>

修改配置文件

spring:
  application:
    name: service-autodeliver
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 外网:8848
        username: nacos
        password: kgcqh
      config:
        namespace: f4a1a383-289f-471e-a907-220a1bcfc55a
        prefix: deliver   #默认读取的是和服务的名字相同的配置文件
        group: DEFAULT_GROUP
        file-extension: yaml
        server-addr: 外网:8848
        #Data ID: ${spring.application.name}-${spring.profiles.active}.yaml
        ext-config[0]:
          data-id: a.yaml
          group: DEFAULT_GROUP
          refresh: true   #动态刷新
        ext-config[1]:
          data-id: b.yaml
          group: DEFAULT_GROUP
          refresh: true
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080
        port: 8719
      datasource:
        ds1: # 流控规则1
          nacos:
            server-addr: ${spring.cloud.nacos.discovery.server-addr}
            data-id: ${spring.application.name}-flow-rule
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow
        ds2:
          nacos:
            server-addr: ${spring.cloud.nacos.discovery.server-addr}
            data-id: ${spring.application.name}-degrade-rules
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: degrade

在nacos中保存相应规则

dataId: service-autodeliver-ﬂow-rule

[
    {
        "resource": "/findResume",
        "limitApp": "default",
        "grade": 1,
        "count": 5,
        "strategy": 0,
        "controlBehavior": 0,
        "clusterMode": false
    }
]

resource：资源名称
limitApp：来源应⽤
grade：阈值类型 0 线程数   1 QPS
count：单机阈值
strategy：流控模式，0 直接 1 关联 2 链路 
controlBehavior：流控效果，0 快速失败 1 Warm Up 2 排队等待 
clusterMode：true/false 是否集群

dataId: service-autodeliver-degrade-rules

[
   {
       "resource":"/findResume", 
       "grade":2,
       "count":1,
       "timeWindow":5
    }
]

resource：资源名称
grade：降级策略：   0 RT     1:异常⽐例  2:异常数 
count：阈值
timeWindow：时间窗

待更新..........（服务器 JDK的安装，nacos的安装，数据库的安装，nacos各种组件，中间件的使用）

从零开始搭建 Spring Cloud Alibaba(更新中)

一 简介

1.1 SCA简介

1.2 Nacos简介

1.3 Nacos单例服务部署

二 使用Nacos 作为服务的注册中心

2.1 服务提供者注册到Nacos

2.2 服务消费者从Nacos获取服务提供者

三 搭建集群环境下的Nacos

3.1 安装3个或3个以上的Nacos

3.2 修改项目配置⽂件

3.3 分别修改Nacos的配置文件

3.4 分别启动每个实例

如果有错误检查是 cat

没问题重新启动

注意: 因为内存的问题,后面我们不使用集群了,还是使用单实例启动;

3.5 设置nacos的内存大小

四 Nacos 配置中心

4.1 领域模型

4.2 在Nacos Server中添加配置信息

4.3 改造具体的微服务

15 Sentinel

一 Sentinel介绍

1.1 Hystrix

1.2 Sentinel

1.3 Sentinel 具有以下特征

1.4 下载运行Sentinel

二 使用Sentinel

2.1 接入sentinel

2.2 Sentinel 关键概念

2.3 Sentinel 流量规则模块

2.4 限流规则讲解

2.5 熔断规则讲解

2.5.2 RT

2.5.3 异常比

2.5.4 异常数

三 兜底 Sentinel

四 基于 Nacos 实现 Sentinel 规则持久化

一简介

二使用Nacos 作为服务的注册中心

三搭建集群环境下的Nacos

二使用Sentinel

三兜底 Sentinel

四基于 Nacos 实现 Sentinel 规则持久化