qq_45078781的博客

@SentinelResource更多属性说明@SentinelResource 注解注意：注解方式埋点不支持private方法@SentinelResource 用于定义资源，并提供可选的异常处理和 fallback 配置项。 @SentinelResource 注解包含以下属性：value：资源名称，必需项（不能为空）entryType：entry 类型，可选项（默认为 EntryType.OUT）blockHandler / blockHandlerClass: blockHandl

客户自定义限流处理逻辑一、创建CustomerBlockHandler类用于自定义限流处理逻辑package com.junfu.springcloud.myhandler;import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;import com.junfu.springcloud.entities.CommonResult;import com.junfu.springcloud.entities.Payment;publ

SentinelResource配置一、按资源名称限流+后续处理

Sentinel系统规则一、介绍系统自适应限流Sentinel 系统自适应限流从整体维度对应用入口流量进行控制，结合应用的 Load、CPU 使用率、总体平均 RT、入口 Q PS 和并发线程数等几个维度的监控指标，通过自适应的流控策略，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。二、配置说明系统规则系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台机器的 load、CPU 使用率、平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度监控应用指标

Sentinel热点key一、基本介绍官网：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%83%AD%E7%82%B9%E5%8F%82%E6%95%B0%E9%99%90%E6%B5%81热点参数限流何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。比如：商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行

Sentinel降级-异常数一、 是什么异常数 (ERROR_COUNT)：当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。时间窗口一定要大于等于60秒。异常数是按照分钟统计二、测试代码@GetMapping("/testE") public String testE(){ log.info("------testE 异常

Sentinel降级-异常比例一、是什么    异常比例(DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO ):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（ 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i回。异常比率的阈值范围是[0.0，1.0]，代表0% -100%。二、测试代码@G

Sentinel降级-RT一、是什么    平均响应时间( DEGRADE_GRADE_RT ):当1s内持续进入5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

Sentinel降级简介官网：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%86%94%E6%96%AD%E9%99%8D%E7%BA%A7一、基本介绍RT (平均响应时间，秒级)平均响应时间超出阈值 且 在时间窗口内通过的请求>=5，两个条件同时满足后触发降级窗口期过后关闭断路器RT最大4900(更大的需要通过-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=XXXX才能生效)异常比列(秒级)QPS >= 5且异

Sentinel初始化监控一、新建工程cloudalibaba-sentinel-service8401二、修改pom.xml文件导入spring-cloud-starter-alibaba-sentinel以及其他必要依赖<dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</art

Sentinel介绍及下载官网：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D一、介绍Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 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保护服务的稳定性。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

Nacos作为配置中心-基础配置一、创建工程cloudalibaba-config-nacos-client3377二、修改pom.xml添加spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config以及其他必要依赖<dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-

基于Nacos的服务消费者一、 创建工程cloudalibaba-consumer-nacos-order83二、修改pom.xml文件<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLoca

基于Nacos的服务提供者创建工程cloudalibaba-provider-payment9001修改pom.xml文件添加spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery依赖以及其他必要依赖<dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-dis