SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架(十四):集成Sentinel高可用流量管理框架【限流】

简介: Sentinel 是面向分布式服务架构的高可用流量防护组件,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务的稳定性。Sentinel 安装部署请参考:https://www.jianshu.com/p/9626b74aec1eSentinel 具有以下特性:• 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。

Sentinel 是面向分布式服务架构的高可用流量防护组件,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务的稳定性。Sentinel 安装部署请参考:https://www.jianshu.com/p/9626b74aec1e

Sentinel 具有以下特性:


  • 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、gRPC 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、在gitegg-platform-cloud中引入依赖


<!-- Sentinel 高可用流量防护组件 -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
        </dependency>


2、在gitegg-platform-cloud的application.yml文件中加入暴露/actuator/sentinel端点的配置


management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'


3、GitEgg-Platform重新install,GitEgg-Cloud更新导入的依赖,启动gitegg-service-system服务,在浏览器中打开http://127.0.0.1:8001/actuator/sentinel地址,可以看到返回的Json信息,说明项目已经整合好了Sentinel。


微信图片_20220518130000.png

image.png


{
    "blockPage": null,
    "appName": "gitegg-service-system",
    "consoleServer": [],
    "coldFactor": "3",
    "rules": {
        "systemRules": [],
        "authorityRule": [],
        "paramFlowRule": [],
        "flowRules": [],
        "degradeRules": []
    },
    "metricsFileCharset": "UTF-8",
    "filter": {
        "order": -2147483648,
        "urlPatterns": [
            "/**"
        ],
        "enabled": true
    },
    "totalMetricsFileCount": 6,
    "datasource": {},
    "clientIp": "172.16.10.3",
    "clientPort": "8719",
    "logUsePid": false,
    "metricsFileSize": 52428800,
    "logDir": "",
    "heartbeatIntervalMs": 10000
}


4、在配置文件中添加Sentinel服务地址,默认情况下 Sentinel 会在客户端首次调用的时候进行初始化,开始向控制台发送心跳包。也可以配置sentinel.eager=true ,取消Sentinel控制台懒加载。


spring:
    cloud:
        sentinel:
        filter:
            enabled: true
        transport:
            port: 8719
            #指定sentinel控制台的地址
            dashboard: 127.0.0.1:8086
        eager: true


5、SystemController.java中添加限流的测试方法


@ApiOperation(value = "限流测试")
    @GetMapping(value = "sentinel/protected")
    public Result<String> sentinelProtected() {
        return Result.data("访问的是限流测试接口");
    }


6、启动服务,通过浏览器访问刚刚新增的测试接口地址,http://127.0.0.1:8011/system/sentinel/protected,刷新几次,然后打开Sentinel控制台地址,可以看到当前服务的访问情况


微信图片_20220518130004.png

image.png


7、以上是没有对接口进行限流的情况,现在我们设置规则,对接口进行限流,打开Sentinel控制台,点击左侧限流规则菜单,然后点击右上角“新增流控规则”按钮,在弹出的输入框中,资源名输入需要限流的接口,我们这里设置为:/system/sentinel/protected,阈值类型:QPS, 单机阈值:20,确定添加。


微信图片_20220518130008.png

image.png


8、为了测试并发请求,我们这里借助压力测试工具Jmeter,具体使用方法https://jmeter.apache.org/,下载好Jmeter之后,点击新建->测试计划->线程组->HTTP请求-查看结果树。我们限流设置的单机阈值为20,我们这里线程组先设置为20,查看请求是否会被限流,然后再将线程组设置为100查看是否被限流。


微信图片_20220518130011.png

image.png


微信图片_20220518130015.png

image.png


微信图片_20220518130019.png

image.png


微信图片_20220518130022.png

image.png


微信图片_20220518130034.png

image.png


从以上测试结果可以看到当设置为100时,出现访问失败,返回Blocked by Sentinel (flow limiting),说明限流已生效。


9、Sentinel同时也支持热点参数限流和系统自适应限流,这里只需要在Sentinel控制台配置即可,所以这里不介绍具体操作及代码:


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 进行限制


热点参数限流会统计传入参数中的热点参数,并根据配置的限流阈值与模式,对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制,仅对包含热点参数的资源调用生效。


Sentinel 利用 LRU 策略统计最近最常访问的热点参数,结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。热点参数限流支持集群模式,详细使用指南:

https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%83%AD%E7%82%B9%E5%8F%82%E6%95%B0%E9%99%90%E6%B5%81


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 QPS 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。,详细使用指南:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E9%99%90%E6%B5%81

相关文章
|
人工智能 安全 Java
智慧工地源码,Java语言开发,微服务架构,支持分布式和集群部署,多端覆盖
智慧工地是“互联网+建筑工地”的创新模式,基于物联网、移动互联网、BIM、大数据、人工智能等技术,实现对施工现场人员、设备、材料、安全等环节的智能化管理。其解决方案涵盖数据大屏、移动APP和PC管理端,采用高性能Java微服务架构,支持分布式与集群部署,结合Redis、消息队列等技术确保系统稳定高效。通过大数据驱动决策、物联网实时监测预警及AI智能视频监控,消除数据孤岛,提升项目可控性与安全性。智慧工地提供专家级远程管理服务,助力施工质量和安全管理升级,同时依托可扩展平台、多端应用和丰富设备接口,满足多样化需求,推动建筑行业数字化转型。
435 5
|
人工智能 Java 数据库
飞算 JavaAI:革新电商订单系统 Spring Boot 微服务开发
在电商订单系统开发中,传统方式耗时约30天,需应对复杂代码、调试与测试。飞算JavaAI作为一款AI代码生成工具,专注于简化Spring Boot微服务开发。它能根据业务需求自动生成RESTful API、数据库交互及事务管理代码,将开发时间缩短至1小时,效率提升80%。通过减少样板代码编写,提供规范且准确的代码,飞算JavaAI显著降低了开发成本,为软件开发带来革新动力。
|
11月前
|
IDE Java API
Java 17 新特性与微服务开发的实操指南
本内容涵盖Java 11至Java 17最新特性实战,包括var关键字、字符串增强、模块化系统、Stream API、异步编程、密封类等,并提供图书管理系统实战项目,帮助开发者掌握现代Java开发技巧与工具。
656 0
|
人工智能 数据可视化 JavaScript
颠覆开发效率!国内首个微服务编排框架Juggle开源啦!
Juggle是国内首个开源的微服务编排框架,专注于解决企业微服务进程中接口重复开发、系统对接复杂等问题。它提供零代码、低代码和AI增强功能,通过可视化拖拽快速组装简单API为复杂接口,支持多协议、多语言脚本和流程多版本管理。相比国外框架如Conductor,Juggle更贴合国内需求,具备高效开发、企业级可靠性及信创适配等优势,助力企业实现敏捷创新与数字化转型。
1075 0
颠覆开发效率!国内首个微服务编排框架Juggle开源啦!
|
12月前
|
Java API 微服务
Java 21 与 Spring Boot 3.2 微服务开发从入门到精通实操指南
《Java 21与Spring Boot 3.2微服务开发实践》摘要: 本文基于Java 21和Spring Boot 3.2最新特性,通过完整代码示例展示了微服务开发全流程。主要内容包括:1) 使用Spring Initializr初始化项目,集成Web、JPA、H2等组件;2) 配置虚拟线程支持高并发;3) 采用记录类优化DTO设计;4) 实现JPA Repository与Stream API数据访问;5) 服务层整合虚拟线程异步处理和结构化并发;6) 构建RESTful API并使用Springdoc生成文档。文中特别演示了虚拟线程配置(@Async)和StructuredTaskSco
1206 0
|
人工智能 安全 Java
微服务引擎 MSE:打造通用的企业级微服务架构
微服务引擎MSE致力于打造通用的企业级微服务架构,涵盖四大核心内容:微服务技术趋势与挑战、MSE应对方案、拥抱开源及最佳实践。MSE通过流量入口、内部流量管理、服务治理等模块,提供高可用、跨语言支持和性能优化。此外,MSE坚持开放,推动云原生与AI融合,助力企业实现无缝迁移和高效运维。
779 1
|
人工智能 Java 数据处理
Java高级应用开发:基于AI的微服务架构优化与性能调优
在现代企业级应用开发中,微服务架构虽带来灵活性和可扩展性,但也增加了系统复杂性和性能瓶颈。本文探讨如何利用AI技术,特别是像DeepSeek这样的智能工具,优化Java微服务架构。AI通过智能分析系统运行数据,自动识别并解决性能瓶颈,优化服务拆分、通信方式及资源管理,实现高效性能调优,助力开发者设计更合理的微服务架构,迎接未来智能化开发的新时代。
|
Java UED Sentinel
微服务守护神:Spring Cloud Sentinel,让你的系统在流量洪峰中稳如磐石!
【8月更文挑战第29天】Spring Cloud Sentinel结合了阿里巴巴Sentinel的流控、降级、熔断和热点规则等特性,为微服务架构下的应用提供了一套完整的流量控制解决方案。它能够有效应对突发流量,保护服务稳定性,避免雪崩效应,确保系统在高并发下健康运行。通过简单的配置和注解即可实现高效流量控制,适用于高并发场景、依赖服务不稳定及资源保护等多种情况,显著提升系统健壮性和用户体验。
427 1
|
监控 Java Sentinel
使用Sentinel进行服务调用的熔断和限流管理(SpringCloud2023实战)
Sentinel是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件,主要以流量为切入点,从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
980 3
|
负载均衡 算法 Java
蚂蚁面试:Nacos、Sentinel了解吗?Springcloud 核心底层原理,你知道多少?
40岁老架构师尼恩分享了关于SpringCloud核心组件的底层原理,特别是针对蚂蚁集团面试中常见的面试题进行了详细解析。内容涵盖了Nacos注册中心的AP/CP模式、Distro和Raft分布式协议、Sentinel的高可用组件、负载均衡组件的实现原理等。尼恩强调了系统化学习的重要性,推荐了《尼恩Java面试宝典PDF》等资料,帮助读者更好地准备面试,提高技术实力,最终实现“offer自由”。更多技术资料和指导,可关注公众号【技术自由圈】获取。
蚂蚁面试:Nacos、Sentinel了解吗?Springcloud 核心底层原理,你知道多少?