对于后端来说，我们需要提供一些接口去进行交互，比如登陆注册，支付下单等这样的一些功能，所以我们需要搭建一个整体的架构，早期的话可能没那么复杂，就是通过ssm框架组成的架构，然后通过部署tomcat来提供一个端口，随着整个并发量上去之后，我们需要去提供高性能的服务。
当我们的客户端，用户量的访问大了之后，对于后端系统的并发量会更高，并发量越高对于后端整个处理的能力就是一个挑战，因为我们需要保证，用户从10个到10000个的时候，我们需要提供给用户的是 它的响应时间不能超过多少。因为用户的操作是存在一个心理预期的，这就是所谓的用户体验。其次就是系统是否能够支撑这么大的量，是否会挂掉，挂掉之后网站无法提供对外服务的情况下，你无法产生商业价值。
比如说双十一零点的时候，那一瞬间瞬时的流量一定会大于正常时间的吞吐量，所以需要采用一定的机制来限流
限流的作用
- 保护系统避免被瞬时流量冲垮
- 预防恶意请求（如果自己公司不提供安全的话，可以去买高防的服务器）
- 针对请求进行限制
服务器能支撑的连接数是多少
接口的处理能力（QPS/TPS）,可以使用Jmeter来测试平均响应时间
资源限制（cpu（线程池）、内存、网络资源）
- 如何控制流量
限流的指标（可以容纳的流量、已经容纳的流量、可以接受的流量） 阈值（基于这个指标）
限流的过程（通过算法来实现）
限流的结果（处理策略）
限流的算法
计数器
（Zookeeper：RequestThrottle 限流阀）、线程池大小、连接数大小
滑动窗口
实际上发送方和接收方都维护了一个滑动窗口
当发送端发送了一个数据包，等到接收端接收到后，接收端窗口开始滑动，发送端需要等待返回后才能滑动
其限流的核心就是流量只能在这个窗口里面，但是在tcp里面，其窗口是可以灵活的扩大的，其会根据当前网络拥挤的程度来决定窗口大小。
最大只能发送五个（阈值），超过了就不能发送了
所以说io通信是一个阻塞通信其实就是这样，基于数据包处理的结果，等到这个数据返回，如果数据一直不返回，那么这个时候请求是阻塞的。
漏桶
（用来控制传输速率的）本质上控制的是发送者的速度
流入水滴的速率代表的是请求，而滴出水滴的速度代表是处理的请求，不管来的请求有多少，但是能够处理的请求就这么多。
漏桶算法的特点：
- 水的流出速度是固定的
- 桶的大小也是固定的
令牌桶
其恒定的生成速率决定了并发数，假如说我每秒生成10个令牌，那么我的qps 就是 10
令牌桶对比漏桶的区别是，其能够处理瞬时突发流量，而不像漏桶一样，流出的速度是固定的。
令牌桶的设计：
- 桶的大小
- 令牌标记
- 定时任务生成令牌
- 提供令牌获取的接口
限流的实现
Semphore 信号量
分布式限流
其大小怎么计算呢？通过压测来进行计算
//单机实现 //令牌桶算法 RateLimiter rateLimiter=RateLimiter.create(10); //TPS=10 public void doRequest(){ if(rateLimiter.tryAcquire()){ //获取令牌 System.out.println("success"); }else{ System.out.println("failed"); } } // 令牌桶不需要释放，处理完后自动丢弃
Sentinel
Sentinel 是阿里中间件团队开源的，面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。
其中对于Sentinel最重要的两个东西：
- 资源（需要被保护的东西）
- 规则（限流的规则/熔断规则）
所有的流量经过这个组件后，会根据这个规则去控制这个流量来进行处理。
而熔断是一个这样的概念：
上图存在很多相互调用的情况，里面存在很多服务调用的链路，当Service D出现故障，会导致G F阻塞，间接的又会导致A B阻塞，如果特别多的请求阻塞在这里之后，会占用特别多的资源，内存、服务器、cpu的资源，这时候会导致服务器因为大量的资源被占用而导致其他问题。
当出现这种情况的时候，会触发一种熔断的方式，熔断以后会触发降级。
服务熔断
Sentinel的服务熔断有两种方式：基于响应时间的熔断和基于异常比率的熔断。基于响应时间的熔断是根据服务的响应时间来判断是否需要熔断，当服务的响应时间超过设定的阈值时，触发熔断。基于异常比率的熔断是根据服务的异常比率来判断是否需要熔断，当服务的异常比率超过设定的阈值时，触发熔断。这两种方式可以根据具体的业务场景和需求来选择使用。
demo
public static void main(String[] arg) { initFlowRule(); //初始化限流规则 while(true){ //ResourceName表示资源,控制访问流量的点 /*try(Entry entry=SphU.entry("helloWorld")){ System.out.println("hello world"); }catch (BlockException e){ System.out.println("被拒绝"); }*/ if (SphO.entry("helloWorld")) { System.out.println("Hello World"); SphO.exit();// 释放 } } } private static void initFlowRule(){ List<FlowRule> rules=new ArrayList<>(); FlowRule flowRule=new FlowRule(); flowRule.setResource("helloWorld"); //针对那个资源设置规则 flowRule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);//QPS或者并发数 flowRule.setCount(5); //QPS=5 rules.add(flowRule); FlowRuleManager.loadRules(rules); }
Demo 运行之后，我们可以在日志 ~/logs/csp/${appName}-metrics.log.xxx 里看到下面的输出:`
-timestamp- -date time - -resource- 5表示， 通过的请求， block: 被拒绝的请 求 , 1600608724000|2023-09-20 21:32:04|helloWorld|5|6078|5|0|5|0|0|0 1600608725000|2023-09-20 21:32:05|helloWorld|5|32105|5|0|0|0|0|0 1600608726000|2023-09-20 21:32:06|helloWorld|5|41084|5|0|0|0|0|0 1600608727000|2023-09-20 21:32:07|helloWorld|5|72211|5|0|0|0|0|0 1600608728000|2023-09-20 21:32:08|helloWorld|5|60828|5|0|0|0|0|0 1600608729000|2023-09-20 21:32:09|helloWorld|5|41696|5|0|0|0|0|0
@RestController public class SentinelController { @Autowired TestService testService; @GetMapping("/hello/{name}") public String sayHello(@PathVariable("name") String name){ return testService.doTest(name); } } @Service public class TestService { @SentinelResource(value = "doTest",blockHandler ="blockHandler",fallback = "fallback") //声明限流的资源 public String doTest(String name){ return "hello , "+name; } public String blockHandler(String name, BlockException e){ //降级，限流触发的 return "被限流了"; } // 降级和限流是不一样的，限流可以触发降级，降级是因为已经被触发了 // 降级是第三方业务调用的时候，针对下游的一个返回 // 限流是针对当前服务访问的限制 // 这两个配置只会调用一个 public String fallback(String name){ //降级，熔断触发的 return "被降级了"; } } @SpringBootApplication public class SpringbootSentinelApplication { public static void main(String[] args) { initFlowRule(); SpringApplication.run(SpringbootSentinelApplication.class, args); } private static void initFlowRule(){ List<FlowRule> rules=new ArrayList<>(); FlowRule flowRule=new FlowRule(); flowRule.setResource("doTest"); //针对那个资源设置规则 flowRule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);//QPS或者并发数 flowRule.setCount(5); //QPS=5 rules.add(flowRule); FlowRuleManager.loadRules(rules); } }
Sentinel中的流量控制
维度 + 规则 + 资源
不管是通过什么样的方式，其核心原理就是，监控应用流量的qps或者并发线程数的指标，然后去判断这些指标的阈值去对流量进行控制，防止瞬时流量高峰导致系统被压垮。
SphU.entry(resourceName) ->
正常，则通过
被限制，抛出 FlowException（ FlowException extends BlockException）
同一个资源也可以创建不同的规则，这个主要是通过List rules=new ArrayList<>();实现的，如果有多个规则，会去遍历，如果发现那个规则被触发则就执行，否则就顺利通过。
一个规则由什么组成？
- resource 资源
- count 阈值
- grade 类型（基于QPS 还是 并发线程数）
- limitApp,针对的调用来源.
- strategy ， 调用关系限流
- controlBehavior . (直接拒绝， 冷启动，匀速排队)
