前言:大家好,我是小威,24届毕业生,在一家满意的公司实习。本篇文章将详细介绍Sentinel的两种限流模式,由于篇幅原因,后续文章将详细介绍Sentinel的其他三种。
如果文章有什么需要改进的地方还请大佬不吝赐教👏👏。
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以下正文开始
Sentinel流控模式
Sentinel流量控制主要有以下几种模式:
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直接失败模式:在达到流量控制阈值后,直接拒绝请求,返回错误信息。
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关联模式:当关联的资源达到流量控制阈值时,将触发当前资源的流量控制。
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Warm Up模式:在系统启动时,允许一定量的请求通过,防止出现系统冷启动时大量请求被拒绝的情况。
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排队等待模式:在达到流量控制阈值后,请求将进入队列等待,直到有资源可用时再处理请求。
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热点规则:对于一些热点资源,可以设置特定的流量控制规则,以防止热点资源被过多请求占用导致系统崩溃。
说明:由于篇幅原因,本篇文章先介绍前两种模式,即直接失败模式和关联模式。
直接失败模式
Sentinel的直接失败模式是一种流量控制策略,它可以在系统达到预设的流量阈值时直接拒绝请求,而不是将请求放入队列等待处理。该模式可以避免系统资源过度消耗,并且可以快速响应请求,提高系统的可用性。
具体来说,Sentinel的直接失败模式可以通过以下步骤实现:
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配置流量阈值:在Sentinel中,可以通过配置规则来设置系统的流量阈值,例如:每秒最多处理100个请求。
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监控流量:Sentinel会监控系统的流量,当流量达到预设的阈值时,Sentinel会触发流量控制策略。
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直接拒绝请求:在直接失败模式下,当流量达到阈值时,Sentinel会直接拒绝请求,并返回错误信息给客户端,而不是将请求放入队列等待处理。
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统计流量:Sentinel会统计系统的流量情况,并根据配置的规则进行限流,以保证系统的稳定性和可用性。
首先,我们需要添加Sentinel依赖:
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
然后,在启动类上添加@EnableSentinel
注解启用Sentinel:
@SpringBootApplication
@EnableSentinel
public class DemoApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
}
}
接下来,我们定义一个Controller,其中包含一个需要进行流量控制的方法:
@RestController
public class DemoController {
@GetMapping("/hello")
@SentinelResource(value = "hello", fallback = "fallback")
public String hello() {
return "Hello, World!";
}
public String fallback() {
return "Sorry, the service is busy, please try again later.";
}
}
在上面的代码中,我们使用@SentinelResource
注解标记了hello()
方法,并指定了一个fallback方法。当Sentinel进行流量控制并触发熔断时,会自动调用fallback方法返回一个固定的响应。
接下来,我们需要在Sentinel Dashboard中配置流量控制规则。打开Dashboard,进入流控规则页面,添加一个新的规则,将控制台模式设置为直接失败
,并设置阈值和时间窗口等参数。保存规则后,我们就可以开始测试了。
当流量超过阈值时,Sentinel会拒绝请求并返回一个固定的响应,即fallback方法中定义的响应。这就是Sentinel的直接失败模式。
关联模式
Sentinel的关联模式是一种流量控制策略,它可以根据不同的资源之间的关联关系来进行流量控制。比如,如果一个接口的访问频率过高,可能会导致其所依赖的其他接口也受到影响,此时就可以使用关联模式来控制流量。
关联模式的实现需要定义资源之间的关联关系,并为每个资源设置独立的流控规则。在实际使用中,可以通过配置文件或代码来定义关联关系和流控规则。
以下是一个使用代码实现Sentinel关联模式的示例:
// 定义资源关联关系
private static final String RESOURCE_A = "resourceA";
private static final String RESOURCE_B = "resourceB";
private static final String RESOURCE_C = "resourceC";
// 定义流控规则
private static final FlowRule RULE_A = new FlowRule(RESOURCE_A)
.setCount(10) // 每秒最多处理10个请求
.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
private static final FlowRule RULE_B = new FlowRule(RESOURCE_B)
.setCount(20) // 每秒最多处理20个请求
.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
private static final FlowRule RULE_C = new FlowRule(RESOURCE_C)
.setCount(30) // 每秒最多处理30个请求
.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
// 定义资源关联关系
private static final Set<FlowRule> RULES_A = new HashSet<>();
private static final Set<FlowRule> RULES_B = new HashSet<>();
private static final Set<FlowRule> RULES_C = new HashSet<>();
static {
RULES_A.add(RULE_A);
RULES_A.add(RULE_B);
RULES_B.add(RULE_B);
RULES_C.add(RULE_C);
}
// 注册流控规则
FlowRuleManager.loadRules(RULES_A);
FlowRuleManager.loadRules(RULES_B);
FlowRuleManager.loadRules(RULES_C);
// 定义资源关联关系
DegradeRule degradeRuleA = new DegradeRule(RESOURCE_A)
.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT)
.setCount(5) // 每秒最多处理5个异常
.setTimeWindow(10); // 统计时间窗口为10秒
DegradeRule degradeRuleB = new DegradeRule(RESOURCE_B)
.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT)
.setCount(10) // 每秒最多处理10个异常
.setTimeWindow(10); // 统计时间窗口为10秒
DegradeRule degradeRuleC = new DegradeRule(RESOURCE_C)
.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT)
.setCount(15) // 每秒最多处理15个异常
.setTimeWindow(10); // 统计时间窗口为10秒
// 定义资源关联关系
private static final Set<DegradeRule> DEGRADE_RULES_A = new HashSet<>();
private static final Set<DegradeRule> DEGRADE_RULES_B = new HashSet<>();
private static final Set<DegradeRule> DEGRADE_RULES_C = new HashSet<>();
static {
DEGRADE_RULES_A.add(degradeRuleA);
DEGRADE_RULES_A.add(degradeRuleB);
DEGRADE_RULES_B.add(degradeRuleB);
DEGRADE_RULES_C.add(degradeRuleC);
}
// 注册降级规则
DegradeRuleManager.loadRules(DEGRADE_RULES_A);
DegradeRuleManager.loadRules(DEGRADE_RULES_B);
DegradeRuleManager.loadRules(DEGRADE_RULES_C);
在上面的代码中,我们定义了三个资源:RESOURCE_A、RESOURCE_B、RESOURCE_C,并为每个资源设置了独立的流控规则和降级规则。同时,我们还定义了资源之间的关联关系,即RESOURCE_A和RESOURCE_B关联,RESOURCE_B和RESOURCE_C关联。
通过这种方式,当RESOURCE_A的流量达到限制时,Sentinel会自动触发降级操作,从而避免RESOURCE_B和RESOURCE_C受到影响。同样地,当RESOURCE_B的流量达到限制时,Sentinel会自动触发降级操作,从而避免RESOURCE_C受到影响。
好了,本篇文章就先分享到这里了,后续将会继续介绍sentinel详细的其他方面的知识,感谢大佬认真读完支持咯~
文章到这里就结束了,如果有什么疑问的地方请指出,诸佬们一起讨论😁
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