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  • Sentinel介绍与使用

    千次阅读 2019-02-22 10:08:15
    本文转载于GitHub站Sentinel主页 Sentinel 是什么 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 是面向分布式服务架构的轻量级流量控制框架,主要以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、...

    本文转载于GitHub站Sentinel主页

    Sentinel 是什么

    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 是面向分布式服务架构的轻量级流量控制框架,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您保护服务的稳定性。

    Sentinel 的历史

    • 2012 年,Sentinel 诞生,主要功能为入口流量控制。
    • 2013-2017 年,Sentinel 在阿里巴巴集团内部迅速发展,成为基础技术模块,覆盖了所有的核心场景。Sentinel 也因此积累了大量的流量归整场景以及生产实践。
    • 2018 年,Sentinel 开源。

    Sentinel 基本概念

    资源

    资源是 Sentinel 的关键概念。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,或由应用程序调用的其它应用提供的服务,甚至可以是一段代码。在接下来的文档中,我们都会用资源来描述代码块。

    只要通过 Sentinel API 定义的代码,就是资源,能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下,可以使用方法签名,URL,甚至服务名称作为资源名来标示资源。

    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。

    Sentinel 功能和设计理念

    流量控制

    什么是流量控制

    流量控制在网络传输中是一个常用的概念,它用于调整网络包的发送数据。然而,从系统稳定性角度考虑,在处理请求的速度上,也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的,而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器,可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状,如下图所示:

    流量控制设计理念

    流量控制有以下几个角度:

    • 资源的调用关系,例如资源的调用链路,资源和资源之间的关系;
    • 运行指标,例如 QPS、线程池、系统负载等;
    • 控制的效果,例如直接限流、冷启动、排队等。

    Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度,并进行灵活组合,从而达到想要的效果。

    熔断降级

    什么是熔断降级

    除了流量控制以外,降低调用链路中的不稳定资源也是 Sentinel 的使命之一。由于调用关系的复杂性,如果调用链路中的某个资源出现了不稳定,最终会导致请求发生堆积。这个问题和 Hystrix 里面描述的问题是一样的。

    Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的: 当调用链路中某个资源出现不稳定,例如,表现为 timeout,异常比例升高的时候,则对这个资源的调用进行限制,并让请求快速失败,避免影响到其它的资源,最终产生雪崩的效果。

    熔断降级设计理念

    在限制的手段上,Sentinel 和 Hystrix 采取了完全不一样的方法。

    Hystrix 通过线程池的方式,来对依赖(在我们的概念中对应资源)进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成本,还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。

    Sentinel 对这个问题采取了两种手段:

    • 通过并发线程数进行限制

    和资源池隔离的方法不同,Sentinel 通过限制资源并发线程的数量,来减少不稳定资源对其它资源的影响。这样不但没有线程切换的损耗,也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下,例如响应时间变长,对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后,对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。

    • 通过响应时间对资源进行降级

    除了对并发线程数进行控制以外,Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后,所有对该资源的访问都会被直接拒绝,直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。

    系统负载保护

    Sentinel 同时对系统的维度提供保护。防止雪崩,是系统防护中重要的一环。当系统负载较高的时候,如果还持续让请求进入,可能会导致系统崩溃,无法响应。在集群环境下,网络负载均衡会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候,这个增加的流量就会导致这台机器也崩溃,最后导致整个集群不可用。

    针对这个情况,Sentinel 提供了对应的保护机制,让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡,保证系统在能力范围之内处理最多的请求。

    Sentinel 是如何工作的

    Sentinel 的主要工作机制如下:

    • 对主流框架提供适配或者显示的 API,来定义需要保护的资源,并提供设施对资源进行实时统计和调用链路分析。
    • 根据预设的规则,结合对资源的实时统计信息,对流量进行控制。同时,Sentinel 提供开放的接口,方便您定义及改变规则。
    • Sentinel 提供实时的监控系统,方便您快速了解目前系统的状态。

    相关链接:

    展开全文
  • Sentinel的使用

    千次阅读 2019-08-28 11:36:42
    什么是Sentinel Sentinel,中文翻译为哨兵,是为微服务提供流量控制、熔断降级的功能,它和Hystrix提供的功能一样,可以有效的解决微服务调用产生的“雪崩”效应,为微服务系统提供了稳定性的解决方案。随着Hytrxi...

    什么是Sentinel
    Sentinel,中文翻译为哨兵,是为微服务提供流量控制、熔断降级的功能,它和Hystrix提供的功能一样,可以有效的解决微服务调用产生的“雪崩”效应,为微服务系统提供了稳定性的解决方案。随着Hytrxi进入了维护期,不再提供新功能,Sentinel是一个不错的替代方案。通常情况,Hystrix采用线程池对服务的调用进行隔离,Sentinel才用了用户线程对接口进行隔离,二者相比,Hystrxi是服务级别的隔离,Sentinel提供了接口级别的隔离,Sentinel隔离级别更加精细,另外Sentinel直接使用用户线程进行限制,相比Hystrix的线程池隔离,减少了线程切换的开销。另外Sentinel的DashBoard提供了在线更改限流规则的配置,也更加的优化。

    从官方文档的介绍,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、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 扩展点。您可以通过实现扩展点,快速的定制逻辑。例如定制规则管理、适配数据源等。
    如何在Spring Cloud中使用Sentinel
    Sentinel作为Spring Cloud Alibaba的组件之一,在Spring Cloud项目中使用它非常的简单。现在以案例的形式来讲解如何在Spring Cloud项目中使用Sentinel。本项目是在之前nacos教程的案例基础上进行改造。在工程的pom文件加上sentinel的Spring Cloud起步依赖,代码如下:

    <dependency>
         <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
         <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
         <version>0.9.0.RELEASE</version> 
    </dependency>
    
    

    在工程的配置文件application.yml文件中配置,需要新增2个配置:

    spring.cloud.sentinel.transport.port: 8719 ,这个端口配置会在应用对应的机器上启动一个 Http Server,该 Server 会与 Sentinel 控制台做交互。比如 Sentinel 控制台添加了1个限流规则,会把规则数据 push 给这个 Http Server 接收,Http Server 再将规则注册到 Sentinel 中。
    spring.cloud.sentinel.transport.dashboard: 8080,这个是Sentinel DashBoard的地址。
     

    server:
      port: 8762
    spring:
      application:
        name: nacos-provider
      cloud:
        nacos:
          discovery:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
        sentinel:
          transport:
            port: 8719
            dashboard: localhost:8080
    
    

    写一个RestController,在接口上加上SentinelResource注解就可以了。

    @RestController
    public class ProviderController {
    
        @GetMapping("/hi")
        @SentinelResource(value="hi")
        public String hi(@RequestParam(value = "name",defaultValue = "forezp",required = false)String name){
    
            return "hi "+name;
        }
    
    }
    

    关于@SentinelResource 注解,有以下的属性:

    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: blockHandler 对应处理 BlockException 的函数名称,可选项
    fallback:fallback 函数名称,可选项,用于在抛出异常的时候提供 fallback 处理逻辑。
    启动Nacos,并启动nacos-provider项目。文末有源码下载链接。

    Sentinel DashBoard
    Sentinel 控制台提供一个轻量级的控制台,它提供机器发现、单机资源实时监控、集群资源汇总,以及规则管理的功能.
    Sentinel DashBoard下载地址:https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

    下载完成后,以以下的命令启动
     

    java -jar sentinel-dashboard-1.6.1.jar
    
    

    默认启动端口为8080,可以-Dserver.port=8081的形式改变默认端口。启动成功后,在浏览器上访问localhost:8080,就可以显示Sentinel的登陆界面,登陆名为sentinel,密码为sentinel。

    登陆sentinel dashboard成功后,并多次访问nacos-provider的localhost:8080/hi接口,在nacos访问信息如下:
    在这里插入图片描述

    sentinel dashboard显示了nacos-provider的接口资源信息。

    在这里插入图片描述

    在/hi资源处设置接口的限流功能,在“+流控”按钮点击开设置界面如下,设置阈值类型为 qps,单机阈值为2。

    在这里插入图片描述

    设置成功后可以在流控规则这一栏进行查看,如图所示:

    在这里插入图片描述

    测试
    多次快速访问nacos-provider的接口资源http://localhost:8762/hi,可以发现偶尔出现以下的信息:

    Blocked by Sentinel (flow limiting)

    正常的返回逻辑为

    hi forezp

    由以上可只,接口资源/hi的限流规则起到了作用。

    在FeignClient中使用Sentinel

    Hystrix默认集成在Spring Cloud 的Feign Client组件中,Sentinel也可以提供这样的功能。现以案例的形式来讲解如何在FeignClient中使用Sentinel,z本案例是在之前的nacos教程案例的nacos-consumer工程上进行改造,除了引入spring-cloud-starter-alibaba-sentinel,还需要引入spring-cloud-starter-openfeign,代码如下:

    	<dependency>
    			<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    			<artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    		</dependency>
    		<dependency>
    			<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    			<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    			<version>0.9.0.RELEASE</version>
    		</dependency>
    
    

    在配置文件中需要加上sentinel.transport. dashboard配置外,还需要加上feign.sentinel.enabled的配置,代码如下:
     

    server:
      port: 8763
    spring:
      application:
        name: nacos-consumer
      cloud:
        nacos:
          discovery:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
        sentinel:
          transport:
            port: 8719
            dashboard: localhost:8080
    
    feign.sentinel.enabled: true
    

    写一个FeignClient,调用nacos-provider的/hi接口:

    @FeignClient("nacos-provider")
    public interface ProviderClient {
    
        @GetMapping("/hi")
        String hi(@RequestParam(value = "name", defaultValue = "forezp", required = false) String name);
    }
    
    
    

    写一个RestController调用ProviderClient,代码如下

    @RestController
    public class ConsumerController {
    
        @Autowired
        ProviderClient providerClient;
        
        @GetMapping("/hi-feign")
        public String hiFeign(){
           return providerClient.hi("feign");
        }
    }
    
    

    在FeignClient中,Sentinel为Feign调用生成了资源名策略定义,定义规则为httpmethod:protocol://requesturl。启动nacos-consumer工程,在Sentinel DashBoard生成了如下的资源信息

    在这里插入图片描述

    添加流控,QPS为2,在浏览器上快速多次点击访问http://localhost:8763/hi-feign,浏览器在正常情况下是能够正常返回如下的信息:

    hi feign

    在被限流的时候返回错误信息。

    需要注意的是,被限流的时候FeignClient并不会调用nacos-provider的接口,而是在nacos-consumer工程里直接报错。

    源码下载
    https://github.com/forezp/SpringCloudLearning/tree/master/springcloud-alibaba/nacos-discovery-sentinel

    参考资料
    https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

    https://github.com/alibaba/Sentinel/tree/master/sentinel-dashboard

    https://github.com/spring-cloud-incubator/spring-cloud-alibaba/wiki/Sentinel

    https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/控制台

    展开全文
  • Sentinel是Alibaba开源的分布式限流和熔断的中间件,它在微服务架构中起到了很好的保护作用,避免突发流量带来的服务崩溃问题。 在本章节中会讲解限流的场景、限流的算法、以及Sentinel如何实现限流与熔断。最后,...
  • 什么是Sentinel?它能做什么

    万次阅读 2018-08-03 11:01:15
    Sentinel 是什么 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 是面向分布式服务架构的轻量级流量控制产品,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您保护...

    Sentinel 是什么

    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 是面向分布式服务架构的轻量级流量控制产品,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您保护服务的稳定性。

    Sentinel 的历史

    • 2012 年,Sentinel 诞生,主要功能为入口流量控制。
    • 2013-2017 年,Sentinel 在阿里巴巴集团内部迅速发展,成为基础技术模块,覆盖了所有的核心场景。Sentinel 也因此积累了大量的流量归整场景以及生产实践。
    • 2018 年,Sentinel 开源。

    Sentinel 基本概念

    资源

    资源是 Sentinel 的关键概念。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,或由应用程序调用的其它应用提供的服务,甚至可以是一段代码。在接下来的文档中,我们都会用资源来描述代码块。

    只要通过 Sentinel API 定义的代码,就是资源,能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下,可以使用方法签名,URL,甚至服务名称作为资源名来标示资源。

    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。

    Sentinel 功能和设计理念

    流量控制

    什么是流量控制

    流量控制在网络传输中是一个常用的概念,它用于调整网络包的发送数据。然而,从系统稳定性角度考虑,在处理请求的速度上,也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的,而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器,可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状,如下图所示:

    流量控制设计理念

    流量控制有以下几个角度:

    • 资源的调用关系,例如资源的调用链路,资源和资源之间的关系;
    • 运行指标,例如 QPS、线程池、系统负载等;
    • 控制的效果,例如直接限流、冷启动、排队等。

    Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度,并进行灵活组合,从而达到想要的效果。

    熔断降级

    什么是熔断降级

    除了流量控制以外,降低调用链路中的不稳定资源也是 Sentinel 的使命之一。由于调用关系的复杂性,如果调用链路中的某个资源出现了不稳定,最终会导致请求发生堆积。这个问题和 Hystrix 里面描述的问题是一样的。

    Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的: 当调用链路中某个资源出现不稳定,例如,表现为 timeout,异常比例升高的时候,则对这个资源的调用进行限制,并让请求快速失败,避免影响到其它的资源,最终产生雪崩的效果。

    熔断降级设计理念

    在限制的手段上,Sentinel 和 Hystrix 采取了完全不一样的方法。

    Hystrix 通过线程池的方式,来对依赖(在我们的概念中对应资源)进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成本,还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。

    Sentinel 对这个问题采取了两种手段:

    • 通过并发线程数进行限制

    和资源池隔离的方法不同,Sentinel 通过限制资源并发线程的数量,来减少不稳定资源对其它资源的影响。这样不但没有线程切换的损耗,也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下,例如响应时间变长,对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后,对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。

    • 通过响应时间对资源进行降级

    除了对并发线程数进行控制以外,Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后,所有对该资源的访问都会被直接拒绝,直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。

    系统负载保护

    Sentinel 同时对系统的维度提供保护。防止雪崩,是系统防护中重要的一环。当系统负载较高的时候,如果还持续让请求进入,可能会导致系统崩溃,无法响应。在集群环境下,网络负载均衡会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候,这个增加的流量就会导致这台机器也崩溃,最后导致整个集群不可用。

    针对这个情况,Sentinel 提供了对应的保护机制,让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡,保证系统在能力范围之内处理最多的请求。

    Sentinel 是如何工作的

    Sentinel 的主要工作机制如下:

    • 对主流框架提供适配或者显示的 API,来定义需要保护的资源,并提供设施对资源进行实时统计和调用链路分析。
    • 根据预设的规则,结合对资源的实时统计信息,对流量进行控制。同时,Sentinel 提供开放的接口,方便您定义及改变规则。
    • Sentinel 提供实时的监控系统,方便您快速了解目前系统的状态。

    相关链接:

     

    转自 https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/主页

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  • Sentinel官方中文文档

    2018-09-19 09:11:35
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    2020-11-24 21:27:24
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    在我们日常生活中,经常会在淘宝、天猫、京东、拼多多等平台上参与商品的秒杀、抢购以及一些优惠活动,也会在节假日使用12306 手机APP抢火车票、高铁票,甚至有时候还要帮助同事、朋友为他们家小孩拉投票、刷票,这些场景都无一例外的会引起服务器流量的暴涨,导致网页无法显示、APP反应慢、功能无法正常运转,甚至会引起整个网站的崩溃。

    Sentinel为了解决上述这些问题,由此应运而生。它通过为秒杀、抢购、抢票、拉票等功能提供API接口层面的流量限制,让突然暴涨而来的用户访问受到统一的管控,使用合理的流量放行规则使得用户都能正常得到服务。

    另外,在微服务项目中,经常存在服务A调用服务B,服务B又调用服务C等微服务级联调用的场景,当服务C出现故障,服务B和服务A都会跟着出现故障,因为它们之间存在调用链关系;有时候调用链会很长并且很复杂,比如服务A不仅调用了服务B,还调用了服务H、服务I、服务J等等,同时服务A调用链的最长链条终端有可能是从服务C、服务D一直到服务Z,这种调用复杂的调用链条一旦出现故障,有可能直接让整个微服务体系都无法提供服务,造成的影响是致命的。

    调用链架构示意图如下所示:

     

    这种由于调用链中某一个节点出现故障而引发的级联故障,称为应用雪崩,也称为级联故障、级联失效(Cascading Failure)。

    Sentinel的出现,正好可以解决这种雪崩效应引发的一系列问题。

    展开全文
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  • sentinel流控设置--流控预热

    万次阅读 2020-06-28 23:59:11
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  • sentinel流控设置--流控排队等待

    万次阅读 2020-06-29 00:09:55
    排队等待 顾名思义,请求过多时,让请求匀速的进入后台进行处理。采用漏斗算法,控制流量 设置超时时间,超时的则将请求抛弃,返回错误信息
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    万次阅读 2020-06-28 17:03:19
    为了演示效果,修改Controller代码,让线程多等待一会 import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController ...
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    万次阅读 2020-06-28 16:18:09
    sentinel中设置了流控每秒一个请求数,点击过频繁则会直接拒绝,如下gif图
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    万次阅读 2020-06-28 23:48:08
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