使用Resilience4j保护实现容错-限流Resilience4j快速使用断路器 Circuit breaking限流仓壁模式重试注解配合使用与执行顺序Resilience4j配置管理配置可视化默认配置配置共享动态配置Feign与Resilience4j Resilience4j快速使用在微服务中，经常会出现一些故障，而一些故障会直接或者间接的拖垮其它的服务，造成服务器雪崩，系统就会死掉。假如
sentinel 集群限流 官网：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/cluster-flow-control.html &nb
前言本文会介绍流控规则的使用，但是不涉及集群限流，集群限流后续会单独开文章写流控规则在dashbaord控制台上，我们可以增加流控规则，如下图下面我们着重讲解一下源码里面的规则实体，sentinel内部采用的是com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule 来做流控规则信息的承载，包含如下属性：resource : 资源名称，用来表示需要限流的
（十四）soul源码的Resilience4j体验和原理目标什么是Resilience4jsould的Resilience4j体验什么是Resilience4jResilience4J是我们Spring Cloud G版本 推荐的容错方案，它是一个轻量级的容错库借鉴了Hystrix而设计，并且采用JDK8 这个函数式编程，即lambda表达式相比之下， Netflix Hystrix 对Archa
Sentinel的主要工作之一就是流量控制，因此对流控规则的掌握是必不可少的。SENTINEL名词解释资源名：唯一名称，默认请求路径针对来源：Sentinel可以针对调用者进行限流，填写微服务名，指定对哪个微服务进行限流 ，默认default(不区分来源，全部限制)阈值类型/单机阈值： 1、QPS(每秒钟的请求数量)：当调用该接口的QPS达到了阈值的时候，进行限流； 2、线程数：当调用该接口的线程
目录一、簇点链路二、快速入门流控规则入门案例1）、设置流控规则：2）、jemeter测试：三、流控模式1、流控模式-直接2、流控模式-关联使用场景案例需求：代码配置测试3、流控模式-链路@SentinelResource注解案例需求：步骤测试效果四、流控效果1、流控效果-warm up案例需求配置预热限流效果2、流控效果-排队等待案例需求配置排队等待配置Jemeter效果五、热点参数限流注意案例
为什么要限流项目上线后，由于每个服务器的处理效率和消耗资源并不是无限的。当指定时间段内请求过高，会导致服务资源吃不消，造成雪崩等问题。常见的限流算法技术器算法做限流 (Rate Limiting/Throttling) 的时候，除了简单的控制并发，如果要准确的控制 TPS，简单的做法是维护一个单位时间内的 Counter，如判断单位时间已经过去，则将 Counter 重置零。 但该算法有个很致命的
github https://github.com/marcosbarbero/spring-cloud-zuul-ratelimitspring-cloud-zuul-ratelimit 说明spring-cloud-zuul-ratelimit是和zuul整合提供分布式限流策略的扩展对请求的目标URL进行限流（例如：某个URL每分钟只允许调用多少次）对客户端的访问IP进行限流（例如：某个IP每
废话其实大部分人都是苦于不知道用啥工具去做限流，如果自己写一个限流逻辑，似乎又比较low，所以，当看到我这个标题的时候，其实本章大概率是不需要再去看了。建议直接看官方文档吧，写得挺清楚的：https://github.com/alibaba/Sentinel我这里就做一个最简单的限流示例，规则是每秒1次请求，超出1次就返回请求过于频繁的提示。概述Sentinel支持两种模式，1种是简单的导个包，跑
resilience4j是github推出的一款弹性架构工具，其中有一项很好用的功能：熔断。一、服务安装 服务要求JDK版本为JDK 1.8及以上。maven应用安装resilience4j-circuitBreaker服务：<dependency>
<groupId>io.github.resilience4j
基于Resilience4j的限流策略~
原创
2019-11-06 13:57:06
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问题背景一般而言，OpenResty做的都是反向代理的工作，负责流量治理类的工作。很常见的限速一般都是下载限速Nginx也提供了类似的指令：limit_rate。但是说巧不巧，业务方昨天提到了由网关来做针对客户端的上传文件时的限速功能，这就很曹丹了，一般都是为了用户体验度，都是提高上传的速度还有主动限制上传速度的；反正不管了，现将功能集成进去再说。  
熔断降级在分布式系统中，网关作为流量的入口，大量请求进入网关，向后端远程系统或服务发起调用，后端服务不可避免的会产生调用失败(超时或者异常)，失败时不能让请求堆积在网关上，需要快速失败并返回回去，这就需要在网关上做熔断、降级操作。限流网关上有大量请求，对指定服务进行限流，可以很大程度上提高服务的可用性与稳定性，限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统。一
服务端限流一般有四中方案两窗两桶1、固定窗口法固定时间范围为一个窗口，固定窗口内设置流量阈值每次请求之后计数器+1在窗口时间内超过阈值的请求选择丢弃时间过去之后进入下一个窗口，重新计数。缺点：特殊场景：假设时间窗口为10秒，请求阈值为100，在第一个时间窗口的后一半时间来了100个请求，在下一时间窗口的前半段来了100个请求，这样在10秒之内就产生了200个请求，而这种场景限流措施并没有起到效果。
在18年Hystrix停止更新，Sentinel和Resilience4j逐步成熟，在国内Sentinel的使用企业更加多一些，接下来通过一个实站例子把Sentinel的主要功能使用起来。功能对比 SentinelHystrixresilience4j隔离策略信号量隔离（并发线程数限流）线程池隔离/信号量隔离信号量隔离熔断降级策略基于响应时间、异常比率、异常数基于异常比率基于异常比率、响
1 配置集群在实际开发过程中，如果使用Nacos的话，为了确保高可用，我们一般都会对其进行集群的部署。Nacos规定集群中Nacos节点的数量需要大于等于3个；同时，单机模式下Nacos的数据默认保存在其内嵌数据库中deby，不方便观察数据存储的基本情况。而且如果集群中启动多个默认配置下的Nacos节点，数据存储是存在一致性问题的。为了解决这个问题，Nacos采用了集中式存储的方式来支持集群化部署
限流的作用相当于电路上的保险丝，当过载的时候掐掉一些流量， 让系统有能力集中资源以较快的速度处理我们的应用处理能力范围内的业务请求。比如仅让1000万用户中的100万用户进人后端的处理流程中，将其余900万用户的请求通过队列排队或直接阻挡在平台处理单元之外的方式，保障平台能在处理能力范围内对100万的用户请求进行处理。平台要具备限流的能力，首先要对应用的能力有一个准确的评估， 知道服务实例的部署到
令牌桶算法是比较常见的限流算法之一，大概描述如下：Ø 1)所有的请求在处理之前都需要拿到一个可用的令牌才会被处理；Ø 2)根据限流大小，设置按照一定的速率往桶里添加令牌；Ø 3)桶设置最大的放置令牌限制，当桶满时、新添加的令牌就被丢弃或者拒绝；Ø 4)请求达到后首先要获取令牌桶中的令牌，拿着令牌才可以进行其他的业务逻辑，处理完业务逻辑之后，将令牌直接删除；Ø 5)令牌桶有最低限额，当桶中的令牌达到
1. 限流算法工作中对外提供的API 接口设计很多时候要考虑限流，如果不考虑，可能会造成系统的连锁反应，轻者响应缓慢，重者系统宕机。而比较成熟的限流算法有令牌桶算法，本篇介绍令牌桶算法原理如上图，系统以恒定速率不断产生令牌，令牌桶有最大容量，超过最大容量则丢弃，同时用户请求接口，如果此时令牌桶中有令牌则能访问获取数据，否则直接拒绝用户请求2. 单机解决方案Guava rateLimite
一、服务熔断Hystrix的替换方案（1） 概述 Spring Cloud官方尤其着重指出ribbon、hystrix 和 zuul从Spring Cloud 2020.0正式版发布后将不再被Spring Cloud支持。（2）替换方案介绍Sentinel是阿里开源的一款熔断器的实现，目前在Spring Cloud的孵化器项目Spring
