阅读本文大概需要20分钟，但是还是要动手实验的哈，实践是检验真理的唯一标准。感觉博主整理的不错的可以
阅读本文大概需要20分钟，但是还是要动手实验的哈，实践是检验真理的唯一标准。感觉博主整理的不错的可以给个关注，本号后续陆续推出干货流量控制&熔断降级产品对比SentinelHystrixResilience4j隔离策略信号量隔离（并发线程数隔离）
# Java 熔断限流框架 Sen 的科普与应用
在现代分布式系统中，高可用性和稳定性是至关重要的。为了应对系统中的各种异常情况，如服务调用延迟、超时等，我们往往需要使用熔断限流框架。Sen 是一个轻量级的 Java 框架，它能够在不同条件下有效地控制流量，保护服务的可用性。本文将对 Sen 进行简单介绍，并提供相关的代码示例。
## 什么是熔断与限流？
熔断和限流是两种典型的负载保护机制。
熔断限流之Sentinel一、限流熔断1.1 什么是限流？1.2 什么是熔断？1.3 服务降级的几种常见方案1.4 常见的四种降流算法计数器算法滑动窗口算法令牌桶算法漏桶算法二、Sentinel2.1 什么是Sentinel（分布式系统的流量防卫兵）？2.2 使用Sentinel编码方式@SentinelResource 注解方式，定义资源（不定义规则）2.3 Sentinel集成2.3.1 集
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2023-07-19 10:56:59
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一、降级规则1、官网 熔断降级 · alibaba/Sentinel Wiki (github.com)2、说明Sentinel 熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高），对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联错误。当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都自动熔断（默认行为是抛出 DegradeEx
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2023-08-13 21:49:46
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场景SpringCloudAlibaba中使用Sentinel实现流量控制以及流控规则详解：在上面使用Sentinel实现流量控制的基础上，怎样进行熔断降级。官网文档说明https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%86%94%E6%96%AD%E9%99%8D%E7%BA%A7除了流量控制以外，对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措
基础介绍Resilience4j是一款轻量级，易于使用的容错库，其灵感来自于Netflix Hystrix，但是专为Java 8和函数式编程而设计。轻量级，因为库只使用了Vavr（前身是 Javaslang），它没有任何其他外部依赖下。相比之下，Netflix Hystrix对Archaius具有编译依赖性，Archaius具有更多的外部库依赖性，例如Guava和Apache Commons Co
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2023-08-21 23:37:12
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可以使用官方的sentinel也可使用进行持久化改造后的Sentinel ，本文基于此进行记录。Sentinel持久化到NacosSentinel版本为 1.8.6 Nacos版本为 2.2.0关于网关限流、限流和熔断，我自己总结出来了一套规则，有更好的意见希望大家指正。网关只做限流，不做熔断。普通服务被请求，比如客户请求我们的api服务，此时做限流。普通服务调用内部服务，比如
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2023-11-30 22:18:13
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spring-cloudAlibaba使用sentinel实现熔断限流的步骤一、sentinel的熔断、降级a、远程调用熔断是要结合远程调用来实现的（Feign或者openFeign），OpenFeign是Spring Cloud 在Feign的基础上支持了Spring MVC的注解，如@RequesMapping等等。 ①导包：<dependency>
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2024-05-15 21:41:03
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目录一、概念1.1 介绍1.2 快速配置二、基础功能演示三、流控规则四、降级规则五、@SentinelResource注解5.1 按资源名限流演示5.2 自定义限流处理类六、热点Key限流6.1 基本演示6.2 热点规则添加例外项七、系统规则八、服务熔断功能（+ribbon/openFeign）8.1 sentinel+ribbon8.2 sentinel+openFeign九
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2024-03-29 06:38:32
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1. 概述Sentinel是阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案，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保护服务的稳定性。 Sentinel具有以下特性：丰富的应用场景完备的实时监控广泛的开源生态完善的SPI扩展点Sentinel架构如下图所示： Sentinel 分为两个部分:核心库（Java 客户端）：不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时
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2023-09-27 19:59:50
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2. 代码实现及验证本次代码实现对RestTemplate和Feign两种微服务调用场景下，使用Hystrix验证Spring Cloud的熔断机制。2.1 RestTemplate的微服务调用场景在第五节负载均衡，我们使用了RestTemplate实现了服务之间的调用。我们基于这一部分的代码，增加Hystrix，实现熔断机制。1) 启动Eureka-Server及LOADBALANCE-SERV
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2023-07-19 10:57:08
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Sentinel使用限流：限制并发的请求访问量，超过阈值则拒绝；降级：服务分优先级，牺牲非核心服务（不可用），保证核心服务稳定；从整体负荷考虑；（比如该服务只能进行查询操作，不能进行修改操作了）熔断：依赖的下游服务故障触发熔断，避免引发本系统崩溃；系统自动执行和恢复。（关闭整个服务）安装打开sentinel下载网址https://github.com/alibaba/Sentinel/releas
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2023-08-01 17:55:14
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文章目录摘要Sentinel简介安装Sentinel控制台创建sentinel-service模块限流功能创建RateLimitController类根据资源名称限流根据URL限流自定义限流处理逻辑熔断功能与Feign结合使用使用Nacos存储规则原理示意图功能演示参考资料使用到的模块项目源码地址 项目使用的Spring Cloud为Hoxton版本，Spring Boot为2.2.2.RELE
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2024-01-30 08:10:54
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熔断、限流、降级都是微服务架构中保持系统稳定运行的策略，但针对的场景有所不同。熔断是啥？熔断在程序中，表示“断开”的意思。 如果服务B调用服务D，一旦调用成功率低于90%，我们就可以认为现在服务有问题，程序为了整体的稳定性，所以暂时（断开）停止服务一段时间，以保证程序可用时再被使用。B调用D 调10次，仅成功8次？这不行啊，那我们先暂停调用D，让D缓一缓。D停止使用期间，服务会返回给客户一个预设的
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2023-09-04 23:29:55
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在微服务架构中，限流和熔断机制是保护系统的关键组成部分。Java应用程序中的限流熔断设计能够有效防止过载，但在实现过程中可能会遇到一些问题。本文将深入探讨如何解决“限流熔断 Java”中的常见问题。
### 问题背景
在某个线上项目中，我们发现服务的可用性逐渐下降，用户体验受到了影响。以下是故障发生的时间线事件：
- **T1**: 系统开始出现性能问题，用户反馈加载速度慢。
- **T2*
一、微服务高可用技术 大型复杂的分布式系统中，高可用相关的技术架构非常重要。它中有一个非常重要的环节，就是如何将分布式系统中的各个服务打造成高可用的服务，从而以应对分布式系统环境中的各种各样的问题，避免整个分布式系统被某个服务的故障给拖垮。 比如：服务间的调用超时、服务间的调用失败。解决这些问题就涉及到高可用
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2024-04-17 12:54:36
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如果对Nacos感兴趣的同学可以看Nacos源码下载地址:github.com/alibaba/nacos补充内容:开始在CSND上写的时候忘记上下文连接.SpringBoot和SpringCloud:简单理解:SpringBoot是单体架构,产生的原因是以前老项目的配置过于繁琐,SpringBoot的核心思想就是约定大于配置.而理解掌握SpringBoot则是为了学习SpringCl
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2024-08-14 16:25:32
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1. sentinel分布式系统的流量防卫兵。 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纬度保护服务的稳定性。1.1 特征丰富的应用场景：秒杀、消息削峰填谷、集群流量控制、事实熔断下游不可应用等。完备的实时监控：可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据。广泛的开源生态：提供开箱即用的与其他开源框架/库的整合，与Spring Cloud、Dubbo、等，只需要接入相应依赖并简单的
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2023-11-17 19:12:11
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九：服务熔断功能（Fallback 和 BlockHandler） 1）Sentinel 整合 Ribbon + OpenFeign + fallback： 2）Ribbon 系列： &nbs
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2023-08-10 10:37:48
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限流：顾名思义是为了限制流量峰值避免让服务不堪重负，是一种出于对服务稳定性的保护。熔断：限流已完成，那服务是否就是稳定的、高可用的呢？在某些突发状况下，下游服务频繁超时，导致接口迟迟无法返回，会资源无法及时释放掉。虽进行了限流，但是新的流量过来时，还有一部分存量请求尚未处理完成，从而形成恶性循环，最终的结果依然是服务不堪重负。因此，熔断是上游服务的一种自我保护机制。降级：细心的同学可能已经发现，将
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2023-11-28 22:09:36
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