一、哨兵机制相关基础知识介绍 1、哨兵简介sentinal，中文名就是哨兵，哨兵是redis集群架构中的一个重要的组件，主要功能如下：（1）、集群监控：负责监控redis master 和 slave 进程是否正常工作（2）、消息通知：如果某个redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员（3）、故障转移：如果master node挂掉了，会自动转移到slave node
熔断与降级为什么在RPC环节中有熔断以及降级的需求，详细的原因这里不多解释，从网上搜索一张图做示意。熔断我理解熔段主要解决如下几个问题：当所依赖的对象不稳定时，能够起到快速失败的目的快速失败后，能够根据一定的算法动态试探所依赖对象是否恢复比如产品详细页获取产品的好评总数时，由于后端服务异常导致客户端每次都需要等到超时。如果短时间内服务不能恢复，那么这段时间内的所有请求时间都将是最大的超时时间，这类
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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Hystrix（豪猪，保护自己）熔断，熔断服务，为了防止整个系统故障，包含子和下游服务。降级，抛弃一些非核心的接口和数据。熔断和降级相互交集相同点：1）从可用性和可靠性出发，为了防止系统崩溃。2）最终让用户体会到的事某些功能暂时不能用不同点：1）服务熔断一般是下游服务故障导致的，而服务降级一般是从整体负荷考虑，由调用方控制。Hystrix提供了熔断、隔离、fallback、cache、监控等功能。
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2024-03-30 10:39:28
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文章目录1、概述①、什么是Sentinel②、Windows下载安装③、Docker安装2、工程案例①、建Module②、POM③、YML④、主启动⑤、业务类⑥、测试3、流控规则①、流控Ⅰ、相关概念Ⅱ、QPS直接快速失败Ⅲ、线程数直接快速失败Ⅳ、关联Ⅴ、预热Ⅵ、排队等待②、降级Ⅰ、概念Ⅱ、降级策略Ⅲ、RTⅣ、异常比例Ⅴ、异常数③、热点规则Ⅰ、常规演示②、参数例外项④、系统规则①、相关概念4、Se
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2023-11-10 13:13:41
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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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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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1.使用的项目背景系统的庞大，多个微服务系统之间通过 RPC 框架（如：dubbo、spring cloud、gRPC 等）完成了串联，但随着调用量越来越大，人们发现服务与服务之间的稳定性变得越来越重要。 举个例子：Service D 挂了，响应很慢Service G 和 Service F ，都依赖 Service D，也会受到牵连，对外响应也会变慢影响层层向上传递，Service A 和 Se
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2023-10-12 10:04:56
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1. Sentinel熔断降级概述1.1. 熔断降级要解决的问题除了流量控制以外，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施之一。一个服务常常会调用别的模块，可能是另外的一个远程服务、数据库，或者第三方 API 等。例如，支付的时候，可能需要远程调用银联提供的 API；查询某个商品的价格，可能需要进行数据库查询。然而，这个被依赖服务的稳定性是不能保证的。如果依赖的服务出现了不稳定
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2024-04-24 09:33:48
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一、什么是降级熔断 随着互联网应用的不断发展，应用的复杂性和用户访问量也在逐渐增加，为了保证应用的稳定性，降级熔断成为了一种常用的应用程序级别容错机制。降级熔断是指在系统出现异常或负载过高时，通过切换到备用方案或关闭部分功能，保证系统的稳定性和可用性的一种技术手段。 二、降级熔断的实现原理 降级熔断的实现原理可以简单描述为以下几个步骤： 1. 监控系统状态&
原创
2023-07-21 09:55:20
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目录一、概念1.熔断2.限流3.降级二、go语言实现1.熔断2.限流一、概念1.熔断熔断器是当依赖的服务已经出现故障时，为了保证自身服务的正常运行不再访问依赖的服务，防止雪崩效应熔断器三种状态①关闭状态服务正常，维护失败率统计，达到失败率阈值时，转到开启状态②开启状态服务异常，调用fallback函数，一段时间后，进入半开启状态③半开启状态尝试恢复服务，失败率高于阈值，进入开启状态；低于阈值，进入
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2024-04-04 19:33:31
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文章目录参考一 服务降级1，降级评判2，降级等级3，降级方式二 服务熔断1，服务熔断和服务降级的比较1，服务熔断中需考虑的设计2，服务熔断恢复需注意的问题三 Hystrix组件 参考《亿级流量网站核心架构》，高并发之服务降级与熔断一 服务降级由于爆炸性的流量冲击，对一些服务进行有策略的放弃，以此缓解系统压力，保证目前主要业务的正常运行。它主要是针对非正常情况下的应急服务措施：当此时一些业务服务无
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2023-11-10 21:13:17
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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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SpringCloud微服务之实现Hystrix熔断、降级从2020年就开始在公司做微服务的项目了，还没写过这方面的一些博客。今天就将一些技术点搞到这里吧。此博客主要是通过配置进行进行展开。话不多说，上菜。。。# Hystrix 默认加载的配置文件 - 限流、 熔断示例
hystrix:
threadpool: # 线程池
userGroup: # 限流策略
coreS
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2023-12-16 15:30:41
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前言在前几天查漏补缺的时候，看到了 Redisson 限流器 RateLimiter 的内容。Redisson 值得学习的底层原理其实挺多的，所以这次也花了一些时间去看源码和分析，这次关于 Lua 脚本的部分也进行了分析，重要的部分也画了流程图，希望可以帮助理解学习。参考目录https://github.com/oneone1995/blog/issues/13不错的分析文章，
1、分布式核心知识之熔断、降级讲解 简介：系统负载过高，突发流量或者网络等各种异常情况介绍，常用的解决方案 1、熔断： 保险丝，熔断服务，为了防止整个系统故障，包含子和下游服务 下单服务 -》商品服务
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2023-12-13 02:25:00
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Hystrix 的执行模型设计上采用了命令模式，将对外部资源的调用逻辑和 fallback 逻辑封装成一个命令对象(HystrixCommand / HystrixObservableCommand)，交由 Hystrix 执行。引入需要的包com.netflix.hystrix
hystrix-core
1.5.18
com.netflix.hystrix
hystrix-javanica
1.
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2023-07-31 23:26:17
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雪崩效应由于服务之间的调用，B调用A；由于A服务出现故障，导致B请求的A的线程阻塞等待，当超过一定线程数量时候，B服务的内存达到最大值，最总导致B服务挂掉！雪崩效应解决方案设置线程超时
设置限流
熔断器Sentinel Hystrix
降级
限流
熔断第一种方案pom.xml文件配置<dependency>
<groupId>com.al
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2024-04-11 14:05:07
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每次ribbon调用远程的服务.不管远程服务有没有故障,每次都去调用.这时候,我们加上hystrix,当远程服务出现故障,hystrix就会触发服务熔断.禁止ribbon调用.当远程服务正常之后,那么ribbon就会再次去调用.那么hystrix怎么知道 远程的服务是不是恢复正常了呢? 原来每个服务都有一个actuator状态,实时上报服务的信息....
原创
2021-08-24 14:59:23
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1. 前言抽奖是一个典型的高并发场景应用，平时流量不多，但遇到大促活动，流量就会暴增，今年的周年庆期间的日均 UV 就超过百万。在过去的一年里，负责过这个项目的多次重构工作，期间各种踩坑无数，就以此文当做总结，来聊聊我们是如何架构这个高并发系统吧。2. 整体设计详解在我看来，能提高服务器应对并发的能力的方式无非两种：限流削峰：通过降低实际抵达服务器的并发量，降低服务器处理压力；性能优化：从前台到硬
