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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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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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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熔断机制概述熔断机制是对应雪崩效应的一种微服务链路保护机制。当扇出链路的某个微服务出错不可用或者响应时间太长了，会触发服务降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后，恢复调用链路 在 spring cloud 框架中，熔断机制通过 Hystrix 实现，Hystrix 会监控微服务之间的调用状况， 当失败率低到一定阈值，默认是5秒内20次调用失败，
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2024-04-06 09:09:35
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在Kubernetes（K8S）集群中，实现服务的流量控制、熔断和降级是非常重要的一项工作。在Spring框架中，我们可以利用一些开源的组件来实现这些功能，例如使用Spring Cloud Gateway来进行限流、熔断和降级操作。
下面我将详细介绍如何在Spring框架中实现限流、熔断和降级功能，并给出相应的代码示例。
**整体流程**
首先，让我们来看看实现“Spring 限流、熔断、降
原创
2024-05-16 12:21:33
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文章目录Sentinel概述1、官网2、Sentinel是什么？3、Sentinel去哪下？3、Sentinel能干嘛？4、Sentinel怎么玩？安装Sentinel控制台1、Sentinel两部分组件2、安装步骤初始化演示工程1、Nacos启动成功2、工程3、测试流控规则1、基本介绍2、流控模式2.1、直接（默认）2.2、关联2.3、链路3、流控效果3.1、快速失败3.2、预热（Warm U
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2024-10-14 09:30:29
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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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最近学习springcloud搭建微服务，各个模块单元之间要互相进行调用。博主原有是通过httpclient的方式进行调用,但是不得不每次都需要暴露url进行调用，feign提供本地调用的方式，不需要暴露url，t提供类似本地调用实现，并且配合hystrix熔断策略进行使用。1.maven添加包引用<!--添加feign 提供服务调用-->
<dependency
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2024-07-15 15:56:38
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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 Alibaba微服务实战四 - 限流熔断本篇作为SpringCloud Alibaba微服务实战系列的第五篇，主要内容是使用Sentinel给微服务加上限流熔断功能，防止异常情况拖垮应用服务简介Sentinel是面向分布式服务框架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维护系统的稳定性。 在SpringCloud体系中，Sen
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2024-09-02 12:58:22
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一）、分布式面临的问题复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖，每个依赖关系在某个时候将不可避免地失败服务雪崩效应多个微服务之间调用地时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其他微服务，这就是所谓地"扇出"，如果在扇出地链路上，某个微服务地调用相应时间过长或者不可用，微服务A地调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，这就是所谓的“雪崩效应” 对于高流
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2024-10-17 13:44:18
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Hystrix的熔断与降级1.Hystrix断路器1.1.分布式系统面临的问题复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败。服务雪崩多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，这就是所谓的“扇出”。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而
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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Circuit Breaker熔断机制在微服务中必不可少，比如故障发生时怎么处理熔断：半熔断、熔断打开、熔断关闭 熔断关闭: 熔断关闭不会对服务进行熔断，当请求服务失败次数符合设定的规则则进入熔断机制 半熔断： 部分请求根据规则调用当前服务，如果请求成功且符合规则则认为当前服务恢复正常，关闭熔断； 熔断打开：请求不再进行调用当前服务，内部设置时钟一般为(MTTR：平均故障处理时间)，当打开时长达到
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2024-07-08 21:02:56
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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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一、Sentinel简介随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 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保护服务的稳定性。《Sentinel github开源代码和文档介绍》[问：]Sentinel 与 Hystrix 存在哪些不同？Hystrix 需要引入大量的pom依赖，以及需要在配置文件中做一定量的配置编写；其次使用流量监控等操作时，需要
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2024-08-03 13:09:01
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内容sentinal限流降级：限流是接口流量太大要进行限制，限制后的流量进行降级。sentinal熔断降级：熔断是A调用B，而B不靠谱，就熔断不调用，并降级。sentinal+nacos组合。常见的限流算法静态窗口限流动态窗口限流 例如：当前是第2.5秒 静态：统计第2秒到现在的请求数 动态：统计第1.5秒到现在的请求数漏桶限流：所有的请求放入队列，请求超出队列上限则失败令牌桶算
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2024-02-23 23:12:50
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熔断器 作用： 某个服务的单个点的请求故障会导致用户的请求处于阻塞状态，最终的结果就是整个服务的线程资源消耗殆尽。由于服务的依赖性，会导致依赖于该故障服务的其他服务也处于线程阻塞状态，最终导致这些服务的线程资源消耗殆尽 直到不可用，从而导致整个问服务系统都不可用，即雪崩效应。 为了防止雪崩效应，我们采用的熔断器Hystrix。 工作原理（机制）： 首先，当服务的某个 API 接口的失败次数在一定时
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2024-03-02 07:36:57
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④ Sentinel 【熔断与限流】4.1 Sentinel简介分布式系统的流量防卫兵官网：https://github.com/alibaba/Sentinel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 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保护服务的稳定性。Sentinel 具有以下特征:丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 1
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2024-09-09 10:12:59
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1. 理解服务容错与熔断1.1 服务容错的概念和重要性在分布式系统中，由于各种原因（例如网络延迟、服务故障等），服务之间的通信可能会出现故障或者延迟。为了提高系统的可用性和稳定性，需要实现服务容错机制，即在发生故障或延迟时，系统能够以一种可控的方式继续提供服务，而不会导致整个系统的崩溃。服务容错机制的重要性体现在以下几个方面：提高系统的可用性：及时处理服务故障，确保系统能够持续提供服务。提高系统的
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2024-09-27 15:18:20
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