你好,大家可以叫我“小农”,这是我更新的第 68 篇文章,点赞再看,养成习惯,点击左上角蓝字关注我️牧小农。,上一篇文章中,我们讲解了关于sentinel基本介绍以及流控规则中直接和快速失败的效果,有兴趣的可以去看上一篇文章,今天,我们给大家带来更加详细的关于sentinel流控规则的介绍。今天的内容我们主要围绕四个点进行展开介绍。,这四点具体是什,么意思呢?别急我们一个一个来做详细的介绍,首先我们从关联开始。,首先启动项目:cloud-alibaba-sentinel-8006,在官方的介绍中是这样说的:关联的资源达到阈值时,就限流自己。,这句话是什么意思呢?用比较直白一点的话来讲,假设我们有A和B两个接口,当A关联B接口,同时B接口的资源达到设定的阈值时,限流A。我们也可以理解成,当我们下游的服务出现访问压力过大时,对上游的服务进行拦截和限流操作,例如:电商系统,当我们订单系统超出承受阈值时,对我们支付模块进行限流。,例如:当我们关联order接口达到我们设定的阈值时,限流pay的接口访问。,给pay接口添加流控规则。,在这里我们需要使用到postMan工具,来模拟并发访问,用它来测试我们的order接口的并发访问。,在这里的意思是25个线程0.25秒跑一次,当我们跑起来之后,再去访问pay接口就可以看到以下信息,当我们对order接口进行并发访问的时候,这个时候我们去访问pay接口,就可以看到pay接口返回限流信息,接下来我们就来看一下流控模式中的链路,链路的意思是当某个接口过来的资源达到阈值时,开启限流,主要是针对于请求来源的微服务,具有更细颗粒度。,比如在一个服务应用中,多个(pay和order)接口都调用了同一个服务中的方法(该方法必须使用注解 SentinelResource进行修饰),如果频繁的去请求pay接口,并且达到设定的阈值,这么时候我们再去请求order接口,那么调用了同一服务的order接口就会被限流。,。,配置项web-context-unify,这个配置的意思是说根据不同的URL进行链路限流,否则没有效果,我们访问pay接口和order接口后,需要对end进行流控规则的配置,也就是使用了SentinelResource注解标注的方法进行流控设置。,那么这个时候如果我们频繁的去访问order接口的时候,就会出现异常的情况,直接抛出错误提示,这个也是因为快速失败在链路上的直接体现。,参考文档:https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/flow-control.html。,Warm Up 流量控制,也叫预热或者冷启动方式,会根据我们设定的规则,进行缓慢的流量放开,逐渐增加阈值上限,给系统一个反应时间,避免流量的突然增加,将系统压垮的情况发生,主要用于预防我们系统长期处于稳定的流量访问下,突然流量的增加,将系统资源直接拉满的情况.,在这里我们主要弄明白两个参数,单机阈值:12,这个表示我们访问最大阈值为12,但是第一次最大访问量为4,为什么是4呢,看下面公式,预热时长:5 ,也就是说我们的请求会在五秒内单机阈值达到12的访问,比如第一次为4,后续在五秒内依次5/6/8/10,最后达到12的阈值,一般这种在秒杀或者电商节中会设置这样的流控规则,就是为了防止突然流量的增加导致系统的崩溃。,当我们设置完流控规则以后,我们就来看一下效果,我们刚才设置的order的接口,如果当我们在频繁的去访问order接口的时候,如果超过当前时间设定的阈值时,直接返回限流信息。,在这里我们直接用浏览器疯狂的去刷新,是时候体验单身二十几年的手速了,当然也可以使用postman接口去试,我们这边手速比较快,直接用浏览器刷新,我们可以看到下面的曲线图:,蓝色表示你拒绝的QPS,绿色表示通过的QPS,我们可以看到蓝色成明显的下降趋势,而绿色成上升趋势,也可以通过右边的表格中看到,刚开始通过的只有四个,具体的有三个,后面通过慢慢增加,拒绝慢慢变少,这个就是我们Warm Up(预热)的作用了,我们现在来介绍最后一个流控规则的使用,排队等待会严格控制请求通过的间隔时间,让请求稳定且匀速的通过,可以用来处理间隔性突发的高流量,例如抢票软件,在某一秒或者一分钟内有大量的请求到来,而接下来的一段时间里处于空闲状态,我们希望系统能够在接下来的空余时间里也能出去这些请求,而不是直接拒绝。,以固定的间隔时间让请求通过,当请求过来的时候,如果当前请求距离上一个请求通过的时间大于 规则预设值 ,则请求通过,如果当前请求预期通过时间小于 规则预设值 ,则进行排队等待,如果预期通过时间超过最大排队时间,直接拒绝请求。,Sentinel排队等待是 漏铜算法+虚拟队列机制实现的,目前排队等待中不支持QPS>1000的场景。,我们对pay接口进行设置,一秒钟只处理一个QPS请求,其他的排队,如果超过15秒则直接拒绝。,pay接口调整,这里我们给pay接口加上打印日志,方便我们看到具体效果。,我们借助postman来进行调用,说明手速始终跟不上工具,还是工具香,这里我们设置10个请求,没有间隔时间,从下图中我们可以看到,对于我们的请求,是一个QPS请求。,到这里呢,我们的流控规则就讲完了,主要是针对不同的规则进行不同的设定,来满足我们不用业务场景,可能会有一点点的小绕,但是如果亲自操作之后,会感觉原来是这样,感兴趣的小伙伴可以自己动手试一试,源码都已经上传了,只有动手了才能感受到其中的快乐,赶紧去试一试吧。
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