第十四章 Sentinel实现熔断与限流

Sentinel实现熔断与限流

gitee：springcloud_study: springcloud：服务集群、注册中心、配置中心（热更新）、服务网关（校验、路由、负载均衡）、分布式缓存、分布式搜索、消息队列（异步通信）、数据库集群、分布式日志、系统监控链路追踪。

1. Sentinel简介

官网：GitHub - alibaba/Sentinel: A powerful flow control component enabling reliability, resilience and monitoring for microservices. (面向云原生微服务的高可用流控防护组件) 中文：introduction | Sentinel

Hystrix：需要程序员自己搭建监控平台，没有更加细粒度的流控、速率控制、服务熔断、服务降级...；而Sentinel提供了细粒度的web界面的控制操作。

Sentinel下载安装

网址：Releases · alibaba/Sentinel · GitHub Sentinel就是可以做服务降级、服务雪崩、服务熔断、服务限流。

Sentinel的后台有两部份组成： 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，同时对 Dubbo /Spring Cloud等框架也有较好的支持。 控制台(Dashboard)基于Spring Boot开发，打包后可以直接运行，不需要额外的Tomcat等应用容器。

Sentinel下载下来是一个jar包，运行命令：java -jar ......

访问：

默认密码和用户：sentinel

2. Sentinel初始化演示工程

2.1 Sentinel初始化监控

创建cloudalibaba-sentinel-service8401项目

  1. pom文件

<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

  1. application.yaml

server:port: 8401spring:application:name: cloudalibaba-sentinel-servicecloud:nacos:discovery:#服务注册中心server-addr: localhost:8848sentinel:transport:#配置dashboard地址dashboard: localhost:8080#默认端口8719，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被古用的端口port: 8719
management:endpoints:web:exposure:include: '*'

  1. 主启动类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class MainApp8401 {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(MainApp8401.class,args);}
}

  1. controller层

@RestController
public class FlowLimitController {
​@GetMapping("/testA")public String testA(){return "--------testA";}
​@GetMapping("/testB")public String testB(){return "--------testB";}
}

测试： Sentinel使用的是懒加载机制，需要先进行ip地址访问，才会出现：

3. Sentinel流控规则简介

流控规则：

  • 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，默认default(不区分来源)

  • 阈值类型/单机阈值:

    • QPS(每秒钟的请求数量):当调用该api的QPS达到阈值的时候，进行限流。

    • 线程数:当调用该api伯的线程数达到阈值的时候，进行限流

  • 是否集群:不需要集群

  • 流控模式:

    • 直接:api达到限流条件时，直接限流

    • 关联:当关联的资源达到阈值时，就限流自己

    • 链路:只记录指定链路上的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流)【api级别的针对来源】

  • 流控效果:

    • 快速失败:直接失败，抛异常

    • Warm Up:根据codeFactor (冷加载因子，默认3)的值，从阈值/codeFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值

    • 排队等待:匀速排队，让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置为QPS，否则无效

3.1 Sentinel流控-QPS直接失败

（直接->快速失败）系统默认QPS：每秒请求数，单机阈值设置为1，如果超过1则报错处理。（一秒一次可以，超出报错）

测试：

3.2 Sentinel流控-线程数直接失败

线程数：每一秒线程数到达阈值就进行限流，表示只有一个线程进行处理，如果一个线程处理来不及就会报错。

修改cloudalibaba-sentinel-service8401项目的controller层：

@RestController
public class FlowLimitController {
​@GetMapping("/testA")public String testA(){//线程数测试，模拟暂停毫秒try{TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(8000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}return "--------testA";}
​@GetMapping("/testB")public String testB(){return "--------testB";}
}

设置：

测试：

3.3 Sentinel流控-关联

关联：关联到限流条件时，直接限流。A与B关联，设置A的关联限流，只要B资源请求有限时，A会出现报错。

设置：

测试：

3.4 Sentinel流控-预热（Warm up）

流控效果：直接->快速失败（默认的流控处理）源代码com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.DefaultController

预热：公式->阈值除以coldFactor(默认值为3),经过预热时长后才会达到阈值。 官网：默认coldFactor为3，即请求QPS 从threshold（阈值） / 3开始，经预热时长逐渐升至设定的QPS阈值。

限流-冷启动：Home · alibaba/Sentinel Wiki · GitHub限流---冷启动 源代码：com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.WarmUpController

测试：

​​https://live.csdn.net/v/355136

3.5 Sentinel流控-排队等待

匀速排队，让请求以均匀的速度通过，阀值类型必须设成QPS，否则无效。匀速排队（ RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER）方式会严格控制请求通过的间隔时间，也即是让请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法。详细文档可以参考流量控制–匀速器被式，具体的例子可以参见 PaceFlowDemo。

设置：

修改cloudalibaba-sentinel-service8401项目的controller层：

@RestController
@Slf4j
public class FlowLimitController {
​@GetMapping("/testA")public String testA(){
//        //线程数测试，模拟暂停毫秒
//        try{
//            TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(8000);
//        } catch (InterruptedException e) {
//            e.printStackTrace();
//        }log.info(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"....testA");return "--------testA";}
​@GetMapping("/testB")public String testB(){return "--------testB";}
}

测试：

4. Sentinel降级简介

视频使用的是1.7.0sentinel，但是自己使用sentienl1.8.6界面有不同，并且1.8.6添加更多功能，但跟着视频学习：

官网：Home · alibaba/Sentinel Wiki · GitHub焰断降级

RT(平均响应时间,秒级)：平均响应时间超出阈值且在时间窗口内通过的请求>=5，两个条件同时满足后触发降级窗口期过后关闭断路器RT最大4900(更大的需要通过-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=XXXX才能生效)
​
异常比列(秒级)：QPS >= 5且异常比例(秒级统计）超过阈值时，触发降级;时间窗口结束言，关闭降级
​
异常数(分钟级)异常数(分钟统计)超过阈值时，触发降级;时间窗口结束后，关闭降级

Sentinel的断路器是没有半开状态的。不会像hystrix有半开的状态，进行连接测试检查。

4.1 Sentinel降级-RT

RT：平均响应时间（ DEGRADE_GRADE_RT ):当1s内持续进入5个请求，对应时刻的平均响应时间(秒级)均超过阈值（count ,以ms为单位)，那么在接下的时间窗口 DegradeRule中的timewindow ，以s 为单位)之内,对这个方法的调用都会自动地熔断(抛出DegradeException )。注意Sentinel默认统计的RT上限是4900 ms，超出此阈值的都会算作4900ms，若需要变更此上限可以通过启动配置项-Dcsp.sentinel.statistic.max.rtmxxx来配置。

修改cloudalibaba-sentinel-service8401项目的controller层：

@RestController
@Slf4j
public class FlowLimitController {
​@GetMapping("/testA")public String testA(){
//        //线程数测试，模拟暂停毫秒
//        try{
//            TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(8000);
//        } catch (InterruptedException e) {
//            e.printStackTrace();
//        }log.info(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"....testA");return "--------testA";}
​@GetMapping("/testB")public String testB(){return "--------testB";}
​@GetMapping("/testD")public String testD(){try{TimeUnit.SECONDS.sleep(1);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}return "--------testD";}
}

配置：

测试：

4.2 Sentinel降级-异常比例

异常比例( DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIo):当资源的每秒请求量>= 5，并且每秒异常总数占通过量的比值超过阈值（ DegradeRule中的count ）之后，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口（ DegradeRule 中的 timewindow，以s为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。异常比率的阈值范围是[0.0,1.0]，代表0%- 100%。

修改cloudalibaba-sentinel-service8401项目的controller层：

@GetMapping("/testD")public String testD(){int age=10/0;return "--------testD";}

配置：

测试：

停止jmeter:

4.3 Sentinel降级-异常数

异常数(DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT ):当资源近1分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断。注意由于统讣时间窗口是分钟级别的，若 timelWindow小于60s，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。

修改cloudalibaba-sentinel-service8401项目的controller层：

@GetMapping("/testD")public String testD(){int age=10/0;return "--------testD";}

配置：

测试：

5. Sentinel热点key

5.1 Sentinel热点上

热点数据限流就是频繁访问的数据，可以根据参数传递进行限流等。

热点限流源代码：com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException

修改cloudalibaba-sentinel-service8401项目的controller层：

@GetMapping("/testHotKey")@SentinelResource(value = "testHotkey",blockHandler = "deal_testHotKey")public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1",required = false)String p1,@RequestParam(value = "p2",required = false)String p2){return "--------testHotKey";}public String deal_testHotKey(String p1, String p2, BlockException e){return "------------deal_testHotKey";}

配置：

测试：（这个必须是注解绑定有效，url那个地址没有效果，不知道）

如果使用热点限流，主要加上blockHandler进行降级处理。

5.2 参数例外项

参数根据参数值进行不同的限流控制，例如p1参数值为5的时候进行限流，为其他的值就是通用的限流方式。

配置：

测试：

​​https://live.csdn.net/v/355138

@SentinelResource
处理的是sentine1控制台配置的违规情况，有blockHandler方法配置的兜底处理;
​
RuntimeException
int age = 10/0,这个是java运行时报出的运行时异常RunTimeException，@SentinelResource不管
​
总结
SentinelResource主管配置出错,运行出错该走异常走异常

6. 系统规则

官网：Home · alibaba/Sentinel Wiki · GitHub系统自适应限流

系统规则就相当于给整个系统添加一层流控，是给每一个api接口，但是这样实现不了细粒度的流控，所以一般不会怎么使用。

Load自适应(仅对系统的 load1作为启发指标。进行自适应系统保护。当系统load1超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护（BBR阶段)。系统容量由系统的 maxQps * minRt估算得出。设定参考值一般是cpu cores* 2.5。
​
CPU usage(1.5.0+版本):当系统CPU使用率超过阈值即触发系统保护(取值范围0.0-1.0)，比较灵敏。
​
平均RT;当单台机器上所有入口流量的平均RT达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。
​
并发线程数:当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。
​
入口QPS:当单台机器上所有入口流量的QPS 达到阈值即触发系统保护。

测试一系统QPS： 配置：

测试：

7. SentinelResource配置

7.1 按资源名称限流+后续处理

修改cloudzlibaba-sentinel-service8401项目：

1.添加RateLimitController

@RestController
public class RateLimitController {@GetMapping("/byResource")@SentinelResource(value = "byResource",blockHandler = "handleException")public CommonResult byResource(){return new CommonResult(200,"按资源名称限流测试ok",new Payment(2020L,"serial001"));}public CommonResult handleException(BlockException exception){return new CommonResult(444,exception.getClass().getCanonicalName()+"\t服务不可用");}
}

配置：


测试：

流控规则是临时的。

7.2 按照Url地址限流+后续处理

修改cloudalibaba-sentinel-service8401项目：

1.修改RateLimitController：

@RestController
public class RateLimitController {@GetMapping("/byResource")@SentinelResource(value = "byResource",blockHandler = "handleException")public CommonResult byResource(){return new CommonResult(200,"按资源名称限流测试ok",new Payment(2020L,"serial001"));}public CommonResult handleException(BlockException exception){return new CommonResult(444,exception.getClass().getCanonicalName()+"\t服务不可用");}@GetMapping("/rateLimit/byUrl")@SentinelResource(value = "byUrl")public CommonResult byUrl(){return new CommonResult(200,"按url限流测试ok",new Payment(2020L,"serial002"));}
}

配置：

测试：

上面的问题：

1系统默认的，没有体现我们自己的业务要求。
2依照现有条件，我们自定义的处理方法又和业务代码耦合在一块，不直观。
3 每个业务方法都添加—个兜底的，那代码膨胀加剧。
4全局统—的处理方法没有体现。
7.3 客户自定义限流处理逻辑

创建CustomerBlockHandler类用于自定义限流处理逻辑：

public class CustomerBlockHandler {public static CommonResult handlerException1(BlockException exception){return new CommonResult(4444,"按客户自定义限流测试异常处理1,全局异常处理一");}public static CommonResult handlerException2(BlockException exception){return new CommonResult(4444,"按客户自定义限流测试异常处理2，全局异常处理二");}
}

controller层：

@GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler")@SentinelResource(value = "customerBlockHandler",blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class,blockHandler = "handlerException1")public CommonResult customerBlockHandler(){return new CommonResult(200,"按客户自定义限流测试ok",new Payment(2020L,"serial003"));}

配置：

测试：

@SentinelResource不支持private修饰。Sentinel主要有三个核心Api：SphU定义资源、Tracer定义统计、ContextUtil定义了上下文。

8. 服务熔断功能

sentinel整合ribbon+openfengin+fallback，实现负载均衡+远程调用+服务熔断

8.1 Sentinel+Ribbon

创建服务消费者cloudalibaba-consumer-order84项目：

  1. pom文件

<dependencies><!--后面会使用到持久化--><dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.yicai.springcloud</groupId><artifactId>cloud-api-commons</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version></dependency><!--        spring-boot-web 启动类--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!--        spring-boot-actuator 健康监控--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency><!--        热更新--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools</artifactId><scope>runtime</scope><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies>

  1. yaml文件

server:port: 84
spring:application:name: nacos-order-consumercloud:nacos:discovery:
#        server-addr: 192.168.25.153:1111server-addr: localhost:8848sentinel:transport:#配置dashboard地址dashboard: localhost:8080#默认端口8719，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被古用的端口port: 8719
​
management:endpoints:web:exposure:include: '*'

  1. 主启动类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class OrderMain84 {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(OrderMain84.class,args);}
}

  1. controller层

@RestController
@Slf4j
public class OrderController {public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";
​@Resourceprivate RestTemplate restTemplate;
​@RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")@SentinelResource(value = "fallback")public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id){CommonResult<Payment> result=restTemplate.getForObject(SERVICE_URL+"/paymentSQL/"+id,CommonResult.class,id);if(id==4){throw new IllegalArgumentException("IllegalArgumentException,非法参数异常...");}else if(result.getData()==null){throw new NullPointerException("NullPointerException,该ID没有对应记录,空指针异常...");}return result;}
}

  1. config

@Configuration
public class ApplicationConfig {@Bean@LoadBalancedpublic RestTemplate getRestTemplate(){return new RestTemplate();}
}

创建服务提供者cloudalibaba-provider-payment9003/9004项目：

  1. pom文件

<dependencies>
​<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.yicai.springcloud</groupId><artifactId>cloud-api-commons</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version></dependency><!--        spring-boot-web 启动类--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!--        spring-boot-actuator 健康监控--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency><!--        热更新--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools</artifactId><scope>runtime</scope><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies>

  1. application.yml

server:port: 9003
spring:application:name: nacos-payment-providercloud:nacos:discovery:
#        server-addr: 192.168.25.153:1111server-addr: localhost:8848
​
management:endpoints:web:exposure:include: '*'

  1. 主启动

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class PaymentMain9003 {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(PaymentMain9003.class,args);}
}

  1. controller层

@RestController
public class PaymentController {@Value("${server.port}")private String serverPort;public static HashMap<Long,Payment> hashMap=new HashMap<Long, Payment>();static {hashMap.put(1L,new Payment(1L,"1111111111111111"));hashMap.put(2L,new Payment(2L,"2222222222222222"));hashMap.put(3L,new Payment(3L,"3333333333333333"));}@GetMapping(value = "/paymentSQL/{id}")public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id")Long id){Payment payment = hashMap.get(id);CommonResult<Payment> result=new CommonResult<>(200,"from mysql,serverPort:"+serverPort,payment);return result;}
}

测试：


8.2 fallback使用和blockHandler使用

fallback处理java运行时异常：

修改cloudalibaba-consumer-order84项目的controller层：

@RestController
@Slf4j
public class OrderController {public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";
​@Resourceprivate RestTemplate restTemplate;
​@RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback")public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id){CommonResult<Payment> result=restTemplate.getForObject(SERVICE_URL+"/paymentSQL/"+id,CommonResult.class,id);if(id==4){throw new IllegalArgumentException("IllegalArgumentException,非法参数异常...");}else if(result.getData()==null){throw new NullPointerException("NullPointerException,该ID没有对应记录,空指针异常...");}return result;}
​//fallbackpublic CommonResult handlerFallback(@PathVariable Long id,Throwable e){Payment payment=new Payment(id,"null");return new CommonResult(444,"兜底异常handlerFallback,exception内容"+e.getMessage(),payment);}
}

测试：

blockHandler处理的是配置的限流报错处理：

修改cloudalibaba-consumer-order84项目的controller层：

@RestController
@Slf4j
public class OrderController {public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";
​@Resourceprivate RestTemplate restTemplate;
​@RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
//    @SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback")@SentinelResource(value = "fallback",blockHandler = "blockHandler")public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id){CommonResult<Payment> result=restTemplate.getForObject(SERVICE_URL+"/paymentSQL/"+id,CommonResult.class,id);if(id==4){throw new IllegalArgumentException("IllegalArgumentException,非法参数异常...");}else if(result.getData()==null){throw new NullPointerException("NullPointerException,该ID没有对应记录,空指针异常...");}return result;}
​//blockHandlerpublic CommonResult blockHandler(@PathVariable Long id, BlockException blockException){Payment payment=new Payment(id,"null");return new CommonResult(444,"sentinel限流兜底blockHandler,exception内容"+blockException.getMessage(),payment);}
​//fallback
//    public CommonResult handlerFallback(@PathVariable Long id,Throwable e){
//        Payment payment=new Payment(id,"null");
//        return new CommonResult(444,"兜底异常handlerFallback,exception内容"+e.getMessage(),payment);
//    }
}

配置：

测试：

fallback和blockHandler合并处理：

修改cloudalibaba-consumer-order84项目的controller层：

@RestController
@Slf4j
public class OrderController {public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";
​@Resourceprivate RestTemplate restTemplate;
​@RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback",blockHandler = "blockHandler")
//    @SentinelResource(value = "fallback",blockHandler = "blockHandler")public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id){CommonResult<Payment> result=restTemplate.getForObject(SERVICE_URL+"/paymentSQL/"+id,CommonResult.class,id);if(id==4){throw new IllegalArgumentException("IllegalArgumentException,非法参数异常...");}else if(result.getData()==null){throw new NullPointerException("NullPointerException,该ID没有对应记录,空指针异常...");}return result;}
​//blockHandlerpublic CommonResult blockHandler(@PathVariable Long id, BlockException blockException){Payment payment=new Payment(id,"null");return new CommonResult(444,"sentinel限流兜底blockHandler,exception内容"+blockException.getMessage(),payment);}
​//fallbackpublic CommonResult handlerFallback(@PathVariable Long id,Throwable e){Payment payment=new Payment(id,"null");return new CommonResult(444,"兜底异常handlerFallback,exception内容"+e.getMessage(),payment);}
}

配置：

测试：



8.3 exceptionToIgnore忽略属性

修改cloudalibaba-consumer-order84项目的controller层：

@SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback",blockHandler = "blockHandler",exceptionsToIgnore = {IllegalArgumentException.class})

测试：


修改cloudalibaba-consumer-order84项目：

  1. pom文件

<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

  1. application.yaml

#激活sentinel对feign的支持
feign:sentinel:enabled: true

  1. 主启动类激活@EnableFeignClients

  2. service

@FeignClient(value = "nacos-payment-provider",
fallback = PaymentFallbackService.class)
public interface PaymentService {@GetMapping(value = "/paymentSQL/{id}")CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id);
}
@Component
public class PaymentFallbackService implements PaymentService{@Overridepublic CommonResult<Payment> paymentSQL(Long id) {return new CommonResult<>(444,"服务降级返回，-----paymentfallbackservice",new Payment(id,"error"));}
}

  1. controller

@Resourceprivate PaymentService paymentService;
​@GetMapping(value = "/consumer/paymentSQL/{id}")public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id){return paymentService.paymentSQL(id);}

测试：


8.5 规则持久化

一旦我们重启应用，sentinel规则将消失，生产环境需要将配置规则进行持久化

设置：将限流配置规则持久化进Nacos保存，只要刷新8401某个rest地址，sentinel控制台的流控规则就能看到，只要Nacos里面的配置不删除，针对8401上sentinel上的流控规则持续有效。

步骤（修改cloud-sentinel-service8401项目）：

  1. pom文件

<dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

  1. application.yaml

server:port: 8401
​
spring:application:name: cloudalibaba-sentinel-servicecloud:nacos:discovery:#服务注册中心server-addr: localhost:8848sentinel:transport:#配置dashboard地址dashboard: localhost:8080#默认端口8719，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被古用的端口port: 8719datasource:ds1:nacos:server-addr: localhost:8848dataId: ${spring.application.name}groupId: DEFAULT_GROUPdata-type: jsonrule-type: flow

  1. 配置

[{"resource":"/rateLimit/byUrl","limitApp":"default","grade":1,"count":1,"streategy":0,"controlBehavior":0,"clusterMode":false}
]


resource:资源名称; limitApp:来源应用; grade:阈值类型，0表示线程数，1表示QPS; count:单机阈值; strategy:流控模式，0表示直接，1表示关联，2表示链路; controlBehavior:流控效果，0表示快速失败,1表示Warm Up，2表示排队等待; clusterMode是否集群。

测试：（启动8401）观察（初次可能需要调用接口，sentinel界面才会出现）

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新版ONENET的物联网环境调节系统（esp32+onenet+微信小程序）

新版ONENET的物联网环境调节系统（esp32+onenet+微信小程序）

新版ONENET的物联网环境调节系统&#xff08;esp32onenet微信小程序&#xff09; 好久没用onenet突然发现它大更新了&#xff0c;现在都是使用新版的物联网开放平台&#xff0c;只有老用户还有老版的多协议接入&#xff0c;新用户是没有的&#xff0c;所以我顺便更新一下新的开…
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大厂前端面试题总结（百度、字节跳动、腾讯、小米.....），附上热乎面试经验！

大厂前端面试题总结（百度、字节跳动、腾讯、小米.....），附上热乎面试经验！

先简单介绍下自己&#xff0c;我“平平无奇小天才”一枚&#xff0c;毕业于南方普通985普通学生&#xff0c;有幸去百度、字节面试&#xff0c;感觉大公司就是不一样&#xff0c;印象最深的是字节&#xff0c;所以有必要总结一下面试经验&#xff0c;以及面试中遇到的一些问题&…
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html-css-js使用axios和ajax获取接口并携带请求头+获取输入框或选择器内容

html-css-js使用axios和ajax获取接口并携带请求头+获取输入框或选择器内容

需求&#xff1a;使用axios或者Ajax获取接口&#xff0c;有些需要获取到输入框&#xff0c;或者选择器内容之后传给接口&#xff0c;也就是写了几种不同请求的方法&#xff0c;网上有很多方法&#xff0c;本文章算是个归纳吧。 一、axios请求传参请求头 1.github下载axios 我…
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智安网络|实现安全与网络功能一体化：SASE的全新安全策略

智安网络|实现安全与网络功能一体化：SASE的全新安全策略

随着企业信息化和数字化程度的不断提升&#xff0c;网络安全面临着前所未有的挑战。传统的网络安全模式已经无法满足日益复杂的安全需求。在这一背景下&#xff0c;安全访问服务边缘&#xff08;SASE&#xff09;崭露头角&#xff0c;并逐渐成为新一代网络安全架构的关键概念。…
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嵌入式开发——ADC开发

嵌入式开发——ADC开发

学习目标 了解ADC开发流程掌握采样方式能够使用ADC进行芯片内部通道进行采样能够使用ADC对外部电路进行采样学习内容 GD32F4的ADC 特点： 16个外部模拟输入通道；1个内部温度传感通道(VSENSE)；1个内部参考电压输入通道(VREFINT)；1个外部监测电池VBAT供电引脚输入通道。ADC开…
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自动化测试与功能测试

自动化测试与功能测试

什么是自动化测试? 自动化测试是指利用软件测试工具自动实现全部或部分测试&#xff0c;它是软件测试的一个重要组成 部分&#xff0c;能完成许多手工测试无法实现或难以实现的测试。能够正确、合理地实施自动测试&#xff0c;可以 快速、全面地对软件进行测试&#xff0c;从…
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JVM篇：JVM内存结构

JVM篇：JVM内存结构

程序计数器 程序计数器英文名叫&#xff1a;Program Counter Register 作用&#xff1a;用来记录下一条jvm指令的地址行号。 先来查看一段jvm指令&#xff0c;这些指令对应的java代码就是输出1-5 操作系统运行该Java程序时具体流程如下 语言解释&#xff1a;源文件通过编译转…
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水果软件2024FL Studio21.3mac苹果中文版

水果软件2024FL Studio21.3mac苹果中文版

FL STUDIO21发布&#xff0c;提供您一直在等待的出色工作流程功能。通过新效果、多个播放列表曲目选择和无所畏惧的撤消一切编辑&#xff0c;将您的音乐带入2024年。FL Studio21中文完整版是一个功能齐全、开放式架构的PC音乐创作和制作环境。它具有基于音乐音序器的图形用户界…
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OFDM——PAPR减小

OFDM——PAPR减小

文章目录 前言一、PAPR 减小二、MATLAB 仿真1、OFDM 信号的 CCDF①、MATLAB 源码②、仿真结果 2、单载波基带/通频带信号的 PAPR①、MATLAB 源码②、仿真结果 3、时域 OFDM 信号和幅度分布①、MATLAB 源码②、仿真结果 4、Chu 序列和 IEEE802.16e 前导的 PAPR①、MATLAB 源码②…
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手撕测试tcp服务器效率工具——以epoll和io_uring对比为例

手撕测试tcp服务器效率工具——以epoll和io_uring对比为例

服务器性能测试介绍 服务器的性能测试主要包括2部分&#xff1a; 并发量。能容纳多大的连接效率。在不崩坏的情况下能对报文的处理效率。 本文主要进行效率测试&#xff0c;看看基于epoll模型和io_uring模型的tcp服务器&#xff0c;谁的效率更高。 测试思路 客户端&#x…
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字节跳动 MapReduce - Spark 平滑迁移实践

字节跳动 MapReduce - Spark 平滑迁移实践

摘要&#xff1a;本文整理自字节跳动基础架构工程师魏中佳在本次 CommunityOverCode Asia 2023 中的《字节跳动 MapReduce - Spark 平滑迁移实践》主题演讲。 随着字节业务的发展&#xff0c;公司内部每天线上约运行 100万 Spark 作业&#xff0c;与之相对比的是&#xff0c;线…
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mac 生成 本地.ssh

mac 生成 本地.ssh

输入下面命令行 ssh-keygen 默认回车得到下面的 Generating public/private rsa key pair. Enter file in which to save the key (/Users/{用户名}/.ssh/id_rsa): Enter passphrase (empty for no passphrase): Enter same passphrase again: Your identification has be…
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中央集成式架构量产时代，openVOC方案将引发软件开发模式变革

中央集成式架构量产时代，openVOC方案将引发软件开发模式变革

2024年&#xff0c;中央计算区域控制架构正式进入规模化量产周期&#xff0c;汽车智能化正式迈入2.0时代&#xff0c;产业生态、应用创新、开发模式都将迎来巨大变革。 同时&#xff0c;随着ChatGPT引发的AIGC领域的爆发式增长&#xff0c;人工智能技术掀起全球万亿级信息化应…
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MySQL进阶之（一）逻辑架构

MySQL进阶之（一）逻辑架构

一、逻辑架构 1.1 逻辑架构剖析1.1.1 连接层1.1.2 服务层01、基础服务组件02、SQL Interface&#xff1a;SQL 接口03、Parser&#xff1a;解析器04、Optimizer&#xff1a;查询优化器05、Caches & Buffers&#xff1a; 查询缓存组件 1.1.3 引擎层1.1.4 存储层1.1.5 总结 1.…
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