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厦门市建设局综合业务平台网站开一个网站的流程

news 2025/10/22 12:52:21

厦门市建设局综合业务平台网站,开一个网站的流程,有没有免费开网站的,青岛ui设计公司随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。 S…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 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。 Sentinel是分布式系统的防御系统。 Sentinel 具有以下特征: •丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。 •完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。 •广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。 •完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。 1、微服务整合Sentinel 在order-service中整合sentinel，并连接sentinel的控制台，步骤如下： 1）引入sentinel依赖 !--sentinel-- dependencygroupIdcom.alibaba.cloud/groupId artifactIdspring-cloud-starter-alibaba-sentinel/artifactId /dependency2）配置控制台修改application.yaml文件，添加下面内容： server:port: 8088 spring:cloud: sentinel:transport:dashboard: localhost:80803）访问order-service的任意端点打开浏览器，访问http://localhost:8088/order/101，这样才能触发sentinel的监控。然后再访问sentinel的控制台，查看效果： 2、流量控制 2.1 簇点链路当请求进入微服务时，首先会访问DispatcherServlet，然后进入Controller、Service、Mapper，这样的一个调用链就叫做簇点链路。簇点链路中被监控的每一个接口就是一个资源。默认情况下sentinel会监控SpringMVC的每一个端点（Endpoint，也就是controller中的方法），因此SpringMVC的每一个端点（Endpoint）就是调用链路中的一个资源。访问的order-service中的OrderController中的端点：/order/{orderId} 流控、熔断等都是针对簇点链路中的资源来设置的，因此我们可以点击对应资源后面的按钮来设置规则：流控：流量控制降级：降级熔断热点：热点参数限流，是限流的一种授权：请求的权限控制2.2 流控模式在添加限流规则时，点击高级选项，可以选择三种流控模式：直接：统计当前资源的请求，触发阈值时对当前资源直接限流，也是默认的模式关联：统计与当前资源相关的另一个资源，触发阈值时，对当前资源限流链路：统计从指定链路访问到本资源的请求，触发阈值时，对指定链路限流 2.2.1 关联模式关联模式：统计与当前资源相关的另一个资源，触发阈值时，对当前资源限流配置规则：语法说明：当/write资源访问量触发阈值时，就会对/read资源限流，避免影响/write资源。使用场景：比如用户支付时需要修改订单状态，同时用户要查询订单。查询和修改操作会争抢数据库锁，产生竞争。业务需求是优先支付和更新订单的业务，因此当修改订单业务触发阈值时，需要对查询订单业务限流。需求说明：在OrderController新建两个端点：/order/query和/order/update，无需实现业务配置流控规则，当/order/ update资源被访问的QPS超过5时，对/order/query请求限流 1）定义/order/query端点，模拟订单查询 @GetMapping("/query") public String queryOrder() {return "查询订单成功"; }2）定义/order/update端点，模拟订单更新 @GetMapping("/update") public String updateOrder() {return "更新订单成功"; }重启服务，查看sentinel控制台的簇点链路： 3）配置流控规则对哪个端点限流，就点击哪个端点后面的按钮。我们是对订单查询/order/query限流，因此点击它后面的按钮：在表单中填写流控规则： 4）在Jmeter测试选择《流控模式-关联》：可以看到1000个用户，100秒，因此QPS为10，超过了我们设定的阈值：5 查看http请求：请求的目标是/order/update，这样这个断点就会触发阈值。但限流的目标是/order/query，我们在浏览器访问，可以发现：确实被限流了。 5）总结 2.2.2 链路模式链路模式：只针对从指定链路访问到本资源的请求做统计，判断是否超过阈值。配置示例：例如有两条请求链路： /test1 -- /common /test2 -- /common 如果只希望统计从/test2进入到/common的请求，则可以这样配置：实战案例需求：有查询订单和创建订单业务，两者都需要查询商品。针对从查询订单进入到查询商品的请求统计，并设置限流。步骤：在OrderService中添加一个queryGoods方法，不用实现业务在OrderController中，改造/order/query端点，调用OrderService中的queryGoods方法在OrderController中添加一个/order/save的端点，调用OrderService的queryGoods方法给queryGoods设置限流规则，从/order/query进入queryGoods的方法限制QPS必须小于2 实现： 1）添加查询商品方法在order-service服务中，给OrderService类添加一个queryGoods方法： public void queryGoods(){System.err.println("查询商品"); }2）查询订单时，查询商品在order-service的OrderController中，修改/order/query端点的业务逻辑： @GetMapping("/query") public String queryOrder() {// 查询商品orderService.queryGoods();// 查询订单System.out.println("查询订单");return "查询订单成功"; }3）新增订单，查询商品在order-service的OrderController中，修改/order/save端点，模拟新增订单： @GetMapping("/save") public String saveOrder() {// 查询商品orderService.queryGoods();// 查询订单System.err.println("新增订单");return "新增订单成功"; }4）给查询商品添加资源标记默认情况下，OrderService中的方法是不被Sentinel监控的，需要我们自己通过注解来标记要监控的方法。给OrderService的queryGoods方法添加@SentinelResource注解： @SentinelResource("goods") public void queryGoods(){System.err.println("查询商品"); }链路模式中，是对不同来源的两个链路做监控。但是sentinel默认会给进入SpringMVC的所有请求设置同一个root资源，会导致链路模式失效。我们需要关闭这种对SpringMVC的资源聚合，修改order-service服务的application.yml文件： spring:cloud:sentinel:web-context-unify: false # 关闭context整合重启服务，访问/order/query和/order/save，可以查看到sentinel的簇点链路规则中，出现了新的资源： 5）添加流控规则点击goods资源后面的流控按钮，在弹出的表单中填写下面信息：只统计从/order/query进入/goods的资源，QPS阈值为2，超出则被限流。 6）Jmeter测试选择《流控模式-链路》：可以看到这里200个用户，50秒内发完，QPS为4，超过了我们设定的阈值2 一个http请求是访问/order/save：运行的结果：完全不受影响。另一个是访问/order/query：运行结果：每次只有2个通过。 2.2.3 总结流控模式有哪些？ •直接：对当前资源限流 •关联：高优先级资源触发阈值，对低优先级资源限流。 •链路：阈值统计时，只统计从指定资源进入当前资源的请求，是对请求来源的限流 2.3 流控效果在流控的高级选项中，还有一个流控效果选项：流控效果是指请求达到流控阈值时应该采取的措施，包括三种：快速失败：达到阈值后，新的请求会被立即拒绝并抛出FlowException异常。是默认的处理方式。 warm up：预热模式，对超出阈值的请求同样是拒绝并抛出异常。但这种模式阈值会动态变化，从一个较小值逐渐增加到最大阈值。排队等待：让所有的请求按照先后次序排队执行，两个请求的间隔不能小于指定时长 2.3.1 warm up 阈值一般是一个微服务能承担的最大QPS，但是一个服务刚刚启动时，一切资源尚未初始化（冷启动），如果直接将QPS跑到最大值，可能导致服务瞬间宕机。 warm up也叫预热模式，是应对服务冷启动的一种方案。请求阈值初始值是 maxThreshold / coldFactor，持续指定时长后，逐渐提高到maxThreshold值。而coldFactor的默认值是3. 例如，我设置QPS的maxThreshold为10，预热时间为5秒，那么初始阈值就是 10 / 3 ，也就是3，然后在5秒后逐渐增长到10. 案例需求：给/order/{orderId}这个资源设置限流，最大QPS为10，利用warm up效果，预热时长为5秒 1）配置流控规则： 2）Jmeter测试选择《流控效果，warm up》： QPS为10. 刚刚启动时，大部分请求失败，成功的只有3个，说明QPS被限定在3：随着时间推移，成功比例越来越高：到Sentinel控制台查看实时监控：一段时间后： 2.3.2 排队等待当请求超过QPS阈值时，快速失败和warm up 会拒绝新的请求并抛出异常。而排队等待则是让所有请求进入一个队列中，然后按照阈值允许的时间间隔依次执行。后来的请求必须等待前面执行完成，如果请求预期的等待时间超出最大时长，则会被拒绝。工作原理例如：QPS = 5，意味着每200ms处理一个队列中的请求；timeout = 2000，意味着预期等待时长超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常。那什么叫做预期等待时长呢？比如现在一下子来了12 个请求，因为每200ms执行一个请求，那么：第6个请求的预期等待时长 = 200 * （6 - 1） = 1000ms第12个请求的预期等待时长 = 200 * （12-1） = 2200ms现在，第1秒同时接收到10个请求，但第2秒只有1个请求，此时QPS的曲线这样的：如果使用队列模式做流控，所有进入的请求都要排队，以固定的200ms的间隔执行，QPS会变的很平滑：
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