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小編給大家分享一下Java之springcloud Sentinel的示例分析,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
Sentinel (分布式系統(tǒng)的流量防衛(wèi)兵) 是阿里開源的一套用于服務(wù)容錯(cuò)的綜合性解決方案。
它以流量為切入點(diǎn),從流量控制、熔斷降級(jí)、系統(tǒng)負(fù)載保護(hù)等多個(gè)維度來保護(hù)服務(wù)的穩(wěn)定性。
下載地址:https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar
訪問:http://localhost:8080
用戶名密碼:sentinel/sentinel
<!--服務(wù)容錯(cuò) 每一個(gè)服務(wù) 都引入 sentinel 客戶端--> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency>
#spring: # cloud: sentinel: transport: port: 8081 #跟控制臺(tái)交流的端口,隨意指定一個(gè)未使用的端口即可 dashboard: localhost:8080 # 指定控制臺(tái)服務(wù)的地址
該處使用的url網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的數(shù)據(jù)。
FlowException)
降級(jí)
DegradeException)
參數(shù)熱點(diǎn)異常
ParamFlowException
系統(tǒng)
SystemBlockException
授權(quán)
AuthorityException
自定義sentinel異常 BlockExceptionAspect
@Slf4j @Component public class BlockExceptionAspect implements UrlBlockHandler { @Override public void blocked(HttpServletRequest httpServletRequest, HttpServletResponse httpServletResponse, BlockException e) throws IOException { System.out.println("進(jìn)入。。。 MyUrlBlockHandler"); // 打印日志 R log.error(e.getMessage(),e); // 統(tǒng)一返回結(jié)果 R appResult = null; if (e instanceof FlowException) { appResult = new R(ResponseEnum.FLOW_BLOCK,null); } else if (e instanceof DegradeException) { appResult = new R(ResponseEnum.DEG_BLOCK,null); } else if (e instanceof ParamFlowException) { appResult = new R(ResponseEnum.DEG_BLOCK,null); } else if (e instanceof SystemBlockException) { appResult = new R(ResponseEnum.DEG_BLOCK,null); } else if (e instanceof AuthorityException) { appResult = new R(ResponseEnum.DEG_BLOCK,null); } httpServletResponse.setCharacterEncoding("utf-8"); httpServletResponse.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE); httpServletResponse.getWriter().print(JSON.toJSONString(appResult)); } }
一: QPS每秒查詢率(Query Per Second)
原理:每天80%的訪問集中在20%的時(shí)間里,這20%時(shí)間叫做峰值時(shí)間。
公式:( 總PV數(shù) * 80% ) / ( 每天秒數(shù) * 20% ) = 峰值時(shí)間每秒請(qǐng)求數(shù)(QPS) 。
PV(page view)即頁面瀏覽量,通常是衡量一個(gè)網(wǎng)絡(luò)新聞?lì)l道或網(wǎng)站甚至一條網(wǎng)絡(luò)新聞的主要指標(biāo)。網(wǎng)頁瀏覽數(shù)是評(píng)價(jià)網(wǎng)站流量最常用的指標(biāo)之一,簡稱為PV。
機(jī)器:峰值時(shí)間每秒QPS / 單臺(tái)機(jī)器的QPS = 需要的機(jī)器 。
每天300w PV 的在單臺(tái)機(jī)器上,這臺(tái)機(jī)器需要多少Q(mào)PS?
( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)。
一般需要達(dá)到139QPS,因?yàn)槭欠逯怠?200萬pv才有100峰值qps)
二:TPS
TPS:Transactions Per Second(每秒傳輸?shù)氖挛锾幚韨€(gè)數(shù)),即服務(wù)器每秒處理的事務(wù)數(shù)。
TPS包括一條消息入和一條消息出,加上一次用戶數(shù)據(jù)庫訪問。(業(yè)務(wù)TPS = CAPS × 每個(gè)呼叫平均TPS)
一個(gè)事務(wù)是指一個(gè)客戶機(jī)向服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求然后服務(wù)器做出反應(yīng)的過程??蛻魴C(jī)在發(fā)送請(qǐng)求時(shí)開始計(jì)時(shí),收到服務(wù)器響應(yīng)后結(jié)束計(jì)時(shí),以此來計(jì)算使用的時(shí)間和完成的事務(wù)個(gè)數(shù)。
一般的,評(píng)價(jià)系統(tǒng)性能均以每秒鐘完成的技術(shù)交易的數(shù)量來衡量。系統(tǒng)整體處理能力取決于處理能力最低模塊的TPS值。
三:RT(Response-time)
響應(yīng)時(shí)間是指:系統(tǒng)對(duì)請(qǐng)求作出響應(yīng)的時(shí)間(一次請(qǐng)求耗時(shí))。
響應(yīng)時(shí)間:執(zhí)行一個(gè)請(qǐng)求從開始到最后收到響應(yīng)數(shù)據(jù)所花費(fèi)的總體時(shí)間,即從客戶端發(fā)起請(qǐng)求到收到服務(wù)器響應(yīng)結(jié)果的時(shí)間。響應(yīng)時(shí)間RT(Response-time),是一個(gè)系統(tǒng)最重要的指標(biāo)之一,它的數(shù)值大小直接反應(yīng)了系統(tǒng)的快慢。
四:Load(系統(tǒng)負(fù)載)
Linux的Load(系統(tǒng)負(fù)載),是一個(gè)讓新手不太容易了解的概念。load的就是一定時(shí)間內(nèi)計(jì)算機(jī)有多少個(gè)active_tasks,也就是說是計(jì)算機(jī)的任務(wù)執(zhí)行隊(duì)列的長度,cpu計(jì)算的隊(duì)列。
top/uptime等工具默認(rèn)會(huì)顯示1分鐘、5分鐘、15分鐘的平均Load。
具體來說,平均Load是指,在特定的一段時(shí)間內(nèi)統(tǒng)計(jì)的正在CPU中運(yùn)行的(R狀態(tài))、正在等待CPU運(yùn)行的、處于不可中斷睡眠的(D狀態(tài))的任務(wù)數(shù)量的平均值。
最后,說一下CPU使用率和Load的關(guān)系吧。如果主要是CPU密集型的程序在運(yùn)行(If CPU utilization is near 100 percent (user + nice + system), the workload sampled is CPU-bound.),
那么CPU利用率高,Load一般也會(huì)比較高。而I/O密集型的程序在運(yùn)行,
可能看到CPU的%user, %system都不高,%iowait可能會(huì)有點(diǎn)高,這時(shí)的Load通常比較高。
同理,程序讀寫慢速I/O設(shè)備(如磁盤、NFS)比較多時(shí),Load可能會(huì)比較高,而CPU利用率不一定高。這種情況,還經(jīng)常發(fā)生在系統(tǒng)內(nèi)存不足并開始使用swap的時(shí)候,Load一般會(huì)比較高,而CPU使用率并不高。
五:PV
頁面訪問次數(shù):Page View
六:UV
訪客數(shù)(去重復(fù)):Unique Visitor
七:帶寬
帶寬(bps)=總流量數(shù)(bit)/產(chǎn)生流量的時(shí)長(秒)=(PV頁面平均大小8)/統(tǒng)計(jì)時(shí)間(秒)
說明:公式中的 8 指的是將 Byte 轉(zhuǎn)換為 bit,即 8b/B,因?yàn)閹挼膯挝皇?bps(比特率),即bit per second,每秒二進(jìn)制位數(shù),而容量單位一般使用 Byte。
假設(shè)某站點(diǎn)的日均 PV 是 10w,頁面平均大小 0.4 M,那么其平均帶寬需求是:
平均帶寬 = (10w * 0.4M * 8) / (60 * 60 * 24)= 3.7 Mbps
以上計(jì)算的僅僅是平均帶寬,我們?cè)谶M(jìn)行容量預(yù)估時(shí)需要的是峰值帶寬,即必須要保證站點(diǎn)在峰值流量時(shí)能夠正常運(yùn)轉(zhuǎn)。假設(shè),峰值流量是平均流量的5倍,這個(gè)5倍稱為峰值因 子。按照這個(gè)計(jì)算,實(shí)際需要的帶寬大約在3.7 Mbps * 5=18.5 Mbps 。
帶寬需求 = 平均帶寬 * 峰值因子
八:并發(fā)連接數(shù)
并發(fā)數(shù)是指系統(tǒng)同時(shí)能處理的請(qǐng)求數(shù)量,這個(gè)也是反應(yīng)了系統(tǒng)的負(fù)載能力。
功能 | Sentinel | Hystrix | resilience4j |
---|---|---|---|
隔離策略 | 信號(hào)量隔離(并發(fā)線程數(shù)限流) | 線程池隔離/信號(hào)量隔離 | 信號(hào)量隔離 |
熔斷降級(jí)策略 | 基于響應(yīng)時(shí)間、異常比率、異常數(shù) | 基于異常比率 | 基于異常比率、響應(yīng)時(shí)間 |
實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn) | 滑動(dòng)窗口(LeapArray) | 滑動(dòng)窗口 | (基于 RxJava) |
動(dòng)態(tài)規(guī)則配置 | 支持多種數(shù)據(jù)源 | 支持多種數(shù)據(jù)源 | 有限支持 |
擴(kuò)展性 | 多個(gè)擴(kuò)展點(diǎn) | 插件的形式 | 接口的形式 |
基于注解的支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
限流 | 基于 QPS,支持基于調(diào)用關(guān)系的限流 | 有限的支持 | Rate Limiter |
流量整形 | 支持預(yù)熱模式、勻速器模式、預(yù)熱排隊(duì)模式(流量規(guī)則處可配置) | 不支持 | 簡單的 Rate Limiter 模式 |
系統(tǒng)自適應(yīng)保護(hù) | 支持 | 不支持 | 不支持 |
控制臺(tái) | 提供開箱即用的控制臺(tái),可配置規(guī)則、查看秒級(jí)監(jiān)控、機(jī)器發(fā)現(xiàn)等 | 簡單的監(jiān)控查看 | 不提供控制臺(tái),可對(duì)接其它監(jiān)控系統(tǒng) |
以上是“Java之springcloud Sentinel的示例分析”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí),歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!
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