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【SpringCloudAlibaba】Sentinel流控规则-创新互联

概念

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流控规则

直接(默认)

QPS+快速失败

线程数+直接控制

QPS+Warming up

QPS+排队等待

关联

链路


具体启动Sentinel的步骤可以参考我的上一篇文章。

概念

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)

阅值类型单机阅值:
QPS(每秒钟的请求数量):当调用该api的QPS达到值的时候,进行限流
线程数:当调用该api的线程数达到阔值的时候,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:当关联的资源达到闻值时,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,如果达到阔值,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(预热):根据codeFactor (冷加载因子,默认3) 的值,从闻值/codeFactor,经过预热时长,才达到设置的QPS闽值
排队等待:匀速排队,让请求以匀速的速度通过,阔值类型必须设置为QPS,否则无效

流控规则 直接(默认)

控制层方法如下:

@RestController
public class SentinelController {

    @GetMapping("/testA")
    public String testA(){
        return "Sentinel testA run";
    }

    @GetMapping("/testB")
    public String testB(){
        return "Sentinel testB run";
    }
}

QPS+快速失败

通过地址栏输入:localhost:8401/testA

测试发现当每秒刷新页面的次数大于1则会弹出以下页面(表示限流),否则正常

线程数+直接控制

而直接控制的线程数设置为1表示如果超过一个页面访问此连接那就会限流否则正常。这里就不再对线程数做测试了

QPS+Warming up

Warm Up(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP)方式,即预热/冷启动方式。当系统流量长期处于低水位的情况下,当流量突然增加时,直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过"冷启动",让通过的流量缓慢增加,在一定时间内逐渐增加到阈值上限,给冷系统一个预热的时间,避免冷系统被压垮。

举例:当预热时长=8,QPS单机阈值=3

  • 当并发请求到达的时候,实际的单机阈值是:QPS单机阈值配置 / coldFactoer= 3 / 3 =1,也就是每秒钟只能一个请求访问成功。
  • 预热时长为8秒,实际的单机阈值在8秒钟内逐步由1 ->2 ->3,最终等于QPS单机阈值配置。
  • 这里有一个注意点是QPS单机阈值一定要大于或等于3否则会一直请求不成功 
QPS+排队等待

排队等待方式会严格的控制请求通过的间隔时间,就是让请求匀速的通过,对应的是漏桶算法。

言简意赅:QPS对应每秒处理的线程为1,超时时间表示超过10s则不接受其他线程的请求。也就是说将超时时间(ms) / 单机阈值(s/个) = 线程通过数。

关联

使用了testA关联testB那么当二者其一越界了即二者其一或者触犯了阈值规则,那么规则的时长内即QPS内testA是无法访问的,换句通俗易懂的就是:其中一个犯错,testA就得扛锅。但要注意的是不是永久失效,只是阈值内失效。

链路

与关联相反。两者之一犯错,那么就是入口资源背锅。

关联与链路的区别

关联:

配置: “查询订单” 关联 “下单” 接口, 当"下单"到达阈值, 限流"查询订单"接口

链路:
配置: “查询订单”为入口时, 当"查询订单"到达阈值时, 限流"查询订单"

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