2024-09-04

Redis 哨兵(Sentinel)是用于管理Redis服务的自动故障转移系统。它能够监控主服务器和其从服务器,并在主服务器宕机时自动进行故障转移,选举新的主服务器,并将其他的从服务器指向新的主服务器。

以下是一个基本的Redis哨兵配置示例:




# sentinel.conf
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel parallel-syncs mymaster 1
sentinel failover-timeout mymaster 180000

解释:

  • sentinel monitor mymaster: 这里的mymaster是主服务器的名字,可以自定义。之后跟着的是主服务器的IP和端口以及最少的投票数量。
  • sentinel down-after-milliseconds: 如果一个服务器在指定的毫秒数内没有响应,则认为它是主观下线。
  • sentinel parallel-syncs: 在故障转移期间,可以有几个从服务器同时进行同步。
  • sentinel failover-timeout: 故障转移超时时间。

启动哨兵:




redis-sentinel /path/to/sentinel.conf

确保替换/path/to/sentinel.conf为你的sentinel配置文件的实际路径。

2024-09-04

Sentinel 提供了熔断降级的功能,当调用链路中某个资源出现不稳定状态时(例如,调用超时或异常比例异常升高),则对这个资源的调用进行限制,避免影响到其它资源,避免级联错误。

在 Spring Cloud Alibaba 中使用 Sentinel 熔断降级的步骤如下:

  1. 引入 Sentinel 依赖。
  2. 配置熔断降级规则。
  3. 使用注解或者 Sentinel API 来调用资源。

以下是一个简单的示例:

  1. 引入 Sentinel 依赖(在 pom.xml 中添加):



<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
  1. 配置熔断降级规则(可以使用控制台配置,也可以通过 API 配置):



import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class SentinelDegradeRulesConfig {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 配置熔断降级规则
        DegradeRule rule = new DegradeRule();
        rule.setResource("YourResource"); // 资源名
        rule.setGrade(DegradeRule.DegradeGrade.RT); // 指标类型,这里以响应时间为例
        rule.setCount(10); // 阈值,当RT超过设置的阈值会进行熔断
        rule.setTimeWindow(10); // 时间窗口,单位是秒
        List<DegradeRule> rules = new ArrayList<>();
        rules.add(rule);
        DegradeRuleManager.loadRules(rules);
    }
}
  1. 使用注解或者 Sentinel API 来调用资源:



import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.context.ContextUtil;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
 
public class ServiceWithSentinel {
 
    @SentinelResource(value = "YourResource", blockHandler = "handleException")
    public void serviceWithSentinel() {
        // 你的业务逻辑
    }
 
    public void serviceWithSentinelApi() {
        try (Entry entry = SphU.entry("YourResource")) {
            // 你的业务逻辑
        } catch (BlockException e) {
            // 处理熔断降级的情况
        }
    }
 
    public void handleException(BlockException ex) {
        // 熔断降级后的处理逻辑
    }
}

在上述代码中,@SentinelResource 注解用于定义资源,并指定熔断降级时的处理方法。SphU.entry 方法用于通过 API 方式调用资源,并处理可能抛出的 BlockException 异常。

以上代码仅为示例,实际使用时需要根据

2024-09-04



import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.SentinelMvcInterceptor;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.aspectj.SentinelResourceAspect;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class SentinelConfig {
 
    @Bean
    public SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() {
        return new SentinelResourceAspect();
    }
 
    @Bean
    public SentinelMvcInterceptor sentinelMvcInterceptor() {
        return new SentinelMvcInterceptor();
    }
}

这段代码定义了一个配置类SentinelConfig,它创建了SentinelResourceAspectSentinelMvcInterceptor的Bean实例。SentinelResourceAspect用于处理使用Sentinel注解定义的资源,而SentinelMvcInterceptor用于处理Spring MVC的请求限流。这些Bean的创建使得Sentinel能够与Spring Cloud集成,并在服务中实现限流和熔断。

2024-09-04

哨兵(Sentinel)是Redis的一个可以用来实现高可用性的解决方案。它是一个分布式系统,可以用来监控主服务器和其从服务器。

哨兵的主要任务:

  1. 监控:哨兵会不断地检查主服务器和其从服务器是否运行正常。
  2. 提醒:当被监控的Redis服务器出现问题时,哨兵可以提醒系统管理员或者其他的应用程序。
  3. 自动故障转移:当主服务器不能正常工作时,哨兵会开始一个故障转移进程,它会选择一个从服务器作为新的主服务器。
  4. 通知:哨兵可以将故障转移的结果通知其他的应用程序。

哨兵的工作方式:

每个哨兵(sentinel)实例会进行一个循环,不断地检查主服务器和其从服务器,并通过发送命令来查询他们是否在正确运行。哨兵之间也会进行通信,共同决定是否需要开始一个故障转移进程。

哨兵的工作流程:

  1. 每个哨兵(Sentinel)实例都通过发布/订阅机制来监控其他的哨兵实例。
  2. 每个哨兵(Sentinel)实例会定期检查主服务器和其从服务器,并通过发送命令来确认他们是否正常运行。
  3. 当哨兵(Sentinel)实例认为主服务器不能正常工作时,它会开始一个故障转移进程。
  4. 在开始故障转移进程之前,哨兵(Sentinel)实例会询问其他哨兵实例的意见。
  5. 当大多数的哨兵实例同意进行故障转移时,它们会选举一个哨兵实例来执行故障转移操作。
  6. 这个执行故障转移的哨兵实例会选择一个合适的从服务器作为新的主服务器,并开始相关操作。
  7. 最后,所有哨兵实例会开始使用新的主服务器。

实现哨兵模式的关键是要有一个哨兵系统来监控主服务器和其从服务器,并在出现问题时进行故障转移。这个系统通常由3个哨兵实例组成,以确保它们可以协商并且不会发生"脑裂"的情况。

2024-09-04



import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.context.ContextUtil;
 
// 配置限流规则
private static void initFlowRules(){
    List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
    FlowRule rule = new FlowRule();
    rule.setResource(KEY);
    rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
    // 设置限流阈值类型为QPS,每秒允许通过的请求数为1
    rule.setCount(1);
    rules.add(rule);
    FlowRuleManager.loadRules(rules);
}
 
public static void main(String[] args) {
    // 初始化限流规则
    initFlowRules();
 
    // 通过SphU.entry("key")进行资源保护,如果被限流,则抛出BlockException异常
    while (true) {
        try (Entry entry = SphU.entry(KEY)) {
            // 业务逻辑
            System.out.println("业务逻辑被执行");
        } catch (BlockException e) {
            // 业务逻辑
            System.out.println("被限流了");
        }
    }
}

这段代码演示了如何使用Sentinel进行限流操作。首先,我们配置了一个限流规则,规定了资源的QPS阈值。接着,在一个无限循环中,我们使用SphU.entry(KEY)来保护我们的业务代码,如果请求的QPS超过了规则中设定的阈值,则会抛出BlockException异常,我们可以在catch块中处理这种情况,例如打印一条日志或者进行服务降级。

2024-09-04

哨兵模式(Sentinel)是Redis的一个高可用解决方案,它由一个或多个哨兵(Sentinel)实例组成,这些实例会监控主服务器和其从服务器,并在主服务器下线时自动进行故障转移。

以下是一个基本的哨兵配置文件示例:




# sentinel.conf
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel parallel-syncs mymaster 1
sentinel failover-timeout mymaster 180000

解释:

  • sentinel monitor mymaster: 这行指定了哨兵监控的主服务器名称和地址,最后的数字表示最少有几个哨兵同意下线时才会进行故障转移。
  • sentinel down-after-milliseconds: 如果一个服务器在指定的毫秒数内没有响应,则认为它是下线的。
  • sentinel parallel-syncs: 在故障转移期间,可以有几个从服务器同时进行同步。
  • sentinel failover-timeout: 故障转移超时时间,超过这个时间如果没有完成故障转移就会认为故障转移失败。

启动哨兵的命令:




redis-sentinel /path/to/sentinel.conf

在实际应用中,哨兵模式通常与主从模式配合使用,以保障Redis的高可用性。当主服务器出现故障时,哨兵会自动进行故障转移,选举新的主服务器,并将其他的从服务器指向新的主服务器。

2024-09-04

Sentinel 的授权规则主要用于定义资源的访问权限。它可以基于调用者的来源、调用方式、请求参数等进行规则配置,以实现对资源访问的控制。

授权规则主要包括以下几种类型:

  1. 简单授权规则(SimpleRule):基于调用来源的控制。
  2. 链路规则(AuthorityRule):基于调用链路的控制。
  3. 参数规则(ParamFlowRule):基于请求参数的控制。
  4. quota规则(QPSFlowRule):基于QPS的控制。
  5. 系统规则(SystemRule):系统保护规则,如系统负载、响应时间等。

授权规则的配置方式如下:




List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("some-resource");
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule.setCount(10);
rules.add(rule);
 
AuthorityRule authorityRule = new AuthorityRule();
authorityRule.setResource("some-resource");
authorityRule.setStrategy(new DefaultAuthorityStrategy());
 
ParamFlowRule paramRule = new ParamFlowRule();
paramRule.setResource("some-resource");
paramRule.setParamIdx(0);
paramRule.setGrade(RuleConstant.PARAM_FLOW_GRADE_QPS);
paramRule.setCount(5);
 
// 加载规则
PriorityQueue<FlowRule> flowRules = new PriorityQueue<>(rules);
PriorityQueue<AuthorityRule> authorityRules = new PriorityQueue<>(Collections.singleton(authorityRule));
PriorityQueue<ParamFlowRule> paramRules = new PriorityQueue<>(Collections.singleton(paramRule));
 
// 应用规则
FlowRuleManager.loadRules(flowRules);
AuthorityRuleManager.loadRules(authorityRules);
ParamFlowRuleManager.loadRules(paramRules);

以上代码展示了如何配置不同类型的授权规则,并加载到对应的规则管理器中。

在源码层面,授权规则的加载和管理通常在AuthorityRuleManagerFlowRuleManagerParamFlowRuleManager等类中实现。这些类会维护一个规则集合,并提供加载、更新和检查规则的方法。规则的检查过程通常涉及到对调用者的来源、目标资源、请求参数等的匹配和权限判断。

具体到源码层面,授权规则的加载和检查过程涉及到多个类和方法,例如AuthorityRuleManagerloadRulescheck方法,FlowRuleManagerloadRulescheckFlow方法,以及ParamFlowRuleManagerloadRulescheck方法等。这些方法通常会在系统启动时加载规则配置,并在资源调用时被相应的拦截器调用以确定是否允许资源的访问。

2024-09-04

在Spring Cloud项目中使用Sentinel进行流量控制和服务保护,首先需要引入Sentinel的依赖。以下是Maven的pom.xml文件中添加Sentinel依赖的示例:




<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Alibaba Sentinel -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- 其他依赖... -->
</dependencies>

接下来,在application.yml或application.properties配置文件中配置Sentinel的基本属性:




spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080 # Sentinel 控制台地址
        port: 8719 # Sentinel 默认端口

确保Sentinel控制台(Dashboard)运行在配置的地址和端口上。

最后,在Spring Boot应用的启动类或者配置类中添加@EnableSentinel注解来启用Sentinel:




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.aspectj.EnableSentinelResourceAspect;
import com.alibaba.cloud.sentinel.annotation.enable.EnableSentinel;
 
@EnableSentinel
@EnableSentinelResourceAspect
@SpringBootApplication
public class Application {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

以上代码为你提供了一个简单的Sentinel配置示例。在实际应用中,你可能需要根据具体需求进行更复杂的配置和使用。例如,定义资源、设置流控规则等。

2024-09-04

以下是使用Spring Cloud Alibaba搭建微服务的基本步骤,包括Nacos作为服务注册和发现中心,Feign用于服务间调用,以及Gateway作为API网关。

  1. 创建一个Maven项目作为父项目,添加Spring Cloud Alibaba依赖。



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
        <version>Hoxton.SR9</version>
        <type>pom</type>
        <scope>import</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
        <version>2.2.6.RELEASE</version>
        <type>pom</type>
        <scope>import</scope>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 创建一个服务提供者模块,并添加Nacos Discovery依赖。



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 在application.properties中配置Nacos服务器地址。



spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=127.0.0.1:8848
spring.application.name=provider-service
  1. 启动类添加@EnableDiscoveryClient注解。



@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class ProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ProviderApplication.class, args);
    }
}
  1. 创建一个服务消费者模块,并添加Feign依赖。



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 启动类添加@EnableFeignClients注解。



@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class ConsumerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
    }
}
  1. 创建一个API接口,并使用Feign进行远程调用。



@FeignClient("provider-service")
public interface ProviderClient {
    @GetMapping("/greet")
    String greet(@RequestParam(value = "name") String name);
}
  1. 创建一个API网关模块,并添加Gateway依赖。



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 在application.properties中配置Gateway路由规则。



spring.cloud.gateway.routes[0].id=greet-service
spring.cloud.gateway.routes[0].uri=lb://provider-service
spring.cloud.gateway.routes[
2024-09-03

在Spring Cloud微服务中实现线程隔离(栅栏模式)和熔断降级时的回调,可以使用Hystrix的HystrixCommandHystrixObservableCommand。以下是一个简单的例子:




import com.netflix.hystrix.HystrixCommand;
import com.netflix.hystrix.HystrixObservableCommand;
import rx.Observable;
 
public class MicroserviceCommand extends HystrixCommand<String> {
    private final String serviceName;
 
    public MicroserviceCommand(String serviceName) {
        super(HystrixCommand.Setter
                .withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("MicroserviceGroup"))
                .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("MicroserviceCommand")));
        this.serviceName = serviceName;
    }
 
    @Override
    protected String run() throws Exception {
        // 调用远程微服务
        String response = callRemoteService(serviceName);
        return response;
    }
 
    private String callRemoteService(String serviceName) {
        // 模拟远程调用
        return "Response from " + serviceName;
    }
 
    @Override
    protected Observable<String> resumeWithFallback() {
        return Observable.just("Fallback response");
    }
}

在这个例子中,MicroserviceCommand 继承自 HystrixCommand,用于调用远程微服务。如果远程调用失败,Hystrix会执行回退逻辑resumeWithFallback(),返回一个默认的回退响应。

对于返回Observable的情况,可以使用HystrixObservableCommand




import com.netflix.hystrix.HystrixObservableCommand;
import rx.Observable;
 
public class ObservableMicroserviceCommand extends HystrixObservableCommand<String> {
    private final String serviceName;
 
    public ObservableMicroserviceCommand(String serviceName) {
        super(HystrixCommand.Setter
                .withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("MicroserviceGroup"))
                .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("ObservableMicroserviceCommand")));
        this.serviceName = serviceName;
    }
 
    @Override
    protected Observable<String> construct() {
        // 调用远程微服务
        return callRemoteServiceObservable(serviceName);
    }
 
    private Observable<String> callRemoteServiceObserva