数字护盾：深度探讨Sentinel的三大流控策略

欢迎来到我的博客，代码的世界里，每一行都是一个故事


在这里插入图片描述

数字护盾：深度探讨Sentinel的三大流控策略

    • 前言
    • 快速失败策略：数字守卫的拦截术
      • 快速失败策略的基本原理：
      • 示例场景演示：
    • Warm Up策略：数字城堡的预热仪式
      • Warm Up策略的核心原理：
      • 实际应用场景演示：
    • 排队等待策略：数字魔法的智慧等待
      • 排队等待策略的机制：
      • 场景案例演示：
    • 三种策略的结合应用：数字魔术的完美组合
      • 最佳实践：
      • 示例场景演示：

前言

在数字世界的流量浪潮中，你是否曾想过有一位数字魔术师，能够在高潮时刻巧妙地掌控着流量的奔涌？Sentinel就是这位数字魔术师，它使用三大神奇法术：快速失败、warm up和排队等待，保卫系统的稳定。想象一下，系统就像一座数字城堡，而Sentinel就是城堡的守护魔术师，用数字魔法应对各种挑战。本文将引领你进入这场数字魔法秀，揭示Sentinel的三大流控策略的神奇效果。

快速失败策略：数字守卫的拦截术

快速失败策略是一种在面对系统过载时，通过迅速拒绝请求以防止系统崩溃或性能下降的流控策略。其基本原理是在系统达到预定的阈值时，立即拒绝额外的请求，避免进一步的资源消耗。这种策略对于保护系统稳定性和防止雪崩效应非常重要。以下是关于快速失败策略的基本原理和一个实际案例，演示其在高并发场景中的应用效果。

快速失败策略的基本原理：

  1. 设定阈值： 在系统中设定一个阈值，该阈值表示系统当前的负载水平。这可以是系统资源利用率、请求处理时间、或其他指标，根据实际需求设定。

  2. 监控流量： 持续监控系统的流量，当流量达到或超过设定的阈值时，触发快速失败策略。

  3. 迅速拒绝请求： 一旦触发，立即拒绝额外的请求，而不是等待它们进入系统继续消耗资源。这可以通过直接返回错误、降级服务或其他手段实现。

示例场景演示：

考虑一个在线支付系统，其中包含支付服务、订单服务和用户服务。在系统异常情况下，支付服务的请求开始增加，如果不及时处理可能导致数据库连接池耗尽，影响整个系统。这时可以应用快速失败策略。

  1. 设定阈值： 设定一个阈值，例如，数据库连接池利用率达到80%。

  2. 监控流量： 持续监控数据库连接池的利用率，当达到设定的阈值时，触发快速失败策略。

  3. 迅速拒绝请求： 触发策略后，支付服务立即拒绝新的支付请求，返回错误信息或降级服务，避免进一步的数据库连接占用。

示例代码可能如下（以Java为例，使用Sentinel的API）：

public class PaymentService {@GetMapping("/makePayment")@SentinelResource(value = "makePayment", blockHandler = "handleFlowControl")public ResponseEntity<String> makePayment() {// 实际支付逻辑// ...// 检查数据库连接池利用率if (isDatabasePoolFull()) {throw new RuntimeException("数据库连接池已满，无法处理支付请求");}return ResponseEntity.ok("支付成功");}// 定义快速失败策略@SentinelResource(value = "handleFlowControl", blockHandler = "handleFlowControl")public ResponseEntity<String> handleFlowControl(BlockException ex) {return ResponseEntity.status(HttpStatus.SERVICE_UNAVAILABLE).body("系统繁忙，请稍后重试。");}private boolean isDatabasePoolFull() {// 检查数据库连接池利用率的逻辑// ...return false;}
}

通过这个案例，快速失败策略展示了如何在高并发场景中通过迅速拒绝请求，保护系统稳定性，防止雪崩效应的发生。在实际应用中，可以根据系统特性和需求设置合适的阈值，并结合监控和实时调整，确保系统在负载激增时能够及时响应并保持可用性。

Warm Up策略：数字城堡的预热仪式

Warm Up策略是一种用于系统启动阶段的流控策略，通过逐步放开流量，平滑过渡系统从低到高流量的过程。这有助于避免系统在瞬时流量激增时的负载过重，提高系统的稳定性。以下是关于Warm Up策略的深入了解，以及一个实际应用场景的演示，展示其在系统启动阶段的重要性。

Warm Up策略的核心原理：

  1. 逐步释放流量： 在系统启动时，逐步释放流量，而不是立即放开全部流量。

  2. 平滑过渡： 通过逐步增加流量，平滑过渡系统从低到高流量，避免瞬时的高负载冲击。

  3. 监控系统状态： 在释放流量的过程中，持续监控系统的状态，确保系统能够适应逐步增加的负载。

实际应用场景演示：

考虑一个电商网站，在系统启动时，有大量用户涌入进行秒杀活动。如果在瞬时流量激增时，系统立即放开全部流量，可能导致数据库崩溃或服务不可用。这时可以应用Warm Up策略。

  1. 设定初始流量： 设定系统初始启动时的较低流量，例如只允许10%的用户参与秒杀活动。

  2. 逐步增加流量： 持续监控系统状态，逐步增加流量，例如每隔一段时间增加10%，直到达到系统的负载极限。

  3. 监控系统响应： 在释放流量的过程中，监控系统的响应时间、资源利用率等指标，确保系统能够适应逐步增加的负载。

这样，在系统启动时，通过Warm Up策略逐步放开流量，可以平滑过渡系统的负载，防止系统因瞬时高流量而崩溃。

示例代码可能如下（以Java为例，使用Sentinel的API）：

public class SeckillService {private static final double INITIAL_TRAFFIC_RATIO = 0.1; // 初始流量占比private static final double INCREASE_RATIO = 0.1; // 每次递增的流量占比@GetMapping("/seckill")@SentinelResource(value = "seckill", blockHandler = "handleFlowControl")public ResponseEntity<String> seckill() {// 实际秒杀活动逻辑// ...return ResponseEntity.ok("秒杀成功");}// 定义Warm Up策略@SentinelResource(value = "handleFlowControl", blockHandler = "handleFlowControl")public ResponseEntity<String> handleFlowControl(BlockException ex) {return ResponseEntity.status(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS).body("秒杀活动火爆，请稍后重试。");}
}

通过这个案例，Warm Up策略展示了如何在系统启动阶段通过逐步放开流量，平滑过渡系统从低到高流量的过程。这有助于确保系统在高负载情况下的稳定性，提高用户体验。在实际应用中，可以根据系统特性和负载情况设置合适的初始流量和递增策略，以实现最佳的Warm Up效果。

排队等待策略：数字魔法的智慧等待

排队等待策略是一种通过有序的等待队列来保障系统稳定性的流控策略。它通过对请求进行有序排队，防止瞬时的高并发请求冲击系统，确保系统能够有序处理请求，降低资源争用的激烈程度。以下是关于排队等待策略的机制解析，并提供一个场景案例，演示其在高并发场景中的巧妙运用。

排队等待策略的机制：

  1. 请求入队： 当系统负载过高，达到流控阈值时，新的请求将被放入有序的等待队列，而不是立即执行。

  2. 有序处理： 系统按照请求入队的顺序有序处理等待队列中的请求，确保请求的有序性。

  3. 流控解除： 当系统负载下降，流控解除时，等待队列中的请求按顺序逐个出队执行。

场景案例演示：

考虑一个在线购物系统，在双十一促销活动期间，商品秒杀引发大量用户涌入系统。如果不进行流控，可能导致系统崩溃。这时可以应用排队等待策略。

  1. 设定流控阈值： 当系统并发请求达到阈值时，触发排队等待策略。

  2. 请求入队： 将超过阈值的请求放入有序的等待队列。

  3. 有序处理： 系统按照请求入队的顺序有序处理等待队列中的请求，防止瞬时高并发引发系统崩溃。

  4. 流控解除： 当系统负载下降，流控解除时，等待队列中的请求按顺序逐个出队执行，确保有序恢复正常服务。

示例代码可能如下（以Java为例，使用Sentinel的API）：

public class SeckillService {private static final int CONCURRENT_THRESHOLD = 100; // 并发请求阈值private static final Queue<Request> waitQueue = new LinkedBlockingQueue<>(); // 等待队列@GetMapping("/seckill")@SentinelResource(value = "seckill", blockHandler = "handleFlowControl")public ResponseEntity<String> seckill() {// 检查当前并发请求数是否超过阈值if (isOverConcurrentThreshold()) {// 超过阈值，将请求放入等待队列Request request = new Request();waitQueue.offer(request);request.await();}// 实际秒杀活动逻辑// ...return ResponseEntity.ok("秒杀成功");}// 定义排队等待策略@SentinelResource(value = "handleFlowControl", blockHandler = "handleFlowControl")public ResponseEntity<String> handleFlowControl(BlockException ex) {return ResponseEntity.status(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS).body("秒杀活动火爆，请稍后重试。");}private boolean isOverConcurrentThreshold() {// 检查当前并发请求数是否超过阈值的逻辑// ...return false;}private static class Request {private final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);public void await() {try {latch.await();} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}}public void release() {latch.countDown();}}
}

通过这个案例，排队等待策略展示了如何通过有序的等待队列保障系统的稳定性，确保在高并发场景下有序处理请求，防止系统因瞬时高流量而崩溃。在实际应用中，可以根据系统特性和负载情况设置合适的流控阈值，并结合等待队列，以实现最佳的流控效果。

三种策略的结合应用：数字魔术的完美组合

在实际项目中，巧妙地结合快速失败、Warm Up和排队等待策略是非常重要的，以确保系统在不同业务场景下的稳定性和高可用性。以下是一些最佳实践，帮助读者了解如何合理应用这三种策略：

最佳实践：

  1. 系统启动阶段的Warm Up：

    • 在系统启动阶段，采用Warm Up策略，逐步放开流量，确保系统平滑过渡从低到高的流量。
    • 设置初始流量和递增策略，根据系统的性能和负载情况动态调整。

  2. 业务高峰期的排队等待：

    • 在业务高峰期，采用排队等待策略，通过有序的等待队列防止瞬时高并发引发系统崩溃。
    • 设定合适的并发阈值，当并发请求超过阈值时，将请求放入有序等待队列。

  3. 异常情况下的快速失败：

    • 针对系统异常或负载过高的紧急情况，采用快速失败策略，迅速拒绝请求，防止系统过载。
    • 设置流控阈值，当系统负载达到阈值时，立即拒绝额外的请求，返回错误信息或降级服务。

  4. 动态调整策略参数：

    • 使用流控策略时，动态调整参数是关键。通过监控系统的运行状态，实时调整流控规则，以适应不同的负载和业务场景。

  5. 全面测试和评估：

    • 在应用这些策略前，进行全面的测试和评估。通过模拟真实场景，确保这些策略在各种情况下都能够正常工作。

  6. 结合监控和报警：

    • 结合监控系统，实时监测系统的运行状态，发现异常情况。
    • 设置报警机制，及时通知相关人员，采取措施应对异常。

示例场景演示：

考虑一个电商平台，在双十一促销期间，用户涌入进行秒杀活动。在这个场景中，可以结合Warm Up、排队等待和快速失败策略：

  • Warm Up： 在活动开始前，逐步放开秒杀活动的流量，避免系统在瞬时高并发下的冲击。
  • 排队等待： 设定秒杀并发阈值，当超过阈值时，将请求放入有序的等待队列，有序处理秒杀请求。
  • 快速失败： 在系统异常或负载过高的情况下，迅速拒绝额外的请求，防止系统崩溃。

示例代码可能如下（以Java为例，使用Sentinel的API）：

public class SeckillService {private static final int CONCURRENT_THRESHOLD = 100; // 秒杀并发阈值private static final Queue<Request> waitQueue = new LinkedBlockingQueue<>(); // 等待队列@GetMapping("/seckill")@SentinelResource(value = "seckill", blockHandler = "handleFlowControl")public ResponseEntity<String> seckill() {// Warm Up策略 - 逐步放开流量// 排队等待策略 - 检查当前并发请求数是否超过阈值，超过则放入等待队列if (isOverConcurrentThreshold()) {Request request = new Request();waitQueue.offer(request);request.await();}// 实际秒杀活动逻辑// ...return ResponseEntity.ok("秒杀成功");}// 快速失败策略 - 定义处理流控的方法@SentinelResource(value = "handleFlowControl", blockHandler = "handleFlowControl")public ResponseEntity<String> handleFlowControl(BlockException ex) {return ResponseEntity.status(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS).body("秒杀活动火爆，请稍后重试。");}private boolean isOverConcurrentThreshold() {// 检查当前并发请求数是否超过阈值的逻辑// ...return false;}private static class Request {private final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);public void await() {try {latch.await();} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}}public void release() {latch.countDown();}}
}

通过这个综合的示例，展示了如何在实际项目中灵活应用快速失败、Warm Up和排队等待策略，以确保系统在各种业务场景下的高可用性和稳定性。在实际应用中，根据具体需求和业务场景，结合这三种策略，可以更好地应对系统的流量管理和负载控制。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/656073.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

如何安装配置HFS并实现无公网ip远程访问本地电脑共享文件

如何安装配置HFS并实现无公网ip远程访问本地电脑共享文件

文章目录 前言1.下载安装cpolar1.1 设置HFS访客1.2 虚拟文件系统 2. 使用cpolar建立一条内网穿透数据隧道2.1 保留隧道2.2 隧道名称2.3 成功使用cpolar创建二级子域名访问本地hfs 总结 前言 在大厂的云存储产品热度下降后&#xff0c;私人的NAS热度快速上升&#xff0c;其中最…
阅读更多...
HiveSQL题——窗口函数(lag/lead)

HiveSQL题——窗口函数(lag/lead)

目录 一、窗口函数的知识点 1.1 窗户函数的定义 1.2 窗户函数的语法 1.3 窗口函数分类 1.4 前后函数:lag/lead 二、实际案例 2.1 股票的波峰波谷 0 问题描述 1 数据准备 2 数据分析 3 小结 2.2 前后列转换&#xff08;面试题&#xff09; 0 问题描述 1 数据准备 …
阅读更多...
Pytest中doctests的测试方法应用

Pytest中doctests的测试方法应用

在 Python 的测试生态中，Pytest 提供了多种灵活且强大的测试工具。其中，doctests 是一种独特而直观的测试方法，通过直接从文档注释中提取和执行测试用例，确保代码示例的正确性。本文将深入介绍 Pytest 中 doctests 的测试方法，包括基本用法和实际案例，以帮助你更好地利用…
阅读更多...
Habitat环境学习一：导航任务概述

Habitat环境学习一：导航任务概述

导航任务 概述&#xff1a; Agent需要导航到环境中的指定位置&#xff0c;而该位置可以由特定的目标形式指定。 PointGoal Navigation&#xff1a;导航到环境中相对于初始位置特定的点&#xff1b; Object Navigation&#xff1a;Agent需要在环境中找到特定的物体&#xff1…
阅读更多...
【C++】类和对象(一)

【C++】类和对象(一)

前言&#xff1a;在前面我们带大家初步步入了C&#xff0c;让大家大概知道了他的样子&#xff0c;那今天就可以说我们要正式步入C的大门了&#xff0c;这一章内容的细节比较多各位学习的时候一定要仔细。 &#x1f496; 博主CSDN主页:卫卫卫的个人主页 &#x1f49e; &#x1f…
阅读更多...
leetcode 27.移除元素（python版）

leetcode 27.移除元素（python版）

需求 给你一个数组 nums 和一个值 val&#xff0c;你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素&#xff0c;并返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间&#xff0c;你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。 元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度…
阅读更多...
如何多好一个FMEA——SunFMEA软件

如何多好一个FMEA——SunFMEA软件

尽管FMEA的理念和流程相对简单&#xff0c;但在实际操作中&#xff0c;许多企业发现FMEA的实施并不容易&#xff0c;往往无法达到预期的效果。今天SunFMEA软件和大家一起 SunFMEA软件 首先&#xff0c;FMEA的实施需要跨部门、跨领域的团队合作。然而&#xff0c;在很多企业中&a…
阅读更多...
RX-8564 LC实时时钟模块

RX-8564 LC实时时钟模块

.内置 32.768 kHz 晶体单元(频率精度调整完毕) .接口类型&#xff1a;I2C-Bus 接口 (400 kHz) .工作电压范围&#xff1a;1.8 V ~ 5.5 V .计时&#xff08;保持&#xff09;电压范围 &#xff1a;1.0 V ~ 5.5 V / -20 ˚C ~70 ˚C .低待机电流 &#xff1a;275 nA / 3.0…
阅读更多...
Acrel-2000MG微电网能量管理系统在工商业储能行业中的应用

Acrel-2000MG微电网能量管理系统在工商业储能行业中的应用

一、概述: 在新型电力系统中新能源装机容量逐年提高&#xff0c;但是新能源比如光伏发电、风力发电是不稳定的能源&#xff0c;所以要维持电网稳定&#xff0c;促进新能源发电的消纳&#xff0c;储能将成为至关重要的一环&#xff0c;是分布式光伏、风电等新能源消纳以及电网安…
阅读更多...
超强预测模型：二次分解-组合预测

超强预测模型：二次分解-组合预测

1 长时间序列预测模型Informer Informer是一种基于自注意力机制的序列预测模型&#xff0c;专门用于时间序列预测任务,在时间序列预测领域取得了显著的性能Informer主要特点&#xff1a; 注意力机制与多层编码器-解码器结构 Informer模型引入了全局自注意力和局部自注意力机…
阅读更多...
Linux操作系统权限相关问题（一站式速通权限）

Linux操作系统权限相关问题（一站式速通权限）

一、sudo命令 sudo yum install -y sl sudo命令的作用 不切换用户&#xff0c;就想让普通用户以root的身份&#xff0c;执行对应的指令 输入密码时&#xff0c;输入的是自己普通用户的密码&#xff0c;而不是root的密码&#xff01;&#xff01;&#xff01; sudo可以进行…
阅读更多...
移动端深度编辑产品技术解决方案

移动端深度编辑产品技术解决方案

视频编辑已经成为企业宣传、教育、娱乐等多个领域的重要工具。美摄科技凭借其深厚的技术积累和对市场需求的敏锐洞察&#xff0c;开发出业界领先的移动端深度编辑产品&#xff0c;为企业提供高效、专业的视频编辑解决方案。 美摄科技移动端深度编辑产品方案&#xff0c;基于多…
阅读更多...
那些年与指针的情仇（二）---二级指针指针与数组的那点事函数指针

那些年与指针的情仇（二）---二级指针指针与数组的那点事函数指针

关注小庄 顿顿解馋(&#xff61;&#xff65;∀&#xff65;)&#xff89;&#xff9e; 欢迎回到我们的大型纪录片《那些年与指针的爱恨情仇》&#xff0c;在本篇博客中我们将继续了解指针的小秘密&#xff1a;二级指针&#xff0c;指针与数组的关系以及函数指针。请放心食用&a…
阅读更多...
【AI量化分析】小明在量化中使用交叉验证原理深度分析解读

【AI量化分析】小明在量化中使用交叉验证原理深度分析解读

进行交叉验证好处 提高模型的泛化能力&#xff1a;通过将数据集分成多个部分并使用其中的一部分数据进行模型训练&#xff0c;然后使用另一部分数据对模型进行测试&#xff0c;可以确保模型在未见过的数据上表现良好。这样可以降低模型过拟合或欠拟合的风险&#xff0c;提高模…
阅读更多...
Qt|QPushButton控件讲解

Qt|QPushButton控件讲解

前提 按钮分为了四种状态&#xff1a;常态、聚焦、按下、禁用 前一段时间更新了MFC框架下CButton的自绘。因为MFC框架下的按钮限制性很高&#xff0c;所以只能由自绘实现各种风格&#xff0c;但是QT框架完美的解决了这个问题&#xff0c;我们只需要了解如何调用&#xff0c;就…
阅读更多...
springboot 个人网盘系统 java web网盘文件分享系统 web在线云盘

springboot 个人网盘系统 java web网盘文件分享系统 web在线云盘

springboot 个人网盘系统 java web网盘文件分享系统 web在线云盘 开发工具&#xff1a;Eclipse/idea Java开发环境&#xff1a;JDK8.0 Web服务器:Tomcate9.0。 数据库&#xff1a;MySQL数据库。 技术框架&#xff1a;Struts2SpringHibernate和JSP 有详细的源码&#xff0…
阅读更多...
【机器学习前置知识】隐变量

【机器学习前置知识】隐变量

隐变量又称潜变量&#xff0c;顾名思义就是隐藏着的随机变量&#xff0c;它不能通过观测来得到&#xff0c;或者说它产生的过程是不可观测的&#xff0c;然而它却可以在潜移默化中影响可观测变量。 我们用抛硬币为例来解释什么是隐变量。假设有 A 、 B 、 C A、B、C A、B、C …
阅读更多...
十一、C++核心编程（1）内存分区模型

十一、C++核心编程（1）内存分区模型

本阶段主要针对面向对象程技术做详细讲解&#xff0c;探讨C中的核心和精髓。 一、内存分区模型 1、C程序在执行时&#xff0c;将内存大方向划分为4个区域&#xff1a; 代码区:存放函数体的二进制代码&#xff0c;由操作系统进行管理的全局区:存放全局变量和静态变量以及常量…
阅读更多...
qt5-入门

qt5-入门

参考&#xff1a; qt学习指南 Qt5和Qt6的区别-CSDN博客 Qt 学习之路_w3cschool Qt教程&#xff0c;Qt5编程入门教程&#xff08;非常详细&#xff09; 本地环境&#xff1a; win10专业版&#xff0c;64位 技术选择 Qt5力推QML界面编程。QML类似HTML&#xff0c;可以借助CSS进…
阅读更多...
【超详细教程】GPT-SoVITs从零开始训练声音克隆教程（主要以云端AutoDL部署为例）

【超详细教程】GPT-SoVITs从零开始训练声音克隆教程（主要以云端AutoDL部署为例）

目录 一、前言 二、GPT-SoVITs使用教程 2.1、Windows一键启动 2.2、AutoDL云端部署 2.3、人声伴奏分离 2.4、语音切割 2.5、打标训练数据 2.6、数据集预处理 2.7、训练音频数据 2.8、推理模型 三、总结 一、前言 近日&#xff0c;RVC变声器的创始人&#xff08;GitH…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023