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  • 抗住双十一!实战Alibaba笔记,深度解析阿里微服务亿级流量治理

    随着微服务的发展及DDD领域驱动设计的兴起,越来越多的企业开始使用微服务架构。为了应对微服务化带来的难题,一批微服务组件与应用涌现出来,如辅助问题排查得分布式调用链追踪探针、简化部署运维的Kubernetes,以及本书介绍的熔断器组件等。

    熔断器组件用于实现服务的自我保护,一般都具备限流、熔断功能。限流用于限制流量超过服务的临界点,避免突发流量导致服务崩溃;而熔断用于保护自身不受下游服务的影响,在感知到下游服务不稳定时自动断开请求,在下游服务恢复时再恢复请求。

    并非流量大时才需要熔断器。一方面,微服务的调用错综复杂,若一个服务不可用,则有很大的概率影响到其周边服务,使其不可用,并且这种现象就像病毒一样具有扩散性,因此时需要使用熔断器;另一方面,若项目对接一些第三方的接口,则在无法预估第三方接口的最大QPS及稳定性的情况下,添加熔断器能保证服务自身稳定运行。

    Sentinel是熔断器的实现组件之一,具有扩展性强、对应用性能影响小、配置灵活,支持异步链路与响应式项目等特点,因此Sentinel很快在国内流行起来,成为国内众多开发者和架构师首选的熔断器组件。

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    限于文章篇幅原因,只能以截图的形式展示出来,有需要的小伙伴

    第1章 基础知识

    通过本章的学习,读者对服务降级、限流、熔断、流量效果控制这些概念有了基本的了解,也了解了Sentinel的一些特性,学习了如何使用基础测试工具JMH,并使用JMH对Sentinel进行了简单场景下的性能压测。本书主要分析Sentinel的实现原理,不对入门使用做介绍。

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    第2章 了解概念与核心类

    通过本章的学习,读者应对Sentinel的一些概念、核心类及Sentinel提供的ProcessorSlot有了一定的了解。资源指标数据的统计及每个ProcessorSlot可实现的功能等内容将会在后续章节详细分析

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    第3章 了解整体工作流程

    在处理一次请求的过程中,Sentinel会为调用链上的每个资源都创建一个CtEntry实例,每个CtEntry实例引用资源对应的ProcessorSlotChain。CtEntry维护双向链表的目的:在下一个资源方法执行结束时,能够将Context实例引用的CtEntry实例回退为引用上一个资源方法的CtEntry实例,以便随时通过Context实例获取当前资源的ProcessorSlotChain。

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    第4章 资源指标数据统计

    QPS、TPS和RT是衡量服务性能的指标,如衡量网站、数据库的性能。资源指标数据统计是指资源统计不同指标的数据。本章将介绍Sentinel统计资源指标数据的实现原理。

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    第5章 限流

    本章主要分析了Sentinel限流功能的实现原理、can pass check全过程,以及流量效果控制的实现原理,同时详细地介绍了Sentinel实现匀速限流与冷启动效果所采用的算法。

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    第6章 熔断降级

    本章主要分析Sentinel 1.7.x与Sentinel 1.8.0的熔断降级功能的实现原理,并详细介绍了使用熔断器实现熔断降级功能的实现原理,以及Sentinel提供的两种熔断器的实现原理。

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    第7章 授权与系统自适应

    本章主要介绍了Sentinel黑白名单授权功能的实现原理,以及系统自适应功能的实现原理,并讲解了Sentinel如何获取系统的平均负载与CPU使用率

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    第8章 实现开关降级

    本章主要介绍如何使用Spring AOP实现开关降级,以及扩展Sentinel实现开关降级。

    使用Spring AOP实现开关降级的缺点是配置不灵活:如果让一个开关控制多个接口,则无法实现动态为开关添加或移除其管理的接口;如果一个开关仅控制一个接口,则需要多个开关配置,不易于管理。

    在不使用Sentinel的项目中,使用Spring AOP实现开关降级是一种不错的方式,而如果在项目中已经使用了Sentinel,建议采用扩展Sentinel实现开关降级,并结合动态配置,实现更为灵活的开关降级。

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    第9章 动态数据源

    本章主要介绍了如何使用Sentinel提供的动态数据源扩展功能,并分析了Sentinel实现规则是动态配置的原理。在了解Sentinel动态数据源的实现原理后,也介绍了如何利用Kubernetes提供的ConfigMap资源存储规则配置,以及基于SpringCloud动态配置实现动态数据源。

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    第10章 适配主流框架

    本章主要分析了Sentinel适配SpringMVC框架、OpenFeign框架和Dubbo框架的实现原理。Sentinel适配各种主流框架的方式:一是通过框架提供的方法拦截器/过滤器注入Sentinel保护资源的逻辑;二是通过拦截主流框架的入口方法注入Sentinel保护资源的逻辑。适配模块在简化使用步骤的同时省去了大量重复代码的编写。

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    第11章 热点参数限流

    参数限流是指根据方法调用传递的参数实现限流,或者根据接口的请求参数限流,而热点参数限流是指对访问频繁的参数限流。

    在电商场景中,每位顾客购买的商品不同,有主播带货的商品下单流量较大,而没有主播带货的商品相对来说下单流量较少。因为商品数量有限,每个下单请求都能成功是不太可能的,所以如果能够根据客户端请求传递的商品ID实现限流,将流量控制在商品的库存总量左右,并且使用QPS限流等进行兜底,即可将接口通过的有效流量最大化。

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    第12章 集群限流

    由于请求倾斜的存在,分发到集群中每个节点上的流量不可能是均匀的,因此单机限流无法实现精确地限制整个集群的整体流量,从而造成在总流量没有达到阈值的情况下一些机器就开始限流。

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    第13章 异步调用链的支持

    本章重点分析了Sentinel支持异步调用链的实现原理,并通过介绍响应式编程框架Reactor的同步订阅工作流程讲解了Reactor框架的Context实例传递的实现原理,然后以此为基础分析了Sentinel适配Reactor框架的实现原理。

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    第14章 Sentinel Dashboard

    Sentinel Dashboard提供的功能大致可以分为3类:资源调用链(簇点链路)展示、规则配置和实时指标数据展示。

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    Sentinel承接了阿里巴巴集团近10年的“双十一”促销活动流量的核心场景,截至笔者写作本书时已有15.2k的Star(Sentinel在GitHub上的Star数)。Sentinel以流量为切入点,通过流量控制、熔断降级、系统负载保护等多种服务降级方式保护服务的稳定性,并已提供对多种主流框架的适配,如SpringCloud、Dubbo。

    限于文章篇幅原因,就展示到这里了,有需要的小伙伴

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