流控专题
FlinkX流控实现
FlinkX流控实现 流量控制防止并发性能过高对源数据库造成影响。 在FlinkX中，流量控制是采用Byte为单位/s进行流量控制的。 配置参数实例： {“speed”: {"bytes": 0}} 当 bytes > 0 时，才会开启流量控制。 整个计算的速率是根据整个系统中的指标，按照每秒的窗口，实时计算出限流的速率的。通过对读取记录的限流，但是没有背压。 限流原理
Sentinel 实战：解锁高效流控的终极指南
Sentinel 实战：解锁高效流控的终极指南 在分布式系统中，流量控制是确保系统稳定性和可用性的重要手段。Sentinel 是由阿里巴巴开源的一个流量控制组件，提供了丰富的流控规则和灵活的配置方式。本文将带您深入探索 Sentinel 的强大功能，从依赖引入到流控规则配置，掌握整个流控过程。 1. 初识 Sentinel：从依赖引入开始 在使用 Sentinel 之前，首先需要在项目中引入
基于Spring Security添加流控
基于Spring Security添加流控的过程： 步骤1: 添加依赖 确保项目中包含了Spring Security和Sentinel-Core的相关依赖。在Maven项目中，可以在pom.xml中添加如下依赖： <!-- Spring Security --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifact
spring cloud alibaba sentinel 配置过程 流控 降级热点 授权
目录 1.基础理论 2.配置 3.加入依赖和配置文件 4.流控 1.基础理论 Sentinel是阿里开源的项目，提供了流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保障服务之间的稳定性。 丰富的应用场景 ：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即 突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游
Ali-Sentinel-热点流控
归档 GitHub: Ali-Sentinel-热点流控 测试 控制台启动参考：WebUI-更新规则-控制台 模块：sentinel-demo-cluster-embedded com.alibaba.csp.sentinel.demo.cluster.app.ClusterDemoApplication 更改如下： @SpringBootApplicationpublic cl
sentinel-dashborard下发流控规则未生效排查解决
Sentinel简介 Sentinel是阿里巴巴开源的一个流量控制组件，它以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。Sentinel的核心思想是：通过动态设置的规则，对进入系统的流量进行控制，从而保证系统的稳定性和高可用性。 Sentinel的主要特性包括： 流量控制：Sentinel可以根据不同的调用来源、调用模式等，对流量进行控制，比如可以设置某个接
Sentinel 流控注解使用
大概原理：通过反射解析注解 @SentinelResource信息完成调用，处理方法，类似AOP编程 处理方法的返回类型要保持一致，参数和顺序保持一致， 可以在参数列表最后加 com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException; /*** 如果不在同类，需要指明类名和方法名并且方法必须是静态方法*/@GetMapping("/add
流控神器Sentinel指南：深入分析流控原理（下）
文章目录 1. 数据统计中心2. 滑动窗口2.1 ArrayMetric2.2 LeapArray2.3 统计核心 3. 三种流控方式3.1 Default3.2 Warm Up3.3 匀速器 4. 退出的流程4.1 StatisticSlot#exit4.2 ContextUtil#exit 下期预告： 上篇文章中从规则的定义开始说起，再到调用树，Context、slotCh
流控神器Sentinel指南：深入分析流控原理（上）
文章目录 1. 加载规则2. 访问资源2.1 创建Conext2.2 创建SlotChain2.3 构造Entry 3. NodeSelectorSlot4. ClusterBuilderSlot5. 流控核心 FlowSlot 1. 加载规则 上一篇文章中 https://blog.csdn.net/TheLudlows/article/details/84992863
流控神器Sentinel指南：浅析Sentinel中的抽象概念
上篇文章中介绍了Sentinel的一些使用方式，从这篇文章开始叙述Sentinel的一些高级用法和底层的实现原理。 1. Sentinel中的抽象概念 解读源码之前我们需要认识Sentinel中的抽象概念。比较重要的概念为：Resource、Entry、Solt、Rule、context、Node、Metric等 下面我们一一分析 2 Resource 资源可以是任何东西，比如一段代码，
sentinel流控规则详解（图形化界面）
1、QPS 每秒的请求数，超过这个请求数，直接流控。 2、BlockException统一异常处理 2.1、创建异常返回类 Result.class public class Result<T> {private Integer code;private String msg;private T data;public Result(Integer code, String ms
Sentinel(流控模式:直接关联链路，流控效果:直接预热排队）
Sentinel能够对流量进行控制，主要是监控应用的QPS流量或者并发线程数等指标，如果达到指定的阈值时，就会被流量进行控制，以避免服务被瞬时的高并发流量击垮，保证服务的高可靠性。 1.流控模式: 直接模式测试案例 表示1秒钟内查询1次就是OK，若超过次数1，就直接-快速失败，报默认错误。 测试结果 关联模式测试案例 当关联的资源到达阈值，就限流自己 测试案例:当关联资
Golang高效流控实践
流控对于构建高可靠弹性系统至关重要，本文介绍了Golang内置的流控组件，通过该组件就可以打造适合各种业务场景的流控系统。原文: Rate Limiting in Go: Controlling Traffic with Efficiency[1] Jon Cellier @Unsplash 导言 流控(Rate limiting)是构建可扩展弹性系统的重要技术之一，目的是通过限制
nginx使用详解--流控
Nginx可以通过实现流量控制（流控）来限制对服务器的访问并保护其免受过载的影响，限流有以下几种： 正常限制访问频率（正常流量） 突发限制访问频率（突发流量） 限制并发连接数 黑白名单配置 正常限制访问频率（正常流量） 流量限制”配置两个主要的指令，limit_req_zone和limit_req，如下所示： limit_req_zone $binary_remote_addr zo
热点参数流控（Sentinel）
热点参数流控 热点流控 资源必须使用注解 @SentinelResource 编写接口 以及 热点参数流控处理器 /*** 热点流控 必须使用注解 @SentinelResource* @param id* @return*/@RequestMapping("/getById/{id}")@SentinelResource(value = "getById", blockHandler
Sentinel 流控-关联模式
关联模式 A关联B, 当B流控后，A 的流控规则也生效了 条件 A 设置高级流控规则，关联 B资源B 设置普通流控规则（独立规则） 实例 接口编写 package com.learning.springcloud.order.controller;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;imp
Sentinel 流控-链路模式
链路模式 A B C 三个服务 A 调用 C B 调用 C C 设置流控 ->链路模式 -> 入口资源是 A A、B 服务 package com.learning.springcloud.order.controller;import com.learning.springcloud.order.service.BaseService;import org.springframew
服务流控（Sentinel）
引入依赖 <!-- 必须的 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!-- sentinel 核心库 --><dependency><groupId>com.alibaba.csp</grou
RabbitMQ流控-内存控制
RabbitMQ服务器启动和执行rabbitmqctl set_vm_memory_high_watermark fraction命令时会检测计算机中安装的RAM（内存）总量。默认情况下，当RabbitMQ服务器使用超过40%的可用RAM时，它会发出内存警报并阻塞所有正在发布消息的Connection。一旦内存警报清除(例如，由于服务器将消息写到磁盘或将其投递给客户端消费并进行投递确认)，服务恢复
RabbitMQ流控-磁盘控制
当磁盘空间低于配置（disk_free_limit）的限制时（默认disk_free_limit.absolute=50MB）,将触发警报，并阻塞所有生产者。目的是避免填充整个磁盘，否则将导致节点上的所有写操作失败，并可能导致RabbitMQ终止。为了减少磁盘被填满的风险，所有正在传入的消息都将被阻塞。在内存压力下，非持久化的暂态消息仍将page到磁盘，并将耗尽已经有限的磁盘空间。如果磁盘警报阈值
RabbitMQ流控-FLow Control
当Connection发布消息的速度太快，队列无法跟上（消费速度低于生产速度），RabbitMQ会降低Connection的速度，无需配置。 流控的Connection可以在rabbitmqctl、管理UI和HTTP API响应中显示flow状态。这意味着连接每秒要经历多次阻塞和解除阻塞，以便将消息传入的速度保持在服务器其他部分(例如，将这些消息路由到的队列)能够处理的速度。 一般来说，处于流
Sentinel限流规则支持流控效果
流控效果是指请求达到流控阈值时应该采取的措施，包括三种： 1.快速失败：达到阈值后，新的请求会被立即拒绝并抛出FlowException异常。是默认的处理方式。 2.warm up：预热模式，对超出阈值的请求同样是拒绝并抛出异常。但这种模式阈值会动态变化，从一个较小值逐渐增加到最大阈值。 3.排队等待：让所有的请求按照先后次序排队执行，两个请求的间隔不能小于指定时长 流控效果-warm up
如何解决错误鉴权或流控失败问题
标题何解决鉴权或流控失败问题 本文在处理，百度 AI 语音识别中，音频文件转写时遇到的问题以及解决方案 错误码： 100220错误信息： Authentication and Rate Limit Failed 鉴权或流控失败 问题原因 在初次申请百度开发平台的账号时，没有可以测试的额度，导致在调取 API 时，返回错误信息。 示例：测试失败情况 解决方案 初次申请时，百度开