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1.sentinel持久化到nacos详细配置
2.超详细的源码Sentinel入门
3.Sentinel 是如何做限流的
4.如何评价阿里巴巴sentinel开源?
5.[redis 源码走读] sentinel 哨兵 - 脑裂处理方案

sentinel持久化到nacos详细配置

       1. 首先，搭建Nacos环境，源码包括单例和集群模式，源码详细步骤参考先前文档。源码

       2. 从github.com/alibaba/Sentinel下载Sentinel源码。源码

       3. 使用编辑器打开sentinel-dashboard。源码影视网站源码

       4. 修改pom.xml文件，源码因为我们使用的源码是Nacos。

       5. 将项目test中的源码nacos文件复制到正式项目中。

       6. 在nacos文件中创建NacosConfigProperties.java文件，源码并输入相应代码。源码

       7. 将Nacos配置参数注入到容器中，源码并修改NacosConfig文件。源码

       8. 修改规则控制器类。源码

       9. 修改前端代码，源码具体为sidebar.html文件。

       . 修改js文件中的identity.js，将'FlowServiceV1'替换为'FlowServiceV2'。

       . 在代码中搜索'/dashboard/flow/'，定位到第行。

       将let url = '/dashboard/flow/' + $scope.app; 替换为：let url = '/dashboard/v2/flow/' + $scope.app;

       . 修改项目的配置文件application.properties。

       直接使用Maven打包项目，运行即可。

       . 进行熔断改造，包括以下步骤：

       在nacos文件中添加熔断改造类，上门服务源码用于获取规则和推送规则到Nacos。

       增加NacosConfigUtil的配置参数，该参数是Nacos配置文件名称的后缀。

       增加NacosConfig中degrade的转换，并注入到容器中（如果没有该配置，则之前的拉取和推送Nacos类会报错）。

       修改degrade的API调用类，具体代码如下。

       具体类代码内容。

超详细的Sentinel入门

       简介：随着微服务的普及，服务稳定性成为关键因素。Sentinel 作为分布式系统的流量控制工具，专注于流量控制、熔断降级及系统负载保护，确保服务稳定性。

       Sentinel 的核心定位是分布式系统的流量防护系统。在微服务架构中，服务间的稳定性至关重要，而 Sentinel 通过限流、熔断降级等功能，提供了一种重要的稳定性保障手段。

       Sentinel 的主要特性包括流量控制、熔断降级、系统负载保护等，微信影视源码其旨在从流量层面确保服务稳定运行。与其他流量控制工具相比，Sentinel 以其强大的功能和灵活性脱颖而出。

       入门指南

       一、基本概念

       了解 Sentinel 的基础概念，包括其定位、目标及主要功能。

       二、Hello World 示例

       通过简单的示例，展示如何在项目中引入 Sentinel 并实现基本的流量控制。

       步骤

       引入 Maven 依赖

       定义规则

       编写代码并测试

       三、使用方式

       详细说明如何在项目中使用 Sentinel，包括限流、熔断降级等具体应用。

       方法

       抛出异常方式

       返回布尔值方式

       注解方式

       四、管理控制台

       介绍如何利用 Sentinel 的管理控制台进行流量监控、规则管理等操作。

       步骤

       下载控制台 jar 包

       启动控制台

       接入客户端

       五、动态规则

       阐述动态规则的两种实现方式：手动定义规则与使用数据源。

       方式

       手动定义规则

       数据源管理规则

       六、Nacos 集成示例

       演示如何使用 Nacos 与 Sentinel 集成，实现规则的持久化管理。

       步骤

       启动 Nacos 服务器

       配置 Nacos

       改造 Sentinel 源码

       接入配置到应用

       总结：Sentinel 作为一款强大的流量控制工具，通过其丰富的补单网站源码功能和灵活的规则管理，为微服务架构提供了强大的稳定性保障。通过本文的介绍，希望能够帮助读者快速入门并掌握 Sentinel 的基本用法。

Sentinel 是如何做限流的

       限流作为保障服务高可用的重要手段，在微服务架构中尤为重要，通过限制接口或资源访问，有效提升服务可用性和稳定性。对比传统的限流工具如Guava的RateLimiter，阿里提供的Sentinel在功能上更为丰富、强大。

       Guava的RateLimiter基于令牌桶算法，操作简单，但功能相对单一。相比之下，Sentinel作为阿里巴巴推出的一种限流、熔断中间件，不仅支持复杂规则的配置，还能提供集群范围内的限流功能，并将服务调用情况可视化，满足更广泛的使用场景。

       目前，Sentinel已在多个项目中得到应用，本文将深入剖析其限流机制，主要围绕限流的站群软件源码总体流程、源码解析、Context、Node、Entry等核心概念，以及责任链机制的实现过程，详细介绍Sentinel是如何通过责任链模式，结合滑动窗口算法，实现高效、灵活的限流功能。

       在Sentinel中，限流、熔断逻辑主要在SphU.entry方法中实现。该方法会在请求进入Sentinel时，对资源进行限流和熔断的逻辑处理。如果触发熔断或限流，会抛出BlockException，开发者可以自定义处理逻辑。对于业务异常，也有相应的fallback方法处理。

       限流流程如下：首先获取资源的Context，构建Node调用树，聚合相同资源不同Context的Node，然后进行资源调用统计和限流判断。限流机制基于滑动窗口算法，动态调整QPS限制，确保服务在高负载下依然稳定运行。

       在阅读源码过程中，我们首先关注了Context、Node、Entry等关键概念，理解它们在Sentinel中的角色和作用。Context封装了当前线程的调用链上下文信息，Node作为资源调用的统计包装，Entry则作为限流凭证，记录了资源的责任链和当前Context，实现资源调用链的构建和管理。

       责任链中的每个节点（如NodeSelectorSlot、ClusterBuilderSlot、StatisticSlot、FlowSlot等）都有特定的功能，如获取资源对应的Node、聚合相同资源不同Context的Node、资源调用统计、限流判断等。这些节点通过责任链模式紧密协作，共同完成限流逻辑的执行。

       在责任链的执行过程中，NodeSelectorSlot负责获取资源对应的Node，ClusterBuilderSlot聚合相同资源不同Context的Node，StatisticSlot负责资源调用的统计信息更新，而FlowSlot则根据Node的统计信息进行限流判断。这个过程不仅高效地实现了限流功能，还保证了系统的稳定性和性能。

       在责任链执行完毕后，无论请求是否成功或被限流，都会执行Entry.exit()方法，进行最终的收尾工作。至此，Sentinel的限流机制实现了从请求处理到资源调用统计，再到限流判断和执行，最后的收尾操作的完整流程。

       总体来看，Sentinel通过其丰富的功能、灵活的配置和高效的实现机制，在微服务架构中为限流提供了强有力的支持，不仅保障了服务的高可用性，还提升了系统的整体性能和稳定性。

如何评价阿里巴巴sentinel开源?

       如何评价阿里巴巴sentinel开源？

       sentinel是一个针对微服务架构的流量控制和监控平台，它通过一系列的规则来实现流量的限流、降级、系统保护等功能。sentinel的核心在于其规则的执行机制和功能插槽的实现。

       规则执行机制基于责任链模式，当执行代码时，会根据资源调用ProcessorSlotChain中的规则，这个过程通过SphU.entry("HelloWorld")实现。ProcessorSlotChain包含多种功能插槽，如NodeSelectorSlot、ClusterBuilderSlot、StatisticSlot、FlowSlot、DegradeSlot和SystemSlot等。

       NodeSelectorSlot收集资源路径，ClusterBuilderSlot构建资源统计信息，StatisticSlot用于实时统计调用数据，FlowSlot根据规则进行限流，DegradeSlot根据响应时间和异常率决定熔断，而SystemSlot则动态调整入口流量与系统容量。这些功能插槽构成了sentinel的执行链条。

       在实现上，sentinel使用了高性能的滑动窗口数据结构LeapArray来统计指标数据，并通过SPI接口扩展Slot Chain，允许用户自定义功能。

       在配置方面，通过SentinelWebAutoConfiguration实现自动配置，生成SentinelWebInterceptor拦截器，对Web请求进行处理。@SentinelResource注解用于标记方法，生成代理类，从而开启sentinel的限流等功能。

       资源对应的ProcessorSlotChain通过CtSph中的参数初始化，这个参数在Env的静态代码块中获取dashboard规则。

       sentinel与服务端dashboard交互通过客户端与服务端的通信实现，源码阅读可以深入了解其内部实现。

       总之，sentinel以其灵活的规则系统、高性能的数据处理能力以及丰富的功能插槽，成为了一款强大的流量控制和监控工具。其自动配置和自定义扩展特性，使得它在微服务架构中具有广泛的应用前景。

[redis 源码走读] sentinel 哨兵 - 脑裂处理方案

       哨兵模式的 Redis 集群在部署时可能出现脑裂现象，即产生多个主服务导致数据不一致的情况。哨兵通过检查、发现故障并进行故障转移来维护集群的高可用性。合理部署配置哨兵和主服务可以有效降低脑裂现象。配置哨兵节点个数和选举法定人数，确保多个哨兵能进行相互选举，选出领导者哨兵进行故障转移，法定人数一般建议为哨兵总数的一半以上，以实现少数服从多数的决策。对于主服务，通过修改配置，当主服务与一定数量的副本失去联系时，禁止客户端向故障主服务进行写操作，从而避免数据不一致的情况。解决此问题时，需注意配置选项min-slaves-to-write，其依赖于副本的链接个数，合理设置以确保集群的故障转移能力。高版本的 Redis 已对相关选项进行了优化。总之，通过合理部署哨兵和主服务配置，可以有效管理 Redis 集群，减少脑裂现象带来的问题。