https://www.cnblogs.com/grasp/p/11506426.html 这里引用别人的,,且试验过 ,没问题 server: port: 9527 spring: application: name: cloud-gateway cloud: gateway: routes: - id: payment_routh #路由的ID,没有固定规则但要求唯一,建议配合服务名 uri: lb://CLOUD-PAYMENT-SERVICE #匹配后提供服务的路由地址 predicat

目录 日志管理 access_log error_log 日志文件切割 自定义错误页 http访问限流 限制请求数 语法 使用 限制连接数 语法 测试 补充: https配置 使用 生成证书 配置nginx 测试 补充 HttpRewrite模块 if if的语法: 全局变量 自定义变量: 重定向rewrite 第三方模块 前置知识(编译安装) 安装第三方模块 没有讲到的内容 前置知识章节: 1.介绍.安装.hello world.location匹配 2.反向代理.负载均衡.缓存服务.静态资源

  在开发 api 网关的时,做过一些简单的限流,比如说静态拦截和动态拦截:静态拦截说白了就是限流某一个接口在一定时间窗口的请求数.用户可以在系统上给他们的接口配置一个每秒最大调用量,如果超过这个限制,则拒绝服务此接口,而动态拦截其实也是基于静态拦截进行改进,我们可以依据当前系统的响应时间来动态调整限流的阈值,如果响应较快则可以把阈值调的大一些,放过更多请求,反之则自动降低限流阈值,只使少量请求通过. 其实这就是一个很简单的限流方式.但是因为这些场景在我们开发的时候经常遇到,所以在这里用 Ope

安装Sentinel 下载sentinel-dashboard-1.8.2.jar 安装有jdk环境,8080端口未被占用 在jar包所在目录打开cmd,输入命令启动:java -jar sentinel-dashboard-1.8.2.jar 浏览器访问sentinel的web控制台,用户名和密码是sentinel:http://localhost:8080/ 限流:流控模式 直接 当我们监控到请求后,在请求下面,点击流控规则 --> 新增流控规则:资源名为接口映射路径 以上选择QPS+单机阈

之前我们了解了 Sentinel 集成 SpringBoot实现限流,也探讨了Sentinel的限流基本原理,那么接下去我们来学习一下Sentinel整合Dubbo及 Nacos 实现动态数据源的限流以及分布式限流. 先来看一下我的工程目录: 单服务的限流: Provider : 首先从 api 模块开始: 其中只是定义了一个接口: public interface SentinelService { String sayHello(String txt); } 接下去来编写服务端的代码. 1.

一.什么是Sentinel Sentinel,中文翻译为哨兵,是为微服务提供流量控制.熔断降级的功能,它和Hystrix提供的功能一样,可以有效的解决微服务调用产生的“雪崩效应”,为微服务系统提供了稳定性的解决方案.随着Hystrix进入了维护期,不再提供新功能,Sentinel是一个不错的替代方案.通常情况下,Hystrix采用线程池对服务的调用进行隔离,Sentinel采用了用户线程对接口进行隔离,二者相比,Hystrix是服务级别的隔离,Sentinel提供了接口级别的隔离,Sentine

Spring Cloud Alibaba | Sentinel:分布式系统的流量防卫兵动态限流规则 前面几篇文章较为详细的介绍了Sentinel的使用姿势,还没看过的小伙伴可以访问以下链接查看: <Spring Cloud Alibaba | Sentinel:分布式系统的流量防卫兵基础实战> <Spring Cloud Alibaba | Sentinel:分布式系统的流量防卫兵进阶实战> 但是依然无法满足我们日常的生产需要,其中,非常重要的一点就是限流规则的配置是存在当前应用的

一.概念 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速,或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务.排队或等待.降级等处理. 常用的限流算法有两种:漏桶算法和令牌桶算法: 漏桶算法的思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水,当水流入速度过大会直接溢出,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率. 对于很多应用场景来说,除了要求能够限制数据的平均传输速率外,还要求允许某种程度的突发传输.这时候漏桶算法可能就不合适了,令牌桶算法更为适合. 令牌桶算法的原

在Spring Cloud微服务体系中,由于限流熔断组件Hystrix开源版本不在维护,因此国内不少有类似需求的公司已经将眼光转向阿里开源的Sentinel框架.而以下要介绍的正是作者最近两个月的真实项目实践过程,这中间被不少网络Demo示例级别水文误导过,为了以正视听特将实践过程加以总结,希望能够帮到有类似需要的朋友!(PS:此文有点长,看下概念部分后可以点击关注+收藏,以备需要) 一.Sentinel概述 在基于Spring Cloud构建的微服务体系中,服务之间的调用链路会随着系统的演进变

Sentinel概述 在基于Spring Cloud构建的微服务体系中,服务之间的调用链路会随着系统的演进变得越来越长,这无疑会增加了整个系统的不可靠因素.在并发流量比较高的情况下,由于网络调用之间存在一定的超时时间,链路中的某个服务出现宕机都会大大增加整个调用链路的响应时间,而瞬间的流量洪峰则会导致这条链路上所有服务的可用线程资源被打满,从而造成整体服务的不可用,这也就是我们常说的"雪崩效应". 而在微服务系统设计的过程中,为了应对这样的糟糕情况,最常用的手段就是进行"流量

在一般的互联网应用中限流是一个比较常见的场景,也有很多常见的方式可以实现对应用的限流比如通过令牌桶通过滑动窗口等等方式都可以实现,也可以在整个请求流程中进行限流比如客户端限流就是在客户端通过随机数直接返回成功失败来决定是否发起请求.也可以在网关层直接根据一定策略丢弃一部分流量达到限流的目的,亦可请求到业务端后由业务端判断是否进行限流.而一般的service mesh框架会在代理的sidecar部分完成限流的工作.今天就讲讲dapr是如何通过简易的配置来实现一个限流的. 目录:一.通过Dapr实现

大家好,架构摆渡人.这是我的第5篇原创文章,还请多多支持. 上篇文章给大家推荐了一些限流的框架,如果说硬要我推荐一款,我会推荐Sentinel,Sentinel的限流模式分为两种,分别是单机模式和集群模式.今天我们就来学习下这两种模式的区别和使用场景. 单机流控 单机流控就是流控的效果只针对服务的一个实例,比如你的服务部署了三个实例分别在三台机器上.请求访问到了A实例的时候,如果触发了流控,那么只会限制A实例后面的请求,不会影响其他实例上的请求. 比如你单身的时候,每月的工资都花个精光.影响的只

我们接上回 上一篇中,我们进行了简要的微服务实现,也体会到了SpringCloudAlibaba的强大和神奇之处 我们仅改动了两个注释,其他全篇代码不变,原来的独立服务就被我们分为了provider和consumer两个独立部分,二者各司其职,分工明确 篇尾我们留下了一个疑问,consumer对provider有依存关系,如果下游的provider出现异常,上游的consumer如何自处? 其实这种单一的上下游关系仅是微服务日常运转下各种复杂情境的一个缩影,真实的生产环境下各个微服务节点可能会形

在之前的<使用Sentinel实现接口限流>一文中,我们仅依靠引入Spring Cloud Alibaba对Sentinel的整合封装spring-cloud-starter-alibaba-sentinel,就完成了对所有Spring MVC接口的限流控制.然而,在实际应用过程中,我们可能需要限流的层面不仅限于接口.可能对于某个方法的调用限流,对于某个外部资源的调用限流等都希望做到控制.呢么,这个时候我们就不得不手工定义需要限流的资源点,并配置相关的限流策略等内容了. 今天这篇我们就来一起学

纯洁的微笑的Spring Cloud系列博客终于学完了,也对Spring Cloud有了初步的了解. 修改请求路径的过滤器 StripPrefix Filter 是一个请求路径截取的功能,我们可以利用这个功能来做特殊业务的转发. - id: StripPrefix uri: http://www.cnblogs.com predicates: - Path=/name/** filters: - StripPrefix=2 StripPrefix是当请求路径匹配到/name/**会将包含name

上篇文章介绍了 Gataway 和注册中心的使用,以及 Gataway 中 Filter 的基本使用,这篇文章我们将继续介绍 Filter 的一些常用功能. 修改请求路径的过滤器 StripPrefix Filter StripPrefix Filter 是一个请求路径截取的功能,我们可以利用这个功能来做特殊业务的转发. application.yml 配置如下: spring: cloud: gateway: routes: - id: nameRoot uri: http://nameser

一.环境 1.vs2019 2..Net Core 3.1 3.引用 AspNetCoreRateLimit 4.0.1 二.基础使用 1.设置 在Startup文件中配置如下,把配置项都放在前面: public void ConfigureServices(IServiceCollection services) { // 从appsettings.json中加载ip限流配置通用规则 services.Configure<IpRateLimitOptions>(Configuration.G

基本概念 超时.熔断.限流听起来好像很远,但实际上用在方方面面.很多人可能还搞不懂熔断是做什么,其实可以把熔断理解为一种防护措施.做个假设,在微服务体系下,某个下游服务响应很慢,然后随着时间推移,会有越来越多的请求堆积,从而会导致各种严重后果,单说连接池大量被占用就很要命.更不用说服务之间还要相互调用,你等我10秒,我等你5秒,不仅毫无体验感,高可用也就成了空谈.不如换个思路:与其等10秒返回一个请求失败,不如马上就返回请求失败.这样一来,请求堆不起来,资源也有时间释放或者恢复.这个动作就叫熔断

什么是限流? 限流类似于权限机制,它也决定是否接受当前请求,用于控制客户端在某段时间内允许向API发出请求的次数,也就是频率 假设有客户端(比如爬虫程序)短时间发起大量请求,超过了服务器能够处理的能力,将会影响其他用户的正常使用 为了保证服务的稳定性,并防止接口受到恶意用户的攻击,我们可以对接口进行限流 又或者可以对未经身份验证的请求设置访问频率,对经过身份验证的请求不限制访问频率 限流也不止单指限制访问次数的措施,例如付费数据服务的特点访问次数 限流的应用场景 区分用户场景,比如匿名和已登录,

电商平台营销时候,经常会碰到的大流量问题,除了做流量分流处理,可能还要做用户黑白名单.信誉分析,进而根据用户ip信誉权重做相应的流量拦截.限制流量.Nginx自身有的请求限制模块ngx_http_limit_req_module.流量限制模块ngx_stream_limit_conn_module基于令牌桶算法,可以方便的控制令牌速率,自定义调节限流,实现基本的限流控制. 对于提供下载的网站,肯定是要进行流量控制的,例如软件下载站.视频服务等.它也可以减少一些爬虫程序或者DDOS的攻击. 对这两