熔断侧重的是对于单一服务的失败控制。当失败比率达到一定程度，不会响应后续的请求。
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。流量控制、熔断降级、系统负载保护等技术被广泛使用于微服务体系，用以提升系统的健壮性和保障业务的稳定性，避免因访问流量过大、系统负载过重导致的系统停止服务的情况出现。
我们都知道Spring cloud 作熔断降级的组件 Hystrix，Spring cloud 之熔断机制（实战）一文中，也讲述了如何使用 Hystrix，这是大家一直耳熟能详的。其实阿里的一款神器 Sentinel，也可以提供熔断降级的功能。
高可用三剑客 限流，熔断和削峰 终于来到第二篇, 熔断降级专题了，想回顾限流相关内容的童鞋,可以查看一下，下面文章，欢迎点赞，收藏，关注三连，感谢！
临近双十一，从 2009 年第一届双十一开始，成交量只有 5000 万，到去年 2019 年，成交量达到了 2684 亿。今年迎来了第十二届双十一，想想都挺激动。
这是悟空的第 67 篇原创文章 作者 | 悟空聊架构 来源 | 悟空聊架构（ID：PassJava666） 临近双十一，从 2009 年第一届双十一开始，成交量只有 5000 万，到去年 2019 年，成交量达到了 2684 亿。今年迎来了第十二届双十一，想想都挺激动。 阿里人喜欢将双十一视为 Team Building（团队建设），广为流传的一句话：打仗是最好的团建，没有参加过双十一的叫同事，参加过双十一的叫战友。 这一篇会讲解被一线大厂使用的两款流量防控组件：Sentinel 和 Hystrix，以及
整体而言，今年技术层面稍微有点拓宽，跨入了外表看上去高大上的流式计算领域，打开了另外一扇窗；而基于java的分布式/微服务领域，今年变化比较大，spring cloud netflix的部分组件宣布将要进入维护阶段，而国内spring cloud alibaba组件逐渐活跃起来，目前看来处于PublicEvolving阶段；而java自身也处在不断进化中，今年发布了java10及java11，明年java12也要来了，版本变化非常快。稍不留神就跟不上技术更迭了。
最近公司压测，业务系统压测效果一直不是很好，细问之下才知道，在业务系统中会调用很多下游服务。为了控制调用下游服务的时间，防止太长的响应时间拖垮应用，他们针对每一个下游应用的调用处都使用hystrix进行线程池隔离来进行保护应用。而在使用时加入了execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds来控制每次请求的超时熔断降级，其主要目的是用于处理系统rpc调用中的慢调用，在rpc调用超时的时候会进入fallback逻辑。这种模式虽然在一定程度上能保护应用，而且能够达到超时快速失败的效果，但是在高并发场景下，稍微慢一些的慢调用多起来之后，整个线程池很快就会打满，对系统产生影响。虽然与本文的重点内容无关，但我还是想先来分析一下hystrix线程池隔离超时熔断降级的原理。
考虑到之前Netflix宣布Eureka 2.0孵化失败时，被业界过度消费（关于Eureka 2.x，别再人云亦云了！），为了防止再度出现类似现象，笔者编写了这篇文章。
大家如果有对 Hystrix 不清楚的，请看下这篇文章：分布式服务防雪崩熔断器，Hystrix理论+实战。
熔断和降级都是系统自我保护的一种机制，但二者又有所不同，它们的区别主要体现在以下几点：
Spring Cloud 之前使用的断路器是 Netfilx 开源的 Hystrix 。被很多开发人员作为默认的断路器来使用。2018 年 11 月，当 Netflix 宣布将这个项目置于维护模式时（不再开发新特性，只进行例行维护），Spring Cloud 官方也不得不跟进了 Netfix ,在 SpringOne 2019中，Spring 宣布将从 Spring Cloud 3.1 版本中删除 Hystrix 仪表板。要不了多长时间 Spring Cloud Netfix 将结束生命周期。
就目前而言，对于微服务业界并没有一个统一的，标准的定义。但通常而言，微服务架构是一种架构模式或者说是一种架构风格，它提倡将单一应用程序划分一组小的服务，每个服务运行在其独立的自己的进程中，服务之间相互协调、互相配合，为用户提供最终价值。服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于 HTTP 的 RESTful API），每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能够被独立的构建在生产环境、类生产环境等。另外，应避免统一的、集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应根据业务上下文，选择合适的语言、工具对其进行构建，可以有一个非常轻量级的集中式管理来协调这些服务，可以使用不同的语言来编写服务，也可以使用不同的数据存储。
答：Spring Cloud Config Server是一种集中式配置管理服务，它可以管理应用程序的配置，包括定义配置文件，为服务提供环境配置等。它的作用是使应用程序的配置更加容易维护和管理。
很久之前，姜同学写过一篇使用Hystrix对微服务进行保护，里面介绍了一些Hystrix是怎么对服务器的资源进行限流的，但是令人遗憾的是，Hystrix在github上的仓库已经停止维护了，但不可否认的是Hystrix就算是在今天依旧强大，它依然是微服务弹性架构的保障。强大归强大，一些不好用的缺点姜同学还是得拿出来说说。
1. hystrix具有的功能 线程池隔离/信号量隔离 Sentinel 不支持线程池隔离；信号量隔离对应 Sentinel 中的线程数限流。 熔断器 Sentinel 支持按平均响应时间、异常比率、异常数来进行熔断降级。 Command 创建 直接使用 Sentinel SphU API 定义资源即可，资源定义与规则配置分离。 规则配置 在 Sentinel 中可通过 API 硬编码配置规则，也支持多种动态规则源 注解支持 Sentinel 也提供注解支持 开源框架支持 Sentinel 提供 Servl
还记得之前写过一篇防雪崩利器：熔断器 Hystrix 的原理与使用https://my.oschina.net/u/3266761/blog/2654470，讲述了服务降级和熔断的控制，今天带来另一个流量控制与服务降级阿里开源框架sentinel。
首先考虑的是istio，但是在使用istio进行熔断、分流时，流量不稳定，并且返回状态以及数据达不到预取效果，后面考虑到sentinel自动集成了grpc，所以这里使用sentinel。
正如众所周知，每年的双11除了是购物狂欢节，同样也成了科技的大考和狂欢，让我们得以看到那么多高端的充满想象力的黑技术。在整个双11高并发高流量的过程中，Sentinel 承接了核心场景，完美地保障了阿里巴巴历年双十一的稳定性。
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式服务架构的轻量级流量控制产品，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助您保护服务的稳定性。
但是由于公司线上系统用的告警与监控组件是prometheus，而sentinel暂时还没有集成prometheus，所以这里就在部分线上系统还是用hystrix
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”。
Nginx是一块轻量级的Web服务器/反向代理服务器，目前在github上Star 13.3k Fork 4.9k Watch 951，整体关注度也非常高，最近一次更新是2020年12月5日，最新的版本为release-1.19.6。
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随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 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保护服务的稳定性。
这两天看到一则新闻：https://spring.io/blog/2018/12/12/spring-cloud-greenwich-rc1-available-now#spring-cloud-netflix-projects-entering-maintenance-mode。
Sentinel 限流的规则默认情况下是没有持久化，如果需要持久化的话用 zk、nacos、携程阿波罗
Spring Cloud 是一站式微服务解决方案。很多公司都在使用 Spring Cloud 组件。我们想要学习 Spring Cloud 微服务架构，就需要学习他们的组件。包含：注册中心、负载均衡、熔断处理、过程调用、网关服务、配置中心、消息总线、调用链路、数据监控等等。
应运时代而生的Sentinel，旨在为分布式系统提供流量控制和熔断降级等功能，维护服务之间的稳定性。从12年由阿里巴巴中间件团队推出至今，已经成为主流的限流中间件，也承接了阿里巴巴近10年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀、消息削峰填谷、集群流量控制等。
核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。 控制台（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。
整合依赖spring-cloud-starter-netflix-eureka-client里面也包含了ribbon的依赖
本篇博客将探讨如何将Spring Cloud和Spring Cloud Alibaba进行整合，以构建更强大的微服务应用。我们将分享整合的引导，帮助您将这两个框架结合使用，充分发挥它们的优势。
主页 · alibaba/Sentinel Wiki · GitHubA powerful flow control component enabling reliability, resilience and monitoring for microservices. (面向云原生微服务的高可用流控防护组件) - 主页 · alibaba/Sentinel Wiki
github官网：https://github.com/alibaba/Sentinel 中文文档：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/introduction.html Sentinel是阿里中间件团队开源的，面向分布式服务架构的高可用流量防护组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
笔者一直在使用微信的微信公众号平台去管理公众号中的技术文章，但是今天多刷了几下，居然就被限流了，没错就连这样的纯碎面向B端（就像我们这些公众号主）的后台管理系统都用到了限流技术，那么我们面向C端的业务产品凭什么还不用呢？
如图，如果服务提供者I发生了故障，当前的应用的部分业务因为依赖于服务I，因此也会被阻塞。
Spring cloud赶在2020年最后几天发布了新版本，版本号取名为2020.0.0，取消了英国地铁的命名方式。从H版本之后，全新的命名为2020.x.x。马上快2021年了，为毛不取名为2021 ，哈哈。
导读：Hystrix中文含义是豪猪，因其背上长满棘刺，从而拥有了自我保护的能力。是Netlifx开源的一款容错框架，防雪崩利器，具备服务降级，服务熔断，依赖隔离，监控(Hystrix Dashboard)等功能。
Sentinel 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保护服务的稳定性。包括核心的独立类库，监控台，丰富的使用场景验证。（这似乎是阿里开源组件的一贯作风，极其有特点，且特点很规律）
大家都知道在微服务架构中，一个系统会被拆分为很多个微服务。那么作为客户端要如何去调用 这么多的微服务呢？如果没有网关的存在，我们只能在客户端记录每个微服务的地址，然后分别去调 用。
AddRequestHeader GatewayFilter Factory通过配置name和value可以增加请求的header。 application.yml：
大家好，我是小菜。一个希望能够成为 吹着牛X谈架构 的男人！如果你也想成为我想成为的人，不然点个关注做个伴，让成长道路不再孤单！
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。
熔断框架如何做技术选型？选用 Sentinel 还是 Hystrix？ 功能 Sentinel Hystrix 隔离策略 信号量隔离 线程池隔离/信号量隔离 熔断降级策略 基于响应时间或失败比率 基于失败比率 实时指标实现 滑动窗口 滑动窗口（基于 RxJava） 规则配置 支持多种数据源 支持多种数据源 扩展性 多个扩展点 插件的形式 基于注解的支持 支持 支持 限流 基于 QPS，支持基于调用关系的限流 不支持 流量整形 支持慢启动、匀速器模式 不支持 系统负载保护 支持 不支持 控制台 开箱即用，可配
Sentinel定位是分布式系统的流量防卫兵。目前互联网应用基本上都使用微服务，微服务的稳定性是一个很重要的问题，而限流、熔断降级是微服务保持稳定的一个重要的手段。
在微服务中存在雪崩现象，也就是说如果一个微服务出现问题，可能会导致整个链路上的服务都直接不可用，因此，我们需要对服务进行及时的熔断和降级。
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Hytrxi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，Hystrix采用线程池对服务的调用进行隔离，Sentinel才用了用户线程对接口进行隔离，二者相比，Hystrxi是服务级别的隔离，Sentinel提供了接口级别的隔离，Sentinel隔离级别更加精细，另外Sentinel直接使用用户线程进行限制，相比Hystrix的线程池隔离，减少了线程切换的开销。另外Sentinel的DashBoard提供了在线更改限流规则的配置，也更加的优化。
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