1.[redis 源码原理源码走读] sentinel 哨兵 - 脑裂处理方案
2.如何评价阿里巴巴sentinel开源?
3.Sentinel授权规则和规则持久化
4.Sentinel 是如何做限流的
5.限流神器Sentinel，不了解一下吗？
6.超详细的源码原理Sentinel入门

[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源码原理情况。哨兵通过检查、源码原理发现故障并进行故障转移来维护集群的源码原理高可用性。合理部署配置哨兵和主服务可以有效降低脑裂现象。源码原理kafka源码 简书配置哨兵节点个数和选举法定人数，源码原理确保多个哨兵能进行相互选举，源码原理选出领导者哨兵进行故障转移，源码原理法定人数一般建议为哨兵总数的源码原理一半以上，以实现少数服从多数的源码原理决策。对于主服务，源码原理通过修改配置，源码原理当主服务与一定数量的源码原理副本失去联系时，禁止客户端向故障主服务进行写操作，源码原理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。

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。session源码实现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，校内跑腿源码从而开启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。

Sentinel授权规则和规则持久化

       Sentinel的授权规则和持久化功能为微服务提供了双重保护。首先，授权规则类似于服务网关的延伸，它在服务端口暴露时，通过监控请求来源，确保只有从预设的白名单（如网关）来的请求才能访问内部服务，有效防止了非授权用户绕过网关的直接访问，从而加强了微服务的安全性。

       规则分为基本的白名单和黑名单控制，允许或限制特定来源的请求。例如，仅允许来自网关的请求访问'order-service'中的特定资源。获取origin（请求来源）的方式是通过实现RequestOriginParser接口的自定义类，解析请求中的特定标识，如网关的origin字段。

       为了在网关中添加origin，需要在gateway服务中配置过滤器，strong od源码为请求添加特定的origin头。当直接从浏览器访问被保护的资源时，默认的授权异常处理会返回flow limiting，可通过实现BlockExceptionHandler接口来自定义异常结果，提供更友好的用户反馈。

       然而，规则默认仅保存在内存中，重启服务后会丢失。Sentinel提供了三种规则管理模式：原始模式（配置丢失）、pull模式（时效性差）和push模式（持久且实时更新）。push模式是通过与Nacos这样的远程配置中心配合，实现规则的持久化和实时更新。在order-service中，需要引入Nacos依赖，并配置Nacos地址，同时修改sentinel-dashboard源码以支持Nacos规则持久化，最后在前端页面添加相应的菜单和配置选项。

       总结，Sentinel的授权规则和持久化策略确保了微服务的访问控制和配置的持久性，使得服务更安全，且规则管理更加灵活和高效。

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。法律平台源码

       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。

限流神器Sentinel，不了解一下吗？

       限流神器Sentinel，你不可不知的流量防卫专家

       Sentinel作为分布式系统中的流量管理工具，它的核心职责是保护系统免受过度流量冲击。它不仅可以实现单机限流，还能在分布式环境中提供精准的集群限流，确保服务的稳定性和可靠性。

       Sentinel的生态环境得益于阿里巴巴的Java生态建设，与Spring Cloud Alibaba、Rocket、Nacos等技术紧密结合，支持广泛的应用场景，降低了学习和应用的门槛。

       核心概念中，资源是Sentinel的基础，如Java方法、代码块或接口，配合控制台使用，规则则是用户根据不同场景制定的保护策略，包括流量限流、熔断和系统保护等。

       限流部分，Sentinel提供简单易用的API，通过定义资源和规则，实现流量控制。与RateLimiter的区别在于其更强大的功能和配置灵活性。

       控制台限流则提供一个轻量级的管理界面，支持监控、规则管理和推送，需要通过特定依赖与Sentinel客户端通信。

       集群限流是Sentinel的重要特性，它通过精确的流量控制和单机限流的组合，确保整体流量的稳定控制。

       Sentinel的熔断功能在微服务架构中尤其关键，它能处理调用链路中的不稳定因素，保护服务免受雪崩影响。

       总结来说，Sentinel是流量管理的强大工具，通过深入学习和实践，能有效提升系统的可用性和稳定性。如果你想了解更多细节，可以参考项目源码和后续的源码分析文章。

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，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。