Sentinel 介绍与下载使用 _生活百科

sentinel 前方参考
计算QPS-Sentinel限流算法 https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16819497.html
Sentinel 介绍与下载使用https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16823313.html
sentinel的四种流控规则介绍 https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16819593.html
sentinel 的限流规则及流量控制 https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16819680.html
sentinel中如何使用@SentinelResource和openFeign来进行服务熔断和降级的操作 https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16823146.html
Sentinel 介绍分布式系统的流量防卫兵：随着微服务的普及，服务调用的稳定性也变的越来越重要，Sentinel以“流量”为切入点，在流量控制、断路、负载保护等多个方面进行续航，保证服务的可靠性。
Sentinel具有以下特征:
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、实时熔断下游不可用应用等。
完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Apache Dubbo、gRPC、Quarkus 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel 。同时 Sentinel 提供 Java/Go/C++ 等多语言的原生实现。
完善的 SPI 扩展机制：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。
Sentinel 的主要特性：

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Sentinel的妙用
当我们的分布式系统，面临复杂的体系结构中应用程序可能有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免的失败，比如我们调用 D\F\K 这几个服务，如果这些服务中某一个出现问题了，那么有可能会出现整体系统效率的下降，严重的甚至出现服务雪崩。

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多个微服务之间互相调用的时候，如果D调用K和F，而K和F又调用其他的微服务，那么就会形成扇出，如果扇出某个链路上的微服务调用超时或者响应很慢，那么微服务D就会占用越来越多的系统资源，从而导致系统崩溃，也就是服务雪崩。

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对于高流量的应用来说，单一的后端依赖可能会导致服务器上的资源在极短的时间内被耗光，同时还有可能导致这些应用程序服务之间的响应时间增加，队列、线程和其他系统资源变的紧缺，导致整个系统之间发生更多的次生故障，如果我们单个应用服务故障处理和延迟进行隔离管控，当单个依赖关系失败时，不能对这个系统和资源产生影响，当某个模块实例失败以后，如果这个时候服务还能接收请求和流量访问，同时这个服务还去调用其他模块时，这样的级联故障，就会导致雪崩的发生
对比与其他的断流产品(Hystrix)而言，他不需要我们自己手动搭建监控平台，而且它有一套属于自己的Web界面，可对多种指标进行流控、熔断，且提供了实时监控和控制面板，功能更为强大
Sentinel 使用下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

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Sentinel分为两个部分：
核心库：不依赖任何框架/库，只需要Java运行时环境，同时对Dubbo\SpringCloud等框架也有很好的支持控制台：基于SpringBoot开发，打包后可以直接运行，不需要额外的应用容器
注意：jdk1.8环境/8080端口不能被占用
启动命令：java -jar sentinel-dashboard-1.8.4.jar