英文 | I'm not feeling the async pressure 原作 | Armin Ronacher，2020.01.01 译者 | 豌豆花下猫@Python猫 声明 ：本翻译基于CC BY-NC-SA 4.0授权协议，内容略有改动，转载请保留原文出处，请勿用于商业或非法用途。
大家好，今天我们要聊一聊Sentinel，这个神秘的名词可能让一些小白望而生畏，但别担心，我会用最通俗易懂的语言为你揭开它的神秘面纱。咱们一起深入了解，探讨 Sentinel 是如何守护你的代码安全的。
发送方 发送数据 速率高 , 接收方 接收数据 能力差 , 造成传输出错 , 数据链路层 的 负责进行流量控制的工作 ;
Sentinel 是阿里巴巴开源的一款高可用性和流量控制的分布式系统。它最初是为了解决阿里巴巴内部的微服务架构中的流量控制和熔断降级问题而开发的。Sentinel 旨在提供实时的流量控制、熔断降级、系统负载保护等功能，以保障应用的高可用性和稳定性。以下是 Sentinel 的详细介绍：
在上一篇文章中(分布式高可靠之负载均衡，今天看了你肯定会)，我带你学习了分布式高可靠中的负载均衡。负载均衡的核心在于，将用户请求均匀分配到多个处理服务器处理，以解决单个服务器的单点瓶颈问题。但，如果用户请求数非常多的话，即便实现了负载均衡，服务器能力达到上限，还是无法处理所有的用户请求。
TCP/IP协议是非常重要的一个知识点，也一直是面试的高频题，当面试官问你，能说说TCP协议是怎么保证可靠传输的吗，你能回答上吗？
了解Linux的流量控制的目的：一是为了更好地理解底层对报文的处理逻辑，二是在流量控制中使用了很多很好的流量处理方法，可以学习一下这些方法和思想，翻译自：https://tldp.org/en/Traffic-Control-HOWTO/index.html。
面向云原生微服务的高可用流控防护组件：以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统自适应保护等多个维度来帮助用户保障微服务的稳定性。
注：最后有面试挑战，看看自己掌握了吗 文章目录 链路层 流量控制 和传输层的流量控制区别 停止-等待协议 为什么要有停止等待协议 无差错情况 滑动窗口协议 后退N帧协议GBN 选择重传协议SR 可靠传输 流量控制 🍃博主昵称：一拳必胜客 特别鸣谢：木芯工作室 、Ivan from Russia ---- 链路层 流量控制 较高发送速度和较低接受能力的不匹配 流量控制也是数据链路层的一项重要工作 和传输层的流量控制区别 传输层—端到端流量控制-------接收端发送给一个窗口公告 链路层-----
FlowSlot 会根据预设的规则，结合前面NodeSelectorSlot、ClusterNodeBuilderSlot、StatistcSlot 统计出来的实时信息进行流量控制。限流的直接表现是在执行Entry nodeA = SphU.entry(资源名字) 的时候抛 出FlowException 异常。FlowException 是BlockException 的子类，您可以捕捉BlockException 来自定义被限流之后的处理逻辑。
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
通过变速交流传动代替传统的机械流量控制装置，在离心泵和风机中实现流量控制，能够根据应用提供10%到60%的节能。这通常提供6到24个月的投资回报（ROI），这取决于工艺负荷，以及这是新设计还是现有安装的改装。
首先，关于流量控制系统，从功能性需求上考虑，它涉及到使用怎样的规则去限制流量，以及，流量超出限制以后的策略是怎样的。
对于rabbitmq的queue来说，是可以设置下面三个参数的，x-max-length，x-max-length-bytes， x-overflow。一旦x-max-length（这里是设置的queue最大容纳的消息数量），x-max-length-bytes（这里是queue中的消息数量与消息大小乘积的总量）超过了限制之后，就会根据x-overflow里面设置的模式开始处理，对于x-overflow有一个reject-publish模式，打开之后，生产者通过confrim生产的消息，在rabbitmq就会被拒绝，回复message unacked.
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。
是一种物理接口，工作在数据链路层，不能配置IP地址。它可以对接收到的报文进行二层交换转发，也可以加入VLAN，通过VLANIF接口对接收到的报文进行三层路由转发。
RabbitMQ可以对内存和磁盘使用量设置阈值, 当达到阈值时, 生产者将被阻塞, 直到对应项恢复正常. 除了这两个阈值, RabbitMQ在正常情况下还用流量控制机制来确保稳定性.
① 流量控制 : 控制 发送方 降低发送速率 , 避免 接收方 来不及接收 , 丢弃数据 , 导致重传 ;
方式1 的问题就是流量控制问题TCP，采用了滑动窗口解决 方式2 的问题说的是拥塞控制问题。
我们都知道TCP是可靠的协议，而可靠性很多时候就是来自于TCP的确认重传机制，在确认重传的基础上，就实现了滑动窗口协议，滑动窗口主要有两个作用：
这篇继续总结Spring Cloud Alibaba生态中的Sentinel，它是微服务的哨兵。
近几年，随着有赞用户的迅速增长和业务的快速发展，对业务开发人员要求越来越高，一方面要求为用户提供稳定的服务，一方面要求进行快速业务迭代。然而，随着公司业务复杂度和服务化整体规模的增长，单个业务功能涉及的微服务接口数、服务化调用链路长度都在迅速增加，业务的回归测试越来越难以覆盖到所有的调用链路和业务逻辑，通过仅在测试环境进行业务测试的方式来保证系统稳定性的难度越来越高。
应用微服务化场景下，随着服务个数的增加，服务之间的相互调用变得更加复杂，服务治理需求愈加突出，其中服务流量控制是服务治理中的重要一环。
说到TCP流量控制和拥塞控制，不得不说一下滑动窗口，TCP流量控制和拥塞控制主要是由滑动窗口来实现的，首先什么是滑动窗口
整流器通过延迟报文来满足所需的传输速率。整流是一种通过延迟传输到输出队列的报文来满足期望的输出速率的机制。这是寻求带宽控制解决方案的用户面临的最常见的需求之一。延迟报文作为流量控制解决方案的一部分，使得每种整流机制都变成了一种不会节省工作量的机制，即"为了延迟报文需要作额外的工作"。
SwitchB上发生报文拥塞后，向SwitchA发送流量控制消息，但是SwitchB上的报文拥塞状况没有缓解，在SwitchB的入方向存在报文丢弃。
它提供了错误检测、流量控制、拥塞控制等机制，确保数据的可靠传输。TCP适用于需要可靠性和有序性的应用场景，如文件传输、网页访问等。
简单讲，一个qidsc就是一个调度器。每个出接口都需要某种类型的调度器，默认的调度器为FIFO。Linux下的其他qdisc会根据调度器的规则来重新安排进入调度器队列的报文。
使用了 Wireshark 进行抓包，用两个最常用的 curl 和 ping 命令来演示抓包情况，开启抓包。
CDN的被刷流量一直是很多站长头疼的问题，一旦被刷流量， 只需要一晚上就能产生少则几百多则上万的账单。由于自己博客的图片用的也是腾讯云的COS+CDN，为了防止“睡了一晚上，早上起来房子归腾讯了”的情况发生，所以就一直在思考怎么解决这个问题，要不然哪一天被恶意刷了流量，房东可不会让我卖他的房子的。
OSI-RM体系结构中，流量控制和差错控制是在数据链路层实现的。 差错控制： 在信息传输过程中，由于种种原因，可能发生“1”变为“0”或“0”变为“1”的情况，这就是出了差错。差错控制可以通过引入奇偶校验码、汉明码、循环冗余校验码等方法实现。在下面的流量控制中，实际上也包含了差错控制功能。 流量控制： 流量控制是协调链路两端发送站和接收站之间的数据传输流量，以保证双方的数据发送和接收达到平衡的一种技术。 在发送方和接收方的数据链路层分别有一个发送缓存和接收缓存，若进行全双工通信，双方都要同时设置发送缓存和接
这是TCP/IP协议栈系列的第二篇文章，之前的一篇理解TCP/IP协议栈之HTTP2.0感兴趣可以看下，今天一起来学习下一个热点问题。
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。
Sentinel是阿里巴巴开源的一款分布式系统的流量控制框架，它基于AOP和注解，提供了流量控制、熔断降级、系统负载保护等功能，可以有效地保护系统的稳定性和可用性。本文将从源码角度分析Sentinel的实现原理和代码结构，并提供相关的代码示例。
可以使用如下通用规则来学习Linux流量控制。可以使用tcng 或 tc进行初始化配置Linux下的流量控制结构。
胡弦，视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，Spring Cloud Alibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师，四维口袋KVP最具价值技术专家，技术领域专家团成员，2021电子工业出版社年度优秀作者，获得2023电子工业出版技术成长领路人称号，2024年电子工业出版社博文视点20周年荣誉专家称号。
MMS（Maximum Segment Size）：TCP一次传输发送的最大数据段长度。
Sentinel流量控制(flow control)的原理是监控应用流量的QPS或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。
所谓拥塞控制，是指防止过多的数据注入网络，保证网络中的路由器或链路不致过载。出现拥塞时，端点并不了解到拥塞发生的细节，对通信连接的端点来说，拥塞旺旺表现为通信时延的增加。当然，拥塞控制和流量控制也有相似的地方，即它们都通过控制发送方发送数据的速率来达到控制效果。
我们说的资源，可以是任何东西，服务，服务里的方法，甚至是一段代码。使用Sentinel 来进行资源保护，主要分为两个步骤:
国际标准化组织（ISO）指定了一个计算机或通信系统间互联的标准体系，一般称为OSI参考模型或七层模型。做前端肯定少不了和网络打交道，所以前端知识栈中必有网络协议。
框架解耦的流量管理能力作为ServiceMesh的看家本事，一直是大多数团队选择ServiceMesh的主要原因。传统的流量管理大多需要在框架层面集成一种中心化的服务发现中心，通过服务发现中心去做流量控制分发。这对服务发现中心的的稳定性要求很高，同时限制了框架选择和扩展性。而ServiceMesh基于 sidecar 形式通信代理，将服务和流量控制解耦，服务不关心流量从哪里来，去往哪个具体ip，sidecar通过流量劫持的形式，对进出服务的流量进行修改，达到控制流量的目的，类似中间人攻击。
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。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、Dubbo、gRPC 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。 ♞ 完善的 SPI 扩展点：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。
TCP协议作为一个可靠的面向流的传输协议，其可靠性是由流量控制和滑动窗口协议保证。
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。
Kong的一大特色就在于强大的可扩展性，具体实现方式就是插件。一来Kong已经提供了很多内置的插件，二来我们也可以使用Lua语言自定义开发插件。今天，我们就来了解一些常用的流量控制插件。
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、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
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