微服务(alibaba系列)必备架构nacos、seata、sentinel理论了解_nacos sentinel seta 各自职责

1.Nacos

官网地址：home

文档地址：什么是 Nacos

nacos支持dubbo和spring-cloud。主要常用的功能是承担注册中心和配置中心的功能

注册中心：是微服务的必须的依靠

配置中心：可以把一些代码yml或者其他配置文件的内容配置到nacos中保存，当nacos中的配置信息发生改变，nacos自带动态刷新。不用重启微服务就能使配置生效

各种注册中心比较：

服务注册框架	CAP模型	web控制台
eureka	AP	支持
zookeeper	CP	不支持
consul	CP	支持
nacos	AP/CP(支持切换)	支持

C：Consistency(强一致性)

A：Availability（可用性）

P：Partition tolerance（分区容错性）

当前微服务注册中心都会支持分区容错性

下载启动后可以通过 http://localhost:8848/nacos 直接访问  默认账户密码都是nacos

Nacos默认自带的是嵌入式数据库derby ruguo  需要做更加安全 的持久化配置可以修改nacos\conf下的配置文件修改为mysql连接信息

集群搭建了解（以下为官网架构图）

首先在三台nacos中配置好三台各自的集群信息，然后实际上就是通过nginx代理  负载均衡三台nacos

在项目代码中只需要向nginx地址注册服务信息即可

2.Seata

官网地址：Seata

文档地址：Seata 是什么

seata是用于解决分布式事务的数据一致性问题的框架。在我们的微服务中多个业务模块微服务甚至多个数据库的互相调用，如果发生异常则无法控制其他微服务的数据回滚。这个时候需要一个能统一控制微服务之间的调用事物协调的框架Seata。(单机版无分布式事务问题)

主要组件

Transaction ID全局唯一的事务ID+TC、TM、RM三个组件

TC - 事务协调者：维护全局和分支事务的状态，驱动全局事务提交或回滚。

TM - 事务管理器：定义全局事务的范围：开始全局事务、提交或回滚全局事务。

RM - 资源管理器：管理分支事务处理的资源，与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚。

官网处理过程图形

使用：通过官网文档集成到项目中之后，只需要在service层方法上打一个注解 @GlobalTransactional

3.Sentinel

官网地址：https://github.com/alibaba/Sentinel

文档地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D

Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵

Sentinel 是什么？

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。（官网原话）

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、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 扩展点。您可以通过实现扩展点，快速的定制逻辑。例如定制规则管理、适配数据源等。

集成代码

不使用前端控制台，直接在项目中使用

（注意在生成中使用java  -Dcsp.sentinel.log.dir=/var/log/sentinel/  可以避免sentinel默认将日志输出到root/logs/下导致磁盘容量满）

pom

        <!-- sentinel依赖-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
            <version>2.2.4.RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>

yml

spring:
  application:
    prefix: demo
    name: ${spring.application.prefix}-admin-web
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        post: 8722  #跟控制台交流的端口,随意指定一个未使用的端口即可
        dashboard: localhost:8080 #控制台地址

config类

@Configuration
public class SentinelConfig{
    @Bean
    public SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() {
        return new SentinelResourceAspect();
    }
 
    @PostConstruct
    private void initRules() {
        //=============================规则1=========================
        MyFlowRule rule1 = new MyFlowRule();
        rule1.setResource("rule1");//规则名称
        rule1.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);//如果设置0则按照线程数限流，如果设置1则按照QPS（每秒查询率）限流
        rule1.setCount(10);   // 每秒调用最大次数为 10 次
        rule1.setControlBehavior(2)//0快速失败，1预警，2排队等候
        rule1.setMaxQueueingTimeMs(1000);//排队超时阈值
        //还有其他规则可在官网查看
        //=============================规则2=========================
        MyFlowRule rule2 = new MyFlowRule();
        rule2.setResource("rule2");
        rule2.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        rule2.setCount(10);   // 每秒调用最大次数为 10 次
 
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        rules.add(rule1);
        rules.add(rule2);
        // 将控制规则载入到 Sentinel
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

ps：

value：配置类中的规则名称，上面代码用的"rule1"规则，每秒钟限制10次访问，
超过10次则默认快速失败即抛出异常
或
设置排队等候即上述配置类中的

rule1.setControlBehavior(2)
rule1.setMaxQueueingTimeMs(1000);

接口中使用配置规则名称

    @Log
    @ApiOperation(value = "分页查询") 
    @GetMapping("page")
    @SentinelResource(value = "rule1",blockHandler = "sentinelBlockHandler")
    public Object page(String query) {
        FindWrapper<SjkshTableVo> fw = getWrapper(query, SjkshTableVo.class);
        IPage<SjkshTableDto> page = sjkshTableMgr.page(fw);
        return build(page, LIST); 
    }
    public String sentinelBlockHandler(String s, int i, BlockException blockException) {
        return "hello BlockHandler";
    }

 

可视化控制台

可用控制台配置熔断降级规则

下载运行

https://github.com/alibaba/Sentinel/releases 下载运行jar

简单运行

java -jar sentinel-dashboard-1.7.1.jar  运行

访问sentinel管理界面   http://localhost:8080  登录账户密码均为 sentinel

自定义运行

java -Dserver.port=8181 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8181

-Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar

其中，-Dserver.port=8181 代表sentinel控制台项目的端口号，

-Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8181 代表本看板服务将会注册到自己的看板上，

-Dproject.name=sentinel-dashboard代表本看板服务的项目名称。

访问localhost:8181；用户名，密码均是sentinel

如果要自定义用户名和密码，在启动命令加上-Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel，
-Dsentinel.dashboard.auth.password=123456即可。

web可视化界面

流量控制：

        阈值类型：

                 可以通过新增某个接口的流量控制 

                  QPS（每秒请求数量）：当前调用api的QPS达到阈值进行限流

                  线程数：当前调用api的线程数达到阈值进行限流

         流控模式：

                   直接：api自己到阈值条件，直接限流

                   关联：当关联资源达到阈值就限流自己

                   链路：指定调用链路上的流量达到阈值就限流

          流控效果：

                    快速失败：直接提示失败

                    warm up： 根据codeFactor（冷加载因子，源码中默认3），从阈值/codeFactor，经过预热时长，才慢慢达到                                         阈值

                     排队等待：字面意思排队等待

直接通过web控制台新增流控配置

降级熔断：

热点参数限流： 资源名使用@SentinalResource的属性取名（注意所有的sentinal控制台配置出错都走这个注解）

系统自适应限流：

持久化：把限流配置保存在Nacos的配置中心中就可以做到持久化，当服务重启，接口资源被重新调用过一次之后，就会出现在sentinal的控制台限流规则中

使用一下maven和配置

<!-- SpringCloud ailibaba sentinel-datasource-nacos 持久化需要用到-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

spring：
 cloud：
   
    sentinel:
      transport:
        #配置Sentin dashboard地址
        dashboard: localhost:8080
        # 默认8719端口，假如被占用了会自动从8719端口+1进行扫描，直到找到未被占用的 端口
        port: 8719
          datasource:
            ds1:
              nacos:
                server-addr: localhost:8848
                dataId: sentinel-service
                groupId: DEFAULT_GROUP
                data-type: json
                rule-type: flow

• resource：资源名
• limitApp：流控针对的调用来源，default不区分来源
• grade：限流阈值类型(0-根据并发数量来限流 1-根据QPS来进行流量控制)
• count：限流阈值
• strategy：调用关系限流策略
• controlBehavior：流量控制效果(直接拒绝、WarmUP、匀速排队)
• clusterMode：是否集群模式

注解简绍：