Sentinel Dashboard Nacos 使用教程
1. 项目介绍
Sentinel Dashboard Nacos 是一个基于 Alibaba Sentinel 的控制台项目,它允许用户将 Sentinel 的配置规则自动同步到 Nacos 配置中心。通过这种方式,用户可以实现 Sentinel 规则的持久化,避免因程序重启而导致规则丢失的问题。该项目支持流控、降级、系统、授权等多种规则的自动同步,并且支持网关模式下的规则配置。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
- JDK 1.8 或更高版本
- Maven 3.x
- Nacos 服务(确保 Nacos 服务已启动并可访问)
2.2 下载源码
git clone https://github.com/eacdy/Sentinel-Dashboard-Nacos.git
cd Sentinel-Dashboard-Nacos
2.3 修改配置
在 sentinel-dashboard 项目中,找到 application.properties 文件,并添加或修改以下配置:
spring.cloud.sentinel.datasource.nacos.server-addr=http://127.0.0.1:8848
spring.cloud.sentinel.datasource.nacos.groupId=DEFAULT_GROUP
spring.cloud.sentinel.datasource.nacos.namespace=
2.4 打包部署
使用 Maven 进行打包:
mvn clean install package -DskipTests=true
打包完成后,在 target 目录下会生成 sentinel-dashboard.jar 文件。
2.5 启动项目
java -jar target/sentinel-dashboard.jar
启动后,访问 http://localhost:8080 即可进入 Sentinel Dashboard 控制台。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 流控规则配置
在 Sentinel Dashboard 中,进入“流控规则”页面,添加新的流控规则。配置完成后,规则会自动同步到 Nacos 配置中心。
3.2 降级规则配置
在 Sentinel Dashboard 中,进入“降级规则”页面,添加新的降级规则。配置完成后,规则会自动同步到 Nacos 配置中心。
3.3 系统规则配置
在 Sentinel Dashboard 中,进入“系统规则”页面,添加新的系统规则。配置完成后,规则会自动同步到 Nacos 配置中心。
3.4 授权规则配置
在 Sentinel Dashboard 中,进入“授权规则”页面,添加新的授权规则。配置完成后,规则会自动同步到 Nacos 配置中心。
4. 典型生态项目
4.1 Spring Cloud Alibaba
Sentinel Dashboard Nacos 可以与 Spring Cloud Alibaba 生态无缝集成,提供更加完善的微服务治理能力。
4.2 Nacos
Nacos 作为阿里巴巴开源的服务发现和配置管理平台,与 Sentinel Dashboard Nacos 结合使用,可以实现规则的持久化和动态更新。
4.3 Dubbo
Sentinel Dashboard Nacos 也可以与 Dubbo 框架结合使用,提供服务治理和流量控制的能力。
通过以上步骤,您可以快速启动并使用 Sentinel Dashboard Nacos 项目,实现 Sentinel 规则的持久化管理。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00