Apache Dubbo Sentinel 支持教程
项目介绍
Apache Dubbo 是一个高性能的 Java RPC 框架,而 Sentinel 是一个面向分布式服务架构的流量控制组件,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保护服务的稳定性。Dubbo-Sentinel-Support 项目提供了 Sentinel 与 Apache Dubbo 的集成,使得 Dubbo 的服务接口和方法(包括调用端和服务端)能够成为 Sentinel 中的资源,在配置了规则后能够自动享受到 Sentinel 的防护能力。
项目快速启动
添加依赖
首先,在您的 Maven 项目中添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-dubbo-adapter</artifactId>
<version>x.y.z</version> <!-- 请替换为实际版本号 -->
</dependency>
配置规则
在添加依赖后,即使不配置规则,Sentinel 也会对相应的 Dubbo 服务进行统计。若要配置规则,可以通过 Sentinel 控制台进行配置。
示例代码
以下是一个简单的 Dubbo 服务示例,展示了如何集成 Sentinel:
import com.alibaba.dubbo.config.annotation.Service;
import com.alibaba.dubbo.config.spring.context.annotation.DubboComponentScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
@DubboComponentScan
public class DubboServiceApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DubboServiceApplication.class, args);
}
}
@Service
public class MyServiceImpl implements MyService {
@Override
public String sayHello(String name) {
return "Hello, " + name;
}
}
应用案例和最佳实践
流量控制
通过 Sentinel 的流量控制功能,可以限制 Dubbo 服务的调用速率,防止服务过载。例如,可以设置一个 QPS(每秒查询率)阈值,超过该阈值的请求将被拒绝。
熔断降级
当某个服务调用失败率达到一定阈值时,Sentinel 可以自动熔断该服务,避免级联故障。熔断后,可以配置降级策略,如返回默认值或错误信息。
系统负载保护
Sentinel 还可以监控系统负载,当系统负载过高时,自动限制流量,保护系统稳定性。
典型生态项目
Apache Dubbo
Apache Dubbo 是一个高性能的 RPC 框架,广泛应用于微服务架构中。通过与 Sentinel 的集成,可以进一步提升服务的稳定性和可靠性。
Sentinel 控制台
Sentinel 控制台提供了实时的监控和规则配置功能,可以方便地管理和调整流量控制规则。
Spring Cloud Alibaba
Spring Cloud Alibaba 提供了与 Sentinel 的深度集成,使得在 Spring Cloud 环境中使用 Sentinel 更加便捷。
通过以上内容,您可以快速了解并开始使用 Apache Dubbo Sentinel 支持项目,提升您的服务稳定性和性能。
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