云商城-百万并发站点构建

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第14章百万并发架构

课程目标

1、Sentinel

1)Sentinel介绍

2)Sentinel核心功能

3)Sentinel集成Gateway

4)Sentinel控制台

2、Lvs+Nginx集群

1)Lvs负载均衡模式

- NAT模式
- TUN模式
- DR模式

2)Lvs+Nginx集群实现

1 Sentinel

Sentinel主页 https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%B8%BB%E9%A1%B5

1.1 Sentinel介绍

1612941128781

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流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。

1)Sentinel核心组件

1:核心库（Java 客户端）：不依赖任何框架/库，能够运行于 Java 7 及以上的版本的运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。

2:控制台（Dashboard）：控制台主要负责管理推送规则、监控、集群限流分配管理、机器发现等。

2)Sentinel vs Hystrix

对比内容	Sentinel	Hystrix
隔离策略	信号量隔离	线程池隔离/信号量隔离
熔断降级策略	基于响应时间或失败比率	基于失败比率
实时指标实现	滑动窗口	滑动窗口（基于 RxJava）
规则配置	支持多种数据源	支持多种数据源
扩展性	多个扩展点	插件的形式
基于注解的支持	支持	支持
限流	基于 QPS，支持基于调用关系的限流	不支持
流量整形	支持慢启动、匀速器模式	不支持
系统负载保护	支持	不支持
控制台	开箱即用，可配置规则、查看秒级监控、机器发现等	不完善
常见框架的适配	Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等	Servlet、Spring Cloud Netflix

3)Sentinel基本概念

资源

资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容，例如，由应用程序提供的服务，或由应用程序调用的其它应用提供的服务，甚至可以是一段代码。

只要通过 Sentinel API 定义的代码，就是资源，能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下，可以使用方法签名，URL，甚至服务名称作为资源名来标示资源。

规则

围绕资源的实时状态设定的规则，可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。

1.2 Sentinel核心功能

1.2.1 流量控制

流量控制在网络传输中是一个常用的概念，它用于调整网络包的发送数据。然而，从系统稳定性角度考虑，在处理请求的速度上，也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器，可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状，如下图所示：

1612941732991

流量控制有以下几个角度:

资源的调用关系，例如资源的调用链路，资源和资源之间的关系；
运行指标，例如 QPS、线程池、系统负载等；
控制的效果，例如直接限流、冷启动、排队等。

Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度，并进行灵活组合，从而达到想要的效果。

1.2.2 熔断降级

1)什么是熔断降级

除了流量控制以外，及时对调用链路中的不稳定因素进行熔断也是 Sentinel 的使命之一。由于调用关系的复杂性，如果调用链路中的某个资源出现了不稳定，可能会导致请求发生堆积，进而导致级联错误。

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Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的: 当检测到调用链路中某个资源出现不稳定的表现，例如请求响应时间长或异常比例升高的时候，则对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联故障。

2)Sentinel熔断降级设计

Hystrix 通过线程池隔离的方式，来对依赖（在 Sentinel 的概念中对应资源）进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成本（过多的线程池导致线程数目过多），还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。

Sentinel熔断降级设计：

并发线程数限制:和资源池隔离的方法不同，Sentinel 通过限制资源并发线程的数量，来减少不稳定资源对其它资源的影响。这样不但没有线程切换的损耗，也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下，例如响应时间变长，对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后，对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。

响应时间降级:除了对并发线程数进行控制以外，Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后，所有对该资源的访问都会被直接拒绝，直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。

3)系统自适应保护

Sentinel 同时提供系统维度的自适应保护能力。防止雪崩，是系统防护中重要的一环。当系统负载较高的时候，如果还持续让请求进入，可能会导致系统崩溃，无法响应。在集群环境下，网络负载均衡会把本应这台机器承载的流量转发到其它的机器上去。如果这个时候其它的机器也处在一个边缘状态的时候，这个增加的流量就会导致这台机器也崩溃，最后导致整个集群不可用。

针对这个情况，Sentinel 提供了对应的保护机制，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，保证系统在能力范围之内处理最多的请求。

1.3 Sentinel集成Gateway

我们的项目流量入口是SpringCloud Gateway，因此我们重点讲解Sentinel集成Gateway。

1.3.1 Sentinel对网关支持

Sentinel 支持对 Spring Cloud Gateway、Zuul 等主流的 API Gateway 进行限流。

Sentinel 1.6.0 引入了 Sentinel API Gateway Adapter Common 模块，此模块中包含网关限流的规则和自定义 API 的实体和管理逻辑：

GatewayFlowRule：网关限流规则，针对 API Gateway 的场景定制的限流规则，可以针对不同 route 或自定义的 API 分组进行限流，支持针对请求中的参数、Header、来源 IP 等进行定制化的限流。
ApiDefinition：用户自定义的 API 定义分组，可以看做是一些 URL 匹配的组合。比如我们可以定义一个 API 叫 my_api，请求 path 模式为 /foo/** 和 /baz/** 的都归到 my_api 这个 API 分组下面。限流的时候可以针对这个自定义的 API 分组维度进行限流。

其中网关限流规则 GatewayFlowRule 的字段解释如下：

resource：资源名称，可以是网关中的 route 名称或者用户自定义的 API 分组名称。
resourceMode：规则是针对 API Gateway 的 route（RESOURCE_MODE_ROUTE_ID）还是用户在 Sentinel 中定义的 API 分组（RESOURCE_MODE_CUSTOM_API_NAME），默认是 route。
grade：限流指标维度，同限流规则的 grade 字段。
count：限流阈值
intervalSec：统计时间窗口，单位是秒，默认是 1 秒。
controlBehavior：流量整形的控制效果，同限流规则的 controlBehavior 字段，目前支持快速失败和匀速排队两种模式，默认是快速失败。
burst：应对突发请求时额外允许的请求数目。
maxQueueingTimeoutMs：匀速排队模式下的最长排队时间，单位是毫秒，仅在匀速排队模式下生效。
paramItem
：参数限流配置。若不提供，则代表不针对参数进行限流，该网关规则将会被转换成普通流控规则；否则会转换成热点规则。其中的字段：
- parseStrategy：从请求中提取参数的策略，目前支持提取来源 IP（PARAM_PARSE_STRATEGY_CLIENT_IP）、Host（PARAM_PARSE_STRATEGY_HOST）、任意 Header（PARAM_PARSE_STRATEGY_HEADER）和任意 URL 参数（PARAM_PARSE_STRATEGY_URL_PARAM）四种模式。
- fieldName：若提取策略选择 Header 模式或 URL 参数模式，则需要指定对应的 header 名称或 URL 参数名称。
- pattern：参数值的匹配模式，只有匹配该模式的请求属性值会纳入统计和流控；若为空则统计该请求属性的所有值。（1.6.2 版本开始支持）
- matchStrategy：参数值的匹配策略，目前支持精确匹配（PARAM_MATCH_STRATEGY_EXACT）、子串匹配（PARAM_MATCH_STRATEGY_CONTAINS）和正则匹配（PARAM_MATCH_STRATEGY_REGEX）。（1.6.2 版本开始支持）

用户可以通过 GatewayRuleManager.loadRules(rules) 手动加载网关规则，或通过 GatewayRuleManager.register2Property(property) 注册动态规则源动态推送（推荐方式）。

1.3.2 集成Sentinel

我们如果想要让微服务网关集成Sentinel，需要引入依赖包，使用时只需注入对应的 SentinelGatewayFilter 实例以及 SentinelGatewayBlockExceptionHandler 实例即可。

依赖:

<!--Sentinel-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-spring-cloud-gateway-adapter</artifactId>
    <version>1.8.0</version>
</dependency>

实例引入：创建配置类com.gupaoedu.vip.mall.api.config.GatewayConfiguration:

@Configuration
public class GatewayConfiguration {

    private final List<ViewResolver> viewResolvers;
    private final ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer;

    public GatewayConfiguration(ObjectProvider<List<ViewResolver>> viewResolversProvider,
                                ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer) {
        this.viewResolvers = viewResolversProvider.getIfAvailable(Collections::emptyList);
        this.serverCodecConfigurer = serverCodecConfigurer;
    }

    /**
     * 限流的异常处理器
     * @return
     */
    @Bean
    @Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
    public SentinelGatewayBlockExceptionHandler sentinelGatewayBlockExceptionHandler() {
        return new SentinelGatewayBlockExceptionHandler(viewResolvers, serverCodecConfigurer);
    }

    /***
     * Sentinel路由处理核心过滤器
     * @return
     */
    @Bean
    @Order(-1)
    public GlobalFilter sentinelGatewayFilter() {
        return new SentinelGatewayFilter();
    }
}

此时集成就完成了。

1.3.3 配置/API定义

1)API定义

正如前面所说，ApiDefinition用户自定义的 API 定义分组，可以看做是一些 URL 匹配的组合。比如我们可以定义一个 API 叫 my_api，请求 path 模式为 /foo/** 和 /baz/** 的都归到 my_api 这个 API 分组下面。限流的时候可以针对这个自定义的 API 分组维度进行限流。

我们在配置类com.gupaoedu.vip.mall.api.config.GatewayConfiguration创建Api：

/***
 * Api定义
 */
private void initCustomizedApis() {
    //Api集合
    Set<ApiDefinition> definitions = new HashSet<ApiDefinition>();
    ApiDefinition cartApi = new ApiDefinition("mall_cart_api")
            .setPredicateItems(new HashSet<ApiPredicateItem>() {{
                add(new ApiPathPredicateItem().setPattern("/cart/list"));
                add(new ApiPathPredicateItem().setPattern("/cart/*")
                        //参数值的匹配策略
                        // 精确匹配（PARAM_MATCH_STRATEGY_EXACT）
                        // 子串匹配（PARAM_MATCH_STRATEGY_CONTAINS）
                        // 正则匹配（PARAM_MATCH_STRATEGY_REGEX）
                        .setMatchStrategy(SentinelGatewayConstants.URL_MATCH_STRATEGY_PREFIX));
            }});
    definitions.add(cartApi);
    //加载Api
    GatewayApiDefinitionManager.loadApiDefinitions(definitions);
}

2)规则创建

GatewayFlowRule网关限流规则，针对 API Gateway 的场景定制的限流规则，可以针对不同 route 或自定义的 API 分组进行限流，支持针对请求中的参数、Header、来源 IP 等进行定制化的限流。

我们在配置类com.gupaoedu.vip.mall.api.config.GatewayConfiguration创建配置：

/***
 * 规则定义
 */
private void initGatewayRules() {
    //网关限流规则
    Set<GatewayFlowRule> rules = new HashSet<GatewayFlowRule>();

    //商品微服务规则配置
    //资源名称，可以是网关中的 route 名称或者用户自定义的 API 分组名称
    rules.add(new GatewayFlowRule("goods_route")
            //限流阈值
            .setCount(2)
            //应对突发请求时额外允许的请求数目。
            .setBurst(2)
            //统计时间窗口，单位是秒，默认是 1 秒。
            .setIntervalSec(1)
            //限流行为
            //CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER 匀速排队
            //CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT 快速失败(默认)
            .setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER)
            //匀速排队模式下的最长排队时间，单位是毫秒，仅在匀速排队模式下生效。
            .setMaxQueueingTimeoutMs(1000)
    );
    //API 【mall_cart_api】限流配置
    rules.add(new GatewayFlowRule("mall_cart_api")
            //限流阈值
            .setCount(3)
            //统计时间窗口，单位是秒，默认是 1 秒。
            .setIntervalSec(1)
    );
    //加载网关规则
    GatewayRuleManager.loadRules(rules);
}

平时工作中对参数过滤的需求并不多，这里的参数过滤我们就不在讲解了，大家可以当做作业实践。

3)配置/Api加载

上面两个方法创建了API并且创建了配置，但并没有在程序启动加载，我们可以采用@PostConstruct注解实现加载调用，在com.gupaoedu.vip.mall.api.config.GatewayConfiguration中创建方法：

/***
 * 初始化加载Api和规则
 */
@PostConstruct
public void doInit() {
    initCustomizedApis();
    initGatewayRules();
}

1.4 Sentinel控制台

Sentinel 控制台是流量控制、熔断降级规则统一配置和管理的入口，它为用户提供了机器自发现、簇点链路自发现、监控、规则配置等功能。在 Sentinel 控制台上，我们可以配置规则并实时查看流量控制效果。

1.4.1 Sentinel控制台安装

Sentinel 提供一个轻量级的开源控制台，它提供机器发现以及健康情况管理、监控（单机和集群），规则管理和推送的功能。

Sentinel 控制台包含如下功能:

查看机器列表以及健康情况：收集 Sentinel 客户端发送的心跳包，用于判断机器是否在线。
监控 (单机和集群聚合)：通过 Sentinel 客户端暴露的监控 API，定期拉取并且聚合应用监控信息，最终可以实现秒级的实时监控。
规则管理和推送：统一管理推送规则。
鉴权：生产环境中鉴权非常重要。这里每个开发者需要根据自己的实际情况进行定制。

Sentinel控制台安装可以基于jar包启动的方式安装，也可以基于docker安装，为了方便操作，我们这里采用docker安装方式：

docker run --name sentinel -d -p 8858:8858 -d bladex/sentinel-dashboard

安装好了后，我们可以直接访问http://192.168.100.130:8858访问控制台，默认用户名和密码都是 sentinel：

1612944052244

登录后，效果如下：

1612944185313

客户端需要引入 Transport 模块来与 Sentinel 控制台进行通信，可以通过 pom.xml 引入 JAR 包:

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

如果是SpringBoot工程接入Sentinel，可以直接引入如下依赖包：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

1.4.2 接入控制台

我们将Gateway微服务网关接入Sentinel控制台，首先引入依赖包：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

在核心配置文件中配置Sentinel服务地址

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        port: 8719
        dashboard: 192.168.100.130:8858

这里的 spring.cloud.sentinel.transport.port 端口配置会在应用对应的机器上启动一个 Http Server，该 Server 会与 Sentinel 控制台做交互，比如限流规则拉取。

此时我们出发一些请求操作，再看Sentinel控制台会多一个服务监控：

1612954120800

2 Lvs+Nginx集群

1612959788078

高并发站点不仅要考虑网站后端服务的稳定，还需要考虑服务能否接入巨大流量、承受巨大流量，如上图：

1:流量接入，可以采用Lvs+Nginx集群，这种方式能接入的QPS能高达数百万
2:通过Lvs实现Nginx集群，Nginx+Tomcat实现后端服务集群，完成了从接入层流量处理到后端服务集群高并发处理

我们接下来展开对Lvs的学习。

2.1 Lvs介绍

LVS(Linux Virtual Server),即Linux虚拟服务器。它用于多服务器的负载均衡，工作在网络四层，可以实现高性能，高可用的服务器集群技术，它稳定可靠，即使在集群的服务器中某台服务器无法正常工作，也不影响整体效果。是基于TCP/IP做的路由和转发，稳定性和效率极高。

1612961364820

一个LVS集群往往包含以下角色：

1:DS：Director Server。虚拟服务，负责调度

2:RS：Real Server。后端真实的工作服务器。

3:VIP：向外部直接面向用户请求，作为用户请求的目标的IP地址

4:DIP：Director Server IP，DS的IP

5:RIP：Real Server IP，后端服务器的IP地址

6:CIP：Client IP,访问客户端的IP地址

2.2 Lvs 负载均衡模式

lvs提供了3种负载均衡模式，每种负载均衡模式适用的场景有差异，我们来讲解一下这三种负载均衡模式。

2.2.1 NAT

用户的请求到分发器后，通过预设的iptables规则，把请求的数据包转发到后端的RS上去。RS需要设定网关为分发器的内网IP。用户请求的数据包和返回给用户的数据包全部经过分发器，所以分发器称为瓶颈。在NAT模式中，只需要分发器有公网IP即可，所以比较节省公网IP资源。

2.2.2 TUN

这种模式需要有一个公共的IP配置在分发器和所有的RS上，我们把它叫做VIP。客户端请求的目标IP为VIP，分发器接收到请求数据包后，会对数据包做一个加工，会把目标IP改为RS的IP，这样数据包就到了RS上。RS接收数据包后，会还原原始数据包，这样目标IP为VIP，因为所有RS上配置了这个VIP，所以他会认为是它自己。

2.2.3 DR模式

和IP Tunnel较为相似，不同的是，它会把数据包的MAC地址修改为RS的MAC地址。真实服务器将响应直接返回给客户。

这种方式没有IP隧道的开销，对集群中的真实服务期也没有必须支持IP隧道协议的要求，但是要求调度器与真实服务器都有一块网卡连在同一物理网段上。

2.3 Lvs DR模式配置

综合上面分析，我们可以得出结论，DR模式性能效率比较高，安全性很高，因此一般公司都推荐使用DR模式。我们这里也配置DR模式实现Lvs+Nginx集群。

我们准备了3台机器：

1:192.168.100.130	(DS)		192.168.100.150   对外提供服务
2:192.168.100.131	(RS)		192.168.100.150   真实服务处理业务流程 
3:192.168.100.133	(RS)		192.168.100.150   真实服务处理业务流程

VIP:192.168.100.150

2.3.1 Vip配置

关闭网络配置管理器(每台机器都要做)

systemctl stop NetworkManager
systemctl disable NetworkManager

配置虚拟IP(VIP 192.168.100.130中配置)

在/etc/sysconfig/network-scripts创建文件ifcfg-ens33:1，内容如下：

BOOTPROTO=static
DEVICE=ens33:1
ONBOOT=yes
IPADDR=192.168.100.150
NETMASK=255.255.255.0

重启网络服务：

service network restart

我们可以看到在原来的网卡上面添加了一个虚拟IP 150。

1612988767582

同时需要对192.168.100.131、192.168.100.133构建虚拟机IP，但只是用于返回数据，而不能被用户访问到，这时候需要操作ifcfg-lo。

IPADDR=127.0.0.1，这里127.0.0.1属于本地回环地址，不属于任何一个有类别地址类。它代表设备的本地虚拟接口，所以默认被看作是永远不会宕掉的接口。

NETMASK=255.255.255.255

192.168.100.131：
将ifcfg-lo拷贝一份ifcfg-lo:1,并修改ifcfg-lo:1配置，内容如下：

1612989034974

刷新lo：

ifup lo

查看IP可以发现lo下多了150ip。

192.168.100.133知行和上面相同的操作。

2.3.2 LVS集群管理工具安装

ipvsadm用于对lvs集群进行管理，需要手动安装。

安装命令：

yum install ipvsadm

版本查看：

ipvsadm -Ln

效果如下：

1612973583781

2.3.3 地址解析协议

在192.168.100.131和192.168.100.133中操作。

arp_ignore和arp_announce参数都和ARP协议相关，主要用于控制系统返回arp响应和发送arp请求时的动作。这两个参数很重要，特别是在LVS的DR场景下，它们的配置直接影响到DR转发是否正常。

arp-ignore：arp_ignore参数的作用是控制系统在收到外部的arp请求时，是否要返回arp响应（0~8，2-8用的很少）

配置文件：/etc/sysctl.conf，将如下文件拷贝进去：

net.ipv4.conf.all.arp_ignore = 1
net.ipv4.conf.default.arp_ignore = 1
net.ipv4.conf.lo.arp_ignore = 1
net.ipv4.conf.all.arp_announce = 2
net.ipv4.conf.default.arp_announce = 2
net.ipv4.conf.lo.arp_announce = 2

刷新配置：

sysctl -p

添加路由：此时如果无法识别route，需要安装相关工具yum install net-tools。

route add -host 192.168.100.150 dev lo:1

添加了一个host地址，目的是用于接收数据报文，接收到了数据报文后会交给lo:1处理。（防止关机失效，需要将上述命令添加到/etc/rc.local中）

添加完host后，可以查看一下：route -n,能明显看到效果。

上述配置我们同样要在192.168.100.133中配置。

2.3.4 集群配置

ipvsadm命令讲解：

ipvsadm -A:用于创建集群
ipvsadm -E:用于修改集群
ipvsadm -D:用于删除集群
ipvsadm -C:用于清除集群数据
ipvsadm -R:用于重置集群配置规则
ipvsadm -S:用于保存修改的集群规则
ipvsadm -a:用于添加一个rs节点
ipvsadm -e:用于修改一个rs节点
ipvsadm -d:用于删除一个rs节点

添加集群TCP服务地址：（外部请求由该配置指定的VIP处理）

ipvsadm -A -t 192.168.100.150:80 -s rr

参数说明：

-A：添加集群配置
-t：TCP请求地址(VIP)
-s：负载均衡算法

负载均衡算法：

算法	说明
rr	轮询算法，它将请求依次分配给不同的rs节点，也就是RS节点中均摊分配。这种算法简单，但只适合于RS节点处理性能差不多的情况
wrr	加权轮训调度，它将依据不同RS的权值分配任务。权值较高的RS将优先获得任务，并且分配到的连接数将比权值低的RS更多。相同权值的RS得到相同数目的连接数。
Wlc	加权最小连接数调度，假设各台RS的全职依次为Wi，当前tcp连接数依次为Ti，依次去Ti/Wi为最小的RS作为下一个分配的RS
Dh	目的地址哈希调度（destination hashing）以目的地址为关键字查找一个静态hash表来获得需要的RS
SH	源地址哈希调度（source hashing）以源地址为关键字查找一个静态hash表来获得需要的RS
Lc	最小连接数调度（least-connection）,IPVS表存储了所有活动的连接。LB会比较将连接请求发送到当前连接最少的RS.
Lblc	基于地址的最小连接数调度（locality-based least-connection）：将来自同一个目的地址的请求分配给同一台RS，此时这台服务器是尚未满负荷的。否则就将这个请求分配给连接数最小的RS，并以它作为下一次分配的首先考虑。

配置rs(2个)节点：

ipvsadm -a -t 192.168.100.150:80 -r 192.168.100.131:80 -g
ipvsadm -a -t 192.168.100.150:80 -r 192.168.100.133:80 -g

参数说明：

-a：给集群添加一个节点
-t：指定VIP地址
-r：指定real server地址
-g：表示LVS的模式为dr模式

添加了节点后，我们通过ipvsadm -Ln查看，可以看到多了2个节点。

此时集群列表中客户端请求数据和TCP通信数据会持久化保存，为了更好看到效果，我们可以把时间设置成2秒保存，如下命令：

ipvsadm --set 2 2 2

此时我们请求http://192.168.100.150/测试

可以发现第1次请求是如下效果：

1612990788871

可以发现第2次请求是如下效果：

1612990808557

云商城-百万并发站点构建

# 第14章 百万并发架构

# 课程目标

# 1 Sentinel

# 1.1 Sentinel介绍

# 1.2 Sentinel核心功能

# 1.2.1 流量控制

# 1.2.2 熔断降级

# 1.3 Sentinel集成Gateway

# 1.3.1 Sentinel对网关支持

# 1.3.2 集成Sentinel

# 1.3.3 配置/API定义

# 1.4 Sentinel控制台

# 1.4.1 Sentinel控制台安装

# 1.4.2 接入控制台

# 2 Lvs+Nginx集群

# 2.1 Lvs介绍

# 2.2 Lvs 负载均衡模式

# 2.2.1 NAT

# 2.2.2 TUN

# 2.2.3 DR模式

# 2.3 Lvs DR模式配置

# 2.3.1 Vip配置

# 2.3.2 LVS集群管理工具安装

# 2.3.3 地址解析协议

# 2.3.4 集群配置