企业官网建设流程全解析

购物网站开发文档mvc,一个完整的外贸流程,普陀营销型网站建设,怎样搭建一个网站以下内容来自于 Sentinel 的熔断降级#xff08;Degrade#xff09;机制#xff0c;主要包括#xff1a; DegradeRule#xff1a;熔断规则的定义两个 onRequestComplete() 方法#xff08;分别对应 慢调用比例 和 异常比例/计数 两种熔断策略#xff09;熔断状态机…以下内容来自于Sentinel 的熔断降级Degrade机制主要包括DegradeRule熔断规则的定义两个onRequestComplete()方法分别对应慢调用比例和异常比例/计数两种熔断策略熔断状态机CLOSE → OPEN → HALF_OPEN → CLOSE的触发逻辑下面我将系统性地解释这些内容帮助你深入理解 Sentinel 的熔断机制是如何工作的。 一、DegradeRule熔断规则的核心配置publicclassDegradeRuleextendsAbstractRule{privateintgrade;// 熔断策略类型privatedoublecount;// 阈值含义取决于 gradeprivateinttimeWindow;// 熔断后恢复时间秒privateintminRequestAmount;// 最小请求数防止统计噪声privatedoubleslowRatioThreshold;// 慢请求比例阈值仅 RT 模式privateintstatIntervalMs;// 统计窗口长度毫秒默认 1000ms}✅ 三种熔断策略grade值常量含义count的含义0DEGRADE_GRADE_RT平均响应时间RT最大允许 RT毫秒1DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO异常比例异常比例阈值0.0 ~ 1.02DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT异常数量每秒异常数阈值 注意从 Sentinel 1.8 开始RT 模式不再看“平均 RT”而是看“慢请求比例” 二、RT 模式慢调用比例的工作原理 规则说明来自你的注释当接下来的 5 个请求的 RT 都超过阈值才触发熔断。但这是旧版逻辑1.7 及之前。1.8 版本已改为基于滑动窗口的“慢请求比例”判断更科学。 新逻辑1.8关键参数count最大允许 RT比如 200msslowRatioThreshold慢请求比例阈值比如 0.5 50%minRequestAmount最小请求数比如 5低于此数不触发熔断statIntervalMs统计窗口默认 1000msonRequestComplete()RT 模式做了什么publicvoidonRequestComplete(Contextcontext){longrtcompleteTime-createTimestamp;if(rtmaxAllowedRt){counter.slowCount.add(1);// 记录慢请求}counter.totalCount.add(1);// 总请求数 1handleStateChangeWhenThresholdExceeded(rt);}handleStateChangeWhenThresholdExceeded()核心逻辑如果当前是 OPEN 或 HALF_OPEN只处理探测请求见下文否则CLOSE 状态从滑动窗口中汇总slowCount和totalCount如果totalCount minRequestAmount→ 不判断数据不足计算慢请求比例currentRatio slowCount / totalCount如果currentRatio slowRatioThreshold→触发熔断OPEN✅ 举例count 200RT 200ms 算慢slowRatioThreshold 0.6过去 1 秒内有 10 个请求其中 7 个 RT 200ms → 比例 70% 60% →熔断⚠️ 三、异常模式异常比例 / 异常数的工作原理onRequestComplete()异常模式publicvoidonRequestComplete(Contextcontext){Throwableerrorentry.getError();// 通过 Tracer.trace(ex) 标记的异常if(error!null){counter.errorCount.add(1);}counter.totalCount.add(1);handleStateChangeWhenThresholdExceeded(error);}判断逻辑doublecurCounterrCount;if(strategyEXCEPTION_RATIO){curCounterrCount*1.0/totalCount;// 转为比例}if(curCountthreshold){transformToOpen(curCount);}✅ 举例异常比例count 0.550% 异常率1 秒内 10 个请求5 个抛异常 → 比例 50% ≥ 阈值 →熔断✅ 举例异常数count 5每秒 5 个异常1 秒内 6 个异常 →熔断 四、熔断状态机State MachineSentinel 的熔断器有三种状态状态行为CLOSE正常放行请求统计 RT/异常OPEN直接拒绝所有请求抛DegradeException不执行业务HALF_OPEN放行一个探测请求根据结果决定是否恢复 状态转换逻辑1.CLOSE → OPEN满足熔断条件慢比例/异常比例超标调用transformToOpen()启动定时任务timeWindow秒后自动切换到HALF_OPEN2.OPEN → HALF_OPEN由后台定时任务触发非请求驱动3.HALF_OPEN → ?放行下一个请求作为探测成功无异常 RT 正常→fromHalfOpenToClose()→ 恢复失败异常 or 慢→fromHalfOpenToOpen()→ 再次熔断 注意目前 Sentinel 的 HALF_OPEN 只探测一个请求不是多个。 五、关键设计思想总结特性说明基于滑动窗口统计使用LeapArray实现高精度、低内存的实时统计防误判机制minRequestAmount避免低流量时因个别慢请求误熔断快速失败OPEN 状态下直接拒绝不消耗资源自动恢复timeWindow后自动尝试恢复HALF_OPEN策略灵活支持 RT、异常比例、异常数三种主流熔断场景 六、使用建议RT 模式设置合理的slowRatioThreshold如 0.5minRequestAmount至少设为 5~10timeWindow建议 5~30 秒避免频繁震荡异常模式确保业务代码中通过Tracer.trace(ex)上报异常异常比例适合稳定流量场景异常数适合突发流量监控观察metric.log中的 RT 和异常统计结合 Dashboard 查看熔断状态变化✅ 举个完整例子// 配置当 /order 接口慢请求比例 60%且最小请求数 10熔断 10 秒DegradeRulerulenewDegradeRule(GET:/order).setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_RT).setCount(300)// RT 300ms 算慢.setSlowRatioThreshold(0.6)// 慢请求比例 60%.setMinRequestAmount(10).setTimeWindow(10);// 熔断 10 秒DegradeRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));❓常见问题Q为什么我的熔断没触发A检查是否达到minRequestAmount是否真的有慢请求/异常通过Tracer.trace()上报statIntervalMs是否太短默认 1s一般不用改QHALF_OPEN 为什么只试一次ASentinel 设计如此简化实现。如需更健壮可自行扩展CircuitBreaker。✅ 总结你看到的代码体现了 Sentinel现代熔断器的核心思想“基于实时指标 滑动窗口 状态机” 实现自适应熔断它不再是简单的“连续 N 次失败就熔断”而是更精准比例 vs 绝对次数更稳定防抖minRequestAmount更智能自动探测恢复理解这些你就能合理配置熔断规则并在系统出现不稳定时快速定位问题。