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      (Cross Site Request Forgery, 跨站域请求伪造)是一种网络的攻击方式,它在 2007 年曾被列为互联网 20 大安全隐患之一,也被称为“One Click Attack”或者Session Riding,通常缩写为CSRF或者XSRF,是一种对网站的恶意利用。尽管听起来像跨站脚本(XSS),但它与XSS非常不同,并且攻击方式几乎相左。XSS利用站点内的信任用户,而CSRF则通过的请求来利用受信任的网站。与XSS攻击相比,CSRF攻击往往不大流行(因此对其进行防范的资源也相当稀少)和,所以被认为比XSS。

      你这可以这么理解CSRF攻击:攻击者盗用了你的身份,以你的名义发送恶意请求。CSRF能够做的事情包括:以你名义发送邮件,发消息,盗取你的账号,甚至于购买商品,WPS office的电脑版的下载网站怎么找转账……造成的问题包括:个人隐私泄露以及财产安全。

      通过下图来简述原理

      

      从上图可以看出,要完成一次CSRF攻击,受害者必须依次完成两个步骤:
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      登录受信任网站A,并在本地生成Cookie。在不登出A的情况下,访问危险网站B。
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      看到这里,你也许会说:“如果我不满足以上两个条件中的一个,我就不会受到CSRF的攻击”。是的,确实如此,但你不能保证以下情况不会发生:

      1.你不能保证你登录了一个网站后,不再打开一个tab页面并访问另外的网站。

      2.你不能保证你关闭浏览器了后,你本地的Cookie立刻过期,你上次的会话已经结束。(事实上,关闭浏览器不能结束一个会话,但大多数人都会错误的认为关闭浏览器就等于退出登录/结束会话了……)

      3.上图中所谓的攻击网站,可能是一个存在其他漏洞的可信任的经常被人访问的网站。

      详细的原理介绍

      GET类型的CSRF

      这种类型的CSRF一般是由于程序员安全意识不强造成的。GET类型的CSRF利用非常简单,只需要一个HTTP请求,所以,一般会这样利用:

      在访问含有这个img的页面后,成功向 发出了一次HTTP请求。所以,如果将该网址替换为存在GET型CSRF的地址,就能完成攻击了。

      乌云案例

      POST类型的CSRF

      这种类型的CSRF危害没有GET型的大,利用起来通常使用的是一个自动提交的表单,如:

      访问该页面后,表单会自动提交,相当于模拟用户完成了一次POST操作。

      乌云案例

      其他猥琐流CSRF

      过基础认证的CSRF(常用于路由器):

      POC:

      加载该图片后,路由器会给用户一个合法的SESSION,就可以进行下一步操作了。

      乌云案例

      1、将cookie设置为HttpOnly

      CRSF攻击很大程度上是利用了浏览器的cookie,为了防止站内的XSS漏洞盗取cookie,需要在cookie中设置"HttpOnly"属性,这样通过程序(js、applet等)无法读取到cookie信息。避免了攻击者伪造cookie的情况出现。

      服务端的CSRF方式方法很多样,但总的思想都是一致的,就是在客户端页面增加伪随机数。

      2、Cookie WPS office的电脑版下载的方法 Hashing(所有表单都包含同一个伪随机值)

      这可能是最简单的解决方案了,因为攻击者不能获得第三方的Cookie(理论上),所以表单中的数据也就构造失败了

      示例:为表单增加一个隐藏域,其值是cookie+“abc”的算法,后台用相同的算法对比来判断请求者是否合法。

      csrf1.jsp

      后台的controller:

      显示结果:csrf2.jsp

      3、验证码

      这个方案的思路是:每次的用户提交都需要用户在表单中填写一个图片上的随机字符串,厄….这个方案可以完全解决CSRF,但个人觉得在易用性方面似乎不是太好,还有听闻是验证码图片的使用涉及了一个被称为MHTML的Bug,可能在某些版本的微软IE中受影响。

      在业界目前防御 CSRF 攻击主要有三种策略:验证 HTTP Referer 字段;在请求地址中添加 token 并验证;在 HTTP 头中自定义属性并验证。下面就分别对这三种wps官网最新的下载的网址是什么策略进行详细介绍。

      4、验证 HTTP Referer 字段

      根据 HTTP 协议,在 HTTP 头中有一个字段叫 Referer,它记录了该 HTTP 请求的来源地址。在通常情况下,访问一个安全受限页面的请求来自于同一个网站,比如需要访问 ,用户必须先登陆 bank.example,然后通过点击页面上的按钮来触发转账事件。因此,要防御 CSRF 攻击,网站只需要对于每一个转账请求验证其 Referer 值,如果是以 bank.example 开头的域名,则说明该请求是来自银行网站自己的请求,是合法的。如果 Referer 是其他网站的话,则有可能是黑客的 CSRF 攻击,拒绝该请求。

      这种方法的显而易见的好处就是简单易行,网站的普通开发人员不需要操心 CSRF 的漏洞,只需要在最后给所有安全敏感的请求统一增加一个拦截器来检查 Referer 的值就可以。

      然而,这种方法并非万无一失。Referer 的值是由浏览器提供的,虽然 HTTP 协议上有明确的要求,但是每个浏览器对于 Referer 的具体实现可能有差别,并不能保证浏览器自身没有安全漏洞。使用验证 Referer 值的方法,就是把安全性都依赖于第三方(即浏览器)来保障,从理论上来讲,这样并不安全。事实上,对于某些浏览器,比如,目前已经有一些方法可以篡改 Referer 值。如果 网站支持,黑客完全可以把用户浏览器的 Referer 值设为以 bank.example 域名开头的地址,这样就可以通过验证,从而进行 CSRF 攻击。

      即便是使用最新的浏览器,黑客无法篡改 Referer 值,这种方法仍然有问题。因为 Referer 值会记录下用户的访问来源,有些用户认为这样会侵犯到他们自己的隐私权,特别是有些组织担心 Referer 值会把组织内网中的某些信息泄露到外网中。因此,用户自己可以设置浏览器使其在发送请求时不再提供 Referer。当他们正常访问银行网站时,网站会因为请求没有 Referer 值而认为是 CSRF 攻击,拒绝合法用户的访问。

      5、在请求地址中添加 token 并验证

      CSRF 攻击之所以能够成功,是因为黑客可以完全伪造用户的请求,该请求中所有的用户验证信息都是存在于 cookie 中,因此黑客可以在不知道这些验证信息的情况下直接利用用户自己的 cookie 来通过安全验证。要抵御 CSRF,关键在于在请求中放入黑客所不能伪造的信息,并且该信息不存在于 cookie 之中。可以在 HTTP 请求中以参数的形式加入一个随机产生的 token,并在服务器端建立一个拦截器来验证这个 token,如果请求中没有 token 或者 token 内容不正确,则认为可能是 CSRF 攻击而拒绝该请求。

      这种方法要比检查 Referer 要安全一些,token 可以在用户登陆后产生并放于 session 之中,然后在每次请求时把 token 从 session 中拿出,与请求中的 token 进行比对,但这种方法的难点在于如何把 token 以参数的形式加入请求。对于 GET 请求,token 将附在请求地址之后,这样 URL 就变成 http://url?csrftoken=tokenvalue。 而对于 POST 请求来说,要在 form 的最后加上 <input type=”hidden” name=”csrftoken” value=”tokenvalue”/>,这样就把 token 以参数的形式加入请求了。但是,在一个网站中,可以接受请求的地方非常多,要对于每一个请求都加上 token 是很麻烦的,并且很容易漏掉,通常使用的方法就是在每次页面加载时,使用 javascript 遍历整个 dom 树,对于 dom 中所有的 a 和 form 标签后加入 token。这样可以解决大部分的请求,但是对于在页面加载之后动态生成的 html 代码,这种方法就没有作用,还需要程序员在编码时手动添加 token。

      该方法还有一个缺点是难以保证 token 本身的安全。特别是在一些论坛之类支持用户自己发表内容的网站,黑客可以在上面发布自己个人网站的地址。由于系统也会在这个地址后面加上 token,黑客可以在自己的网站上得到这个 token,并马上就可以发动 CSRF 攻击。为了避免这一点,系统可以在添加 token 的时候增加一个判断,如果这个链接是链到自己本站的,就在后面添加 token,如果是通向外网则不加。不过,即使这个 csrftoken 不以参数的形式附加在请求之中,黑客的网站也同样可以通过 Referer 来得到这个 token 值以发动 CSRF 攻击。这也是一些用户喜欢手动关闭浏览器 Referer 功能的原因。

      6、在 HTTP 头中自定义属性并验证

      这种方法也是使用 token 并进行验证,和上一种方法不同的是,这里并不是把 token 以参数的形式置于 HTTP 请求之中,而是把它放到 HTTP 头中自定义的属性里。通过 XMLHttpRequest 这个类,可以一次性给所有该类请求加上 csrftoken 这个 HTTP 头属性,并把 token 值放入其中。这样解决了上种方法在请求中加入 token 的不便,同时,通过 XMLHttpRequest 请求的地址不会被记录到浏览器的地址栏,也不用担心 token 会透过 Referer 泄露到其他网站中去。

      然而这种方法的局限性非常大。XMLHttpRequest 请求通常用于 Ajax 方法中对于页面局部的异步刷新,并非所有的请求都适合用这个类来发起,而且通过该类请求得到的页面不能被浏览器所记录下,从而进行前进,后退,刷新,收藏等操作,给用户带来不便。另外,对于没有进行 CSRF 防护的遗留系统来说,要采用这种方法来进行防护,要把所有请求都改为 XMLHttpRequest 请求,这样几乎是要重写整个网站,这代价无疑是不能接受的。
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      取得HTTP请求Referer:

      String referer = request.getHeader("Referer");

      Sailajs框架中的JavaScript 代码示例

      下面将以 JavaScript 为例,对上述三种方法分别用代码进行示例。

      1.验证 Referer

      2.验证请求中的 token

      3、HTTP 头中自定义属性(网上例子)

      CSRF 是一种危害非常大的攻击,又很难以防范。目前几种防御策略虽然可以很大程度上抵御 CSRF 的攻击,但并没有一种完美的解决方案。一些新的方案正在研究之中,比如对于每次请求都使用不同的动态口令,把 Referer 和 token 方案结合起来,甚至尝试修改 HTTP 规范,但是这些新的方案尚不成熟,要正式投入使用并被业界广为接受还需时日。在这之前,我们只有充分重视 CSRF,根据系统的实际情况选择最合适的策略,这样才能把 CSRF 的危害降到最低

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      Sentinel-dashboard官方下载地址:https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

      下载jar包

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      SpringCloud Alibaba 官方版本说明:https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/wiki/%E7%89%88%E6%9C%AC%E8%AF%B4%E6%98%8E

      Spring Cloud Alibaba Sentinel官网文档:https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/wiki/Sentinel

      Sentinel-dashboard需要在JDK1.8及以上的版本登录

      由于Sentinel-dashboard使用Springboot写的一个项目,所以默认是集成了Tomcat,所以启动的时候需要修改端口号。

      2.1.1 Sentinel-dashboard启动命令

      这里使用端口作为访问Snetinel-dashboard的管理页面的端口号

      【不指定输出日志的命令示例】

      在这里插入图片描述

      【指定输出日志的命令】

      访问地址http://localhost:8070/

      在这里插入图片描述

      Sentinel-dashboard的登录密码和账户:

      账户: sentinel

      密码: sentinel

      2.1.2 Sentinel dashboard控制台启动配置项

      Dserver.port=8080:用于指定 Sentinel 控制台端口为 8080,如若8080端口冲突,可使用 -Dserver.port=新端口 进行设置。。Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080:指定控制台地址和端口,会自动向该地址发送心跳包。地址格式为:hostIp:port,l配置成ocalhost:8080即监控自己Dproject.name&wps office 官方下载地方#61;sentinel-dashboard:wps 的官网最新的下载入口是多少指定Sentinel控制台程序显示的名称

      -Dcsp.sentinel.log.dir:指定Sentinel 日志文件目录,默认是:${user.home}/logs/csp/Dcsp.sentinel.api.port=xxxx:本地的 Sentinel 客户端端口(可选,默认是 8719,有冲突会尝试向后探测)。若启动多个应用,则需要通过 -Dcsp.sentinel.api.port=xxxx 指定客户端监控 API 的端口(默认是 8719)。Dcsp.sentinel.app.type=1:从 1.6.3 版本开始,控制台支持网关流控规则管理。启动参数以将您的服务标记为 API Gateway,在接入控制台时您的服务会自动注册为网关类型,然后您即可在控制台配置网关规则和 API 分组。

      用户可以通过如下参数进行鉴权配置:

      Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel 用于指定控制台的登录用户名为 sentinel;Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 用于指定控制台的登录密码为 123456;如果省略这两个参数,默认用户和密码均为 sentinel;Dserver.servlet.session.timeout=7200 用于指定 Spring Boot 服务端 session 的过期时间,如 7200 表示 7200 秒;60m 表示 60 分钟,默认为 30 分钟;

      同样也可以直接在 Spring properties 文件中进行配置。

      注意:部署多台控制台时,session 默认不会在各实例之间共享,这一块需要自行改造。

      这里说明一下:我们如果想要自定义一个Sentinel-dashboard的项目,则可以通过启动时配置一定的启动参数来完成,具体如下:

      这里是指定一个名称为sentinel-helloworld的项目,

      然后在eclispe里面通过配置JVM启动参数来实现将服务的流量监控数据同步到sentinel-dashboard的控制面板上

      在这里插入图片描述

      在这里插入图片描述

      启动完成后,多刷新几次,保证数据同步过来,也可以测试几次失效流量控制的情况

      在这里插入图片描述

      出现问题: 但是这样子有的情况下我也不清楚具体原因是什么,就是出不来,然后我就重新引入了 另外的Sentinel的依赖

      解决问题:

      通过配置文件的方式来完成dashBoard的搭建

      这时候我们再次重启Sentinel-dashboard和HelloWorld的这个项目

      访问localhost:8080

      登录,多次刷新应用程序

      在这里插入图片描述

      然后后来我有用Idea去使用我第一次的写法尝试后,是没有问题的,可能是我的Eclispe配置的问题,总之,是成功搭建完成了Sentinel-dashboard的环境

      上一篇的末尾写了一个使用代码的方式编程完成流量控制的方式。

      这里我们把编程式的流量控制规则代码注释掉以后,再次访问http://localhost:8090/hello,去到Sentinel-dashboard,我们发现此时无论我们怎么刷新,此时都不会出现流量控制的现象。

      在这里插入图片描述
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      首先在管理页面新建一个流控规则

      在这里插入图片描述

      这里的资源名是我们通过来设置的资源名,必须哟啊保证一致,否则无法生效

      这是我们保存后,再次刷新,可以发现就有了流量控制的监控。

      在这里插入图片描述

      资源是Sentinel的关键概念。它可以是Java引用程序中的任何内容,例如:有应用程序提供的服务,或者是引用程序调用的其他应用程序,甚至可以是一段代码,在接下来的文档中,我们都会使用资源来描述迭代代码。

      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,甚至是服务名作为资源的标识来唯一的定位某一个资源。

      使用Sentinel来进行资源保护,主要分为以下几个步骤:

      定义资源定义规则检验规则是否生效

      在编码的时候,我们只需要考虑是否需要对其进行流控。如果需要则先把这个定义为一个资源。

      4.1.1 方式一:主流框架的默认适配定义资源

      为了减少开发过称中的复杂度,Sentinel对大多数的主流框架都有默认的适配,例如:Dubbo,SpringCloud,Web Servlet等等。,我们只需要引入对应的依赖即可方便的整合Sentinel。

      4.1.2 方式二:抛出异常的方式定义资源

      就是包含了try-catch风格的API,用这种方式,当资源发生了限流以后会抛出BlockException,这时候,我们就可以进行限流之后的逻辑操作

      4.1.3 方式三:返回布尔类型的定义资源

      提供if-else风格的API,这种方式,当资源发生了限流之后会返回false,这个时候可以通过返回值,进行限流之后的逻辑操作,示例代码:

      注意:否则会导致调用链记录异常。抛出ErrorEntryFreeExecption异常

      4.1.4 方式四:注解方式定义资源🔥🔥🔥

      1️⃣ 引入@SentinelResource注解依赖支持

      使用注解来定义资源。

      Sentinel支持通过SentinelResource注解来定义资源,并提供了AspectJ的扩展用来自定义资源,处理BlockException等,使用Sentinel Annotation Aspect Extension 的时候需要引入一下依赖:

      2️⃣ 创建AspectJ配置类

      Spring Cloud Aibaba

      若您的应用是通过接入的,

      Spring Boot

      如你的应用使用的是,我们都;

      3️⃣流控保护

      @SentinelResource注解里 提供了两个违规处理的方法blockHandler和fallback

      fallback管理的是java运行异常WPS office电脑版的下载的地方是什么。blockHandler管sentinel的控制台违规配置。

      若blockHandler和fallback都进行了配置,则被限流降级而抛出BlockException时只会进入blockHandler处理逻辑。

      4.1.5 方式五:异步调用支持

      Sentinel支持异步调用链路的统计。在异步调用中,通过SphU.asyncEntry(xxx)的方式定义资源,并通过需要在异步的回调函数中调用exit方法。

      1️⃣ 第一步:启动类上加注解@EnableAsync,让项目支持异步调用

      2️⃣ 第二步:创建AsyncService的异步调用类及其方法

      Service层代码逻辑

      Controller层调用

      在这里插入图片描述

      在这里插入图片描述

      总结:

      在工作中,我们常常使用的是注解的方式进行流控配置,这样更加优雅使用纯代码的配置已经很少有人使用,十分笨重当然,在日常的工作中 ,我们经常也是用抛出异常的方式定义资源结合控制台进行流控配置

      Sentinel的所有的规则都可以用在内存态中动态的查询及修改,修改之后立即生效,不好会有延迟。同时Sentinel也提供相关API,供我们来定制自己的规则策略。Sentinel支持以下几种规则:

      流量控制规则熔断降级规则系统保护规则来源访问控制规则热点参数规则

      4.2.1 流量控制规则

      流量控制(Flow Control): 其原理是监控应用流量的QPS或者并发线程等指数,当达到指定的阈值时候,对流量进行控制,以避免瞬时的高峰访问流量冲垮服务,从而保障高可用性。

      重要属性:

      Field说明默认值resource资源名,资源名是限流规则的作用对象–count限流阈值–grade限流阈值的类型,QPS模式(1)后者开发线程的模式(0)QPS模式limitApp流控针对的调用来源defalut,代表不区分调用来源strategy调用关系限流策略:直接,链路,关联根据资源本身(直接)controlBehavior流控效果(直接拒绝/WarmUp/匀速+排队等待) ,不支持调用关系限流直接拒绝clusterMode是否集群限流否

      与Sentinel的控制台对应的可以对比观察。

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      限流类型分为:

      QPS: 每秒请求限制线程数: 资源使用线程限制

      流控模式:

      直接 资源直接限流,这个就是简单的限流关联 关联模式需要填写相关联资源的路径,意为如果关联资源的流量超额之后,限流自己(自己为资源名填写的路径)

      在这里插入图片描述

      当helloworld3的QPS超过2的时候,helloworld失效

      链路 如果是链路模式需要填写入口资源,限制入口资源对自己的调用

      流控效果:

      快速失败(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFALUT)方式是默认的流控方式,当QPS超过任意的规则的阈值之后,新的请求就会被立即被拒绝,拒绝方式为抛出FlowEception。这种方式使用与对系统处理能力确切已知的情况之下,比如通过压力测试确定的准确水准时。Warm Up(RuleConstant.control_behavior_warm_up)方式,即预热/冷启动的方式,当系统长期处于低水位的情况之下,当流量突然增加时,直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮,通过”冷启动“,。给冷却系统一个预约的时间,避免冷却系统压垮。排队等待(RuleConstarnt_CONTROL_BEHAVIOR_OR_RATE_LIMITER)方式会严格控制情求通过的间隔时间,,对应的是漏桶算法。同一个资源可以同时有多个限流规则,检查规则是会依次检查。
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      总结流量控制效果:

      快速失败适用于那种流量比较平均的情况之下Warm Up适用于那种流量高,且速度快的,比如大型的电商项目。平时一般不用,用的话很多的那种情况排队等待适用于秒杀系比 Warm Up更加完善的一种模式

      4.3.1 概述

      一个服务 常常会调用别的模块,可能是另外的一个远程服务、数据库,或者第三方API等。 例如,支付的时候,可能需要远程调用银联提供的API ;查询某个商品的价格,可能需要进行数据库查询。

      然而,这个被依赖服务的稳定性是不能保证的。如果依赖的服务出现了不稳定的情况,请求的响应时间变长,那么调用服务的方法的响应时间也会变长,线程会产生堆积,最终可能耗尽业务自身的线程池,服务本身也变得不可用。

      在大型的分布式应用中,我们可能会存在多个服务之间存在着比较复杂的调用关系,但是,我们无法保证在某一时刻某一个服务不会崩掉,

      ,所以,我们最好是使用Sentinel1.8.0及以上的版本,这样学习成本会比较低。

      4.3.2 熔断策略

      慢调用比例(SLOW_ REQUEST_ RATIO) :选择以慢调用比例作为阈值, 需要设置允许的慢调用RT (即最大的响应时间) ,经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态( HALF-OPEN状态) , 若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用RT则结束熔断,若大于设置的慢调用RT则会再次被熔断。异常比例(ERROR RATIO) :当单位统计时长( statIntervalMs ) 内请求数目大于设置的最小请求数目, 并且异常的比例大于阈值, 则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态(HALF-OPEN状态) , 若接下来的一个请求成功完成(没有错误)则结束熔断,否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是[0.0, 1.0] ,代表0%- 100%。异常数(ERROR COUNT):当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态( HALF-OPEN状态) ,若接下来的一个请求成功完成(没有错误)则结束熔断,否则会再次被熔断。

      在这里插入图片描述

      注意异常降级仅针对业务异常,对Sentinel限流降级本身的异常( BlockException )不生效。为了统计异常比例或异常数,需要通过 Tracer. trace(ex)记录业务异常。示例:

      在这里插入图片描述

      4.3.2.1 熔断降级规则属性

      在这里插入图片描述

      同一个资源可以有多个降级规则,了解了上面的规则之后,我们可以通过DegradeRuleManager.loadRules(rule)的方式来规定降价规则

      熔断器事件监听

      Sentinel支持注册自定义的时间监听器监听熔断器状态变化事件(State Change event):实例:

      在这里插入图片描述

      4.4.1 概述

      Sentinel 系统自适应限流瓜整体维度对应用入口流量进行控制,结合应用的Load、CPU 使用率、总体平均 RT、入口QPS和并发线程数等几个维度的监控指标,通过自适应的流控策略,让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡,让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。

      系统规则包含下面几个重要的属性:

      在这里插入图片描述

      了解了上面的规则定义以后,我们就可以通过调用SystemRuleManager.loadRules()方法来硬编码的方式定义流控规则

      在这里插入图片描述

      在开始之前,我们先了解一下系统保护的目的:

      保证系统不被拖垮在系统稳定的前提下,保持系统的吞吐量

      长期以来,系统保护的思路是根据硬指标,即系统的负载(load1)来做系统过载保护。当系统负载高于某个阈值,就禁止或者减少流量的进入;当load开始好转,则恢复流量的进入。这个思路给我们

      带来了不可避免的两个问题:

      load是一 个结果 ,如果根据load的情况来调节流量的通过率,那么就始终有延迟性。也就意味着通过率的任何调整,都会过一 段时间才能看到效果。当前通过率是使load恶化的一个动作,那么也至少要过1秒之后才能观测到;同理,如果当前通过率调整是让load好转的一个动作,也需要1秒之后才能继续调整,这样就浪费 了系统的处理能力。所以我们看到的曲线,总是会有抖动WPS office的官网下载的地方的方法。恢复慢wps的的官网最新下载的网站在哪(wps官网最新首页电脑版下载)。 想象一下这样的一个场景(真实) , 出现了这样一个问题 ,下游应用不可靠,导致应用RT很高,从而load到了一个很高的点。过了一段时间之后下游应用恢复了,应用RT也相应减少。这个时候,其实应该大幅度增大流量的通过率;但是由于这个时候load仍然很高,通过率的恢复仍然不高。

      的思想给了我们一个很大的启发。我们应该根据系统能够处理的请求,和允许进来的请求。 来做平衡,而不是根据一个间接的指标(系统load )来做限流。最终我们追求的目标是在系统不被拖垮的情况下,提高系统的吞吐率,而不是load一定要到低于某个阈值。 如果我们还是按照固有的思维,超过特定的load就禁止流量进入,系统load恢复就放开流量,这样做的结果是无论我们

      怎么调参数,调比例,都是按照果来调节因,都无法取得良好的效果。

      Sentinel在系统自适应保护的做法是,用load1作为启动自适应保护的因子,而允许通过的流量由处理请求的能力,即请求的响应时间以及当前系统正在处理的请求速率来决定。wps的电脑版的下载的网址是什么

      4.5.1 概述

      很多时候,我们需要根据调用来源来判断该次请求是否允许放行,这时候可以使用Sentinel的来源访问控制( 黑白名单控制)的功能。来源访问控制根据资源的请求来源( origin )限制资源是否通过,

      调用方信息通过 方法中的origin参数传入。

      规则配置

      来源访问控制规则( AuthorityRule )非常简单,要有以下配置项:

      资源名,即限流规则的作用对象。 对应的黑名单/白名单,不同origin用,分隔,如appA, appB。 限制模式。

      AUTHORITY _WHITE 为白名单模式,AUTHORITY BLACK 为黑名单模式,

      实例:

      比如我们希望控制对资源test的访问配置白名单,只有来源为appA 和appB的请求才可以通过,则可以配置如下的白名单

      在这里插入图片描述

      4.6.1 概述

      ❓何为热点? 很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的Top K数据,并对其访问进行限制。比如:

      商品ID为参数,统计一段时间内最常购买的商品ID并进行限制用户ID为参数,针对一段时间内频繁访问的用户ID进行限制

      热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制,仅对包含热点参数的资源调用生效。

      在这里插入图片描述

      Snetinel通过LRU策略统计最近最常访问的热点参数,结合令牌桶算法来进行参数级别的流控,热点参数限流支持集群模式

      基本使用

      要使用热点参数限流功能,需要引入以下的依赖文件

      参数描述

      在这里插入图片描述

      Spring Cloud Alibaba默认为Sentinel整合了Servlet、RestTemplate、FeignClient和Spring WebFlux。它不仅补全了Hystrix在Servlet和RestTemplate这一块的空白,且还完全兼容了Hystrix在FeignClient中限流降级的用法,并支持灵活配置和调整流控规则。

      我们发现,使用Sentinel的时候,一旦我们重启过后Sentinel之前的配置就会全部没有,这是十分可怕的一件事,

      **🔥注意:**要使用Nacos做持久化配置,就必须要修改Naocs的Application>properties里的配置信息,将其数据源修改为Spring.mysql,并将Nacos默认提供的数据文件导入Mysql数据库中

      1️⃣添加Sentinel的Nacos支持

      2️⃣在Nacos中定义策略

      在这里插入图片描述

      Data Id: 和配置文件中的data_id相对应

      Group: 和配置文件中的group_id相对应

      配置内容:

      resource: 接口名,即限流规则的资源对象,limitApp: 流控针对的调用来源,若为default则不区分调用来源grade: 西安流阈值类型(QPS或者并发线程数):1代表 QPS,0代表并发线程数来限制流量count: 限流阈值strategy: 调用关系限流策略(直接,链路,关联)

      0:代表直接(默认就是这种)1:代表链路2:代表关联 controlBehavior: 流量控制效果(直接拒绝,WarmUp,匀速排队等待)clusterMode: 是否为集群模式

      3️⃣声明一个资源,用于流控

      4️⃣ 配置Nacos和Sentinel

      5️⃣启动应用,查看是否配置成功

      这里我们可以观察发现其实Nacos做的持久化操作与之提供的数据库发现,我们一旦修改过Naocs的配置,就会在his_config_info里有记录,而config_info则是我们的使用的配置数据。

      在这里插入图片描述wps office免费版下载地址在哪

      至此,我们对Sentinel的初步了解的差不多了,接下来就需要我平时多练习,来熟悉这个Sentinel使用