温州seo优化排名公司seo资讯网

SpringCloud常见组件有哪些

注册中心组件：Eureka、Nacos
负载均衡组件：Ribbon
远程调用组件：OpenFeign
网关组件：Zuul、Gateway
服务保护组件：Hystrix、Sentinel
服务配置管理组件：SpringCloudConfig、Nacos

Nacos的服务注册表结构是怎样的？

Nacos采用了数据的分级存储模型，最外层是Namespace，用来隔离环境。然后是Group，用来对服务分组。接下来就是服务（Service）了，一个服务包含多个实例，但是可能处于不同机房，因此Service下有多个集群（Cluster），Cluster下是不同的实例（Instance）。

namespace命名空间

服务、分组

集群、实例

Nacos如何支撑阿里内部数十万服务注册压力？

Nacos内部接收到注册的请求时，不会立即写数据，而是将服务注册的任务放入一个阻塞队列就立即响应给客户端。然后利用线程池读取阻塞队列中的任务，异步来完成实例更新，从而提高并发写能力。

Nacos如何避免并发读写冲突问题？

Nacos在更新实例列表时，会采用CopyOnWrite技术，首先将旧的实例列表拷贝一份，然后更新拷贝的实例列表，再用更新后的拷贝的实例列表来覆盖旧的实例列表。
这样在更新的过程中，就不会对读实例列表的请求产生影响，也不会出现脏读问题了（读旧的实例列表）。
以服务service为锁对象，同一个服务service中多个instance实例，只能串行来完成注册。多个服务service之间互不影响。

Nacos与Eureka的区别有哪些？

	Nacos	Eureka
接口方式	Nacos对外暴露了Rest风格的API接口，用来实现服务注册、发现等功能	Eureka都对外暴露了Rest风格的API接口，用来实现服务注册、发现等功能
实例类型	Nacos的实例有永久和临时实例之分	Eureka只支持临时实例
健康检测	Nacos对临时实例采用心跳模式检测，对永久实例采用主动请求来检测	Eureka只支持心跳模式
服务发现	Nacos支持定时拉取和订阅推送（当服务发生变更时，通过订阅推送主动通知各个实例）两种模式	Eureka只支持定时拉取模式（30s）

Sentinel的线程隔离与Hystix的线程隔离有什么差别?

Hystix	Sentinel
Hystix默认是基于线程池实现的线程隔离	Sentinel是基于信号量（计数器）实现的线程隔离
每一个被隔离的业务都要创建一个独立的线程池	不用创建线程池
支持主动超时，支持异步调用	不支持主动超时，不支持异步调用
线程的额外开销比较大，性能一般，但是隔离性更强	轻量级，无额外开销，性能较好，但是隔离性一般

Sentinel的限流与Gateway的限流有什么差别？

限流算法常见的有三种实现：滑动时间窗口、令牌桶算法、漏桶算法。

Gateway则采用了基于Redis实现的令牌桶算法。

Sentinel限流算法

对比项	滑动时间窗口	令牌桶	漏桶
能否保证流量曲线平滑	不能，但窗口内区间越小，流量控制越平滑	基本能，在请求量持续高于令牌生成速度时，流量平滑。在请求量在令牌生成速率上下波动时，无法保证曲线平滑	能，所有请求进入桶内，以恒定速率放行，绝对平滑
能否应对突增流量	不能，突增流量，只要高出限流阈值都会被拒绝	能，桶内积累的令牌可以应对突增流量	能，请求可以增存在桶内
流量控制精准度	低，窗口区间越小，精度越高	高	高

默认限流模式是基于滑动时间窗口算法

滑动时间窗限流算法解决了固定时间窗限流算法的问题。其没有划分固定的时间窗起点与终点，而是将每一次请求的到来时间点作为统计时间窗的终点，起点则是终点向前推时间窗长度的时间点。这种时间窗称为“滑动时间窗”

排队等待的限流模式则基于漏桶算法

将每个请求视作"水滴"放入"漏桶"进行存储；
"漏桶"以固定速率向外"漏"出请求来执行，如果"漏桶"空了则停止"漏水”；
如果"漏桶"满了则多余的"水滴"会被直接丢弃。
可以理解成请求在桶内排队等待，可以处理突发请求，请求处理曲线平滑
比如单机阈值=10，也就是100ms放行一个请求

热点参数限流则是基于令牌桶算法

以固定的速率生成令牌，存入令牌桶中，如果令牌桶满了以后，多余令牌丢弃
请求进入后，必须先尝试从桶中获取令牌，获取到令牌后才可以被处理
如果令牌桶中没有令牌，则请求等待或丢弃