消息队列堆积太多，下游处理不过来怎么办呢？官网

更新时间：2024-01-26 03:26:08 浏览：

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消息队列堆积太多，下游处理不过来怎么办呢？官网介绍

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作为后端程序员，在日常工作中不可避免地要处理消息队列，而在当前的微服务场景中，许多服务的性能超出了我们的控制范围。

这不是阿粉最近遇到的场景。由于上游服务流量的增加和发送到消息队列的消息的增加，A Pink在处理消息时需要依赖下游服务，但谁能想到下游服务效率太差，太多消息无法处理，CPU居高不下。

昨天看过我们文章的朋友应该知道，此时我们需要限制电流。为了避免挤压下游服务，让我们限制单台机器上的电流。下面，我们来模拟一下操作过程。首先，我们通过一段伪代码模拟一个大流程。

然后通过配置sentinel的控制台来配置规则，从而实现单机版QPS 20的限制。

创建SpringBoot服务首先，我们创建一个SpringBoot服务并在pom.xml文件中添加以下配置。

org。spring框架。启动弹簧。阿里巴巴CSP哨兵-核心1。8。四然后我们提供一个对外的超文本传送协议(超文本传输协议的缩写)接口，

代码如下：

package com.example.demo.controller;import com.alibaba.csp.sentinel.SphO;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/** *

* Function:

* Author: @ Author Ziyou

* Date: May 8, 2023 at 12: 56.

* Desc:无

*/@ RestControllerpublic类登录控制器{ @ get mapping（value=‘/log in‘）公共void登录（字符串用户名，字符串密码）{ system。出去。println（‘log in‘）；//模拟一百万条消息for（int I=0；我1000000;I ）{布尔输入=假；请尝试{ entry=spho。entry（“hello world”）；而(!条目）{ try { thread。睡眠（50）；系统。出去。println（‘entry false‘）；入口=spho。entry（“hello world”）；} catch（中断的异常e）{ } }系统。出去。println（‘entry true’）；} catch（Exception e）{ } finally { if（entry）{ spho。exit（）；} } } }}调用接口过后，

spho . entry（‘hello world‘）:它是sentinel的资源控制器，HelloWord是资源的名称，资源是Sentinel的一个非常重要的概念。

所有电流限制都是针对资源操作的；SphO.entry（）的返回值是一个布尔值。如果为真，则意味着资源可用且不受限制。如果为false，则意味着资源受到限制。这里的模拟是在被限制后，程序等待一段时间。

然后判断是否限制流量，只有在资源不受限时才继续处理；最终需要spho . exit（）；操作，当电流受限时，

即在spho . entry（）==true之后，必须执行spho . exit（）；否则代码会创建多个Entry对象，在程序长时间运行后会导致内存泄漏和FullGC。

这时候我们启动一个服务，调用接口，可以看到效果如下，很快就会运行，但是没有达到限流的效果。那是因为我们此时还没有配置限流规则，所以还没有触发限流逻辑。

配置sentinel控制台接下来，我们将安装sentinel控制台，并通过控制台配置限流规则以达到限流的目的。控制台的构建非常简单。

我们可以从官方地址下载指定版本的jar并在本地运行。

通过地址https://github。com/阿里巴巴/Sentinel/releases/下载/1。8 .4/哨兵仪表板1。8 .4 .冲突进行下载。

然后通过命令Java-dserver。port=8081-dcsp。哨兵报。仪表板。server=localhost:8081-d项目。name=哨兵-仪表板-罐子哨兵-仪表板-1。8 .4 .冲突运行即可，

这里我们使用端口8081来访问sentinel。成功启动后，我们可以通过浏览器登录。默认的初始帐户和密码是sentinel。

因为我们在上面的命令中指定了sentinel-dashboard项目，所以默认情况下我们只能看到sentinel-dashboard项目。此时，我们需要修改代码并在pom.xml中添加以下配置

Com. Alibaba. CSP sentinel-transport-simple-http 1。 8。 4 Then add-dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost: 8081 to the startup parameters of the virtual machine (abbreviation of Java Virtual Machine) to indicate the address and port number of the sentry.

按照上图配置后，我们再次调用该接口，可以看到此时我们的处理速度明显变慢了，每秒只有20个QPS可以获取资源。到目前为止，我们基于sentinel的单机限流QPS 20的目标已经实现。