spring.yaml
spring: cloud: sentinel: transport: dashboard: localhost:8080 datasource: ds-flow: nacos: ## nacos的地址 server-addr: ${server.nacos.addr} ## 配置ID data-id: sentinel-service-flow-rules ## 配置分组,默认是DEFAULT_GROUP group-id: DEFAULT_GROUP ## 默认提供两种内置的值,分别是 json 和 xml (不填默认是json) data-type: json ## rule-type设置对应得规则类型,总共七大类型,在com.alibaba.cloud.sentinel.datasource.RuleType这个枚举类中有体现 rule-type: flow
解决了,少加了一个namespace
spring: cloud: sentinel: transport: dashboard: localhost:8080 datasource: ds-flow: nacos: ## nacos的地址 server-addr: ${server.nacos.addr} namespace: ${server.nacos.ns} ## 配置ID data-id: sentinel-service ## 配置分组,默认是DEFAULT_GROUP group-id: DEFAULT_GROUP ## 默认提供两种内置的值,分别是 json 和 xml (不填默认是json) data-type: json ## rule-type设置对应得规则类型,总共七大类型,在com.alibaba.cloud.sentinel.datasource.RuleType这个枚举类中有体现 rule-type: flow
根据您提供的配置和问题,Sentinel 控制台中没有显示流控规则的问题可能由以下几个原因导致:
${server.nacos.addr}
正确配置了 Nacos 服务地址。如果地址不正确,Sentinel 将无法从 Nacos 获取流控规则。data-id
、group-id
和 data-type
的配置与 Nacos 中的实际配置一致。这些值用于标识特定的流控规则,如果配置不匹配,Sentinel 将无法正确地从 Nacos 获取流控规则。rule-type
的配置为 flow
,这是流控规则的正确类型。如果配置不正确,Sentinel 将无法识别从 Nacos 获取的规则类型。针对以上可能的问题,您可以尝试以下解决方案:
data-id
、group-id
和 data-type
的配置与 Nacos 中的实际配置一致。rule-type
的配置为 flow
。如果问题仍然存在,请检查 Sentinel 和 Nacos 的日志以获取更多关于问题的详细信息,并根据日志中的错误信息进行进一步的排查和解决。
我有以下Redis/Sentinel配置: Redis主服务器+从服务器 监视的哨兵,名为 客户端应用程序查询,然后查询和修改 现在,假设过时了,我想用一个名为的新Redis master来替换它(停机时间/数据丢失最少)。在手术的最后,我想要这样: Redis主服务器+从服务器 客户端应用程序查询和修改 我可以这样做: 让哨兵开始监视,名为 让的每个从属都成为的从属 从那以后,我被困住了,因为客
当然,对于GUI,除非运行我上面提到的命令,否则不会加载控制台,所以如果您有很多打印语句,它是否仍然影响程序的速度,它们是否仍然打印?(即使认为没有显示终端/控制台)
本文向大家介绍Linux redis-Sentinel配置详解,包括了Linux redis-Sentinel配置详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 下载 下载地址:https://redis.io/download 在/usr/local/src目录下执行下载。 安装 解压到/usr/local/src目录,放源码包。 创建目录/usr/local/redis: 进入源码目录: 然后执
配置控制台 您可以在 config/kibana.yml 文件中添加以下配置: console.enabled 默认: true 。设置为 false 以禁用控制台。切换此配置将导致服务器在下次启动时重新生成资源,这可能会造成页面开始服务之前有些延迟。
概述 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 以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。 Sentinel 具有以下特征: 丰富的应用场景:Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围)、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。 完备的实时