1.浅析微服务熔断与限流的源码原理与实现（以sentinel为例）
2.哪个版本的Django中objects(2023年最新分享)
3.GEE系列丨(二) 数据过滤筛选与批量下载
4.sentinel从入门到精通
5.sentinel工作原理及使用

浅析微服务熔断与限流的原理与实现（以sentinel为例）

       微服务开发中，服务熔断与限流需求的源码解决策略成为关键。服务长时间无响应可能因底层数据服务故障引起，源码导致上层服务接口长时间无响应或无法使用，源码影响用户体验。源码因此，源码autorun源码引入服务熔断中间件显得尤为重要。源码

       本文以阿里开源的源码 Sentinel 为例，介绍其在保障微服务稳定性方面的源码作用。Sentinel 是源码一个面向分布式、多语言异构化服务架构的源码流量治理组件，通过流量路由、源码控制、源码整形、源码熔断降级、源码系统自适应过载保护等多维度功能，帮助开发者确保服务稳定运行。

       Sentinel 限流原理基于其架构设计，采用职责链模式将不同slot连接在一条链式架构中，实现熔断、限流等功能。组件概念中，'Resource' 是关键，sentinel 通过资源保护具体业务代码或后方服务，控制台上配置的即为资源。'Entry' 则是资源调用过程中的关键元素，记录资源名、当前统计节点及来源统计节点信息。

       了解了组件概念和架构后，我们深入探讨限流原理。Sentinel 通过实现 spring 的丰源码工退出 filter 接口，构建限流体系，其核心代码位于 SphU.entry，将请求路径作为资源传递。调用 ProcessorSlot.entry 后，一系列功能插槽（slot chain）中，限流规则检查由 FlowSlot 负责，通过 FlowRuleChecker.checkFlow 方法进行实际的降级检查。

       综上所述，Sentinel 通过灵活的架构设计和组件概念，以及实现 spring filter 接口构建的限流体系，有效解决了微服务开发中的熔断与限流需求，保障了服务的稳定性和用户体验。

哪个版本的Django中objects(年最新分享)

       导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关哪个版本的Django中objects的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

python的django内Grades.objects.get(gname="www")如何写包含"www"的呢？

       使用__contains

       Grades.objects.get(gname__contains="www")

       网页链接

       注意get必须取得且正好取得一条记录。如果Grades中有多条gname字段包含www的记录将抛出MultipleObjectsReturned异常，而如果没有记录符合条件将抛出DoesNotExist异常。

       django2.1可以安装哪个版本drf

       3..0版。

        如果django安装的是2.0版本，建议安装以下版本，pip install djangorestframework==3..0。

django 2.0外键处理

       Django2.0里model外键和一对一的on_delete参数

        在django2.0后，定义外键和一对一关系的时候需要加on_delete选项，此参数为了避免两个表里的数据不一致问题，不然会报错：

        TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'on_delete'

       举例说明：

        user=models.OneToOneField(User)

        owner=models.ForeignKey(UserProfile)

       需要改成：

        user=models.OneToOneField(User,on_delete=models.CASCADE) ? --在老版本这个参数（models.CASCADE）是默认值

        owner=models.ForeignKey(UserProfile,on_delete=models.CASCADE) --在老版本这个参数（models.CASCADE）是默认值

       参数说明：

        on_delete有CASCADE、PROTECT、SET_NULL、SET_DEFAULT、SET()五个可选择的2022远控源码值

        CASCADE：此值设置，是级联删除。

        PROTECT：此值设置，是会报完整性错误。

        SET_NULL：此值设置，会把外键设置为null，前提是允许为null。

        SET_DEFAULT：此值设置，会把设置为外键的默认值。

        SET()：此值设置，会调用外面的值，可以是一个函数。

       一般情况下使用CASCADE就可以了。

       下面是官方文档说明：

       ForeignKey accepts other arguments that define the details of how the relation works.

        ForeignKey.on_delete ?

        When an object referenced by a ForeignKey is deleted, Django will emulate the behavior of the SQL constraint specified by the on_delete argument. For example, if you have a nullable ForeignKey and you want it to be set null when the referenced object is deleted:

        user=models.ForeignKey(User,models.SET_NULL,blank=True,null=True,)

        Deprecated since version 1.9: on_delete will become a required argument in Django 2.0. In older versions it defaults toCASCADE.

        The possible values for on_delete are found in django.db.models :

        CASCADE [source]?

        Cascade deletes. Django emulates the behavior of the SQL constraint ON DELETE CASCADE and also deletes the object containing the ForeignKey.

        PROTECT [source]?

        Prevent deletion of the referenced object by raising ProtectedError , a subclass of django.db.IntegrityError .

        SET_NULL [source]?

        Set the ForeignKey null; this is only possible if null isTrue.

        SET_DEFAULT [source]?

        Set the ForeignKey to its default value; a default for the ForeignKey must be set.

        SET() [source]?

        Set the ForeignKey to the value passed to SET() , or if a callable is passed in, the result of calling it. In most cases, passing a callable will be necessary to avoid executing queries at the time your models.py is imported:

        fromdjango.confimportsettingsfromdjango.contrib.authimportget_user_modelfromdjango.dbimportmodelsdefget_sentinel_user():returnget_user_model().objects.get_or_create(username='deleted')[0]classMyModel(models.Model):user=models.ForeignKey(settings.AUTH_USER_MODEL,on_delete=models.SET(get_sentinel_user),)

        DO_NOTHING [source]?

        Take no action. If your database backend enforces referential integrity, this will cause an IntegrityError unless you manually add an SQLONDELETEconstraint to the database field.

        ForeignKey.limit_choices_to ?

        Sets a limit to the available choices for this field when this field is rendered using aModelFormor the admin (by default, all objects in the queryset are available to choose). Either a dictionary, a Q object, or a callable returning a dictionary or Q object can be used.

        For example:

        staff_member=models.ForeignKey(User,on_delete=models.CASCADE,limit_choices_to={ 'is_staff':True},)

        causes the corresponding field on theModelFormto list onlyUsersthat haveis_staff=True. This may be helpful in the Django admin.

        The callable form can be helpful, for instance, when used in conjunction with the Pythondatetimemodule to limit selections by date range. For example:

        deflimit_pub_date_choices():return{ 'pub_date__lte':datetime.date.utcnow()}limit_choices_to=limit_pub_date_choices

        Iflimit_choices_tois or returns a Qobject , which is useful for complex queries , then it will only have an effect on the choices available in the admin when the field is not listed in raw_id_fields in theModelAdminfor the model.

        Note

        If a callable is used forlimit_choices_to, it will be invoked every time a new form is instantiated. It may also be invoked when a model is validated, for example by management commands or the admin. The admin constructs querysets to validate its form inputs in various edge cases multiple times, so there is a possibility your callable may be invoked several times.

请教Python里的queryset是什么，以及Objects类的用法？

       这是哪儿的django面试题目或者笔试题目吧，请查看django开发手册。

       1.queryset是查询集，就是传到服务器上的url里面的查询内容。Django会对查询返回的结果集QuerySet进行缓存，这是为了提高查询效率。也就是说，在你创建一个QuerySet对象的时候，Django并不会立即向数据库发出查询命令，只有在你需要用到这个QuerySet的时候才会这样做。

       2.Objects是django实现的mvc中的m，Django中的模型类都有一个objects对象，它是一个Django中定义的QuerySet类型的对象，它包含了模型对象的实例。

       3.不能，因为get可能会有异常，可以用filter函数，金乌爆燃指标源码如下

        Entry.objects.filter(blog__id__exact=1)# 显示的使用__exact

        Entry.objects.filter(blog__id=1)# 隐含的使用__exact Entry.objects.filter(blog__pk=1)# __pk 相当于 __id__exact

Django，objects.get和objects.filter的区别

       踩坑记录

        前提，models.py已有模型，如果ID存在则update其他字段，如果不存在则做add操作，一直进行add操作无法走到update，导致数据重复增加

        1.django的objects.get()方法

        omissionRate.objects.get(id=id)

        通过get获取，返回的是一个记录对象，如果结果不存在或者是有多条结果，无法进入if语句下，直接跳到except

        get()内参数允许多个，and的关系，需同时满足

        2.django的 objects.filter()方法:

        obi = omissionRate.objects.filter(id=id)[0]

        通过filter返回的是一个对象列表，如果结果不存在会返回[]

        总结：get方法只能取到一个对象，而filter方法可以取到多个对象get方法取不到对象的话就会报错，而filter方法则相反，它是返回一个空列表

Django中，Model.objects.create 和 Model 的区别

       django的get和filter方法是django model常用到的，搞清楚两者的区别非常重要。

       为了说明它们两者的区别定义2个models

       class Student(models.Model):

       name = models.CharField('姓名', max_length=, default='')

       age = models.CharField('年龄', max_length=, default='')

       class Book(models.Model):

       student = models.ForeignKey(Student)

       一.先说下django的get方法：

       1django的get方法是从数据库的取得一个匹配的结果，返回一个对象，如果记录不存在的话，它会报错。

       比如我数据库里有一条记录，记录的name的值是"Python"的话，我用student = Student.objects.get(name='老王python')，

       返回的是一个记录对象，你可以通过student.__dict__来查看，它返回的是一个字典的形式，｛'key':valeus｝,跑跑卡丁车源码下载key是字段的名称，而values是值的内容。

       而如果我用get方法来查询一个数据库里不存在的记录，程序会报错。

       比如:student = Student.objects.get(name='老王'),你自己可以运行看下。

       2如果你用django的get去取得关联表的数据的话，而关键表的数据如果多于2条的话也会报错。

       比如我的student表里有一个记录：

       id name age

        1 python

        book表：

        idstudent_id

       

       

        我用

        student = Student.objects.get(name='python')

        book = Book.objects.get(student)

        它也会报错，因为book表有2条记录和student表相匹配。

       二.再说下django filter:

       1django的filter方法是从数据库的取得匹配的结果，返回一个对象列表，如果记录不存在的话，它会返回[]。

        比如我数据库里有一条记录，记录的name的值是Python的话，我用student = Student.objects.filter(name='老王python')

        它返回的student是一个对象的列表，可以看的出来student[0]和上面的get方式返回的student的结果是一样的。

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于哪个版本的Django中objects的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于哪个版本的Django中objects的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

GEE系列丨(二) 数据过滤筛选与批量下载

       以-年逐年降水数据下载为例，也可应用至其它卫星数据的下载。

       在数据过滤与批量下载过程中，首先需要加载研究区数据。若已上传研究区数据，直接导入即可。若研究区为行政单元且未上传边界数据，可使用FAO的全球米一级行政区划数据进行加载。

       数据过滤采用.filter()函数，如.eq()函数筛选等于指定值的数据。例如，在GPM数据集中，通过筛选'ADM0_NAME'和'ADM1_NAME'字段等于'China'和'Guizhou Sheng'的值，实现特定区域数据的选取。

       对于特定条件的数据筛选，除了.eq()外，还可能用到.lt()等函数。在Sentinel-2数据处理中，通过.lt()函数筛选小于特定数值的数据，以实现云量的选择。

       数据可视化使用Map.addLayer()方法，将筛选后的数据可视化为地图图层。参数依次为可视化数据、可视化方案和图层名称。

       降水数据过滤则涉及选取特定年份和区域的所有降水波段数据，并计算均值合成。.filter()用于筛选指定条件的数据，.calendarRange()用于时间过滤，而.filterBounds()用于位置过滤，.select()用于波段过滤，.mean()用于合成计算。

       数据导出至谷歌云盘的LST文件夹，使用Export.image().toDrive()方法，导出图像至云端硬盘。可根据需求调整.image参数，.toDriver()方法可替换为.toAsset()或.toCloudStorage()。folder和maxPixels设置默认值即可。

       实现数据批量处理，使用for循环语句对-年逐年数据进行自动化处理，无需重复修改代码。批量处理后，运行结果将展示处理后的数据集。

       此过程的不足之处在于需要逐个点击RUN进行导出操作。在Python语言中，直接导出功能较为简便，有兴趣的用户可自行研究。

       完整代码可从小火苗GIS后台获取，回复GEE2即可获取。

       本文内容基于小火的学习感悟，仅供参考，如有不完善之处，欢迎用户们提出宝贵意见，小火对此表示感谢。

sentinel从入门到精通

       Sentinel是阿里巴巴开源的微服务流量控制组件，更多详情请参考官网文档。它具有以下特性：

       安装控制台：Sentinel官方提供了UI控制台，方便我们对系统进行限流设置。通过GitHub下载jar包，直接运行jar包，即可访问到默认端口的控制台，默认账户密码均为sentinel。当然，我们也可以自定义端口、用户名和密码，配置如下：

       服务整合Sentinel：在我们的服务中，引入Sentinel依赖，并配置相关配置文件信息。发起任意请求，即可触发Sentinel监控。

       簇点链路：项目内的调用链路，当请求进入微服务时，首先访问DispatcherServlet，然后依次进入Controller、Service等等，这就是一个簇点链路。资源：链路中被监控的每个接口都是一个资源，默认情况下sentinel会监控SpringMVC的每一个端点（Endpoint：如SpringMVC中的controller里的方法），因此SpringMVC的每一个端点（Endpoint）就是调用链路中的一个资源。

       流控、熔断、热点、授权等都是针对簇点链路中的资源来设置的，因此我们可以点击对应资源后面的按钮来设置规则：

       流控：点击流控按钮，就可以弹出添加流控规则的表单，如图：

       热点参数限流：之前的先六十统计访问某个资源的所有请求，判断是否超过QPS阈值。而热点参数限流（令牌桶）是分别统计参数值相同的请求，判断是否超过QPS阈值。如图：

       我们对/message资源进行限流，规则如下：

       注意：热点参数限流对默认的SpringMVC资源无效，需要给对应资源添加下面注解：

       小结：限流是对服务故障的一种预防措施。通过限流可以降低服务的负载，从而避免服务因过高负载而出现故障，避免因故障导致级联失败。

       但，如果服务已经出现故障，就很容易把故障传递给依赖此服务的其他服务，从而导致雪崩。固我们需要增加线城隔离、降级熔断等手段避免因级联失败导致的雪崩问题出现。

       隔离和降级：1.Feign整合Sentinel；2.线程隔离：线程隔离有两种方式；3.熔断降级：熔断降级是解决雪崩问题的重要手段。其思路是由断路器统计服务调用的异常比例、慢请求比例，如果超出阈值则会熔断该服务（拦截一切请求）。当服务恢复时，断路器会放行访问该服务的请求。

       断路器熔断策略有三种：慢调用、异常比例、异常数

       RT超过1s则认为是慢调用，统计5s内请求数，如果请求量超过5次，且慢调用比例大于等于0.7，则触发熔断，熔断时间为3s。

       统计最近5s内的请求，如果请求量超过5次，且异常比例不低于0.7，则触发熔断，熔断时长为5s。

       授权规则：授权规则可以对调用方的来源做控制，有黑白名单两种方式：

       Sentinel通过RequestOriginParser接口的parseOrigin来获取请求来源。默认情况下获取的来源名称都是default，所以我们要自己实现此接口来编写自定义业务逻辑区分来源达到授权目的。

       修改gateway服务中的配置文件，添加defaultFilter：

       这样，从gateway路由的所有请求都会带上origin头，值为gateway。而从其它地方到达微服务的请求则没有这个头。

       这样，从网关过来的所有请求都会带origin头信息，而其他请求则没有。

       自定义异常结果：默认情况下，发生限流、降级、授权拦截时，都会抛出异常到调用方。如果要自定义异常的返回结果，需要实现BlockExceptionHandler接口。

       BlockException包含很多个子类，分别对应不同的场景：

       代码示例：

       Sentinel规则持久化：Sentinel的所有规则都是内存存储，重启后所有规则都会丢失。在生产环境下，我们必须确保这些规则的持久化，避免丢失。

       规则是否能持久化，取决于规则管理模式，Sentinel支持三种规则管理模式：

       push模式实现最为复杂，依赖于nacos，并且需要改在Sentinel控制台。整体步骤如下：

       更多文章： 程序言 | 程序员学习网站，收集和程序员学习相关的各种教程和资料，主要包括：计算机专业必读经典书籍、工具介绍、各种编程语言教程等。 (cto.cn)

sentinel工作原理及使用

        sentinel 是一个功能全面的、面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。下面说一下它的工作原理及使用方法。

        一、sentinel工作原理

        当sentinel作用在调用的接口上时，会将这个接口抽象成一种资源，调用方需要申请这种资源，使用的方法是SphU.entry()，如果能够申请成功，则说明没有被限流，否则会抛出BlockException，表面已经被限流了。

        从SphU.entry()方法往下执行会进入到Sph.entry()，在entry中，会为每一次申请创建一个context，这个context就是记录本次请求的上下文，然后还会为每一种资源创建一组插槽，这一组插槽就是责任链模式，每一个插槽实现一个功能，请求会进行插槽一个一个执行，这些插槽主要有以下几个：

        其中，ClusterBuilderSlot会为每一种资源申请一个全局的ClusterNode，这个ClusterNode会在StatistcSlot中记录每个线程对这个接口的调用情况（调用总数、成功次数、失败次数等）。StatistcSlot采用的是滑动窗口统计方法，它有两个重要的参数：windowLength（窗口长度）, intervalInSec（时间间隔）。如窗口长度为ms，时间间隔是1s，这样系统就会申请两个窗口，然后计算当前时间戳为time，进一步确定落在哪个窗口，具体逻辑如下：

       

        可见通过时间窗口，就可以将一次请求对应到一个窗口，进而计算单位时间的流量，进行流控，同时熔断降级也是通过计算单位时间的异常来实现的，所以时间窗口是十分核心的模块。随着统计的不断进行，当一个窗口时间小于当前时间时，会被系统从当前窗口数组中移除，放入到一个list中，本地会启动一个定时任务，周期性的将list中的窗口数据刷新到本地文件中。当dashboard发送获取统计数据的请求后，本地就会返回文件中的数据给dashboard，这样用户就可以看到统计数据。

        二、sentinel的使用

        目前使用sentinel主要用4种方式。

        1、在代码中直接使用

        在代码中直接调用函数SphU.entry()，由于这种方式是直接入侵代码，所以不推荐

        2、通过注解添加

        在调用的接口上面添加注解@SentinelResource，这样当调用该接口时，spring会通过AOP的方式对含有SentinelResource注解的接口进行增强，采用环绕通知@Around进行切片捕捉，在执行目标方法前执行SphU.entry()。这是一种比较好的方法，但是不适合大规模配置，如果接口众多，一个一个添加注解很麻烦。

        3、在filter中添加

        目前我们项目中调用接口时，通过filter时，会获取调用接口的名称，让好通过名称为资源命名，这样每个接口就是一种资源，这样想到于在每个接口上执行SphU.entry()，这样就实现了对每个接口对流量监控

        4、在dashboard中添加配置

        本地代码中加入sentinel的包，相当与client。在服务器上部署了dashboard，可以通过在dashboard中的配置页面来实现sentinel配置的添加。本地的sentinel通过zk来监听最新的配置消息，当配置修改时，zk通过主动推送的方式将配置消息发送给client。

        三、sentinel集群的实现

        sentinel中限流、熔断降级可以在本地进行，也可以几个实例组成一个集群来统一控制。在集群模式中，一个实例做service，其余做client，通过netty进行socket通信。client端遇到流量统计、流控、熔断降级都是发送请求到service，由service统一进行流量统计、流控、熔断降级的处理。client的服务发现通过dashboard的动态配置来完成。

        四、sentinel本地与dashboard通信

        sentinel本地和dashboard通过ty-ty实现简单的ty提供的http编码和解码方式：HttpRequestDecoder和HttpResponseEncoder），通过SPI获取本地的继承CommandHandler的类，这些类中找到含有注解CommandMapping的类，CommandMapping的name字段就是http中的url，创建一个map，记录url到Handler的映射关系，当本地服务器接收到dashboard的请求时，从里面的url中找到handler，进行请求的处理。其实就是类似于Spring MVC里面的MappingHandler。

        五、总结

        sentinel的功能强大，使用简单，可帮助大家快速搭建线上监控系统。