MSE快速入门

MSE产品包含以下模块：微服务注册配置中心、微服务治理、云原生网关
您在构建自己的微服务体系时，既可单独使用某个模块，也可搭配使用以便获得微服务生态的最佳实践

概览

简介

本教程覆盖微服务引擎MSE的核心能力，帮助您快速上手并理解MSE产品，预计体验时长20分钟。主要分为如下四个步骤，建议您按照顺序进行体验

在容器（ACK或ACK Serverless集群）部署示例的微服务应用，并将服务注册到Nacos
通过注册配置中心实现统一配置管理
利用云原生网关将服务暴露到公网
通过服务治理实现全链路灰度发布

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适用对象

本教程适用于Spring Cloud&Dubbo等微服务框架的开发者、IT基础架构师、管理员和DevOps人员等计划在阿里云上实现或扩展云原生架构的相关人员

整体架构

注册配置中心：支持注册和配置中心全托管（兼容Nacos/ZooKeeper/Eureka），可实现对服务节点和配置信息的维护和统一管理，具备丰富完善的监控报警、控制台运维操作和引擎类型，相比开源组件，具有更高性能、SLA保障和配置能力
云原生网关：提供安全高效的符合K8s Ingress标准的下一代网关，将Ingress流量网关、微服务、安全网关三合一
微服务治理：无侵入增强主流Spring Cloud、Apache Dubbo等开源微服务框架，提供丰富的服务治理和流量防护功能，将中间件与业务解耦，可实现熔断限流降级、无损上下线、全链路灰度等多种治理能力，提升开发效率和线上稳定性

p698315

ACK + ACS

您可以将部署在容器服务 Kubernetes 版和容器计算服务中的Spring Cloud和Dubbo等微服务应用接入MSE治理中心，使用MSE提供的一系列服务治理能力，大幅提升线上微服务的稳定性和开发效率，本文介绍如何将ACK和ACS微服务应用接入MSE治理中心

为单个应用开启MSE微服务治理 - Deployment - spec.template.metadata.labels

label	value
msePilotAutoEnable: “on”	开启MSE微服务治理
mseNamespace: default	设置MSE命名空间
msePilotCreateAppName: “your-deployment-name”	设置应用名称，需替换为实际Deployment名称

spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        # 填写“on”表示开启接入，需加上双引号
        msePilotAutoEnable: "on"
        # 填写接入到的治理命名空间，值不存在可自动新建
        mseNamespace: default
        # 填写接入MSE的实际应用名称，需加上双引号
        msePilotCreateAppName: "your-deployment-name"

配置流控规则

配置流控规则的原理是监控应用或服务流量的QPS指标，当指标达到设定的阈值时立即拦截流量，避免应用被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用高可用性。本文介绍如何配置管理流控规则，以及常用场景的流控配置规则。

背景信息

流量控制在网络传输中是一个常用的概念，常用于调整网络包的发送数据
系统需处理的请求是随机不可控的，而系统的处理能力是有限的，因此就需要根据系统的处理能力对流量进行控制

常用场景：削峰填谷，使流量匀速通过

请求流量具有波峰波谷的特点，流控的原理是将前面的峰值流量延迟（排队时长）到后面再处理，既能最大化满足所有请求，又能保证用户体验
在新增流控防护规则或新增规则对话框中配置以下规则信息
- 配置匀速模式下请求单机QPS阈值为5
- 流控效果选择排队等待
- 超时时间为5s
系统则每 200ms 处理一条请求，多余的处理任务将排队；同时设置了等待时长为5s，则预计排队时长超过5s的处理任务将快速失败，直接返回默认流控信息，如文本、静态页面等

    graph TB
    PEAK["波峰流量<br/>瞬时QPS超过阈值"] --> RULE["流控规则(匀速模式)<br/>单机QPS阈值 = 5<br/>流控效果: 排队等待<br/>超时时间: 5s"]

    RULE --> CHECK{"预计排队时长<br/>是否不超过5s?"}

    CHECK -->|"是: 延迟排队(削峰)"| QUEUE["进入排队队列"]
    CHECK -->|"否: 预计排队超时"| FAIL["快速失败<br/>返回默认流控信息<br/>(文本/静态页面)"]

    QUEUE --> UNIFORM["匀速放行<br/>每200ms处理一条请求"]
    UNIFORM --> BIZ["业务系统平稳处理<br/>(填谷: 峰值流量延后消化)"]

    style PEAK fill:#ffe0b2
    style RULE fill:#e1f5fe
    style CHECK fill:#fff9c4
    style QUEUE fill:#c8e6c9
    style UNIFORM fill:#a5d6a7
    style BIZ fill:#f3e5f5
    style FAIL fill:#ffcdd2

深入原理：匀速排队对应漏桶算法

排队等待的匀速语义对应漏桶算法（Leaky Bucket），Sentinel官方文档明确说明：匀速排队方式会严格控制请求通过的间隔时间，让请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法
令牌桶与漏桶的关键差异就在匀速二字上

特征	令牌桶	漏桶（排队等待）
放行速率	平均速率恒定，允许突发	严格恒定，输出被整形
突发流量	桶里攒的令牌可被瞬间取走，一波请求同时通过	不允许，每个请求间隔固定200ms
请求超量时	取不到令牌直接拒绝（不排队）	进队列排队等待，等太久才拒绝

文中三个特征——每200ms处理一条、多余任务排队、预计超过5s快速失败——分别对应漏桶的恒定出水速率、排队缓冲、溢出拒绝；令牌桶算法下请求不排队，且攒满令牌时会放行突发流量，与匀速矛盾

    graph TB
    subgraph TOKEN["令牌桶: 允许突发"]
        T_GEN["恒定速率生成令牌<br/>(1000ms投放5个)"] -. "持续投放" .-> T_TAKE
        T_REQ["请求到达"] --> T_TAKE{"桶中有令牌?"}
        T_TAKE -->|"有: 取走令牌"| T_PASS["立即通过<br/>攒满的令牌可放行突发流量"]
        T_TAKE -->|"无"| T_REJ["直接拒绝<br/>(不排队)"]
    end

    subgraph LEAKY["漏桶: 匀速整形 (MSE排队等待)"]
        L_REQ["请求到达"] --> L_CAP{"预计排队时长<br/>是否不超过5s?"}
        L_CAP -->|"是: 削峰"| L_Q["排队等待"]
        L_CAP -->|"否: 溢出"| L_REJ["快速失败"]
        L_Q --> L_OUT["恒定速率流出<br/>每200ms处理一条 (填谷)"]
    end

    style T_GEN fill:#ffe0b2
    style T_TAKE fill:#fff9c4
    style T_PASS fill:#c8e6c9
    style T_REJ fill:#ffcdd2
    style L_REQ fill:#ffe0b2
    style L_CAP fill:#fff9c4
    style L_Q fill:#c8e6c9
    style L_OUT fill:#a5d6a7
    style L_REJ fill:#ffcdd2

MSE的排队等待对应开源Sentinel的RateLimiterController，它没有真实的队列数据结构，只用一个latestPassedTime时间戳做虚拟排队，文中200ms的来源即1000 / QPS阈值 = 1000 / 5（简化后的核心逻辑）

long currentTime = TimeUtil.currentTimeMillis();
// 相邻两个请求的固定间隔 = 1000 / QPS阈值 = 1000 / 5 = 200ms
long costTime = Math.round(1.0 * acquireCount / count * 1000);
// 本请求的预期通过时间 = 上一个请求的槽位 + 200ms
long expectedTime = costTime + latestPassedTime.get();

if (expectedTime - currentTime <= maxQueueingTimeMs) {
    // 预计排队时长 ≤ 5s: 抢占排队槽位, 等待到自己槽位的时间点再放行 → 匀速
    latestPassedTime.set(expectedTime); // 实际通过CAS循环更新
    sleepUntil(expectedTime);
    return true;
}
// 预计排队时长 > 5s → 快速失败
return false;

Sentinel中真正借鉴令牌桶的是Warm Up（预热）模式——用桶中积攒的令牌决定放行斜率，从冷水位平滑爬升到阈值；快速失败则是滑动窗口计数，达到阈值立即拒绝

流控效果	Controller	限流算法	行为
快速失败	`DefaultController`	滑动窗口计数	达到阈值立即拒绝
Warm Up 预热	`WarmUpController`	令牌桶（参考Guava `SmoothWarmingUp`，冷启动因子3）	冷启动时缓慢放量爬升到阈值
排队等待	`RateLimiterController`	漏桶（虚拟队列）	匀速放行、可排队、超时拒绝

注意：排队等待只对QPS阈值类型生效，不支持并发线程数模式

参数	描述
接口名称	待流控的资源名称
是否开启	打开开关表示启用该规则，关闭开关表示禁用该规则，开关修改之后会立即生效
单机 QPS 阈值	触发对流控接口的统计维度对象的QPS阈值
流控效果	选择流控方式来处理被拦截的流量 1. 快速失败：达到阈值时，立即拦截请求，按照应用系统设置中的适配模块配置信息，进行内容返回 2. 排队等待：请求匀速通过，允许排队等待，通常用于请求调用削峰填谷等场景，需设置具体的超时时间，达到超时时间后请求会快速失败

Microservices - MSE V2