谷粒商城高级篇 (二十五) --------- SpringCloud Alibaba Sentinel

「爱情、让人受尽委屈。」 2024-04-06 13:02 87阅读 0赞

#### 目录 ####

*  一、简介
 *   *  1. 熔断降级限流
     *  2. Sentinel 简介
 *  二、Hystrix 与 Sentinel 比较
 *  三、整合 Feign+Sentinel 测试熔断降级
 *  四、整合 Sentinel 测试限流 (流量控制)

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## 一、简介 ##

### 1. 熔断降级限流 ###

**什么是熔断？**

> A 服务调用 B 服务的某个功能，由于网络不稳定问题，或者 B 服务卡机，导致功能时间超长。如果这样子的次数太多。我们就可以直接将 B 断路了 (A 不再请求B 接口) ，凡是调用 B 的直接返回降级数据，不必等待 B 的超长执行。 这样 B 的故障问题，就不会级联影响到 A。

**什么是降级？**

> 整个网站处于流量高峰期，服务器压力剧增，根据当前业务情况及流量，对一些服务和页面进行有策略的降级\[停止服务，所有的调用直接返回降级数据\]。以此缓解服务器资源的的压力，以保证核心业务的正常运行，同时也保持了客户和大部分客户的得到正确的相应。

**异同：**

相同点：

1、为了保证集群大部分服务的可用性和可靠性，防止崩溃，牺牲小我  
2、用户最终都是体验到某个功能不可用

不同点：

1、熔断是被调用方故障，触发的系统主动规则  
2、降级是基于全局考虑，停止一些正常服务，释放资源

**什么是限流？**

对打入服务的请求流量进行控制，使服务能够承担不超过自己能力的流量压力。

### 2. Sentinel 简介 ###

官方文档：[https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E4_BB_8B_E7_BB_8D]  
项目地址：[https://github.com/alibaba/Sentinel][https_github.com_alibaba_Sentinel]

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。
 *  **完备的实时监控：** Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
 *  **广泛的开源生态：** Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。
 *  **完善的 SPI 扩展点：** Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

![在这里插入图片描述][95f185987b3740b188b3c80b7675dd08.png]  
Sentinel 分为两个部分：

*  核心库 (Java 客户端) 不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
 *  控制台 (Dashboard) 基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的Tomcat 等应用容器。

Sentinel 基本概念：

**资源：**

> 资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容，例如，由应用程序提供的服务，或由应用程序调用的其它应用提供的服务，甚至可以是一段代码。在接下来的文档中，我们都会用资源来描述代码块。只要通过 Sentinel API 定义的代码，就是资源，能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下，可以使用方法签名，URL，甚至服务名称作为资源名来标示资源。

**规则：**

> 围绕资源的实时状态设定的规则，可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。

## 二、Hystrix 与 Sentinel 比较 ##

![在这里插入图片描述][29423bce967f42feac2a6043dd832854.png]

## 三、整合 Feign+Sentinel 测试熔断降级 ##

[https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%B8%BB%E9%A1%B5][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E4_B8_BB_E9_A1_B5]

除了流量控制以外，降低调用链路中的不稳定资源也是 Sentinel 的使命之一。由于调用关系的复杂性，如果调用链路中的某个资源出现了不稳定，最终会导致请求发生堆积。

![在这里插入图片描述][d50d5ac65e744808869c34a975e7ecab.png]  
Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的:

当检测到调用链路中某个资源出现不稳定的表现，例如请求响应时间长或异常比例升高的时候，则对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联故障。

**熔断降级设计理念**

在限制的手段上，Sentinel 和 Hystrix 采取了完全不一样的方法。

Hystrix 通过 线程池隔离 的方式，来对依赖 (在 Sentinel 的概念中对应资源) 进行了隔离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成本 (过多的线程池导致线程数目过多)，还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。Sentinel 对这个问题采取了两种手段:

*  通过并发线程数进行限制
    
     *  和资源池隔离的方法不同，Sentinel 通过限制资源并发线程的数量，来减少不稳定资源对其它资源的影响。这样不但没有线程切换的损耗，也不需要您预先分配线程池的大小。当某个资源出现不稳定的情况下，例如响应时间变长，对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后，对该资源的新请求就会被拒绝。堆积的线程完成任务后才开始继续接收请求。
 *  通过响应时间对资源进行降级
    
     *  除了对并发线程数进行控制以外，Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。当依赖的资源出现响应时间过长后，所有对该资源的访问都会被直接拒绝，直到过了指定的时间窗口之后才重新恢复。

**整合测试：**

[https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/blob/master/spring-cloud-alibaba-examples/sentinel-example/sentinel-feign-example/readme-zh.md][https_github.com_alibaba_spring-cloud-alibaba_blob_master_spring-cloud-alibaba-examples_sentinel-example_sentinel-feign-example_readme-zh.md]

A、引入依赖

<dependency>
    	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    	<artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
    	<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    	<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    </dependency>

B、使用 Nacos 注册中心

<dependency>
    	<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    	<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>

C、定义 fallback 实现

在服务消费者中，实现 feign 远程接口，接口的实现方法即为调用错误的容错方法

public class OrderFeignServiceFallBack implements OrderFeignService {
        
    	@Override
    	public Resp<OrderVo> getOrderInfo(String orderSn) {
        
    		return null;
    	}
    }

D、定义 fallbackfactory 并放在容器中

@Component
    public class OrderFeignFallbackFactory implements FallbackFactory<OrderFeignServiceFallBack> {
        
    	@Override
    	public OrderFeignServiceFallBack create(Throwable throwable) {
        
    		return new OrderFeignServiceFallBack(throwable);
    	}
    }

E、改造 fallback 类接受异常并实现容错方法

public class OrderFeignServiceFallBack implements OrderFeignService {
        
    	private Throwable throwable;
    	public OrderFeignServiceFallBack(Throwable throwable){
        
    		this.throwable = throwable;
    	}
    	@Override
    	public Resp<OrderVo> getOrderInfo(String orderSn) {
        
    		return Resp.fail(new OrderVo());
    	}
    }

F、远程接口配置 feign 客户端容错

@FeignClient(value = "gulimall-oms",fallbackFactory = OrderFeignFallbackFactory.class)
    public interface OrderFeignService {
        
    	@GetMapping("/oms/order/bysn/{orderSn}")
    	public Resp<OrderVo> getOrderInfo(@PathVariable("orderSn") StringorderSn);
    }

G、开启 sentinel 代理 feign 功能

在 application.properties 中配置

feign.sentinel.enabled=true

测试熔断效果。当远程服务出现问题，会自动调用回调方法返回默认数据。

**更快的容错方式**

H、使用 @SentinelResource，并定义 fallback

@SentinelResource(value = "order",fallback = "e")

Fallback 和原方法签名一致，但是最多多一个 Throwable 类型的变量接受异常。  
[https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B3%A8%E8%A7%A3%E6%94%AF%E6%8C%81][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E6_B3_A8_E8_A7_A3_E6_94_AF_E6_8C_81]

需要给容器中配置注解切面

@Bean
    public SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() {
        
    	return new SentinelResourceAspect();
    }

在控制台添加降级策略

![在这里插入图片描述][0343a34923fd4eb6b9dc7e4168b819b4.png]  
I、测试降级效果

当远程服务停止，前几个服务会尝试调用远程服务，满足降级策略条件以后则不会再尝试调用远程服务

## 四、整合 Sentinel 测试限流 (流量控制) ##

[https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/blob/master/spring-cloud-alibaba-examples/sentinel-example/sentinel-core-example/readme-zh.md][https_github.com_alibaba_spring-cloud-alibaba_blob_master_spring-cloud-alibaba-examples_sentinel-example_sentinel-core-example_readme-zh.md]

**什么是流量控制?**

流量控制在网络传输中是一个常用的概念，它用于调整网络包的发送数据。然而，从系统稳定性角度考虑，在处理请求的速度上，也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的，而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器，可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状，如下图所示：

![在这里插入图片描述][9c6f5168756a422396c09e711281ad29.png]  
**流量控制设计理念**

流量控制有以下几个角度:

*  资源的调用关系，例如资源的调用链路，资源和资源之间的关系
 *  运行指标，例如 QPS、线程池、系统负载等
 *  控制的效果，例如直接限流、冷启动、排队等

Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度，并进行灵活组合，从而达到想要的效果。

A、引入 Sentinel starter

<dependency>
    	<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    	<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    </dependency>

B、接入限流埋点

*  HTTP 埋点  
    Sentinel starter 默认为所有的 HTTP 服务提供了限流埋点，如果只想对 HTTP 服务进行限流，那么只需要引入依赖，无需修改代码。
 *  自定义埋点  
    如果需要对某个特定的方法进行限流或降级，可以通过 @SentinelResource 注解来完成限流  
    的埋点，示例代码如下：

@SentinelResource("resource")
    public String hello() {
        
    	return "Hello";
    }

当然也可以通过原始的 SphU.entry(xxx) 方法进行埋点， 可以参见 Sentinel 文档

[https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8\#%E5%AE%9A%E4%B9%89%E8%B5%84%E6%BA%90][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E5_A6_82_E4_BD_95_E4_BD_BF_E7_94_A8_E5_AE_9A_E4_B9_89_E8_B5_84_E6_BA_90]

C、配置限流规则

Sentinel 提供了两种配置限流规则的方式：代码配置 和 控制台配置。

*  通过代码来实现限流规则的配置。一个简单的限流规则配置示例代码如下，更多限流规则配置详情请参考 Sentinel 文档。  
    [https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8  
    \#%E5%AE%9A%E4%B9%89%E8%A7%84%E5%88%99][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E5_A6_82_E4_BD_95_E4_BD_BF_E7_94_A8 _E5_AE_9A_E4_B9_89_E8_A7_84_E5_88_99]

List<FlowRule> rules = new ArrayList<FlowRule>();
    FlowRule rule = new FlowRule();
    rule.setResource(str);
    // set limit qps to 10
    rule.setCount(10);
    rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
    rule.setLimitApp("default");
    
    rules.add(rule);
    FlowRuleManager.loadRules(rules);

*  通过控制台进行限流规则配置  
    1、下载控制台：[http://edas-public.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/install\_package/demo/sentinel-dashboard.jar][http_edas-public.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com_install_package_demo_sentinel-dashboard.jar]  
    2、启动控制台，执行 Java 命令 java -jar sentinel-dashboard.jar 完成 Sentinel 控制台的启动。 控制台默认的监听端口为 8080。

D、启动应用并配置

增加配置，在应用的 /src/main/resources/application.properties 中添加基本配置信息

spring.application.name=sentinel-example
    server.port=18083
    spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:8080

E、控制台配置限流规则并验证

访问 http://localhost:8080 页面

![在这里插入图片描述][c4a539afaabe4b2a8097834012ff76af.png]

如果您在控制台没有找到应用，请调用一下进行了 Sentinel 埋点的 URL 或方法，因为 Sentinel 使用了 lazy load 策略。

任意发送请求，可以在簇点链路里面看到刚才的请求，可以对请求进行流控。

![在这里插入图片描述][b8bbc5c6f27a49a787f6fe1420d44f0f.png]  
测试流控效果

![在这里插入图片描述][057155e8650d4c8aa6839d6feb8c40f1.png]

E、自定义流控响应

package com.fancy.gulimall.seckill.config;
    
    import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.servlet.callback.UrlBlockHandler;
    import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.servlet.callback.WebCallbackManager;
    import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
    import com.alibaba.fastjson.JSON;
    import com.fancy.common.exception.BizCodeEnume;
    import com.fancy.common.utils.R;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    
    import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
    import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
    import java.io.IOException;
    
    @Configuration
    public class SeckillSentinelConfig {
        
    
        public SeckillSentinelConfig(){
        
            WebCallbackManager.setUrlBlockHandler(new UrlBlockHandler(){
        
                @Override
                public void blocked(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException ex) throws IOException {
        
                    R error = R.error(BizCodeEnume.TOO_MANY_REQUEST.getCode(), BizCodeEnume.TOO_MANY_REQUEST.getMsg());
                    response.setCharacterEncoding("UTF-8");
                    response.setContentType("application/json");
                    response.getWriter().write(JSON.toJSONString(error));
                }
            });
        }
    }

F、持久化流控规则

默认的流控规则是保存在项目的内存中，项目停止再启动，流控规则就是失效。我们可以持久化保存规则：

[https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%99%E6%89%A9%E5%B1%95\#datasource-%E6%89%A9%E5%B1%95][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E5_8A_A8_E6_80_81_E8_A7_84_E5_88_99_E6_89_A9_E5_B1_95_datasource-_E6_89_A9_E5_B1_95]

生产环境使用模式：

我们推荐通过控制台设置规则后将规则推送到统一的规则中心， 客户端实现 ReadableDataSource 接口端监听规则中心实时获取变更。  
![在这里插入图片描述][3ea3ba1637d1440dbf2973907b7af3a2.png]

解决方案：

DataSource 扩展常见的实现方式有：

*  拉模式：客户端主动向某个规则管理中心定期轮询拉取规则，这个规则中心可以是 RDBMS、文件，甚至是 VCS 等。这样做的方式是简单，缺点是无法及时获取变更。
 *  推模式：规则中心统一推送，客户端通过注册监听器的方式时刻监听变化，比如使用 Nacos、Zookeeper 等配置中心。这种方式有更好的实时性和一致性保证。

推模式：使用 Nacos 配置规则

1、引入依赖

<dependency>
    	<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    	<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    	<version>1.6.3</version>
    </dependency>

2、编写配置类

@Configuration
    public class SentinelConfig {
        
    	public SentinelConfig(){
        
    	
    		//1、加载流控策略
    		ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new NacosDataSource<>("127.0.0.1:8848", "demo", "sentinel", source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {
        }));
    		FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());
    		
    		//2、加载降级策略
    		ReadableDataSource<String, List<DegradeRule>> degradeRuleDataSource = new NacosDataSource<>("127.0.0.1:8848", "demo", "sentinel", source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<DegradeRule>>() {
        }));
    		DegradeRuleManager.register2Property(degradeRuleDataSource.getProperty());
    		
    		//3、加载系统规则
    		ReadableDataSource<String, List<SystemRule>> systemRuleDataSource = new NacosDataSource<>("127.0.0.1:8848", "demo", "sentinel", source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<SystemRule>>() {
        }));
    		SystemRuleManager.register2Property(systemRuleDataSource.getProperty());
    		
    		//4、加载权限策略
    		ReadableDataSource<String, List<AuthorityRule>>
    		authorityRuleDataSource = new NacosDataSource<>("127.0.0.1:8848", "demo", "sentinel", source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<AuthorityRule>>() {
        }));
    		AuthorityRuleManager.register2Property(authorityRuleDataSource.getProperty());
    	}
    }

参照 [https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/Dynamic-Rule-Configuration][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_Dynamic-Rule-Configuration] 查看更多控制规则

3、在 nacos 中创建 dataId，并使用 json 格式

![在这里插入图片描述][748e27aad5ca4c50a8d743531711c6ff.png]  
4、添加一条流控规则测试

[
    	{
         
    		"resource": "/ums/member/list", 
    		"limitApp": "default", 
    		"grade": 1, 
    		"count": 5, 
    		"strategy": 0, 
    		"controlBehavior": 0, 
    		"clusterMode": false
    	}
    ]

配置含义说明：

[https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6][https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E6_B5_81_E9_87_8F_E6_8E_A7_E5_88_B6]

*  resource：资源名，即限流规则的作用对象
 *  count: 限流阈值
 *  grade: 限流阈值类型 (QPS 或并发线程数)
 *  limitApp: 流控针对的调用来源，若为 default 则不区分调用来源
 *  strategy: 调用关系限流策略
 *  controlBehavior: 流量控制效果 (直接拒绝、Warm Up、匀速排队)

5、系统规则，降级规则等均可添加

[
    	{
         
    		"resource": "/ums/member/list", 
    		"limitApp": "default", 
    		"grade": 1, 
    		"count": 5, 
    		"strategy": 0, 
    		"controlBehavior": 0, 
    		"clusterMode": false
    	},
    	{
         
    		"highestSystemLoad": -1, 
    		"highestCpuUsage": 0.99, 
    		"qps": 2, 
    		"avgRt": 10, 
    		"maxThread": 10
    	}
    ]

6、最终效果  
Sentinel 控制台改变流控规则，不能推送到 nacos 中，  
Nacos 中改变流控规则可以实时观察到变化

![在这里插入图片描述][ea1197ddc8fd477b8659a6d3730d05eb.png]  
第 2 步 API 的方式，可以直接变为配置方式：

在 application.properties 中配置

spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.server-addr=127.0.0.1:8848
    spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.data-id=sentinel
    spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.group-id=demo
    spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.rule-type=flow
    spring.cloud.sentinel.datasource.ds1.nacos.server-addr=127.0.0.1:8848
    spring.cloud.sentinel.datasource.ds1.nacos.data-id=sentinel
    spring.cloud.sentinel.datasource.ds1.nacos.group-id=demo
    spring.cloud.sentinel.datasource.ds1.nacos.rule-type=system

ds，ds1 是随便写的。

[https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E4_BB_8B_E7_BB_8D]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D
[https_github.com_alibaba_Sentinel]: https://github.com/alibaba/Sentinel
[95f185987b3740b188b3c80b7675dd08.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/4b609f06ef0841aa9ba6a54a617c5fa9.png
[29423bce967f42feac2a6043dd832854.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/215e94dd6d9242bd9ec9b5a850b69f17.png
[https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E4_B8_BB_E9_A1_B5]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%B8%BB%E9%A1%B5
[d50d5ac65e744808869c34a975e7ecab.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/9b74bbf0b1d0416194d22bdb243a9093.png
[https_github.com_alibaba_spring-cloud-alibaba_blob_master_spring-cloud-alibaba-examples_sentinel-example_sentinel-feign-example_readme-zh.md]: https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/blob/master/spring-cloud-alibaba-examples/sentinel-example/sentinel-feign-example/readme-zh.md
[https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E6_B3_A8_E8_A7_A3_E6_94_AF_E6_8C_81]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B3%A8%E8%A7%A3%E6%94%AF%E6%8C%81
[0343a34923fd4eb6b9dc7e4168b819b4.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/a22ab5a45a7543c8889ca6a9f2f9d255.png
[https_github.com_alibaba_spring-cloud-alibaba_blob_master_spring-cloud-alibaba-examples_sentinel-example_sentinel-core-example_readme-zh.md]: https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/blob/master/spring-cloud-alibaba-examples/sentinel-example/sentinel-core-example/readme-zh.md
[9c6f5168756a422396c09e711281ad29.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/6764e9e28dbb4532a8fc7a0797784a53.png
[https_github.com_alibaba_Sentinel_wiki_E5_A6_82_E4_BD_95_E4_BD_BF_E7_94_A8_E5_AE_9A_E4_B9_89_E8_B5_84_E6_BA_90]: https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8#%E5%AE%9A%E4%B9%89%E8%B5%84%E6%BA%90
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