精华内容
下载资源
问答
  •  java 服务屏蔽开关系统,可以手工降级服务,关闭服务 基于spring AOP机制,可以在特殊情况下屏蔽相关service类的某些返回,并且支持定义默认返回结果,随机屏蔽某些异常服务。通过启动一个内置的http server来...

     java 服务屏蔽开关系统,可以手工降级服务,关闭服务 基于spring AOP机制,可以在特殊情况下屏蔽相关service类的某些返回,并且支持定义默认返回结果,随机屏蔽某些异常服务。 通过启动一个内置的http server来监听外部指令。

    对当前应用的影响。代码请查看 https://github.com/zhwj184/autoswitch

    使用指南:

    1.在spring配置文件中添加如下,其中switch-service-pointcut是添加紧急情况下需要屏蔽的方法列表

    org.autoswitch.test.*

    例如下面的service,上面注释分别是在应用启动后手工屏蔽该服务调用,以后每次调用直接用参数的jsonResult反序列后返回, classmethod是具体到某个方法名称,status为open关闭该服务,close表示重新打开服务,jsonResult是mock返回结果的json串, 如果是基本类型,则必须用ret作为key,其他list,bean之类的就直接用json串,type表示如果list有泛型的话则是返回的类完整类型;

    public class TestServiceImpl implements TestService{

    //http://localhost:8080/control/a.htm?classmethod=org.autoswitch.test.TestServiceImpl.hello&status=open&jsonResult=1

    public void hello(){

    System.out.println("hello");

    }

    //http://localhost:8080/control/a.htm?classmethod=org.autoswitch.test.TestServiceImpl.sayHello&status=open&jsonResult={ret:%22goodbuy%22}

    public String sayHello(){

    return "sayHello";

    }

    //http://localhost:8080/control/a.htm?classmethod=org.autoswitch.test.TestServiceImpl.getNames&status=open&jsonResult=[{"catList":[],"id":1,"name":"aaa"},{"catList":[],"id":1,"name":"aaa"},{"catList":[],"id":1,"name":"aaa"}]&type=org.autoswitch.test.TestBean

    public List getNames(){

    return null;

    }

    // http://localhost:8080/control/a.htm?classmethod=org.autoswitch.test.TestServiceImpl.getBeans&status=open&jsonResult={"catList":["123","456","789"],"id":1,"name":"aaa"} public TestBean getBeans(){ return null; }}

    3调用示例代码

    public class MainTest {

    public static void main(String[] args) {

    ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath*:spring-bean.xml");

    TestService testControl = (TestService) context.getBean("testService");

    try{

    testControl.hello();

    System.out.println(testControl.sayHello());

    List list = testControl.getNames();

    for(TestBean bean: list){

    System.out.println(bean.getId() + bean.getName() + bean.getCatList());

    }

    TestBean bean = testControl.getBeans();

    System.out.println(bean.getId() + bean.getName() + bean.getCatList());

    }catch(Exception e){}

    for(int i = 0; i < 10; i++){

    try{

    // testControl.hello();

    System.out.println(testControl.sayHello());

    // List list = testControl.getNames();

    // for(TestBean bean: list){

    // System.out.println(bean.getId() + bean.getName() + bean.getCatList());

    // }

    // TestBean bean = testControl.getBeans();

    // System.out.println(bean.getId() + bean.getName() + bean.getCatList());

    }catch(Exception e){

    e.printStackTrace();

    }

    }

    }

    }

    4.输出

    Listening on port 8080

    hello

    sayHello

    Incoming connection from /127.0.0.1

    New connection thread

    goodbuy

    goodbuy

    Incoming connection from /127.0.0.1

    New connection thread

    sayHello

    sayHello

    sayHello

    sayHello

    sayHello

    sayHello

    sayHello

    sayHello

    这里只是提供一种示例,如果要在生产环境中使用,则需要对并发控制,返回结果的序列化,方法名称一致参数不一致等各种情况进行控制, 同时还需要对权限,后台管理系统等可以做优化。

    展开全文
  • 如何进行简单的回退兜底,熔断降级 一、 开篇有益 1.什么是Hystrix? Hystrix是一个供分布式系统使用,提供延迟和容错功能,保证复杂的分布系统在面临不可避免的失败时,仍能有其弹性。 比如系统中有很多服务,当...

    本汪作为一名资深的哈士奇
    每天除了闲逛,拆家,就是啃博客了
    作为不是在戏精,就是在戏精的路上的二哈
    今天就来给大家说说在实际工作中
    如何进行简单的回退兜底,熔断降级

    一、 开篇有益

    1.什么是Hystrix?
    Hystrix是一个供分布式系统使用,提供延迟和容错功能,保证复杂的分布系统在面临不可避免的失败时,仍能有其弹性。

    比如系统中有很多服务,当某些服务不稳定的时候,使用这些服务的用户线程将会阻塞,如果没有隔离机制,系统随时就有可能会挂掉,从而带来很大的风险。SpringCloud使用Hystrix组件提供断路器、资源隔离与自我修复功能。

    eg: 在优惠券的分发微服务中,本汪调用了<优惠券的模板微服务> 和 <结算微服务>,当这两个服务不稳定而导致调用失败时,将会回退并返回相应无效数据,以防止线程阻塞。

    在这里插入图片描述

    二、在本汪面前,线程阻塞,不存在的,我们来看下实用代码示例(以优惠券分发微服务调用结算微服务为例)

    1.启动入口配置注解

    @EnableCircuitBreaker 允许使用断路器

    /**
     * 分发系统启动入口
     * @EnableCircuitBreaker 熔断降级
     * **
     * Yuezejian  Created in 2020/11/25 下午8:09
     */
    @EnableJpaAuditing
    @EnableFeignClients
    @EnableCircuitBreaker
    @EnableEurekaClient
    @SpringBootApplication
    public class DistributionApplication {
    
        /**
         * rest 接口客户端,通过他可以访问其他HTTP接口
         * @LoadBalanced 由ribbon提供,实现对多实例的负载均衡
         * @return
         */
        @LoadBalanced
        @Bean
        RestTemplate restTemplate() {
            return new RestTemplate();
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(DistributionApplication.class,args);
        }
    
    }
    
    
    

    2.通过 Feign 来实现接口调用时,通过 fallback 配置熔断策略
    @FeignClient(value = "eureka-client-coupon-settlement", fallback = SettlementClientHystrix.class)

    import com.tencent.coupon.Feign.hystrix.SettlementClientHystrix;
    import com.tencent.coupon.vo.BaseResponse;
    import com.tencent.coupon.vo.SettlementInfo;
    import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
    
    /**
     * <h1>优惠券结算微服务 Feign 接口定义</h1>
     *
     * **
     * Yuezejian  Created in 2020/12/5 下午7:01
     */
    @FeignClient(value = "eureka-client-coupon-settlement",
            fallback = SettlementClientHystrix.class)
    public interface SettlementClient {
    
        /**
         * <h2>优惠券计算规则<h2/>
         * @param settlementInfo
         * @return
         */
        @RequestMapping(value = "/coupon-settlement/settlement/compute",
                method = RequestMethod.POST)
        BaseResponse<SettlementInfo> computeRule(@RequestBody SettlementInfo settlementInfo);
    
    }
    
    
    
    1. 定义结算微服务调用失败时的兜底策略,即返回相应无效数据
    
    import com.tencent.coupon.Feign.SettlementClient;
    import com.tencent.coupon.vo.BaseResponse;
    import com.tencent.coupon.vo.SettlementInfo;
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    import java.util.Collections;
    
    /**
     * 结算微服务熔断策略实现
     * **
     * Yuezejian  Created in 2020/12/5 下午7:43
     */
    @Slf4j
    @Component
    public class SettlementClientHystrix implements SettlementClient {
        /**
         * <h2>优惠券计算规则<h2/>
         *
         * @param info {@link SettlementInfo}
         * @return
         */
        @Override
        public BaseResponse<SettlementInfo> computeRule(SettlementInfo info) {
            log.error("[eureka-client-coupon-settlement] computeRule request error");
            //TODO:是否使结算生效, 即核销
            info.setEmploy(false);
            //TODO: 设置无效结算金额,标识当前结算微服务不可以
            info.setCost(-1.0);
            BaseResponse response = new BaseResponse<>(-1,
                    "[eureka-client-coupon-settlement] computeRule request error");
            response.setData(info);
            return response;
        }
    }
    
    
    

    三、系统降级

    以上只是一个简单的代码示例
    在实际工作中,并发量过大时,我们实际所采取的降级策略,要比这复杂的多

    1、什么是降级?

    所谓“降级”,就是当系统的容量达到一定峰值时,限制或关闭系统的某些非核心功能,从而把有限的资源保留给更核心的业务。

    系统降级是一个目的明确,计划周详的执行流程,通常我们会设计一套可行性高的预案来配合执行。可以的话,最好把它系统化,这样就可以通过预案系统和开关系统来实现及时性更高的系统降级。

    2、降级预案的设计
    比如有的公司经常会推出类似5元腾讯会员月卡的秒杀活动,那么由于优惠的力度非常大,所以秒杀时的流量峰值也会非常大。

    在这里插入图片描述
    又比如 CF 官网经常会推出的神器秒杀活动,由于 CF 号称270万人同时在线,三亿鼠标的枪战梦想,所以秒杀是流量峰值也是非常的高。
    官网地址:https://cf.qq.com/cp/a20201123bp/index.shtml

    在这里插入图片描述
    那么我们可以做出如下设计:
    当秒杀流量达到 5w/s 时,把秒杀成功记录的展示从获取20条降级到只展示10条,或只展示5条,这个操作应该由一个简单的开关来实现,也就是设置一个能够从开关系统动态获取的系统参数。

    那么我们都知道:
    提交请求和返回该请求的响应之间使用的时间,一般比较关注平均响应时间。
    常用的响应时间如下:
    1.打开一个站点 ——> 大约几秒
    2.数据库查询一条记录(有索引) ——>大约十几毫秒
    3.机械磁盘一次寻址定位 ——> 4毫秒
    4.从机械磁盘顺序读取1M数据 ——> 2毫秒
    5.从SSD磁盘顺序读取1M数据 ——> 0.3毫秒
    6.从远程分布式换成Redis读取一个数据 ——> 0.5毫秒
    7.从内存读取1M数据 ——> 十几微妙
    8.Java程序本地方法调用 ——> 几微妙
    9.网络传输2Kb数据 ——> 1微妙
    如果我们在降级策略中,对每一处细节,设置合适的参数,那么整体的提升将不只是一点点。

    3、理解降级的实质
    (1)执行降级,无疑是在系统性能和用户体验之间,选择了前者。
    (2)我们要认识到的是,降级后,必然会影响一部分用户的体验,这是无法避免的。
    (3)降级的目的,是为了牺牲次要的功能和用户体验来保证核心业务流程的安全稳定运行,是不得已的举措。

    比如:当优惠券系统抗不住时,本汪将考虑是否临时降级商品详情页面的优惠券信息展示(实际上,秒杀的页面本来就已经是极致简化了,需要临时加载的信息已经最少化了),把有限的系统资源用在保障交易系统正确展示优惠信息上,以保证用户下单时会员月卡生效时间,价格等重要信息的正确性。

    需要注意的是,实际处理和我们的预期,还是有较大差异的,降级策略的说明,点到为止,对于限流和拒绝服务,将会在后期持续。。。。。。

    展开全文
  • 服务降级

    2021-02-12 19:34:15
    什么是服务降级当服务器压力剧增的情况下,根据实际业务情况及流量,对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理,从而释放服务器资源以保证核心交易正常运作或高效运作。在官方给定的示例代码中,是这样的...

    什么是服务降级

    当服务器压力剧增的情况下,根据实际业务情况及流量,对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理,从而释放服务器资源以保证核心交易正常运作或高效运作。

    在官方给定的示例代码中,是这样的,通过在@HystrixCommand下面声明回退方法的名称可以实现优雅降级。也就是说当该请求发生异常时,会调用该回退方法进行返回处理。

    重要的是要记住,Hystrix命令和回退应该放在同一个类中,并且具有相同的方法签名(失败的执行异常的可选参数)。

    Fallback方法可以有任何访问修饰符。defaultUser在任何错误的情况下,方法将用于处理回退逻辑。如果您需要将回退方法defaultUser作为单独的Hystrix命令运行,则需要使用注释对其进行HystrixCommand注释,如下所示:

    服务降级Demo

    创建 Maven 项目

    1、修改pom.xml文件,添加 hystrix 依赖

    xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">

    4.0.0

    com.sxt

    springcloud-eureka-consumer-ribbon-hystrix

    0.0.1-SNAPSHOT

    org.springframework.boot

    spring-boot-starter-parent

    1.5.13.RELEASE

    UTF-8

    UTF-8

    1.8

    org.springframework.cloud

    spring-cloud-dependencies

    Dalston.SR5

    pom

    import

    org.springframework.boot

    spring-boot-starter-web

    org.springframework.boot

    spring-boot-starter-test

    test

    org.springframework.cloud

    spring-cloud-starter-config

    org.springframework.cloud

    spring-cloud-starter-eureka-server

    org.springframework.cloud

    spring-cloud-starter-hystrix

    org.springframework.boot

    spring-boot-maven-plugin

    2、修改Consumer的业务方法,使用 @HystrixCommand 注解完成优雅降级

    以下四种情况将触发 getFallback 调用

    (1) 方法抛出非 HystrixBadRequestException 异常。

    (2) 方法调用超时

    (3) 熔断器开启拦截调用

    (4) 线程池/队列/信号量是否跑满

    3、修改启动类,在启动类中开启熔断。

    4、全局配置文件

    spring.application.name=eureka-consumer-ribbon-hystrix

    server.port=9010

    #设置服务注册中心地址,指向另一个注册中心

    eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://user:123456@eureka1:8761/eureka/,http://user:123456@eureka2:8761/eureka/

    API 和 product参考之前女巫在说谎:Feign

    正常访问测试

    异常访问测试

    展开全文
  • 概念阐述降级策略是当服务请求异常时,微服务所采用的异常处理策略。降级策略有三个相关的技术概念:“隔离”、“熔断”、“容错”:“隔离”是一种异常检测机制,常用的检测方法是请求超时、流量过大等。一般的设置...

    概念阐述

    降级策略是当服务请求异常时,微服务所采用的异常处理策略。

    降级策略有三个相关的技术概念:“隔离”、“熔断”、“容错”:

    “隔离”是一种异常检测机制,常用的检测方法是请求超时、流量过大等。一般的设置参数包括超时时间、同时并发请求个数等。

    “熔断”是一种异常反应机制,“熔断”依赖于“隔离”。熔断通常基于错误率来实现。一般的设置参数包括统计请求的个数、错误率等。

    “容错”是一种异常处理机制,“容错”依赖于“熔断”。熔断以后,会调用“容错”的方法。一般的设置参数包括调用容错方法的次数等。

    把这些概念联系起来:当"隔离"措施检测到N次请求中共有M次错误的时候,"熔断"不再发送后续请求,调用"容错"处理函数。这个技术上的定义,是和Netflix Hystrix一致的,通过这个定义,非常容易理解它提供的配置项,参考:https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/Configuration。当前ServiceComb提供两种容错方式,分别为返回null值和抛出异常。

    场景描述

    用户通过配置降级策略,可以设置微服务的异常处理策略。

    配置说明

    配置项支持对所有接口生效,或者对某个微服务的某个具体方法生效。

    配置项生效范围按照类型(type):配置项能够针对Provider, Consumer进行配置

    按照范围(scope):配置项能够针对MicroService进行配置, 也可以针对【x-schema-id + operationId】进行配置

    本章节如果没有特殊说明,所有的配置项都支持按照下面的格式进行配置:

    servicecomb.[namespace].[type].[MicroServiceName].[接口名称].[propertyname]

    type指Provider或者Consumser, 针对特定的微服务的配置,需要增加MicroServiceName, 针对接口配置的,需要指定接口名称,接口名称由【x-schema-id + operationId】组成。

    隔离配置可选配置项格式示例如下:

    servicecomb.isolation.Consumer.timeout.enabled

    servicecomb.isolation.Consumer.DemoService.timeout.enabled

    servicecomb.isolation.Consumer.DemoService.hello.sayHello.timeout.enabled

    servicecomb.isolation.Provider.timeout.enabled

    servicecomb.isolation.Provider.DemoService.timeout.enabled

    servicecomb.isolation.Provider.DemoService.hello.sayHello.timeout.enabled

    配置项列表

    注意:在下面的表格里面,全部省略type和MicroServiceName。未特殊说明,配置项都支持Provider和Consumer。

    例如:对于服务消费者,需要配置为:servicecomb.isolation.Consumer.timeout.enabled

    例如:对于服务提供者,需要配置为:servicecomb.isolation.Provider.timeout.enabled

    表1-1降级策略相关配置项说明

    配置项默认值取值范围是否必选含义注意servicecomb.isolation.timeout.enabledFALSE-否是否启用超时检测

    servicecomb.isolation.timeoutInMilliseconds30000-否超时时间阈值

    servicecomb.isolation.maxConcurrentRequests10-否最大并发数阈值

    servicecomb.circuitBreaker.enabledTRUE-否是否启用熔断措施

    servicecomb.circuitBreaker.forceOpenFALSE-否不管失败次数,都进行熔断

    servicecomb.circuitBreaker.forceClosedFALSE-否任何时候都不熔断当与forceOpen同时配置时,forceOpen优先。

    servicecomb.circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds15000-否熔断后,多长时间恢复恢复后,会重新计算失败情况。注意:如果恢复后的调用立即失败,那么会立即重新进入熔断。

    servicecomb.circuitBreaker.requestVolumeThreshold20-否10s内统计错误发生次数阈值,超过阈值则触发熔断由于10秒还会被划分为10个1秒的统计周期,经过1s中后才会开始计算错误率,因此从调用开始至少经过1s,才会发生熔断。

    servicecomb.circuitBreaker.errorThresholdPercentage50-否错误率阈值,达到阈值则触发熔断

    servicecomb.fallback.enabledTRUE-否是否启用出错后的故障处理措施

    servicecomb.fallback.maxConcurrentRequests10-否并发调用容错处理措施(servicecomb.fallbackpolicy.policy)的请求数,超过这个值则不再调用处理措施,直接返回异常

    servicecomb.fallbackpolicy.policythrowexceptionreturnull \throwexception否出错后的处理策略

    小心:谨慎使用servicecomb.isolation.timeout.enabled=true。因为系统处理链都是异步执行,中间处理链的返回,会导致后面处理链的逻辑处理效果丢失。尽可能将servicecomb.isolation.timeout.enabled保持默认值false,并且正确设置网络层超时时间servicecomb.request.timeout=30000。

    示例代码servicecomb:

    handler:

    chain:

    Consumer:

    default:bizkeeper-consumer

    isolation:

    Consumer:

    timeout:

    enabled:true

    timeoutInMilliseconds:30000

    circuitBreaker:

    Consumer:

    enabled:true

    sleepWindowInMilliseconds:15000

    requestVolumeThreshold:20

    fallback:

    Consumer:

    enabled:true

    fallbackpolicy:

    Consumer:

    policy:throwexception

    说明:降级策略需要启用服务治理能力,对应的服务提供者的handler是bizkeeper-provider,服务消费者的handler是bizkeeper-consumer。

    展开全文
  • 将显示一个升级过程作为示例(所有验证和验证步骤都隐藏在和处理逻辑之后). ‘ – ‘意味着更少,’*’ – 任何构建 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 每个脚本都是...
  • - 文档地址 - ...- 源码分析Hystrix降级策略和调整 - 查看默认讲解策略: HystrixCommandProperties - 通过查找配置类可以按需修改默认配置文件(小技巧, 不要去背默认配置) - execution.iso...
  • 服务降级Hystrix 提供了服务降级功能。有些场景下当调用服务失败时,不应该产生一个Exception 异常给用户。而是采用执行备用策略。比如:假如一个购物网站,它可以监控用户的行为,并尝试向用户推荐其它可以购买的...
  • 整理了一些Java基础流程图/架构图,做一下笔记,大家一起学习。 1.spring的生命周期 Spring作为当前Java最流行、最强大的轻量级容器框架,了解熟悉spring的生命周期非常有必要; 首先容器启动后,对bean...
  • 此时你需要使用的技术手段之一就是限流,当请求达到一定的并发数或速率,就进行等待、排队、降级、拒绝服务等。在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。缓存缓存比较好理解,在大型高并发系.....
  • 互联网上充斥着对Java多线程编程的介绍,每篇文章都从不同的角度介绍并总结了该领域的内容。但大部分文章都没有说明多线程的实现本质,没能让开发者真正“过瘾”。从Java的线程安全鼻祖内置锁介绍开始,让你了解内置...
  • SpringBoot 整合限流、熔断和降级

    千次阅读 2021-01-09 09:33:03
    第四步:验证熔断降级,根据上面的降级策略配置,当 doSomeThing2方法的调用QPS >= 5,如果异常率超过50%,那么后续2秒内的调用将直接出发熔断降级,默认情况会直接抛出 DegradeException异常,比如: 2019-06-27...
  • 在突发大量内存的请求期间,哪些工具或最佳实践可用于在Java服务中正常降级服务? 有问题的应用程序是多线程的。 处理每个请求所需的工作量可能相差很大,并且不容易拆分和并行化。我很担心编写与堆使用和GC有关的...
  • Java限流策略

    2021-12-16 12:26:56
    此时你需要使用的技术手段之一就是限流,当请求达到一定的并发数或速率,就进行等待、排队、降级、拒绝服务等。在限流时,常见的两种算法是漏桶和令牌桶算法算法。 限流算法 令牌桶(Token Bucket)、漏桶(leaky ...
  • 在 Sentinel 中资源定义和规则配置是分离的。...1,引入依赖包com.alibaba.cspsentinel-core1.8.0com.alibaba.cspsentinel-annotation-aspectj1.8.0使用方式一:Java原生编码方式步骤1:定义需要保护的资源public St...
  • JAVA限流(一)

    千次阅读 2019-06-04 09:13:28
    为了保证在业务高峰期,线上系统也能保证一定的弹性和稳定性,最有效的方案就是进行服务降级了,而限流就是降级系统最常采用的方案之一,常用的限流手段有如下几种,下面进行简单的介绍,供大家参考学习,至于具体的...
  • SpringCloud断路器(Hystrix) 一、服务雪崩应对策略 (1)熔断模式:这种模式主要是参考电路熔断,如果一条线路电压过高,保险丝会熔断,防止火灾。放到我们的系统中,如果某个目标服务调用慢或者有大量超时,此时,...
  • Java 限流策略

    2020-02-20 16:31:07
    此时你需要使用的技术手段之一就是限流,当请求达到一定的并发数或速率,就进行等待、排队、降级、拒绝服务等。在限流时,常见的两种算法是漏桶和令牌桶算法。 限流算法 令牌桶(Token Bucket)、漏桶(leaky bucket)...
  • java相关:详解Spring Cloud Hystrix断路器实现容错和降级发布于 2020-...一起跟随小妖过来看看吧简介Spring cloud提供了Hystrix容错库用以在服务不可用时,对配置了断路器的方法实行降级策略,临时调用备用方法。这...
  • Java学习路线总结,搬砖工逆袭Java架构师

    万次阅读 多人点赞 2021-09-04 13:15:51
    前情提要 无意间听到领导们的谈话,现在公司的现状是码农太多,但能独立带队的人太少,...我觉得一个Java程序员的学习路线应该是: javase; javaweb; 数据库; ssm; springboot; 数据结构与算法; JVM;
  • 这个注解一次搞定限流与熔断降级:@SentinelResource
  • 熔断降级 系统负载保护 Sentinel 是如何工作的 快速开始 本地Demo 1. 引入 Sentinel 依赖 2. 定义资源 3. 定义规则 4. 检查效果 5. 启动 Sentinel 控制台 公网 Demo 1. 下载 Demo jar 2. 开通 AHAS 流控...
  • 此时你需要使用的技术手段之一就是限流,当请求达到一定的并发数或速率,就进行等待、排队、降级、拒绝服务等。在限流时,常见的两种算法是漏桶和令牌桶算法算法。 限流算法 令牌桶(Token Bucket)、漏桶(leaky ...
  • 个人猜测应该是查询过程中出现了问题,要么超时,要么网络问题导致查询失败采用的服务降级处理。所以,最终呈现给用户的并不是内部系统出错之类的提示,而是一个空的列表。服务降级,当服务器压力剧增时,根据当前...
  • 重要声明:本人之前对java中的读写锁也不是非常了解,用的也不是很多,尤其在读写锁的策略原理一块没有深究过,本篇文章是在学习【玩转Java并发工具,精通JUC,成为并发多面手】课程后写的,故文章类型选择为"转载",...
  • 然后在RestTemplate对象上标注@LoadBalanced注解。RestTemplate对象用于提供服务间调用的功能,而@LoadBalanced注解...(3)根据指定的负载均衡策略,从可用的服务实例列表中选择一个。 (4)然后使用该地址,通过Rest.
  • 降级降级有慢调用比例、异常比例、异常数三种熔断策略降级 --慢调用比例:需要设置最大RT(最大的响应时间)和比例阈值(0.0至1.0之间),请求大于最大RT的判定为慢调用,当慢调用比例到达比例阈值时进行熔断...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 5,373
精华内容 2,149
关键字:

java降级策略示例

java 订阅