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  • 以下是我的理解,不知道对不对,还请大家指点迷津 问题编号1: 降级 : 请求超时后会触发降级机制 熔断: 当服务不可用时触发熔断机制 问题编号2:超时几次会降级?如何配置 问题编号3:调用一个不可用的服务,调用...
  • 微服务实战中如何理解服务熔断和降级区别

    万次阅读 多人点赞 2018-07-24 15:23:26
    熔断: ...熔断的目的是当A服务模块中的某块程序出现故障后为了不影响其他客户端的请求而做出的及时回应。 降级: 举个例子解释,我们去银行排队办理业务,大部分的银行分为普通窗口、特殊窗口(...

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    熔断:

    举个例子解释,生活中每家每户都在用电,小明家的电线因为故障导致了小明家停电了。而小李、小张家的电是正常使用的。电力公司没有因为小明家有故障线路而停掉其他人家的电,同时小明家没有使用有故障的电路的电。这时即为熔断。熔断的目的是当A服务模块中的某块程序出现故障后为了不影响其他客户端的请求而做出的及时回应。

    降级:

    举个例子解释,我们去银行排队办理业务,大部分的银行分为普通窗口、特殊窗口(VIP窗口,老年窗口)。某一天银行大厅排普通窗口的人巨多。这时特殊窗口贴出告示说某时刻之后再开放。那么这时特殊窗口的工作人员就可以空出来去帮其他窗口办理业务,提高办事效率,已达到解决普通窗口排队的人过的目的。这时即为降级,降级的目的是为了解决整体项目的压力,而牺牲掉某一服务模块而采取的措施。

    以上为了加深理解分别举了个例子。有不妥的地方欢迎留言指出。下面摘录一段网友的总结:

    两者其实从有些角度看是有一定的类似性的:
    1. 目的很一致,都是从可用性可靠性着想,为防止系统的整体缓慢甚至崩溃,采用的技术手段;
    2. 最终表现类似,对于两者来说,最终让用户体验到的是某些功能暂时不可达或不可用;
    3. 粒度一般都是服务级别,当然,业界也有不少更细粒度的做法,比如做到数据持久层(允许查询,不允许增删改);
    4. 自治性要求很高,熔断模式一般都是服务基于策略的自动触发,降级虽说可人工干预,但在微服务架构下,完全靠人显然不可能,开关预置、配置中心都是必要手段;
    而两者的区别也是明显的:
    1. 触发原因不太一样,服务熔断一般是某个服务(下游服务)故障引起,而服务降级一般是从整体负荷考虑;
    2. 管理目标的层次不太一样,熔断其实是一个框架级的处理,每个微服务都需要(无层级之分),而降级一般需要对业务有层级之分(比如降级一般是从最外围服务开始)

    (总结参考来自:https://blog.csdn.net/guwei9111986/article/details/51649240/

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  • 服务熔断和降级区别

    千次阅读 2019-06-13 23:16:02
    熔断: ...熔断的目的是当A服务模块中的某块程序出现故障后为了不影响其他客户端的请求而做出的及时回应。 降级: 举个例子解释,我们去银行排队办理业务,大部分的银行分为普通窗口、特殊窗口(...

    熔断:

    举个例子解释,生活中每家每户都在用电,小明家的电线因为故障导致了小明家停电了。而小李、小张家的电是正常使用的。电力公司没有因为小明家有故障线路而停掉其他人家的电,同时小明家没有使用有故障的电路的电。这时即为熔断。熔断的目的是当A服务模块中的某块程序出现故障后为了不影响其他客户端的请求而做出的及时回应。

    降级:

    举个例子解释,我们去银行排队办理业务,大部分的银行分为普通窗口、特殊窗口(VIP窗口,老年窗口)。某一天银行大厅排普通窗口的人巨多。这时特殊窗口贴出告示说某时刻之后再开放。那么这时特殊窗口的工作人员就可以空出来去帮其他窗口办理业务,提高办事效率,已达到解决普通窗口排队的人过的目的。这时即为降级,降级的目的是为了解决整体项目的压力,而牺牲掉某一服务模块而采取的措施。

    以上为了加深理解分别举了个例子。有不妥的地方欢迎留言指出。下面摘录一段网友的总结:

    两者其实从有些角度看是有一定的类似性的:
    目的很一致,都是从可用性可靠性着想,为防止系统的整体缓慢甚至崩溃,采用的技术手段;
    最终表现类似,对于两者来说,最终让用户体验到的是某些功能暂时不可达或不可用;
    粒度一般都是服务级别,当然,业界也有不少更细粒度的做法,比如做到数据持久层(允许查询,不允许增删改);
    自治性要求很高,熔断模式一般都是服务基于策略的自动触发,降级虽说可人工干预,但在微服务架构下,完全靠人显然不可能,开关预置、配置中心都是必要手段;
    而两者的区别也是明显的:
    触发原因不太一样,服务熔断一般是某个服务(下游服务)故障引起,而服务降级一般是从整体负荷考虑;
    管理目标的层次不太一样,熔断其实是一个框架级的处理,每个微服务都需要(无层级之分),而降级一般需要对业务有层级之分(比如降级一般是从最外围服务开始)
    (总结参考来自:https://blog.csdn.net/guwei9111986/article/details/51649240/)
     

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  • HystrixCommand及配置实例,亲测可用,有参数配置说明
  • Hystrix服务熔断和降级

    2020-10-20 19:06:51
    使用Hystrix服务降级,加在调用的服务中(user)4.1 导入依赖Hystrix4.2 修改配置文件,开启降级4.3 修改启动类,加入@EnableHystrix,标注当前工程开启服务降级处理4.4 修改BookClient,加入降级跳转的类fallba

    1.服务熔断

    服务熔断的作用类似于我们家用的保险丝,当某服务出现不可用或响应超时的情况时,为了防止整个系统出现雪崩,暂时停止对该服务的调用。

    2.服务降级

    服务降级是从整个系统的负荷情况出发和考虑的,对某些负荷会比较高的情况,为了预防某些功能(业务场景)出现负荷过载或者响应慢的情况,在其内部暂时舍弃对一些非核心的接口和数据的请求,而直接返回一个提前准备好的fallback(退路)错误处理信息。这样,虽然提供的是一个有损的服务,但却保证了整个系统的稳定性和可用性。

    3.使用Hystrix服务的熔断,加在被调用的服务中(book)

    修改book

    3.1 导入依赖

    <!-- Hystrix 依赖 熔断降级-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
            </dependency>
    

    3.2 修改启动类,加@EnableCircuitBreaker注解,标注当前工程开启熔断器

    @SpringBootApplication
    
    //标注当前工程是eureka的客户端
    @EnableDiscoveryClient
    
    //标注当前工程开启熔断器
    @EnableCircuitBreaker
    
    public class BookSpringBootApplication {
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(BookSpringBootApplication.class);
        }
    }
    

    3.3 修改controller

    标注当前接口开启熔断,如果出现问题,走HystrixCommand中的findAllFallBack方法
    @HystrixCommand(fallbackMethod = “findAllFallBack”)

    @RestController
    public class BookController {
    
        @Autowired
        BookService bookService;
    
    
        @RequestMapping("/findAll")
        //标注当前接口开启熔断,如果出现问题,走HystrixCommand中的findAllFallBack方法
        @HystrixCommand(fallbackMethod = "findAllFallBack")
        public List<BookPojo> findAll() {
            //int i=1/0;
            return bookService.findAll();
        }
    
        //如果findAll出现问题,请求该方法,该方法返回值类型必须和findAll相同
        public List<BookPojo> findAllFallBack(){
            System.out.println("熔断。。。。。");
            return null;
        }
    
        @RequestMapping("/findById")
        public BookPojo findById(@RequestBody Map map){
            Integer id = (Integer) map.get("id");
            return bookService.findById(id);
        }
    
        @RequestMapping("/delete")
        public void delete(@RequestBody Map map){
            Integer id = (Integer) map.get("id");
            bookService.delete(id);
    
        }
    
        @RequestMapping("/update")
        public void update(@RequestBody BookPojo bookPojo){
            bookService.update(bookPojo);
        }
    
        @RequestMapping("/insert")
        public void insert(@RequestBody BookPojo bookPojo){
            bookService.insert(bookPojo);
    
        }
    }
    
    

    3.4 测试

    当book的controller的findAll方法出现异常时,控制台直接输出 熔断。。。。。
    页面会出现findAllFallBack返回的值。

    4.使用Hystrix服务的降级,加在调用的服务中(user)

    在这里插入图片描述

    4.1 导入依赖Hystrix

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
             xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
             xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
        <parent>
            <artifactId>springCloud_parent</artifactId>
            <groupId>com.wo</groupId>
            <version>1.0-SNAPSHOT</version>
        </parent>
        <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    
        <artifactId>user</artifactId>
        <dependencies>
    
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!-- eureka 客户端的依赖-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
            </dependency>
            <!-- Hystrix 依赖 熔断降级-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
            </dependency>
    
            <dependency>
                <groupId>com.wo</groupId>
                <artifactId>pojo</artifactId>
                <version>1.0-SNAPSHOT</version>
            </dependency>
        </dependencies>
    
    </project>
    

    4.2 修改配置文件,开启降级

    server:
      port: 8083
    spring:
      application:
        name: user
    eureka:
      client:
        service-url:
          defaultZone: http://localhost:8888/eureka
      instance:
      #标注当前工程注册时,使用ip地址的方式
        prefer-ip-address: true
        hostname: ${spring.cloud.client.ip-address}
        instance-id: http://${spring.cloud.client.ip-address}:${server.port}
    ribbon:
      #ribbon的读取超时时间
      ReadTimeout: 5000
       #ribbon的连接超时时间
      ConnectTimeout: 5000
    feign:
      hystrix:
        enabled: true #开启降级
    

    4.3 修改启动类,加入@EnableHystrix,标注当前工程开启服务的降级处理

    @SpringBootApplication
    //标注当前工程是eureka的客户端
    @EnableEurekaClient
    //标注当前工程使用fegin来进行远程调用 feign 结合了ribbon 和resttemplate =>httpclient
    @EnableFeignClients
    
    //标注当前工程开启服务的降级处理
    @EnableHystrix
    public class UserSpringBootApplication {
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(UserSpringBootApplication.class);
        }
    }
    

    4.4 修改BookClient,加入降级跳转的类fallback = BookFallBackMethod.class

    //标注当前接口远程调用某个服务
    @FeignClient(serviceId = "book",fallback = BookFallBackMethod.class)
    public interface BookClient {
    
        @RequestMapping("/findAll")
        public List<BookPojo> findAll();
    
        @RequestMapping("/findById")
        public BookPojo findById(@RequestBody Map map);
    
        @RequestMapping("/delete")
        public void delete(@RequestBody Map map);
    
        @RequestMapping("/update")
        public void update(@RequestBody BookPojo bookPojo);
    
        @RequestMapping("/insert")
        public void insert(@RequestBody BookPojo bookPojo);
    }
    
    

    4.5 新建BookFallBackMethod 实现BookClient接口,写出降级后续执行的操作

    //交给Spring管理
    @Component
    public class BookFallBackMethod implements BookClient{
        @Override
        public List<BookPojo> findAll() {
            System.out.println("当前方法调用不到,降级处理!");
            return null;
        }
        @Override
        public BookPojo findById(Map map) {
            return null;
        }
        @Override
        public void delete(Map map) {
        }
        @Override
        public void update(BookPojo bookPojo) {
        }
    
        @Override
        public void insert(BookPojo bookPojo) {
        }
    }
    
    

    4.6 修改UserContoller,注入BookClient ,用它调用

    @RestController
    @RequestMapping("/user")
    public class UserController {
    
        @Autowired
        BookClient bookClient;
        
        @RequestMapping("/findAll")
        public List<BookPojo> findAll(){
            return bookClient.findAll();
        }
        @RequestMapping("/findById")
        public BookPojo findById(@RequestBody Map map){
            return bookClient.findById(map);
        }
        @RequestMapping("/delete")
        public void delete(@RequestBody Map map){
            bookClient.delete(map);
        }
        @RequestMapping("/update")
        public void update(@RequestBody BookPojo bookPojo){
            bookClient.update(bookPojo);
        }
        @RequestMapping("/insert")
        public void insert(@RequestBody BookPojo bookPojo){
            bookClient.insert(bookPojo);
        }
    
    }
    
    

    4.7 测试

    当被调用的服务book关闭之后,控制台打印提示信息当 前方法调用不到,降级处理!

    展开全文
  • 使用Sentinel实现服务熔断和降级

    千次阅读 2020-04-18 11:22:38
    使用 Sentinel 实现服务熔断和降级 使用 Sentinel 实现限流 , 参见 springcloud-demo , 限流是给服务生产者的保护措施 添加 pom 依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> &...

    使用 Sentinel 实现服务熔断和降级

    • 使用 Sentinel 实现限流 , 参见 springcloud-demo , 限流是给服务生产者的保护措施

      • 添加 pom 依赖

        <dependency>
          <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
          <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
          <version>2.2.0.RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
          <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
          <version>1.7.1</version>
        </dependency>
        <!-- 在dubbo使用 Sentinel 需要添加下面依赖 -->
        <dependency>
          <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
          <artifactId>sentinel-apache-dubbo-adapter</artifactId>
          <version>1.7.1</version>
        </dependency>
        
      • 添加配置

        spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.server-addr=127.0.0.1:8848
        spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.data-id=${spring.application.name}-flow-rules.json
        spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.rule-type=flow
        spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.data-type=json
        
      • 在 nacos 后台中新增 payment-service-flow-rules.json 配置文件,在文件里添加内容如下,注意 Formet 选择 JSON 格式,具体含义,见下表

        [{
            "resource": "protected-resource",
            "controlBehavior": 2,
            "count": 1,
            "grade": 1,
            "limitApp": "default",
            "strategy": 0
        }]
        
        参数含义选项
        grade限流阈值类型0 基于线程数 , 1 基于QPS
        count限流阈值
        controlBehaviorQPS流量控制中对超过阈值的流量处理手段0 直接拒绝, 1 Warm Up, 2 匀速排队
        strategy调用关系限流策略0 根据调用方限流(limitApp), 1 根据调用链路入口限流, 2 具有关系的资源流量控制
        limitApp调用来源default 不区分调用者, {some_origin_name} 针对特定的调用者
      • 增加注解:@SentinelResource,value 就是 json里配的 protected-resource。dubbo做法也是一样

        @Override
        @RequestMapping(value = "/pay/balance", method = RequestMethod.GET)
        @SentinelResource(value = "protected-resource", blockHandler = "handleBlock")
        public Balance getBalance(@RequestParam("id") Integer id) {
            System.out.println("request: /pay/balance?id=" + id + ", sleep: " + sleep);
            return new Balance(0, 0, 0,"none");
        }
        
        // 添加 handleBlock 方法
        public Balance handleBlock(Integer id, BlockException e) {
          	return new Balance(0, 0, 0, "限流");
        }
        
      • 测试: 不断刷新 http://localhost:8001/pay/balance?id=3 接口,观察接口返回的数据

    • 使用 Sentinel 实现熔断 , 参见 springcloud-demo , 熔断是给服务消费者准备的

      • 假设在用户登录时,为了简化客户端处理,account服务的登录接口在处理成功后会调用payment服务查询余额接口获得余额信息一并返回给客户端。当payment服务严重卡顿时,我们希望登录接口不会被拖慢,而是快速失败并降级

      • 添加pom依赖,和 Sentinel之限流一样

      • 添加配置

        # 解决Read Timeout 异常
        feign.client.config.default.read-timeout=5000
        feign.client.config.default.connect-timeout=100
        
        #================配置 sentinel ==================s
        spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.server-addr=127.0.0.1:8848
        spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.data-id=${spring.application.name}-degrade-rules.json
        spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.rule-type=degrade
        spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.data-type=json
        spring.cloud.sentinel.eager=true
        #使用dubbo 的话,这个不用配置        
        feign.sentinel.enabled=true
        
      • 在 nacos 后台中新增 payment-service-degrade-rules.json 配置文件,在文件里添加内容如下,注意 Formet 选择 JSON 格式。

        [{
            "resource": "GET:http://payment-service/pay/balance",
            // 使用 dubbo时, 修改为
            //"resource": "com.example.demo.user.UserService:sayHello(java.lang.String)",
            "count": 200,
            "grade": 0,
            "timeWindow": 10
        }]
        
        • 上面配置的含义:grade=0,表示平均响应时间,当资源的平均响应时间超过阈值500毫秒(count 单位ms)之后,资源进入准降级状态。如果接下来1秒内持续进入5个请求的Read Time都持续超过这个阈值,那么在接下的时间窗口(timeWindow,10秒)之内,对这个方法的调用都会自动地熔断
        • grade=1时,表示异常比例,当资源的每秒异常总数占通过量的比值超过阈值(count)之后,资源进入降级状态,即在接下的时间窗口(DegradeRule中的 timeWindow,以 s 为单位)之内,对这个方法的调用都会自动地返回
        • grade=2时,当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值(count)之后会进行熔断
      • Feign:配置服务降级,当触发Read Timeout异常时,也会触发服务降级,不仅仅访问过慢时会降级

        @FeignClient(name = "payment-service", fallback = BalanceServiceFallback.class)
        public interface BalanceServiceEx extends BalanceService {
        }
        
        @Component
        public class BalanceServiceFallback implements BalanceServiceEx {
            @Override
            public Balance getBalance(Integer id) {
                return new Balance(0,0,0,"降级");
            }
        }
        
      • Dubbo:服务降级是通过Mock实现的 , 参见:dubbo-demo

        // 首先设置 mock = true
        @Reference(mock = "true" )
        private UserService userService;
        
        // 然后创建 UserServiceMock 类, 注意:要和UserService接口在同一 package 下
        package com.example.demo.user;
        
        public class UserServiceMock implements UserService {
            public UserServiceMock(){
            }
            @Override
            public String sayHello(String name) {
                System.out.print("------ 降级");
                return "降级";
            }
        }
        
      • 测试:

        • 需要启动两个 payment-service(启动1个不出现熔断,还不知道为什么), 用浏览器打开http://localhost:8081/acc/user?id=1并连续刷新6次以上, 即可出现服务熔断和降级后的返回
        • 使用 Sentinel 后台观察,更好理解
    • Sentinel 后台安装 , github

      • 下载源码并运行

        java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar
        #访问: http://localhost:8080/ 
        #密码:用户名和密码都是sentinel
        
      • Client 端连接 Sentinel 后台

        # 修改payment-service 项目的配置文件,添加如下配置
        spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:8080
        
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  • 服务熔断降级(Hystrix)

    万次阅读 多人点赞 2019-01-29 13:49:01
    服务熔断 服务降级 熔断VS降级 Hystrix简介 使用Hystrix 引入Hystrix依赖 修改启动类 修改Controller Feign结合Hystrix 修改Feign客户端 创建Fallback处理类 修改配置 监控Hystrix 启用健康监控 启用...
  • 降级:假如A B C三个并行的服务在运行的过程中,A服务经常出现响应时长比较慢的现象,把A服务短时间的关闭。 熔断:假如A B C三个服务中B C是串行的,B服务在调用C服务时,C服务的响应时长经常会比较慢。暂时停止对...
  • hystrix服务熔断和降级

    2020-06-14 02:55:26
    微服务B微服务C又调用其他的微服务,这就是所谓的扇出,如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源,从而引出系统崩溃,这就是服务雪崩 解决方案 ...
  •  服务熔断一般是指软件系统中,由于某些原因使得服务出现了过载现象,为防止造成整个系统故障,从而采用的一种保护措施,所以很多地方把熔断亦称为过载保护。 @RestController public class DeptController { ...
  • 3.服务熔断触发服务降级 4.线程池/信号量打满导致服务降级 5.人工降级 //用于设置超时降级处理配置 //1. fallbackMethod:设置降级方法名称 //2. commandProperties:name: 指定超时降级 value:超时时间 @Hystrix...
  • 服务熔断和服务降级

    千次阅读 2019-07-08 15:13:11
    什么是服务熔断熔断这一概念来源于电子工程中的断路器(Circuit Breaker)。在互联网系统中,当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败,上游服务为了保护系统整体的可用性,可以暂时切断对下游服务的调用。 ...
  • OK,我要先说明一下,我有很长一段时间将服务降级和服务熔断混在一起,认为是一回事! 为什么我会有这样的误解呢? 针对下面的情形,如图所示 当Service A调用Service B,失败多次达到一定阀值,Servic...
  • 一直傻傻分不清楚熔断和降级区别,他们之间好像是一体的,但又好像不同;有没人能说明白? 比如服务A调用B,是在A端熔断还是B端熔断,是在A端降级还是B端降级
  • 服务降级和服务熔断区别: 1、服务降级:当服务调用出现响应时间过长或者运行出差或者宕机,就会调用服务降级方法快速响应。 2、服务熔断,只有在一定时间内服务调用失败(报错、超时、宕机)达到一定次数,才会...
  • 熔断和降级的真实关系,图文并茂,看完秒懂

    千次阅读 多人点赞 2021-08-30 11:32:51
    刚开始我以为熔断和降级是一体的,以为他们必须配合使用; 只不过名字不一样而已,但是当我经过思考过后,发现他们其实不是一个东西; 降级 什么是服务降级呢?降级主要有以下几种情况 超时:当下游的服务因为某种...
  • 【微服务】服务熔断降级(一)

    千次阅读 2018-08-26 13:04:59
    服务熔断服务降级,好高大上的样子,以前望尘莫及,今日终于揭开它神秘面纱,好好应用一把了。 了解这两者之前,我们首先要了解是产生什么问题了,才需要熔断降级服务雪崩 分布式系统面临的问题是,复杂...
  • 熔断降级区别

    千次阅读 2020-12-24 09:22:46
    原文:熔断降级区别 前言 今天在博客上看到一句话:在分布式系统中,限流和熔断是处理并发的两大利器。关于限流和熔断,需要记住一句话,客户端熔断,服务端限流。 发现为什么是限流和熔断?而不是限流和降级...
  • springcloud的熔断和降级

    千次阅读 2020-05-10 19:18:50
    springcloud的熔断: 第一步,导入依赖; 第二步,开启对熔断的支持: 第三步,熔断方法的使用: 若id存在就执行get方法;若id不存在,则客户端不会报错,会执行自定义的hystrixGet方法
  • (个人理解,不喜勿喷)假如我要开发一个项目,...但是A的电话打不通(可能是网络问题,也可能是A的手机坏了),我的工作又不能耽误,所以我只能给B打电话去询问JDBC怎么用(这就是服务降级,毕竟JDBC感觉没有Hib...
  • 那么在这种情况下,就算Service A能扛得住请求,Service BService C未必能扛得住这突发的请求。此时,如果Service C因为抗不住请求,变得不可用。那么Service B的请求也会阻塞,慢慢耗尽Service B的线程资源,Serv
  • 服务降级和服务熔断

    万次阅读 多人点赞 2019-06-01 19:22:27
    服务熔断   在微服务架构中,微服务之间的数据交互通过远程调用完成,微服务A调用微服务B微服务C,微服务B微服务C又调用其它的微服务,此时如果链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,那么对微服务A...
  • 文章内容输出来源:拉勾教育Java高薪训练营 1.什么是服务熔断降级 服务熔断:当下游的服务因为某种原因突然变得不可用或响应过慢,上游服务为了保证自己整体服务的...(1)dubbo的容错策略和服务动态降级 (2)Hystri
  • OK,我要先说明一下,我有很长一段时间将服务降级和服务熔断混在一起,认为是一回事! 为什么我会有这样的误解呢? 针对下面的情形,如图所示 当Service A调用Service B,失败多次达到一定阀值,Service A不会再去...
  • 高可用:  1.zookeeper宕机与dubbo直连  现象:zookeeper注册中心宕机,还可以...  原因:  健壮性 ...监控中心宕掉不影响使用,只是丢失部分采样数据 ... 注册中心全部宕掉后,服务提供者和服务消费者仍能通过...
  • 服务熔断服务降级详解

    千次阅读 2020-11-02 20:36:52
    为深入理解 服务雪崩解决方案 中 服务熔断 服务降级 两个方式,在这儿做一个详解 服务熔断 什么是服务熔断: 当下游的服务因为某种原因突然变得不可用或响应过慢,上游服务为了保证自己整体服务的可用性,不再...
  •   在之前的文章中,我们先后介绍了eureka,ribbon,feign,使用eureka集群的方式来保证注册...答案肯定是有的,并且是整个微服务最重要的一环,那就是服务的热熔断降级,那为什么服务熔断降级是最重要的一环...
  • 服务熔断和降级

    2020-11-11 13:52:11
    服务降级是从整个系统的负荷情况出发考虑的,对某些负荷会比较高的情况,为了预防某些功能(业务场景)出现负荷过载或者响应慢的情况,在其内部暂时舍弃对一些非核心的接口数据的请求,而直接返回一个提前准备好...
  • 服务降级是从整个系统的负荷情况出发考虑的,对某些负荷会比较高的情况,为了预防某些功能(业务场景)出现负荷过载或者响应慢的情况,在其内部暂时舍弃对一些非核心的接口数据的请求,而直接返回一个提前准备好...

空空如也

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