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  • 熔断降级

    2020-07-28 22:01:27
    除了流量控制以外,对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一。由于调用关系的复杂性,如果调用链路中的某个资源不稳定,最终会导致请求发生堆积。Sentinel 熔断降级会在调用链路中某个...

    概述

    除了流量控制以外,对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一。由于调用关系的复杂性,如果调用链路中的某个资源不稳定,最终会导致请求发生堆积。Sentinel 熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时(例如调用超时或异常比例升高),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错误。当资源被降级后,在接下来的降级时间窗口之内,对该资源的调用都自动熔断(默认行为是抛出 DegradeException

    降级策略

    我们通常用以下几种方式来衡量资源是否处于稳定的状态:

    • 平均响应时间 (DEGRADE_GRADE_RT):当 1s 内持续进入 N 个请求,对应时刻的平均响应时间(秒级)均超过阈值(count,以 ms 为单位),那么在接下的时间窗口(DegradeRule 中的 timeWindow,以 s 为单位)之内,对这个方法的调用都会自动地熔断(抛出 DegradeException)。注意 Sentinel 默认统计的 RT 上限是 4900 ms,超出此阈值的都会算作 4900 ms,若需要变更此上限可以通过启动配置项 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 来配置。
    • 异常比例 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO):当资源的每秒请求量 >= N(可配置),并且每秒异常总数占通过量的比值超过阈值(DegradeRule 中的 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。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0],代表 0% - 100%。
    • 异常数 (DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT):当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断。注意由于统计时间窗口是分钟级别的,若 timeWindow 小于 60s,则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。

    注意:异常降级仅针对业务异常,对 Sentinel 限流降级本身的异常(BlockException)不生效

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  • 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可用性,不再继续调用目标服务,直接返回,快速释放资源。如果目标服务情况好转则恢复调用。 ...

    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可用性,不再继续调用目标服务,直接返回,快速释放资源。如果目标服务情况好转则恢复调用。

    服务降级:当服务器压力剧增的情况下,根据当前业务情况及流量对一些服务有策略的降低服务级别,以释放服务器资源,保证核心任务的正常运行。

    一般服务的熔断和降级在系统中都是结合着使用的。

    2.服务熔断降级方案

    (1)dubbo的容错策略和服务动态降级
    (2)Hystrix
    (3)Sentinel


    (1)dubbo的容错策略和服务动态降级

    Dubbo的容错: Dubbo的消费者在提供者数据的时候,它timeout=0 代表永不超时,这样就很容易阻塞过多,为了防止这种服务雪崩的情况,Dubbo提供了一些容错处理策略。
    Dubbo 主要提供了这样几种容错方式:
    Failover,失败自动切换,失败时会重试其它服务器,可以设置重试次数。
    Failfast, 快速失败,请求失败后快速返回异常结果,不进行重试。
    Failsafe,失败安全,出现异常,直接忽略,会对请求做负载均衡。
    Failback, 失败自动恢, 请求失败后,会自动记录请求到失败队列中,通过定时线程扫描该队列,并定时重试。
    Forking, 并行调用多个服务提供者,其中有一个返回,则立即返回结果。
    Broadcast,广播调用所有可以连接的服务,任意一个服务返回错误,就任务调用失败。
    Mock,响应失败时返回伪造的响应结果。
    Available,通过遍历的方式查找所有服务列表,找到第一个可以返回结果的节点,并且返回结果。
    Mergable,将多个节点请求合并进行返回。

    策略名称优点缺点主要应用场景
    Failover对调用者屏蔽调用失败的信息增加RT,额外资源开销,资源浪费对调用RT不敏感的场景
    Failfast业务快速感知失败状态进行自主决策产生较多报错的信息调用非幂等性接口,需要快速感知失败的场景
    Failsafe即使失败了也不会影响核心流程对于失败的信息不敏感,需要额外的监控旁路系统,失败不影响核心流程正确性的场景
    Failback失败自动异步重试重试任务可能堆积对于实时性要求不高,且不需要返回值的一些异步操作
    Forking并行发起多个调用,降低失败概率消耗额外的机器资源,需要确保操作幂等性资源充足,且对于失败的容忍度较低,实时性要求高的场景
    Broadcast支持对所有的服务提供者进行操作资源消耗很大通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息

    Dubbo服务动态降级: 在dubbo中提供了多种服务降级方式,其本质并不是对 provider 进行操作,而是告诉consumer,调用服务时要做哪些动作,具体方式如下。

    (1)在Dubbo管理控制台配置服务降级(即屏蔽和容错)
    mock=force:return+null 表示消费方对该服务的方法调用都直接返回 null 值,不发起远程调用。用来屏蔽不重要服务不可用时对调用方的影响。
    mock=fail:return+null 表示消费方对该服务的方法调用在失败后,再返回 null 值,不抛异常。用来容忍不重要服务不稳定时对调用方的影响。

    Dubbo管理控制台配置服务降级

    (2)指定返回简单值或者null

    <dubbo:reference id="xxService" check="false" interface="com.xx.XxService"
    timeout="3000" mock="return null" />
    <dubbo:reference id="xxService2" check="false" interface="com.xx.XxService2" 
    timeout="3000" mock="return 1234" />
    

    如果是标注 则使用@Reference(mock=“return null”) @Reference(mock=“return 简单值”),也支持 @Reference(mock=“force:return null”)

    (3)使用java代码动态写入配置中心

    RegistryFactory registryFactory =
    ExtensionLoader.getExtensionLoader(RegistryFactory.class).getAdaptiveExtension();
    Registry registry = registryFactory.getRegistry(URL.valueOf("zookeeper://IP:PORT"));
    registry.register(URL.valueOf("override://0.0.0.0/com.foo.BarService?
    category=configurators&dynamic=false&application=foo&mock=force:return+null"));
    

    (4)整合hystrix实现服务降级

    先在服务消费端引入Hystrix依赖,然后在服务端启动类和消费端启动类上添加@EnableHystrix注解,启动Hystrix服务,最后在服务端配置降级超时等信息,这里配置Hystrix超时时间为2s,睡眠时间为3s,如下:

    @Override
        @HystrixCommand(commandProperties = {
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "10"),
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "2000") })
        public String sayHello(String message) {
    
            try {
                Thread.sleep(3000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("服务被调用,方法执行了...");
            return "hello," + message;
        }
    

    在服务消费端配置降级方法等信息,如下:

    @HystrixCommand(fallbackMethod = "sayHelloError")
        @GetMapping("/sayHello")
        public String sayHello(){
            System.out.println("调用了sayHello方法了...");
            return userService.sayHello("xiao xi yuan");
        }
    
        public String sayHelloError(){
            return "hystrix fallback value...";
        }
    

    从上,可知当调用服务端方法时,会出现超时,然后会调用降级方法。测试为,在浏览器上输入:http://localhost:8081/sayHello 输出如下:

    hystrix fallback value...
    

    (2)Hystrix

    Hystrix的关注点在于以隔离和熔断为主的容错机制,超时或被熔断的调用将会快速失败,并可以提供fallback机制。

    Hystrix工作原理:
    Hystrix 的资源模型设计上采用了命令模式,将对外部资源的调用和 fallback 逻辑封装成一个命令对象 HystrixCommandHystrixObservableCommand,其底层的执行是基于 RxJava 实现的。每个 Command 创建时都要指定 commandKeygroupKey(用于区分资源)以及对应的隔离策略(线程池隔离 or 信号量隔离)。线程池隔离模式下需要配置线程池对应的参数(线程池名称、容量、排队超时等),然后 Command 就会在指定的线程池按照指定的容错策略执行;信号量隔离模式下需要配置最大并发数,执行 Command 时 Hystrix 就会限制其并发调用。

    Hystrix的隔离策略:
    Hystrix 提供两种隔离策略:线程池隔离和信号量隔离,其中最推荐也是最常用的是线程池隔离。Hystrix 的线程池隔离针对不同的资源分别创建不同的线程池,不同服务调用都发生在不同的线程池中,在线程池排队、超时等阻塞情况时可以快速失败,并可以提供 fallback 机制。线程池隔离的好处是隔离度比较高,可以针对某个资源的线程池去进行处理而不影响其它资源,但是代价就是线程上下文切换的资源消耗比较大,特别是对低延时的调用有比较大的影响。

    但是,实际情况下,线程池隔离并没有带来非常多的好处。最直接的影响,就是会让机器资源碎片化。考虑这样一个常见的场景,在 Tomcat 之类的 Servlet 容器使用 Hystrix,本身 Tomcat 自身的线程数目就非常多了(可能到几十或一百多),如果加上 Hystrix 为各个资源创建的线程池,总共线程数目会非常多(几百个线程),这样上下文切换会有非常大的损耗。另外,线程池模式比较彻底的隔离性使得 Hystrix 可以针对不同资源线程池的排队、超时情况分别进行处理,但这其实是超时熔断和流量控制要解决的问题,如果组件具备了超时熔断和流量控制的能力,线程池隔离就显得没有那么必要了。

    Hystrix 的信号量隔离限制对某个资源调用的并发数。这样的隔离非常轻量级,仅限制对某个资源调用的并发数,而不是显式地去创建线程池,所以资源消耗比较小,效果不错。但缺点是无法对慢调用自动进行降级,只能等待客户端自己超时,因此仍然可能会出现级联阻塞的情况。

    (3)Sentinel

    Sentinel 是阿里中间件团队研发的面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件,Sentinel 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提升服务的稳定性。

    Sentinel 的资源定义与规则配置的耦合度更低,Sentinel 还支持基于注解的资源定义方式,可以通过注解参数指定异常处理函数和 fallback 函数。Sentinel 提供多样化的规则配置方式。除了直接通过 loadRules API 将规则注册到内存态之外,用户还可以注册各种外部数据源来提供动态的规则。用户可以根据系统当前的实时情况去动态地变更规则配置,数据源会将变更推送至 Sentinel 并即时生效。

    Sentinel 可以通过并发线程数模式的流量控制来提供信号量隔离的功能。并且结合基于响应时间的熔断降级模式,可以在不稳定资源的平均响应时间比较高的时候自动降级,防止过多的慢调用占满并发数,影响整个系统。

    3.服务熔断降级方案比较选择

    对于使用了dubbo服务的项目,可以使用dubbo提供的容错策略和动态服务降级,也可以整合hystrix来使用;Hystrix和Sentinel的比较如下:

    #SentinelHystrix
    隔离策略信号量隔离线程池隔离/信号量隔离
    熔断降级策略基于响应时间或失败比率基于失败比率
    实时指标实现滑动窗口滑动窗口(基于RxJava)
    规则配置支持多种数据源支持多种数据源
    扩展性多个扩展点插件的形式
    基于注解的支持支持支持
    限流基于 QPS,支持基于调用关系的限流不支持
    流量整形支持慢启动、匀速器模式不支持
    系统负载保护支持不支持
    控制台开箱即用,可配置规则、查看秒级监控、机器发现等不完善
    常见框架的适配Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPCServlet、Spring Cloud Netflix

    对于使用springcloud netflix的组件的项目,推荐整合hystrix实现熔断降级控制,对于使用springcloud alibaba组件的项目,推荐使用sentinel实现服务的熔断降级控制。


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  • sampleresult.default.encoding
  • 1.3 熔断降级

    2020-10-08 11:53:23
    Pt1 什么是熔断降级 Pt2 熔断降级的手段 Pt3 熔断策略 Pt3.1 熔断降级API属性 Pt3.2 熔断器事件监听 Pt3.3 熔断降级示例 Pt1 什么是熔断降级 除了流量控制以外,及时对调用链路中的不稳定因素进行熔断也是 ...

    目录

    Pt1 什么是熔断降级

    Pt2 熔断降级的手段

    Pt3 熔断策略

    Pt3.1 熔断降级API属性

    Pt3.2 熔断器事件监听

    Pt3.3 熔断降级示例


    Pt1 什么是熔断降级

    除了流量控制以外,及时对调用链路中的不稳定因素进行熔断也是 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,可能会导致请求发生堆积,进而导致级联错误。例如,支付的时候,可能需要远程调用银联提供的 API;查询某个商品的价格,可能需要进行数据库查询。然而,这个被依赖服务的稳定性是不能保证的。如果依赖的服务出现了不稳定的情况,请求的响应时间变长,那么调用服务的方法的响应时间也会变长,线程会产生堆积,最终可能耗尽业务自身的线程池,服务本身也变得不可用。

     

    复杂链路上的某一环不稳定,就可能会层层级联,最终导致整个链路都不可用。因此我们需要对不稳定的弱依赖服务调用进行熔断降级,暂时切断不稳定调用,避免局部不稳定因素导致整体的雪崩。熔断降级作为保护自身的手段,通常在客户端(调用端)进行配置。举例来说,交易反查底层时,如果性能较低,则会导致大量查询请求堆积,如果这时候不做一些熔断处理,可能会导致资源耗尽的情况,最终影响到核心的支付功能。

    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。

     

    Pt2 熔断降级的手段

    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。

     

    Pt3 熔断策略

    Sentinel 提供以下几种熔断策略:

    • 慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO):选择以慢调用比例作为阈值,需要设置允许的慢调用 RT(即最大的响应时间),请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长(statIntervalMs)内请求数目大于设置的最小请求数目,并且慢调用的比例大于阈值,则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态(HALF-OPEN 状态),若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断,若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。

    • 异常比例 (ERROR_RATIO):当单位统计时长(statIntervalMs)内请求数目大于设置的最小请求数目,并且异常的比例大于阈值,则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态(HALF-OPEN 状态),若接下来的一个请求成功完成(没有错误)则结束熔断,否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0],代表 0% - 100%。

    • 异常数 (ERROR_COUNT):当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态(HALF-OPEN 状态),若接下来的一个请求成功完成(没有错误)则结束熔断,否则会再次被熔断。

    注意异常降级仅针对业务异常,对 Sentinel 限流降级本身的异常(BlockException)不生效。为了统计异常比例或异常数,需要通过 Tracer.trace(ex) 记录业务异常。

     

    Pt3.1 熔断降级API属性

    熔断降级规则(DegradeRule)包含下面几个重要的属性:

     

    Pt3.2 熔断器事件监听

    Sentinel 支持注册自定义的事件监听器监听熔断器状态变换事件(state change event)。示例:

    EventObserverRegistry.getInstance().addStateChangeObserver("logging",
        (prevState, newState, rule, snapshotValue) -> {
            if (newState == State.OPEN) {
                // 变换至 OPEN state 时会携带触发时的值
                System.err.println(String.format("%s -> OPEN at %d, snapshotValue=%.2f", prevState.name(),
                    TimeUtil.currentTimeMillis(), snapshotValue));
            } else {
                System.err.println(String.format("%s -> %s at %d", prevState.name(), newState.name(),
                    TimeUtil.currentTimeMillis()));
            }
        });

     

    Pt3.3 熔断降级示例

    // 熔断示例

    // 熔断器时间监听示例

    public class MicroserviceApplication {
    ​
        public static void main(String[] args) {
            // 启动时将规则加载到内存
            initDegradeRule();
    ​
            // 注册熔断器事件监听
            registerStateChangeObserver();
    ​
            // 执行调用逻辑
            process();
        }
    ​
        // 熔断降级规则(慢调用比例)
        private static void initDegradeRule() {
            List<DegradeRule> rules = new ArrayList<DegradeRule>();
            DegradeRule rule = new DegradeRule("hello")
                    .setGrade(CircuitBreakerStrategy.SLOW_REQUEST_RATIO.getType())
                    // 慢调用临界RT为5ms
                    .setCount(5)
                    // 触发熔断10s
                    .setTimeWindow(10)
                    // 慢比例请求 > 30%
                    .setSlowRatioThreshold(0.3)
                    // 触发熔断的最小请求数为2次请求
                    .setMinRequestAmount(2)
                    // 统计时长为60s的窗口
                    .setStatIntervalMs(60000);
            rules.add(rule);
    ​
            DegradeRuleManager.loadRules(rules);
        }
    ​
        // 注册熔断器事件监听
        private static void registerStateChangeObserver() {
            EventObserverRegistry.getInstance().addStateChangeObserver("logging",
                    (prevState, newState, rule, snapshotValue) -> {
                        if (newState == CircuitBreaker.State.OPEN) {
                            System.err.println(String.format("%s -> OPEN at %d, snapshotValue=%.2f", prevState.name(),
                                    TimeUtil.currentTimeMillis(), snapshotValue));
                        } else {
                            System.err.println(String.format("%s -> %s at %d", prevState.name(), newState.name(),
                                    TimeUtil.currentTimeMillis()));
                        }
                    });
        }
    ​
        public static void process() {
    ​
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                        res();
            }
        }
    ​
        public static void res(){
            Entry entry = null;
    ​
            try {
                // 资源名可使用任意有业务语义的字符串,比如方法名、接口名或其它可唯一标识的字符串。
                entry = SphU.entry("hello");
                // 被保护的业务逻辑
                System.out.println("hello world.");
                sleep();
            } catch (BlockException ex) {
                // 资源访问阻止,被限流或被降级
                System.out.println("Request blocked.");
            } finally {
                if (entry != null) {
                    entry.exit();
                }
            }
        }
    ​
        private static void sleep() {
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
    // 运行结果
    hello world.
    hello world.
    CLOSED -> OPEN at 1601271442246, snapshotValue=1.00
    Request blocked.
    Request blocked.
    Request blocked.
    ......
     
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  • Sentinel熔断降级

    千次阅读 2020-03-12 14:53:10
    Sentinel 是面向分布式服务架构的轻量级流量控制组件,主要以流量为切入点,从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助您保障微服务的稳定性。 下面以客户端基础服务为例,阐述接入公司sentinel...
    分布式系统越来越流行,服务之间的可靠性、可用性越来重要。Sentinel 是面向分布式服务架构的轻量级流量控制组件,主要以流量为切入点,从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助您保障微服务的稳定性。
    

    下面以客户端基础服务为例,阐述接入公司sentinel熔断实现流量控制、熔断降级为例。客户端基础服务处于公司业务链路中属于中间环节,既要对来自上游开放平台的请求流量控制,又要对下游基础服务的异常进行熔断降级。
    1、流量控制
    原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标,当达到指定的阈值时对流量进行控制,以避免被瞬时的流量高峰冲垮,从而保障应用的高可用性。详细请参考:
    https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6
    注解形式+QPS+快速失败:加入注解,自定义限流后的blockHandler方法。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    配置:
    在这里插入图片描述
    效果:
    可以从sentinel Dashboard上看QPS限制在50,从日志上查看进入自定义blockHandler方法。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    2、熔断降级
    注解形式+RT:加入注解,自定义降级后的fallback方法。
    平均响应时间 (DEGRADE_GRADE_RT):当 1s 内持续进入 5 个请求,对应时刻的平均响应时间(秒级)均超过阈值(count,以 ms 为单位),那么在接下的时间窗口(DegradeRule 中的 timeWindow,以 s 为单位)之内,对这个方法的调用都会自动地熔断(抛出 DegradeException)。详细请参考:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%86%94%E6%96%AD%E9%99%8D%E7%BA%A7
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    配置:
    在这里插入图片描述
    效果:从日志上查看进入自定义fallBack方法
    在这里插入图片描述

    常见问题总结:
    问题一:jar包冲突,sentinel的流控和降级注解不生效,冲突jar如下:
    解决方案:合理排除掉冲突jar,客户端基础服务选择的保留高版本jar。
    问题二:Apollo上未新增sentinel命名空间,流控和降级注解不生效。
    解决方案:Apollo是sentinel规则持久化的形式,需要在项目中配置sentinel及在Apollo上新增sentinel命名空间。
    问题三:使用@SentinelResoure注解同时配置blockHandler和fallback,会导致fallback不生效。
    解决方案:注解中blockHandler和fallback分开。
    问题四:dubbo超时时间会导致降级方法fallback不生效。
    解决方法:若要进入降级方法,降级规则中RT时长要小于dubbo的超时时间。

    本次客户端基础服务使用了sentinel最基本的功能限流和降级,sentinel有很多其他功能,比如:网管流控、白名单等功能,都在特定的业务场景下使用的。希望以上的分享对后面接入sentinel熔断的x小伙伴有所帮助或避坑。

    作者简介:就职于甜橙金融信息技术部,负责服务端开发,专注于微服务、分布式、性能调优、高可用,欢迎各位同仁沟通交流。

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  • 熔断降级理解

    千次阅读 2020-10-24 17:56:40
    熔断降级理解 1、为什么需要熔断降级 (1)需求背景 它是系统负载过高,突发流量或者网络等各种异常情况介绍,常用的解决方案。 在一个分布式系统里,一个服务依赖多个服务,可能存在某个服务调用失败,比如超时、...
  • Sentinel系列 熔断降级

    2020-06-03 14:55:30
    熔断降级 概述 除了流量控制以外,对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一。由于调用关系的复杂性,如果调用链路中的某个资源不稳定,最终会导致请求发生堆积。Sentinel 熔断降级会在...
  • 主要给大家介绍了关于如何利用HttpClientFactory实现简单的熔断降级的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • Sentinel 熔断降级

    2021-09-28 10:17:14
    熔断降级规则(DegradeRule)包含下面几个重要的属性: Field 说明 默认值 resource 资源名,即规则的作用对象 grade 熔断策略,支持慢调用比例/异常比例/异常数策略 慢调用比例 ..
  • 1、在yaml文件进行设置 意思是在本地资源中找到flowrule.json文件,里面有我们的一些保护规则。 spring: cloud: sentinel: datasource: ds1: file: file: classpath:flowrule.json data-type: json ...
  • 主要介绍了Java RPC框架熔断降级机制原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • Sentinel规则之熔断降级规则

    千次阅读 2019-10-25 16:49:14
    Sentinel规则之熔断降级规则 文章目录Sentinel规则之熔断降级规则概述降级策略降级演示平均响应时间RT异常比例异常数 概述 除了流量控制以外,对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一。...
  • Hystrix 服务熔断降级

    2020-06-04 22:04:47
    Hystrix 服务熔断降级引言基本概念注解开启断路器策略配置@DefaultProperties和@HystrixCommand简单的超时配置其他配置隔离策略threadPoolProperties断路器状态断路器时间配置 引言 Hystrix 属于 Spring Cloud ...
  • Sentinel熔断降级说明

    千次阅读 2020-09-26 14:24:52
    前言Sentinel在1.8.0版本对熔断降级做了大的调整,可以定义任意时长的熔断时间,引入了半开启恢复支持。下面梳理下相关特性一、熔断状态熔断有三种状态,分别为OPEN、HALF_O...
  • Hystrix服务熔断降级 1.利用Feign内置调用Hystrix服务熔断降级 之前的sentinal我已经说过服务的熔断降级是为了提高不会因为节点崩溃导致服务崩盘,所以在这里我就不做详细的介绍,直接说最简单的用法 1.1 导入依赖 ...
  • Sentinel之熔断降级

    2019-09-10 11:48:00
    除了流量控制以外,对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一。由于调用关系的复杂性,如果调用链路中的某个资源不稳定,最终会导致请求发生堆积。Sentinel熔断降级会在调用链路中某个资源...

空空如也

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