Feign 失败降级未生效和超时配置优先级问题
一、问题:
生产环境服务A 通过feign调用 服务B,服务A报警信息如下:

详细分析发现问题
(1)服务A调用服务B失败,未触发声明的失败降级操作
(2)同时配置ribbon和feign超时时间,优先级问题:
feign:
client:
config:
pay-service: # 对服务提供者(优先级高):填对应服务提供者名称,
# 对所有提供者(优先级低):固定"default"
connectTimeout: 3000 # 连接超时时间单位ms
readTimeout: 8000 # 读取超时时间单位ms
ribbon:
ReadTimeout: 60000 #ribbon连接超时
ConnectTimeout: 60000 #ribbon读取超时
二、解决:
针对上述问题(1) (2)通过源码debug分析得出结论分别如下:
(1)Feign降级生效配置:
feign:
hystrix:
enabled: true
(2)超时时间(feign的优先级高于ribbon):
同时配置ribbon和feign。feign会覆盖ribbon,详细代码见 LoadBalancerFeignClient类的如下方法:
@Override
public Response execute(Request request, Request.Options options) throws IOException {
try {
URI asUri = URI.create(request.url());
String clientName = asUri.getHost();
URI uriWithoutHost = cleanUrl(request.url(), clientName);
FeignLoadBalancer.RibbonRequest ribbonRequest = new FeignLoadBalancer.RibbonRequest(
this.delegate, request, uriWithoutHost); IClientConfig requestConfig = getClientConfig(options, clientName);
return lbClient(clientName).executeWithLoadBalancer(ribbonRequest,
requestConfig).toResponse();
}
catch (ClientException e) {
IOException io = findIOException(e);
if (io != null) {
throw io;
}
throw new RuntimeException(e);
}
}
第10行 Request.Options 为feign设置超时时间属性。会首先feign超时时间构造IClientConfig
第11行首先 lbClient(clientName)构造RetryableFeignLoadBalancer对象,然后executeWithLoadBalancer方法中会重新注入上一步生成的IClientConfig
所以feign会覆盖ribbon的配置,优先级更高
三、源码分析:
知其然并知其所以然,Feign相关的主要流程(重点类和重要方法)总结如下:

Feign 失败降级未生效和超时配置优先级问题的更多相关文章
- Hystrix配置实战及feign超时配置失效
一.feign超时配置失效 最近项目上遇见feign超时配置总是失效.导致feign调用超过2s之后就会超时,会进行自动重试,重复调用两次服务,并且还是指定接口.这就更加奇怪.最后通过观察以及源码调试 ...
- Druid 查询超时配置的探究 → DataSource 和 JdbcTemplate 的 queryTimeout 到底谁生效?
开心一刻 昨晚跟我妈语音 妈:我年纪有点大了,想抱孩子了 我:妈,我都多大了,你还想抱我? 妈:我想抱小孩,谁乐意抱你呀! 我:刚好小区有人想找月嫂,要不我帮你联系下? 妈:你给我滚 然后她直接把语音 ...
- mysql5.7出现大量too many connections及too many open files错误,且配置最大连接数未生效
too many connections是由于mysql配置中连接数过少,不足以支撑当前的并发数,too many open files是由于mysql open_files_limit的值大小不够. ...
- 案例解析:springboot自动配置未生效问题定位(条件断点)
Spring Boot在为开发人员提供更高层次的封装,进而提高开发效率的同时,也为出现问题时如何进行定位带来了一定复杂性与难度.但Spring Boot同时又提供了一些诊断工具来辅助开发与分析,如sp ...
- java架构之路-(微服务专题)feign的基本使用和nacos的配置中心
上次回归: 上次我们说了ribbon的基本使用,包括里面的内部算法,算法的细粒度配置,还有我们自己如何实现我们自己的算法,主要还是一些基本使用的知识,还不会使用ribbon的小伙伴可以回去看一下上一篇 ...
- python接口自动化测试(五)-其它(认证&代理&超时配置)
有了前面几节的介绍,基本的接口测试是可以满足了.本节一些其它的高级技巧: 一.认证 1.基本认证: # -*- coding:utf-8 -*- import requests url = " ...
- python 接口自动化测试(五)其他-认证&代理&超时配置
有了前面几节的介绍,基本的接口测试是可以满足了.本节一些其它的高级技巧: 一.认证 1.基本认证: # -*- coding:utf-8 -*- import requests url = " ...
- Nginx超时配置
Nginx超时配置 1.client_header_timeout 语法client_header_timeout time 默认值60s 上下文http server 说明 指定等待client发送 ...
- Spring cloud 超时配置总结
基准配置: eureka-server : 注册中心 端口号1000 service-A : 服务A端口号2000 service-B : 服务B 端口号3000 其中,B服务通过feign调用服务A ...
随机推荐
- C++之Lambda研究
目录 目录 1 1. 前言 1 2. 示例1 1 3. 示例2 2 4. 示例3 3 5. 示例4 3 6. 示例5 6 7. 匿名类规则 6 8. 参考资料 7 1. 前言 本文代码测试环境为“GC ...
- 干货 | 10分钟掌握branch and cut(分支剪界)算法原理附带C++求解TSP问题代码
00 前言 branch and cut其实还是和branch and bound脱离不了干系的.所以,在开始本节的学习之前,请大家还是要务必掌握branch and bound算法的原理. 01 应 ...
- 【CPLEX教程03】java调用cplex求解一个TSP问题模型
00 前言 前面我们已经搭建好cplex的java环境了,相信大家已经跃跃欲试,想动手写几个模型了.今天就来拿一个TSP的问题模型来给大家演示一下吧~ CPLEX系列教程可以关注我们的公众号哦!获取更 ...
- Android Studio一直显示Building“project name”Gradle project info问题详解
关注我,每天都有优质技术文章推送,工作,学习累了的时候放松一下自己. 本篇文章同步微信公众号 欢迎大家关注我的微信公众号:「醉翁猫咪」 Android Studio一直显示 Building&quo ...
- P1099 树网的核——模拟+树形结构
P1099 树网的核 无根树,在直径上找到一条长度不超过s的路径,使得最远的点距离这条路径的距离最短: 首先两遍dfs找到直径(第二次找的时候一定要吧father[]清零) 在找到的直径下枚举长度不超 ...
- JAVA中Stringbuffer的append( )方法
Stringbuffer是动态字符串数组,append( )是往动态字符串数组添加,跟“xxxx”+“yyyy”相当‘+’号. 跟String不同的是Stringbuffer是放一起的,String1 ...
- sudo rm /var/cache/apt/archives/lock sudo rm /var/lib/dpkg/lock
原因:历史软件(包)更新(安装)未完成就退出了系统 解决办法:杀死该进程 sudo rm /var/cache/apt/archives/lock sudo rm /var/lib/dpkg/lock ...
- OpenFOAM——梯形腔双边驱流
本算例来自<ANSYS Fluid Dynamics Verification Manual>中的VMFL054: Laminar flow in a Trapezoidal Cavity ...
- NIO Channel Scatter/Gather 管道Pipe类
通道提供了一种被称为Scatter/Gather的重要新功能(有时也被称为矢量I/O).Scatter/Gather是一个简单却强大的概念,它是指在多个缓冲区上实现一个简单的I/O操作.对于一个wri ...
- ubuntu之路——day11.7 end-to-end deep learning
在传统的数据处理系统或学习系统中,有一些工作需要多个步骤进行,但是端到端的学习就是用一个神经网络来代替中间所有的过程. 举个例子,在语音识别中: X(Audio)----------MFCC----- ...