雪崩效应 在微服务架构中,由于服务众多,通常会涉及多个服务层级的调用,而一旦基础服务发生故障,很可能会导致级联故障,进而造成整个系统不可用,这种现象被称为服务雪崩效应.服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将这种不可用逐渐放大的过程. 比如在一个系统中, A作为服务提供者,B是A的服务消费者,C和D又是B的服务消费者.如果此时A发生故障,则会引起B的不可用,而B的不可用又将导致C和D的不可用,当这种不可用像滚雪球一样逐渐放大的时候,雪崩效应就形成了. 熔断器(C…

雪崩效应 在微服务架构中,由于服务众多,通常会涉及多个服务层级的调用,而一旦基础服务发生故障,很可能会导致级联故障,进而造成整个系统不可用,这种现象被称为服务雪崩效应.服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将这种不可用逐渐放大的过程. 比如在一个系统中, A作为服务提供者,B是A的服务消费者,C和D又是B的服务消费者.如果此时A发生故障,则会引起B的不可用,而B的不可用又将导致C和D的不可用,当这种不可用像滚雪球一样逐渐放大的时候,雪崩效应就形成了. 熔断器(C…

一.概述 容错机制是指的是在一个分布式系统中,每个微服务之间是相互调用的,并且他们之间相互依赖,而实际的运行情况中,可能会因为各种原因导致某个微服务不可用,那么依赖于这个微服务的其他微服务就可能出现响应时间过长或者请求失败的情况,出现这种情况比较多就可能导致整个系统卡顿甚至奔溃.那么如何解决这个问题呢,就可以通过Hystix的容错机制来处理. 容错机制是指在不改变各个微服务的调用关系的前提下,针对错误情况进行预先处理.Hystrix的主要作用就是当服务提供者发生故障无法访问的时候,向服务消费者返…

本示例主要介绍 Spring Cloud 系列中的 Eureka,如何使用Hystrix熔断器容错保护我们的应用程序. 在微服务架构中,系统被拆分成很多个服务单元,各个服务单元的应用通过 HTTP 相互调用.依赖,在某个服务由于网络或其他原因自身出现故障.延迟时,调用方也会出现延迟.若调用方请求不断增加,可能会形成任务积压,最终导致调用方服务瘫痪,服务不可用现象逐渐放大. 解决方案 Spring Cloud Hystrix 是一个专用于服务熔断处理的开源项目,实现了一系列服务保护措施,当依赖的服…

Resilience4j是一个轻量级.易于使用的容错库,其灵感来自Netflix Hystrix,但专为Java 8和函数式编程设计.轻量级,因为库只使用Vavr,它没有任何其他外部库依赖项.相比之下,Netflix Hystrix对Archaius有一个编译依赖关系,Archaius有更多的外部库依赖关系,如Guava和Apache Commons. Resilience4j提供高阶函数(decorators)来增强任何功能接口.lambda表达式或方法引用,包括断路器.速率限制器.重试或舱壁…

(1) 相关博文地址: 学习一下 SpringCloud (一)-- 从单体架构到微服务架构.代码拆分(maven 聚合): https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/14105682.html 学习一下 SpringCloud (二)-- 服务注册中心 Eureka.Zookeeper.Consul.Nacos :https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/14193443.html 学习一下 SpringCloud (三)-- 服务调用.负载均衡 R…

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 当worker死掉时会发生什么? 当node死掉时会发生什么? 当Nimbus或者Supervisor daemons死掉时会发生什么? Nimbus是否会出现单独失败的状况? Storm怎样保证数据处理? 理解Storm…

RDD的容错机制 RDD实现了基于Lineage的容错机制.RDD的转换关系,构成了compute chain,可以把这个compute chain认为是RDD之间演化的Lineage.在部分计算结果丢失时,只需要根据这个Lineage重算即可. 图1中,假如RDD2所在的计算作业先计算的话,那么计算完成后RDD1的结果就会被缓存起来.缓存起来的结果会被后续的计算使用.图中的示意是说RDD1的Partition2缓存丢失.如果现在计算RDD3所在的作业,那么它所依赖的Partition0.1.3…

数据流容错机制 该文档翻译自Data Streaming Fault Tolerance,文档描述flink在流式数据流图上的容错机制. ------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.介绍 flink提供了可以一致地恢复数据流应用的状态的容错机制,该机制保证即使在错误发生后,反射回数据流记录的程序的状态操作最终仅执行一次.值得注意的是,该保证可…

前言 HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件系统.它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案. 优点是: 高吞吐量访问:HDFS的每个Block分布在不同的Rack上,在用户访问时,HDFS会计算使用最近和访问量最小的服务器给用户提供.   由于Block在不同的Rack上都有备份,所以不再是单数据访问,所以速度和效率是非常快的.另外HDFS可以并行从服务器集群中…