原文链接:(万字好文)Dubbo服务熔断与降级的深入讲解&代码实战 一.Dubbo服务降级实战 1 mock 机制 谈到服务降级,Dubbo 本身就提供了服务降级的机制:而 Dubbo 的服务降级机制主要是利用服务消费者的 mock 属性. 服务消费者的 mock 属性有以下三种使用方式,下面将带着例子简单介绍一下. 1.1 服务消费者注册url的mock属性 例子: mock=return+null,即当服务提供者出现异常(宕机或者业务异常),则返回null给服务消费者. 2021-01-26

1.概念:Hystrix 熔断机制 2.具体内容 所谓的熔断机制和日常生活中见到电路保险丝是非常相似的,当出现了问题之后,保险丝会自动烧断,以保护我们的电器, 那么如果换到了程序之中呢? 当现在服务的提供方出现了问题之后整个的程序将出现错误的信息显示,而这个时候如果不想出现这样的错误信息,而希望替换为一个错误时的内容. 一个服务挂了后续的服务跟着不能用了,这就是雪崩效应 对于熔断技术的实现需要考虑以下几种情况: · 出现错误之后可以 fallback 错误的处理信息: · 如果要结合 Feign

熔断机制相当于电路的跳闸功能,即在一定时间内,错误比例达到一定数目时业务从原来流程转移到另外的流程处理.在一段时间后,恢复到原业务逻辑. 测试代码如下 /** * @author zimu * @description Hystrix 熔断机制 * @since 2018-3-1 16:20 */ public class HystrixCommand4CircuitBreakerTest extends HystrixCommand < String > { private static f

所谓的熔断机制和日常生活中见到电路保险丝是非常相似的,当出现了问题之后,保险丝会自动烧断,以保护我们的电器, 那么如果换到了程序之中呢? 当现在服务的提供方出现了问题之后整个的程序将出现错误的信息显示,而这个时候如果不想出现这样的错误信息,而希望替换为一个错误时的内容. 一个服务挂了后续的服务跟着不能用了,这就是雪崩效应 对于熔断技术的实现需要考虑以下几种情况: · 出现错误之后可以 fallback 错误的处理信息: · 如果要结合 Feign 一起使用的时候还需要在 Feign(客户端)进行

1. 熔断机制介绍 在介绍熔断机制之前,我们需要了解微服务的雪崩效应.在微服务架构中,微服务是完成一个单一的业务功能,这样做的好处是可以做到解耦,每个微服务可以独立演进.但是,一个应用可能会有多个微服务组成,微服务之间的数据交互通过远程过程调用完成.这就带来一个问题,假设微服务A调用微服务B和微服务C,微服务B和微服务C又调用其它的微服务,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,进而引起系统崩溃,所谓的“雪崩效应”

一.前言 在分布式系统架构中多个系统之间通常是通过远程RPC调用进行通信,也就是 A 系统调用 B 系统服务,B 系统调用 C 系统的服务.当尾部应用 C 发生故障而系统 B 没有服务降级时候可能会导致 B,甚至系统 A 瘫痪,这种现象被称为雪崩现象.所以在系统设计时候要使用一定的降级策略,来保证当服务提供方服务不可用时候,服务调用方可以切换到降级后的策略进行执行. 二.Hystrix 中基于自反馈调节熔断状态的算法原理 我们可以把熔断器想象为一个保险丝,在电路系统中,一般在所有的家电系统连接外

最近抽空开始了 Dubbo 源码的阅读之旅,希望可以通过写文章的方式记录和分享自己对 Dubbo 的理解.如果在本文出现一些纰漏或者错误之处,也希望大家不吝指出. Dubbo SPI 介绍 Java SPI 在阅读本文之前可能需要你对 Java SPI(Service Provider Interface) 机制有过简单的了解.这里简单介绍下:在面向对象的设计中,我们提倡模块之间基于接口编程.不同模块可能会有不同的具体实现,但是为了避免模块的之间的耦合过大,我们需要一种有效的服务(服务实现)发现

Spring Cloud 入门教程(七): 熔断机制 -- 断路器 对断路器模式不太清楚的话,可以参看另一篇博文:断路器(Curcuit Breaker)模式,下面直接介绍Spring Cloud的断路器如何使用. SpringCloud Netflix实现了断路器库的名字叫Hystrix. 在微服务架构下,通常会有多个层次的服务调用. 下面是微服架构下, 浏览器端通过API访问后台微服务的一个示意图: 一个微服务的超时失败可能导致瀑布式连锁反映,下图中,Hystrix通过自主反馈实现的断路器,

本文采用Spring cloud本文为2.1.8RELEASE,version=Greenwich.SR3 前言 本文基于前两篇文章eureka-server和eureka-client的实现. 参考 eureka-server eureka-client 1 Ribbon工程搭建 1.1 创建spring boot工程:eureka-ribbon 1.2 pom.xml所需要依赖的jar包 <dependency> <groupId>org.springframework.clo

前言 本文采用Spring cloud本文为2.1.8RELEASE,version=Greenwich.SR3 本文基于前两篇文章eureka-server和eureka-client的实现. 参考 eureka-server eureka-client 创建Feign工程 1.1 创建sping boot工程:eureka-feign 1.2 添加pom.xml相关依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</gr

一.问题产生 雪崩效应:是一种因服务提供者的不可用导致服务调用者的不可用,并将不可用逐渐放大的过程 正常情况下的服务: 某一服务出现异常,拖垮整个服务链路,消耗整个线程队列,造成服务不可用,资源耗尽: 形成过程: 1)服务提供者不可用 a)硬件故障:硬件损坏造成的服务器主机宕机, 网络硬件故障造成的服务提供者的不可访问 b)程序Bug: c)   缓存击穿:缓存击穿一般发生在缓存应用重启, 所有缓存被清空时,以及短时间内大量缓存失效时. 大量的缓存不命中, 使请求直击后端,造成服务提供者超负荷运

网关中加入熔断机制 在网关中加入熔断机制 添加依赖项 spring-cloud-gateway项目POM文件加入spring-cloud-starter-netflix-hystrix <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId> </depende

IM 系统的不可用主要有以下两个原因: 一是无法预测突发流量,即使进行了服务拆分.自动扩容,但流量增长过快时,服务已经不可用了: 二是业务中依赖的这些接口.资源不可用或变慢时,比如发消息可能需要依赖"垃圾内容识别"的 API 来进行消息内容的过滤,下推图片消息可能需要依赖图片服务获取缩略图来进行推流,会导致业务整体失败或者被拖慢而造成超时,影响服务的整体可用性. 如何保证系统的高可用呢? 一.流量控制 在即时消息系统中,突发超高流量时,为了避免服务器整体被流量打死,我们可以通过流控来扔

Dubbo 路由机制是在服务间的调用时,通过将服务提供者按照设定的路由规则来决定调用哪一个具体的服务. 路由服务结构 Dubbo 实现路由都是通过实现 RouterFactory 接口.当前版本 dubbo-2.7.5 实现该接口类如下: 路由实现工厂类是在 router 包下 由于 RouterFactory 是 SPI 接口,同时在获取路由 RouterFactory#getRouter 方法上有 @Adaptive("protocol") 注解,所以在获取路由的时候会动态调用需要

Dubbo SPI 机制涉及到 @SPI.@Adaptive.@Activate 三个注解,ExtensionLoader 作为 Dubbo SPI 机制的核心负责加载和管理扩展点及其实现.本文以 ExtensionLoader 的源码作为分析主线,进而引出三个注解的作用和工作机制. ExtensionLoader 被设计为只能通过 getExtensionLoader(Class<T> type) 方法获取到实例,参数 type 表示拿到的这个实例要负责加载的扩展点类型.为了避免在之后的源码

参考链接:SpringCloud的Hystrix(五) Hystrix机制 新需求列表 1.在线测试 根据定义,生成输入界面, 点击测试, 验证参数,发起调用,返回执行结果 2.熔断保护 两个实现类: NoOpCircuitBreakerImpl,什么也不做的断路器实现 HystrixCircuitBreakerImpl,实现类: HystrixCircuitBreakerImpl HystrixCommandProperties properties HystrixCommandMetrics

1 写在前面 1.1 名词解释 consumer表示服务调用方 provider标示服务提供方,dubbo里面一般就这么讲. 下面的A调用B服务,一般是泛指调用B服务里面的一个接口. 1.2 拓扑图 大写字母表示不同的服务,后面的序号表示同一个服务部署在不同机器的实例. 2 从微观角度思考 2.1 超时(timeout) 在接口调用过程中,consumer调用provider的时候,provider在响应的时候,有可能会慢,如果provider 10s响应,那么consumer也会至少10s才响

dubbo的心跳机制: 目的:检测provider与consumer之间的connection连接是不是还连接着,如果连接断了,需要作出相应的处理. 原理: provider:dubbo的心跳默认是在heartbeat(默认是60s)内如果没有接收到消息,就会发送心跳消息,如果连着3次(180s)没有收到心跳响应,provider会关闭channel. consumer:dubbo的心跳默认是在60s内如果没有接收到消息,就会发送心跳消息,如果连着3次(180s)没有收到心跳响应,consume

Ribbon超时与Hystrix超时问题,为了确保Ribbon重试的时候不被熔断,我们就需要让Hystrix的超时时间大于Ribbon的超时时间,否则Hystrix命令超时后,该命令直接熔断,重试机制就没有任何意义了. service-hi: ribbon: ReadTimeout: 2000 ConnectTimeout: 1000 MaxAutoRetries: 1 MaxAutoRetriesNextServer: 1     hystrix: command: default: exec

Ribbon超时与Hystrix超时问题,为了确保Ribbon重试的时候不被熔断,我们就需要让Hystrix的超时时间大于Ribbon的超时时间,否则Hystrix命令超时后,该命令直接熔断,重试机制就没有任何意义了. hystrix: command: default: execution: timeout: enabled: true isolation: thread: timeoutInMilliseconds: 8000 从上面的配置来说,ribbon超时配置为2000,请求超时后,该

1 写在前面 1.1 名词解释 consumer表示服务调用方 provider标示服务提供方,dubbo里面一般就这么讲. 下面的A调用B服务,一般是泛指调用B服务里面的一个接口. 1.2 拓扑图 大写字母表示不同的服务,后面的序号表示同一个服务部署在不同机器的实例.   2 从微观角度思考   2.1 超时(timeout) 在接口调用过程中,consumer调用provider的时候,provider在响应的时候,有可能会慢,如果provider 10s响应,那么consumer也会至少1