一 超时时间配置 如果在一个微服务当中对同一个接口同时配置了Hystrix与ribbon两个超时时间,则在接口调用的时候,两个计时器会同时读秒. 比如,访问一个接口需要2秒,你的ribbon配置的超时时间是3秒,Hystrix配置的超时时间是1秒. 在这种情况下,程序会回调进入到Hystrix的fallback方法,因为在访问接口的时候,Hystrix与ribbon的两个计时器同时计时,而在Hystrix计时器结束的时候自动停止了访问进行回调,进入fallback方法. 如果没有配置Hystri

注:本人是原作者,首发于并发编程网(您还有心跳吗?超时机制分析),此文结合那里的留言作了一些修改. 问题描述 在C/S模式中,有时我们会长时间保持一个连接,以避免频繁地建立连接,但同时,一般会有一个超时时间,在这个时间内没发起任何请求的连接会被断开,以减少负载,节约资源.并且该机制一般都是在服务端实现,因为client强制关闭或意外断开连接,server端在此刻是感知不到的,如果放到client端实现,在上述情况下,该超时机制就失效了.本来这问题很普通,不太值得一提,但最近在项目中看到了该机制的

1.报错如下:Invalid Operation the connection is closed,无效操作,连接被关闭.这个错误是并不是每次都报,只有在复杂操作.大事务的情况下才偶然报出来. stackOverflow上有很多关于这个问题的讨论,例如这个:<System.Data.OracleClient random Invalid Operation the connection is closed>,但较零散,全扫了一遍之后,我仍然有如下疑问: 1)怎么看TransactionScop

作者:RazanPaul 译者:Todd Wei 原文:http://www.codeproject.com/KB/IP/TimeOutSocket.aspx 介绍 您可能注意到了,.Net的System.Net.Sockets.TcpClient和System.Net.Sockets.Socket都没有直接为Connect/BeginConnect提供超时控制机制.因此,当服务器未处于监听状态,或者发生网络故障时,客户端连接请求会被迫等待很长一段时间,直到抛出异常.默认的等待时间长达20~30

使用INADDR_ANY的时候,往往针对多网卡情况,采用tcp连接方式,需要选择使用哪一个网卡发送,自己猜想应该是使用三次握手机制,如何判断目标地址不可达,应该使用的是超时机制,即握手超时则不可到达.在这里温习以下三次握手和四次握手,同时学习以下超时机制. TCP是主机对主机层的传输控制协议,提供可靠的连接服务,采用三次握手确认建立一个连接: 种标示:SYN(synchronous建立联机)ACK(acknowledgement确认)PSH(push传送)FIN(finish结束)RST(res

mysql每次建立一个socket连接(connect)时,这个socket都会占用一定内存.即使你关闭(close)连接时,并不是真正的关闭,而是处于睡眠(sleep)状态. 当你下次再进行连接时,就可以快速启动当前处于睡眠状态的socket.但是过多的socket会占用大量的内存,为解决这个问题,mysql有个超时机制. 你可以使用这条语句查看当前设置的超时时间长度: show global variables like 'wait_timeout'; 得到的结果如下: +---------

AQS框架提供的另外一个优秀机制是锁获取超时的支持,当大量线程对某一锁竞争时可能导致某些线程在很长一段时间都获取不了锁,在某些场景下可能希望如果线程在一段时间内不能成功获取锁就取消对该锁的等待以提高性能,这时就需要用到超时机制.在JDK1.5之前还没有juc工具,当时的并发控制职能通过JVM内置的synchronized关键词实现锁,但对一些特殊要求却力不从心,例如超时取消控制.JDK1.5开始引入juc工具完美解决了此问题,而这正得益于并发基础框架AQS提供了超时的支持. 为了更精确地保证时间

目前存在的问题: 现在我们假设一下,服务提供者响应非常缓慢,那么消费者对提供者的请求就会被强制等待,直到服务返回.在高负载场景下,如果不做任何处理,这种问题很可能造成所有处理用户请求的线程都被耗竭,而不能响应用户的进一步请求. 雪崩效应: 在微服务架构中通常会有多个服务层调用,大量的微服务通过网络进行通信,从而支撑起整个系统.各个微服务之间也难免存在大量的依赖关系.然而任何服务都不是100%可用的,网络往往也是脆弱的,所以难免有些请求会失败.基础服务的故障导致级联故障,进而造成了整个系统的不可用

channel 虽然很好用,但是我们也要考虑异常情况,比如:超时 go 语言怎么解决这个超时问题呢? 可以利用 select 语句: select 的用法与 switch 语言非常类似,由 select 开始一个新的选择块,每个选择条件由 case 语句来描述. 与 switch 语句可以选择任何可使用相等比较的条件相比,select 有比较多的限制,其中最大的一条限制就是每个 case 语句里必须是一个 IO 操作. 看这样一个程序: 它会一直随机输出0和1 介绍完 select 语句,然后我

Netty 超时机制的介绍 Netty 的超时类型 IdleState 主要分为: ALL_IDLE : 一段时间内没有数据接收或者发送 READER_IDLE : 一段时间内没有数据接收 WRITER_IDLE : 一段时间内没有数据发送 在 Netty 的 timeout 包下,主要类有: IdleStateEvent : 超时的事件 IdleStateHandler : 超时状态处理 ReadTimeoutHandler : 读超时状态处理 WriteTimeoutHandler : 写超

1.select实现的超时机制 示例: package main import ( "fmt" "time" ) func main() { ch := make(chan int) quit := make(chan bool) //新开一个协程 go func() { for { select { case num := <-ch: fmt.Println("num = ", num) case <-time.After(3 *

在做php开发的时候,经常会设置max_input_time.max_execution_time,用来控制脚本的超时时间.但却从来没有思考过背后的原理. 趁着这两天有空,研究一下这个问题.文中源码取自php5.4.44版本. 超时配置 php的ini配置如何起作用,这是一个老生常谈的话题了. 首先,我们在php.ini里进行配置.当php启动的时候(php_module_startup阶段),会尝试读取ini文件并解析.解析过程简单来说,是分析ini文件,提取出其中合法的键值对,并保存到con

一.概述 hystrix对应的中文名字是“豪猪”,豪猪周身长满了刺,能保护自己不受天敌的伤害,代表了一种防御机制,这与hystrix本身的功能不谋而合,因此Netflix团队将该框架命名为Hystrix,并使用了对应的卡通形象做作为logo. 1.1.目前存在的问题 现在我们假设一下,服务提供者响应非常缓慢,那么消费者对提供者的请求就会被强制等待,直到服务返回.在高负载场景下,如果不做任何处理,这种问题很可能造成所有处理用户请求的线程都被耗竭,而不能响应用户的进一步请求. 1.2.雪崩效应[级联

ORACLE RAC中最主要存在2种clusterware集群件心跳 &  RAC超时机制分析: 1.Network Heartbeat 网络心跳 每秒发生一次: 10.2.0.4以后网络心跳超时misscount为60s,:11.2以后网络心跳超时misscount为30s. 2.Disk Heartbeat 磁盘心跳  每秒发生一次: 10.2.0.4以后 磁盘心跳超时DiskTimeout为200s. 注意不管是磁盘心跳还是网络心跳都依赖于cssd.bin进程来实施这些操作,在真实世界中任

ES transport client底层是netty实现,netty本质上是异步方式,但是netty自身可以使用sync或者await(future超时机制)来实现类似同步调用! 因此,ES transport client可以同步调用也可以异步(不过底层的socket必然是异步实现). 发送端例子 对于java client的数据发送(这里以bulk为例),写过的人都知道,其实是很简单的,因为大部分事情都已经被client做掉了,那么我们先给出例子感知一下: client初始化 Settin

有时候需要给函数设置超时机制,以防止它卡住我们的程序,这里可以用python的signal模块,signal模块可以实现程序内部的信号处理. # coding:utf8 import time import signal # 自定义超时异常 class TimeoutError(Exception): def __init__(self, msg): super(TimeoutError, self).__init__() self.msg = msg def time_out(interval

说在前面 trivial是根据之前设计的RPC框架而来的(还在增进当中),其中较为不同的一个点为,在客户端去掉了业务线程池,因为既然都要等待,不必要再加一层. 进入正题 有在网上看到这样的信息,“之前有简单提到过, dubbo默认采用了netty做为网络组件,它属于一种NIO的模式.消费端发起远程请求后,线程不会阻塞等待服务端的返回,而是马上得到一个ResponseFuture,消费端通过不断的轮询机制判断结果是否有返回.因为是通过轮询,轮询有个需要特别注要的就是避免死循环,所以为了解决这个问题

Golang超时机制--2秒内某个函数没被调用就认为超时 需求描述 当一整套流程需要其他程序来调用函数完成时通常需要一个超时机制,防止别人程序故障不调你函数导致你的程序流程卡死 实现demo package main import ( "fmt" "time" ) var timeoutchan chan bool func init () { timeoutchan = make(chan bool ,1) } func main() { f13_1() // 通

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,发现问题所在.在这里先说下原因. 原因:同一个服务feign组件做了拆分,使用contextId对feign拆分后的feign做了声明.配置超时配置的时候,不能再使用feign组件注解 @FeignClient里的name去做配置了,而应该是contextId里的名称 示例代码: //A服务的基础

在网络请求时,总会有各种异常情况出现,我们需要提前处理这种情况.在完善的rpc组件dubbo中,自然是不会少了这一层东西的.我们只需要通过一些简单的配置就可以达到超时限制的作用了. dubbo的设计理念是,客户端控制优先,服务端控制兜底. 1. 超时机制的实现思路 要想实现超时,一般有两个思路.一个是客户端自行设置一个超时限制,达到超时时间还未返回,则抛出异常,不再等待结果.二是通过在超时后,将连接断开,从而使数据请求中断,最终也是以抛出异常的方式返回的. 当然,超时有两种情况,一种是自己主动的

前言 Feign组件默认使用Ribbon的重试机制并增加了根据状态码判断重试机制,默认情况下是不启用的.Feign使用的是Spring Retry组件,需要引入依赖才能启用. 一.POM引入Spring Retry <dependency> <groupId>org.springframework.retry</groupId> <artifactId>spring-retry</artifactId> </dependency> 二