1,添加maven依赖 <dependency> <groupId>com.github.rholder</groupId> <artifactId>guava-retrying</artifactId> <version>2.0.0</version> </dependency> 2,定义重试机制 Retryer<CMSResultDTO> smsRetryer = RetryerBuilder.

当我们调用一个接口可能由于网络等原因造成第一次失败,再去尝试就成功了,这就是重试机制,spring支持重试机制,并且在Spring Cloud中可以与Hystaix结合使用,可以避免访问到已经不正常的实例. 写一个简单的demo,加入依赖: <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-

前言 平时我们都会封装一些处理缓存或其他的小工具.但每个人都封装一次,重复造轮子,有点费时间.有没有一些好的工具库推荐-guava.guava是谷歌基于java封装好的开源库,它的性能.实用性,比我们自己造的轮子更好,毕竟谷歌出品,下面介绍下几个常用的guava工具类 LoadingCache(本地缓存) Multimap 和 Multiset BiMap Table(表) Sets和Maps(交并差) EventBus(事件) StopWatch(秒表) Files(文件操作) RateLim

一.@Transaction 我们再编码过程中,大量使用到这个注解.一般情况下,@Transaction使用默认注解可以完成90%的功能,下面会针对一些特殊场景下,@Tansaction的使用注意 1.1 事务回滚 @Transactional() public void rollback() throws SQLException { ... //do something throw new SQLException("exeception"); } 上述代码会回滚吗,答案是不会的.

一.使用场景 在日常开发中,我们经常会遇到需要调用外部服务和接口的场景.外部服务对于调用者来说一般都是不可靠的,尤其是在网络环境比较差的情况下,网络抖动很容易导致请求超时等异常情况,这时候就需要使用失败重试策略重新调用 API 接口来获取.重试策略在服务治理方面也有很广泛的使用,通过定时检测,来查看服务是否存活( Active). Guava Retrying 是一个灵活方便的重试组件,包含了多种的重试策略,而且扩展起来非常容易. 用作者的话来说: This is a small extensi

//Retry机制 public static class Retry { /// <summary> /// 重试零个参数无返回值的方法 /// </summary> /// <param name="action">执行方法方法</param> /// <param name="retryInterval">重试间隔</param> /// <param name="retr

目录 写在前面 1. Future模式异步回调大起底 1.1. 从泡茶的案例说起 1.2. 何为异步回调 1.2.1. 同步.异步.阻塞.非阻塞 1.2.2. 阻塞模式的泡茶案例图解 1.2.3. 回调模式的泡茶方法 1.3. 异步阻塞闷葫芦--join 1.3.1. 线程的join 合并 1.3.2. join 异步阻塞实例代码 1.3.3. join方法的详细介绍 1.4. 异步阻塞重武器--FutureTask系列类 1.4.1. Callable接口 1.4.2. FutureTask类

前言 小黑在开发中遇到个问题,我负责的模块需要调用某个三方服务接口查询信息,查询结果直接影响后续业务逻辑的处理: 这个接口偶尔会因网络问题出现超时,导致我的业务逻辑无法继续处理: 这个问题该如何解决呢?,小黑首先想到的就是重试嘛,如果失败了就再调用一次. 问题来了,如果又失败了呢?接着重试嘛.我们循环处理,比如循环5次,全失败则任务服务不可用,结束调用. 如果我又想着5次调用间隔一段时间呢?第一次先隔1秒,然后3秒,然后5秒呢? 小黑发现事情没那么简单,如果自己搞容易出BUG呀. 转念一想,这个

官网:https://github.com/rholder/guava-retrying Maven:https://mvnrepository.com/artifact/com.github.rholder/guava-retrying 下面示例是基于Spring Boot的,但是都可以用于Spring项目.目前最新版是2.0.0. 集成步骤: POM引入: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.github.rholder/guava-ret

消息中间件—RocketMQ消息消费(一) 消息中间件—RocketMQ消息消费(二)(push模式实现) 消息中间件—RocketMQ消息消费(三)(消息消费重试) MQ中Pull和Push的两种消费方式 Push方式 由消息中间件(MQ消息服务器代理)主动地将消息推送给消费者:采用Push方式,可以尽可能实时地将消息发送给消费者进行消费.但是,在消费者的处理消息的能力较弱的时候(比如,消费者端的业务系统处理一条消息的流程比较复杂,其中的调用链路比较多导致消费时间比较久.概括起来地说就是“慢消

业务场景 应用中需要实现一个功能: 需要将数据上传到远程存储服务,同时在返回处理成功情况下做其他操作.这个功能不复杂,分为两个步骤:第一步调用远程的Rest服务逻辑包装给处理方法返回处理结果:第二步拿到第一步结果或者捕捉异常,如果出现错误或异常实现重试上传逻辑,否则继续逻辑操作. 解决方案演化 这个问题的技术点在于能够触发重试,以及重试情况下逻辑有效执行. 解决方案一:try-catch-redo简单重试模式 包装正常上传逻辑基础上,通过判断返回结果或监听异常决策是否重试,同时为了解决立即重试的

业务场景 应用中需要实现一个功能: 需要将数据上传到远程存储服务,同时在返回处理成功情况下做其他操作.这个功能不复杂,分为两个步骤:第一步调用远程的Rest服务逻辑包装给处理方法返回处理结果:第二步拿到第一步结果或者捕捉异常,如果出现错误或异常实现重试上传逻辑,否则继续逻辑操作. 解决方案演化 这个问题的技术点在于能够触发重试,以及重试情况下逻辑有效执行. 解决方案一:try-catch-redo简单重试模式 包装正常上传逻辑基础上,通过判断返回结果或监听异常决策是否重试,同时为了解决立即重试的

1. 理解重试机制 2. 总结重试机制使用场景 3. spring-retry重试组件 4. 手写一个基于注解的重试组件 5. 重试机制下会出现的问题 6. 模板方法设计模式实现异步重试机制 如果有,请转给我! 1. 理解重试机制 “重试是为了提高成功的可能性“ 反过来理解,任何可能失败且允许重试操作的场景,就适合使用重试机制.但有了重试机制就一定能成功吗?显然不是.如果不成功就一直重试,这种处理方式会使得业务线程一直被重试占用,这样会导致服务的负载线程暴增直至服务宕机,因此需要限制重试次数.失

使用场景 在日常开发中,我们经常会遇到需要调用外部服务和接口的场景.外部服务对于调用者来说一般都是不可靠的,尤其是在网络环境比较差的情况下,网络抖动很容易导致请求超时等异常情况,这时候就需要使用失败重试策略重新调用 API 接口来获取.重试策略在服务治理方面也有很广泛的使用,通过定时检测,来查看服务是否存活. Guava Retrying 是一个灵活方便的重试组件,包含了多种的重试策略,而且扩展起来非常容易. 用作者的话来说: This is a small extension to Googl

上篇文章消息队列那么多,为什么建议深入了解下RabbitMQ?我们讲到了消息队列的发展史: 并且详细介绍了RabbitMQ,其功能也是挺强大的,那么,为啥又要搞一个RocketMQ出来呢?是重复造轮子吗?本文我们就带大家来详细探讨RocketMQ究竟好在哪里. RocketMQ是一个分布式消息中间件,具有低延迟.高性能和可靠性.万亿级别的容量和灵活的可扩展性.它是阿里巴巴于2012年开源的第三代分布式消息中间件. 随着阿里巴巴的电商业务不断发展,需要一款更高性能的消息中间件,RocketMQ就是

系统里面常常调用服务和读写文件里面需要对发生异常,操作失败时进行Retry来尽可能程序的健壮性.最近工作中遇到了,参考了网上的资料,扩展了下.在博客里面备用下: //Retry机制 public static class Retry { /// <summary> /// 重试零个参数无返回值的方法 /// </summary> /// <param name="action">执行方法方法</param> /// <param n

工作原理 Retry 基本重试: public static void Retry() { var random = new Random(); // Policy<> 泛型定义返回值类型, 如若不需要返回值, 可直接使用 Policy var obj = Policy<object> // Handle<> 可指定需要处理的异常类型 .Handle<Exception>() //也可以使用重载对Exception 进行再次过滤 //.Handle<E

一.简介 耦合是软件不能抵御变变化的根本性原因,不仅实体对象与实体对象之间有耦合关系(如创建性设计模式存在的原因),对象和行为之间也存在耦合关系. 二.实战 1.常规开发中,我们经常会在控制器中或者Main方法中调用多个对象,进行批量的操作(完成一次事务性的操作),像下面这样: /// <summary> /// 设计模式之Command命令模式 /// </summary> public class Program { public static void Main(string

最近组内准备将项目中原有的重试功能抽取出来重构为一个重试平台,由于对重试的功能要求比较高,采用了不少中间件和框架(jimdb,jproxy, Elastic-Job ,JMQ,Hbase, Disruptor ),而且重写了  BlockingQueue,平台构架也比较复杂,在设计重试平台前,也调研过一些重试的开源框架,Spring Retry映入了眼帘,虽然最后没有采用它,但是还是想在此处介绍一下它. 在分布式系统中,为了保证数据分布式事务的强一致性,大家在调用RPC接口或者发送MQ时,针对可

//Retry机制 public static class Retry { /// <summary> /// 重试零个参数无返回值的方法 /// </summary> /// <param name="action">执行方法方法</param> /// <param name="retryInterval">重试间隔</param> /// <param name="retr

下载地址:https://github.com/App-vNext/Polly 该库实现了七种恢复策略. 重试策略(Retry) 重试策略针对的前置条件是短暂的故障延迟且在短暂的延迟之后能够自我纠正.允许我们做的是能够自动配置重试机制. 断路器(Circuit-breaker) 断路器策略针对的前置条件是当系统繁忙时,快速响应失败总比让用户一直等待更好.保护系统故障免受过载,Polly可以帮其恢复. 超时(Timeout) 超时策略针对的前置条件是超过一定的等待时间,想要得到成功的结果是不可能的