一.问题的提出   在mvc中,数据是在各个层次之间进行流转是一个不争的事实.而这种流转,也就会面临一些困境,这些困境,是由于数据在不同世界中的表现形式不同而造成的: 1. 数据在页面上是一个扁平的,不带数据类型的字符串,无论你的数据结构有多复杂,数据类型有多丰富,到了展示的时候,全都一视同仁的成为字符串在页面上展现出来. 2. 数据在Java世界中可以表现为丰富的数据结构和数据类型,你可以自行定义你喜欢的类,在类与类之间进行继承.嵌套.我们通常会把这种模型称之为复杂的对象树. 此时,如果数据在

ThreadLocal是什么 早在JDK 1.2的版本中就提供java.lang.ThreadLocal,ThreadLocal为解决多线程程序的并发问题提供了一种新的思路.使用这个工具类可以很简洁地编写出优美的多线程程序. 当使用ThreadLocal维护变量时,ThreadLocal为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本,所以每一个线程都可以独立地改变自己的副本,而不会影响其它线程所对应的副本. 从线程的角度看,目标变量就象是线程的本地变量,这也是类名中"Local"所要表达的意

接着上一篇的Hystrix进行进一步了解. 当系统用户不断增长时,每个微服务需要承受的并发压力也越来越大,在分布式环境中,通常压力来自对依赖服务的调用,因为亲戚依赖服务的资源需要通过通信来实现,这样的依赖方式比起进程内的调用方式会引起一部分的性能损失, 在高并发的场景下,Hystrix 提供了请求缓存的功能,我们可以方便的开启和使用请求缓存来优化系统,达到减轻高并发时的请求线程消耗.降低请求响应时间的效果 Hystrix的缓存,这个功能是有点鸡肋的,因为这个缓存是基于request的,为什么这么

接着上一篇的Hystrix进行进一步了解. 当系统用户不断增长时,每个微服务需要承受的并发压力也越来越大,在分布式环境中,通常压力来自对依赖服务的调用,因为亲戚依赖服务的资源需要通过通信来实现,这样的依赖方式比起进程内的调用方式会引起一部分的性能损失, 在高并发的场景下,Hystrix 提供了请求缓存的功能,我们可以方便的开启和使用请求缓存来优化系统,达到减轻高并发时的请求线程消耗.降低请求响应时间的效果 Hystrix的缓存,这个功能是有点鸡肋的,因为这个缓存是基于request的,为什么这么

认识Hystrix Hystrix是Netflix开源的一款容错框架,包含常用的容错方法:线程隔离.信号量隔离.降级策略.熔断技术. 在高并发访问下,系统所依赖的服务的稳定性对系统的影响非常大,依赖有很多不可控的因素,比如网络连接变慢,资源突然繁忙,暂时不可用,服务脱机等.我们要构建稳定.可靠的分布式系统,就必须要有这样一套容错方法. 本文主要讨论线程隔离技术. 为什么要做线程隔离 比如我们现在有3个业务调用分别是查询订单.查询商品.查询用户,且这三个业务请求都是依赖第三方服务-订单服务.商品服

转:https://www.cnblogs.com/wangmingtao/p/9372611.html   30.LocalStack作为线程隔离对象的意义 30.1 数据结构 限制了某些能力 30.2 线程隔离 # -*- coding=utf-8 -*- import threading import time from werkzeug.local import LocalStack my_stack = LocalStack() my_stack.push(1) print('in m

package com.cookie.test; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * author : cxq * Date : 2019/6/20 * 测试ThreadLocal线程隔离 */ public class ThreadLocalTest { private static ThreadLocal<Integer> threadLocal = new ThreadLocal<>(); priva

一旦服务阻塞就进行服务降级或线程隔离.要不然就会导致大面积服务的瘫痪,Hystrix就是干这个的,一出现不健康的服务就进行熔断,不阻塞后面线程的执行. 引入依赖: 加注解: 这三个注解可以用一个注解搞定: 当出现服务阻塞时,调用下面的方法: 将注解加在类上,进行统一处理,不然的话,每个方法上都要添加如上这段内容,太臃肿: defaultFallback指向的通用方法是: 类上添加@DefaultProperties注解指定默认的熔断处理方法后,只需要在方法上添加@HystrixCommand注解

在Spring Cloud中我们用Hystrix来实现断路器,Zuul中默认是用信号量(Hystrix默认是线程)来进行隔离的,我们可以通过配置使用线程方式隔离. 在使用线程隔离的时候,有个问题是必须要解决的,那就是在某些业务场景下通过ThreadLocal来在线程里传递数据,用信号量是没问题的,从请求进来,但后续的流程都是通一个线程. 当隔离模式为线程时,Hystrix会将请求放入Hystrix的线程池中去执行,这个时候某个请求就有A线程变成B线程了,ThreadLocal必然消失了. 下面我

from threading import Thread from werkzeug.local import Local local = Local()#实例化一个线程隔离对象 request = ' class MyThread(Thread): def run(self): global request request = 'abc' print('子线程',request) mythread = MyThread() mythread.start() mythread.join() pr

保存全局对象的g对象g对象是在整个flask应用运行期间都是可以使用的,并且也是和request一样,是线程隔离的,这个对象是专门用来存放开发者自己定义的一些数据,方便在整个flask程序中都可以使用,一般使用就是将一些经常会用到的数据绑定到上面,以后就直接从g上面取就可以了,而不需要通过传参的方式,这样更加方便 def log_a(username): print(f'log_a{username}') def log_b(username): print(f'log_b{username}'

1.微服务中,服务之间的调用关系复杂. 一个请求有可能需要多个微服务接口才能实现.如果一次请求出现问题就会直接堵塞,占用一次tomcat链接.如果访问这个出现问题的请求就会造成tomcat请求链接都被占用,最终导致整个服务崩溃 2.解决方法 1>线程隔离:为没一个微服务提供对应数量的tomcat线程.即使当前微服务端口的线程堵塞,也不会影响其他的微服务端口 2>服务降级:线程堵塞后抛出一个友好的提示.保证核心服务的真常运行,而非核心服务不可用或弱可用 服务降级在服务的调用方使用: 1>导

背景 在我们的项目中,比较广泛地使用了ThreadLocal,比如,在filter层,根据token,取到用户信息后,就会放到一个ThreadLocal变量中:在后续的业务处理中,就会直接从当前线程,来获取该ThreadLocal变量,然后获取到其中的用户信息,非常的方便. 但是,hystrix 这个组件一旦引入的话,如果使用线程隔离的方式,我们的业务逻辑就被分成了两部分,如下: public class SimpleHystrixCommand extends HystrixCommand<S

1. 计算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决, 上下文机制就是这句话的体现. 2. 如果一次封装解决不了问题,那就再来一次 上下文:相当于一个容器,保存了Flask程序运行过程中的一些信息 源码:flask/ctx.py 请求上下文:Flask从客户端收到请求时,要让视图函数能访问一些对象,这样才能处理请求,要想让视图函数能够访问请求对象,一个显而易见的方式是将其作为参数传入视图函数,不过这会导致程序中的每个视图函数都增加一个参数,除了访问请求对象,如果视图函数在处理请求时

本系列代码地址:https://github.com/JoJoTec/spring-cloud-parent 在前面一节,我们实现了 FeignClient 粘合 resilience4j 的 Retry 实现重试.细心的读者可能会问,为何在这里的实现,不把断路器和线程限流一起加上呢: @Bean public FeignDecorators.Builder defaultBuilder( Environment environment, RetryRegistry retryRegistry

本系列代码地址:https://github.com/JoJoTec/spring-cloud-parent 在前面两节,我们梳理了实现 Feign 断路器以及线程隔离的思路,并说明了如何优化目前的负载均衡算法.但是如何更新负载均衡的数据缓存,以及实现重试.断路器以及线程隔离的源码还没提,这一节我们会详细分析. 首先,从 spring.factories 引入,增加我们自定义 OpenFeign 配置的加载: spring.factories # AutoConfiguration org.sp

本系列代码地址:https://github.com/JoJoTec/spring-cloud-parent 上一节我们通过单元测试验证了重试的正确性,这一节我们来验证我们线程隔离的正确性,主要包括: 验证配置正确加载:即我们在 Spring 配置(例如 application.yml)中的加入的 Resilience4j 的配置被正确加载应用了. 相同微服务调用不同实例的时候,使用的是不同的线程(池). 验证配置正确加载 与之前验证重试类似,我们可以定义不同的 FeignClient,之后检查

Local对象在flask中,类似于request对象,其实是绑定到了werkzeug.local.Local对象上,这样即使是同一个对象,在多线程中都是隔离的,类似的对象还有session以及g对象 Thread Local对象只要满足绑定到这个对象上的的属性,在每个线程中都是隔离的,那么此对象就叫Thread Local对象 一般情况下的多线程 werkzeug.local.Local下的多线程

项目中常常使用mybatis配合spring进行数据库操作,但是我们知道,数据的操作是要求做到线程安全的,而且按照原来的jdbc的使用方式,每次操作完成之后都要将连接关闭,但是实际使用中我们并没有这么干. 更让人疑惑的点是,spring中默认使用单例形式来加载bean,而往往我们也不会改变这种默认,所以,是所有线程共享数据连接? 让我们来看看真相! 自然是要个栗子的: 我们来看下spring中配置mybatis数据库操作bean(使用 druid 连接池): <bean id="dataS

最近spring boot项目中由于使用了spring cloud 的hystrix 导致了threadLocal中数据丢失,其实具体也没有使用hystrix,但是显示的把他打开了,导致了此问题. 导致此问题的代码逻辑如下:服务之间的调用采用的feignclient,采用feignclient拦截器获取上游设置到threadlocal中的数据. @Slf4j public class TenantSupportInterceptor implements RequestInterceptor {

1,g是global的意思. g对象再一次请求中的所有的代码的地方,都是可以使用的. 同一次请求,那么在这个项目的所有地方都可以用了. from flask import Flask,request,render_template,g,redirect from test import login_log app = Flask(__name__) @app.route('/') def l(): return "heloo" @app.route('/login/',methods=