今天测了一下Ribbon的重试跟超时机制,发现进行的全局超时配置一直不生效,配置如下: ribbon: #单位ms,请求连接的超时时间,默认1000 ConnectTimeout: 500 #单位ms,读取数据的超时时间,默认1000 ReadTimeout: 3000 #对所有操作请求都进行重试 #设置为true时,会对所有的请求进行重试,若为false只会对get请求进行重试 #如果是put或post等写操作, #如果服务器接口没做幂等性,会产生不好的结果,所以OkToRetryOnAllO

在使用E版本的Spring Cloud Netflix Zuul内置的Ribbon重试功能时,发现Ribbon有一个非常有用的特性: 如果某个服务的某个实例经常需要重试,Ribbon则会在自己维护的一个缓存(serverStatsCache)里将其临时标记为不可用(isCircuitBreakerTripped),后续的所有请求都不会到达该服务实例,直到30(maxCircuitTrippedTimeout的默认值)秒之后,才会放一个请求再次去请求该服务实例. 如果你也发现了这个特性,但又不是非

之前写了几篇关于Spring Cloud Stream使用中的常见问题,比如: 如何处理消息重复消费 如何消费自己生产的消息 下面几天就集中来详细聊聊,当消息消费失败之后该如何处理的几种方式.不过不论哪种方式,都需要与具体业务结合,解决不同业务场景可能出现的问题. 今天第一节,介绍一下Spring Cloud Stream中默认就已经配置了的一个异常解决方案:重试! 应用场景 依然要明确一点,任何解决方案都要结合具体的业务实现来确定,不要有了锤子看什么问题都是钉子.那么重试可以解决什么问题呢?由

SpringCloud重试机制配置 首先声明一点,这里的重试并不是报错以后的重试,而是负载均衡客户端发现远程请求实例不可到达后,去重试其他实例. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 @Bean @LoadBalanced RestTemplate restTemplate() {   HttpComponentsClientHttpRequestFactory httpRequestFactory = new HttpComponentsClientHttpRequestFactory();  

时间过的很快,写springcloud(十):服务网关zuul初级篇还在半年前,现在已经是2018年了,我们继续探讨Zuul更高级的使用方式. 上篇文章主要介绍了Zuul网关使用模式,以及自动转发机制,但其实Zuul还有更多的应用场景,比如:鉴权.流量转发.请求统计等等,这些功能都可以使用Zuul来实现. Zuul的核心 Filter是Zuul的核心,用来实现对外服务的控制.Filter的生命周期有4个,分别是"PRE"."ROUTING"."POST&q

当我们使用Spring Cloud Ribbon实现客户端负载均衡的时候,通常都会利用@LoadBalanced来让RestTemplate具备客户端负载功能,从而实现面向服务名的接口访问. 下面的例子,实现了对服务名为hello-service的/hello接口的调用.由于RestTemplate被@LoadBalanced修饰,所以它具备客户端负载均衡的能力,当请求真正发起的时候,url中的服务名会根据负载均衡策略从服务清单中挑选出一个实例来进行访问. @SpringCloudApplica

场景 发布微服务的操作一般都是打完新代码的包,kill掉在跑的应用,替换新的包,启动. spring cloud 中使用eureka为注册中心,它是允许服务列表数据的延迟性的,就是说即使应用已经不在服务列表了,客户端在一段时间内依然会请求这个地址.那么就会出现请求正在发布的地址,而导致失败. 我们会优化服务列表的刷新时间,以提高服务列表信息的时效性.但是无论怎样,都无法避免有那么一段时间是数据不一致的. 所以我们想到一个办法就是重试机制,当a机子在重启时,同个集群的b是可以正常提供服务的,如果有

前言 重试,我相信大家并不陌生.在我们调用Http接口的时候,总会因为某种原因调用失败,这个时候我们可以通过重试的方式,来重新请求接口. 生活中这样的事例很多,比如打电话,对方正在通话中啊,信号不好啊等等原因,你总会打不通,当你第一次没打通之后,你会打第二次,第三次...第四次就通了. 重试也要注意应用场景,读数据的接口比较适合重试的场景,写数据的接口就需要注意接口的幂等性了.还有就是重试次数如果太多的话会导致请求量加倍,给后端造成更大的压力,设置合理的重试机制才是最关键的. 今天我们来简单的了

在微服务调用中,一些微服务圈可能调用失败,通过再次调用以达到系统稳定性效果,本文展示如何使用Ribbon和Spring Retry进行请求再次重试调用. 在Spring Cloud中,使用load balanced RestTemplate对外部服务进行请求调用,创建一个负载平衡的RestTemplate是非常简单: @Configuration public class MyConfiguration { @LoadBalanced @Bean RestTemplate restTemplat

上篇文章介绍了 Gataway 和注册中心的使用,以及 Gataway 中 Filter 的基本使用,这篇文章我们将继续介绍 Filter 的一些常用功能. 修改请求路径的过滤器 StripPrefix Filter StripPrefix Filter 是一个请求路径截取的功能,我们可以利用这个功能来做特殊业务的转发. application.yml 配置如下: spring: cloud: gateway: routes: - id: nameRoot uri: http://nameser

简介 有时客户端需要在 config server 无响应时进行重试,以给 config server 时间进行恢复.利用 spring 提供的重试组件,我们可以方便的配置重试机制,包括重试间隔,重试次数等. 项目源码 Gitee码云 为 web 项目添加依赖 开启客户端重试功能需要两个新依赖,spring-retry 和 spring-boot-starter-aop,把如下代码添加到 web 项目的 pom.xml 文件中: <dependency> <groupId>org.

Spring Cloud Feign 自定义配置(重试.拦截与错误码处理) 实践 目录 Spring Cloud Feign 自定义配置(重试.拦截与错误码处理) 实践 引子 FeignClient的默认配置类 FeignClient 注解参数 自定义Feign配置类 Retryer-重试机制的自定义 ErrorDecoder-错误解码器的自定义 Feign拦截器实践 总结 参考链接 人在魔都,目前为贝壳做事,本篇文章主要分享下 Feign 自定义配置的工程实践,希望你们可以找到些有用的东西,文

背景        针对RPC远程调用,都在使用dubbo.dubbox等,我们也是如此.由于社区暂停维护.应对未来发展,我们准备尝试新技术(或许这时候也不算什么新技术了吧),选择使用了spring cloud架构.在此期间使用spring boot项目尝试开发,结果良好.所以想重构原spring项目至spring cloud一步一步进行,因此开发中会出现各种问题.  问题 问题总是伴随着开发一步一步显露出来,遇到问题总要去解决: spring cloud相关问题: 1.跨系统调用,传参对象接收

在之前的章节,我们已经实现了配置服务器.注册服务器.微服务服务端,实现了服务注册与发现.这一章将实现微服务的客户端,以及联调.实现整个spring cloud框架核心应用. 本文属于<7天学会spring cloud系列>之五,涉及到的项目包括: 开源项目:http://git.oschina.net/zhou666/spring-cloud-7simple cloud-config-server:配置服务器 cloud-eureka-server:eureka注册服务器 cloud-simp

[TOC] 0 放在前面 0.1 参考文档 http://cloud.spring.io/spring-cloud-static/Brixton.SR7/ https://springcloud.cc/ http://projects.spring.io/spring-cloud/ 0.2 maven配置 <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-

一.简介   Spring Cloud Ribbon 是一个基于Http和TCP的客服端负载均衡工具,它是基于Netflix Ribbon实现的.它不像服务注册中心.配置中心.API网关那样独立部署,但是它几乎存在于每个微服务的基础设施中.包括前面的提供的声明式服务调用也是基于该Ribbon实现的.理解Ribbon对于我们使用Spring Cloud来讲非常的重要,因为负载均衡是对系统的高可用.网络压力的缓解和处理能力扩容的重要手段之一.在上节的例子中,我们采用了声明式的方式来实现负载均衡.实际

注:此随笔为读书笔记.<Spring Cloud微服务实战> 上篇主要介绍了什么是微服务以及微服务治理的简单实现,如微服务注册中心的实现.微服务注册的实现.微服务的发现和消费的实现.微服务注册高可用的实现.本篇主要介绍一下微服务治理机制.服务治理基础架构有是三个核心要素:服务注册中心.服务提供者.服务消费者,服务提供者一般执行服务注册.服务同步.服务续约任务,服务消费者会执行获取服务.服务调用.服务下线任务,服务注册中心会执行失效剔除.自我保护任务.下面一一理解. 场景: 有两个服务注册中心,

官方文档地址为:http://cloud.spring.io/spring-cloud-static/Dalston.SR2/#_serving_alternative_formats 文中例子我做了一些测试在:http://git.oschina.net/dreamingodd/spring-cloud-preparation 官方项目:https://github.com/spring-cloud-samples/config-repo 6.提供替代格式 由于Spring应用直接映射到环境抽

上次写了一篇文章叫Spring Cloud在国内中小型公司能用起来吗?介绍了Spring Cloud是否能在中小公司使用起来,这篇文章是它的姊妹篇.其实我们在这条路上已经走了一年多,从16年初到现在.在使用Spring Cloud之前我们对微服务实践是没有太多的体会和经验的.从最初的开源软件云收藏来熟悉Spring Boot,到项目中的慢慢使用,再到最后全面拥抱Spring Cloud.这篇文章就给大家介绍一下我们使用Spring Boot/Cloud一年多的经验. 在开始之前我们先介绍一下几个

Spring Cloud Zuul 实现了路由规则与实例的维护问题,通过 Spring Cloud Eureka 进行整合,将自身注册为 Eureka 服务治理下的应用,同时从 Eureka 中获取了所有其他微服务的实例信息,这样的设计非常巧妙的将服务治理体系中维护的实例信息利用起来,使得维护服务实例的工作交给了服务治理框架自动完成,而对路由规则的维护,默认会将通过以服务名作为 ContextPath 的方式来创建路由映射,也可以做一些特别的配置,对于签名校验.登录校验等在微服务架构中的冗余问题