1. 引言 默认情况下,Spring批处理作业在执行过程中出现任何错误都会失败.然而有些时候,为了提高应用程序的弹性,我们就需要处理这类间歇性的故障. 在这篇短文中,我们就来一起探讨 如何在Spring批处理框架中配置重试逻辑. 2. 简单举例 假设有一个批处理作业,它读取一个CSV文件作为输入: username, userid, transaction_date, transaction_amount sammy, 1234, 31/10/2015, 10000 john, 9999, 3/

项目开源地址:https://github.com/tangxuehua/enode 上一篇文章,简单介绍了enode框架中消息队列的设计思路,本文介绍一下enode框架中关系消息的重试机制的设计思路. 对于一个EDA架构为基础的框架,核心就是消息驱动,然后基于最终一致性的原则.所以,非常重要的一点是,如果消息一次执行不成功,那该怎么办?我能想到的对策就是消息的重试.我发现,这篇文章比较难写,因为感觉要把复杂的事情清晰的表达出来,感觉确实不容易.说到重试,那什么是消息的重试呢?怎么重试呢?我这里

在spring cloud体系项目中,引入的重试机制保证了高可用的同时,也会带来一些其它的问题,如幂等操作或一些没必要的重试. 今天就来分别分析一下 FeignClient 和 Ribbon 重试机制的实现原理和区别,主要分为三点: 1)FeignClient重试机制分析 2)Ribbon重试机制分析 3)FeignClient和Ribbon重试机制的区别于联系 1)FeignClient 重试机制分析: FeignClient 重试机制的实现原理相对简单.首先看一下feignClient处理请

  Spring Cloud OpenFeign 默认是使用Ribbon实现负载均衡和重试机制的,虽然Feign有自己的重试机制,但该功能在Spring Cloud OpenFeign基本用不上,除非有特定的业务需求,则可以实现自己的Retryer,然后在全局注入或者针对特定的客户端使用特定的Retryer.   在SpringCloud体系项目中,引入的重试机制保证了高可用的同时,也会带来一些其它的问题,如幂等操作或一些没必要的重试,下面我们实际操作来测试Spring Cloud架构中的重试机

一.Consumer 批量消费(推模式) 可以通过 consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(10);//每次拉取10条 这里需要分为2种情况 Consumer端先启动 Consumer端后启动.   正常情况下:应该是Consumer需要先启动 注意:如果broker采用推模式的话,consumer先启动,会一条一条消息的消费,consumer后启动会才用批量消费 Consumer端先启动 1.Consumer.java package quickstart

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

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服务上传数据后对返回的结果进行处理: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,否则继续接下来的功能业务操作. 常规解决方案 try-catch-redo简单重试模式 在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定是否重试,同时为了解决立即重试的无效执行(假设异常是有外部执行不稳定导致的:网络抖动),休眠一定延迟时间

原文链接:要做重试机制,就只能选择 DelayQueue ?其实 RabbitMQ 它上它也行! 一.场景 最近研发一个新功能,后台天气预警:后台启动一条线程,定时调用天气预警 API,查询现有城市的相关天气预警信息,如果发现有预警或取消预警的信息,给指定预警部门配置的相关人员发送短信:而如果第一次发送失败,我们需要隔几分钟再重新发送,最多可以重发5次. 二.技术选型 1.JDK 原生 DelayQueue: 重试机制最简单的就是直接利用 JDK 提供的 DelayQyeye,而 DelayQu

原文:Patterns For Large-Scale JavaScript Application Architecture by @Addy Osmani 今天我们要讨论大型 JavaScript 应用架构中的有效模式.这篇文章基于我最近在 LondonJS 的同名演讲,灵感则来自 Nicholas Zakas 之前的成果. 译注:Nicholas Zakas: Scalable JavaScript Application Architecture 1. 我是谁,以及我为什么写这个主题?

目录 1.我是谁,以及我为什么写这个主题 2.可以用140个字概述这篇文章吗? 3.究竟什么是“大型”JavaScript应用程序? 4.让我们回顾一下当前的架构 5.想得长远一些 6.头脑风暴 7.架构提议 7.1 模块化理论 7.2 CommonJS模块 7.3 外观模式 7.4 中介者模式 7.5 应用外观 7.6 核心的抽象 7.7 整合 7.8 超越发布/订阅:自动注册事件 7.9 常见问题 13 August 2013 原文:Patterns For Large-Scale Java

反转控制(IOC)和面向切面编程(AOP)技术作为当前比较流行的技术,其优势已受到广泛关注,但是这两项新技术在实际项目上的应用研究却很落后,而且在.NET平台下实现这两项技术没有形成可以广泛套用的框架,使得开发人员在.NET平台下应用IOC和AOP技术的难度和成本大幅度提高.Castle提供了.NET平台下开发IOC和AOP技术的框架,一定程度上解决了开发人员的难题,但是如何高效地实现IOC和AOP技术的开发,至今无人提出较好的建议. DOTNET就是.NET, 严格说是:.Net Framew

IOS中KVO模式的解析与应用 最近老翁在项目中多处用到了KVO,深感这种模式的好处.现总结如下: 一.概述 KVO,即:Key-Value Observing,它提供一种机制,当指定的对象的属性被修改后,则对象就会接受到通知.简单的说就是每次指定的被观察的对象的属性被修改后,KVO就会自动通知相应的观察者了. KVO其实也是“观察者”设计模式的一种应用.我的看法是,这种模式有利于两个类间的解耦合,尤其是对于 业务逻辑与视图控制 这两个功能的解耦合. 二.引子 先来看个引子: 有一个业务类:Wa

网络,是OpenStack的部署中最容易出问题的,也是其结构中难以理清的部分.经常收到关于OneStack部署网络方面问题和OpenStack网络结构问题的邮件.下面根据自己的理解,谈一谈OpenStack的虚拟网络.网络拓扑和网络流.个人理解有限,仅抛砖引玉,有问题请指正,谢谢. 一.相关概念和要点(可跳过) 1.OpenStack中nova-network的作用 OpenStack平台中有两种类型的物理节点,控制节点和计算节点.控制节点包括网络控制.调度管理.api服务.存储卷管理.数据库管

转自:http://openstack.csdn.net/content.html?arcid=2808381 OpenStack云平台网络模式及其工作机制 网络,是OpenStack的部署中最容易出问题的,也是其结构中难以理清的部分.经常收到关于 OneStack部署网络方面问题和OpenStack网络结构问题的邮件.下面根据自己的理解,谈一谈OpenStack的虚拟网络.网络拓扑和网络 流.个人理解有限,仅抛砖引玉,有问题请指正,谢谢. 一.相关概念和要点(可跳过) 1.OpenStack中

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

standalone也存在单节点问题,这里主要是配置两个master. 1.官网 2.具体的配置 3.配置方式一(不是太理想) 这种知识基于未来可以重启,但是不能在宕机的时候提供服务. 方式一:Single-Node Recovery with Local File System 类似于Hadoop1中的SecondaryNameNode 当出现单点故障的时候,需要手动启动master,然后master会读刚刚断掉之前的日志,类似于secondarynamenode方式. 做法: 1. 修改co

基础用法 Volley为开发者提供了可配置的超时重试机制,我们在使用时只需要为我们的Request设置自定义的RetryPolicy即可. 参考设置代码如下: int DEFAULT_TIMEOUT_MS = 10000; int DEFAULT_MAX_RETRIES = 3; StringRequest stringRequest = new StringRequest(Request.Method.GET, url, new Response.Listener<String>() { @

这里说的策略模式是一种设计模式,经常用于有多种分支情况的程序设计中.例如我们去掉水果皮,一般来说对于不同的水果,会有不同的拨皮方式.此时用程序语言来表示是这样的: if(type == apple){ //deal with apple } else if (type == banana){ //deal with banana } else if (type == ......){ //...... } 如上面代码所写,我们用条件语句块去判断不同类型的水果,之后采取不同的剥皮方法.但这种方式在

nginx的重试机制 现在对外服务的网站,很少只使用一个服务节点,而是部署多台服务器,上层通过一定机制保证容错和负载均衡. nginx就是常用的一种HTTP和反向代理服务器,支持容错和负载均衡. nginx的重试机制就是容错的一种. 在nginx的配置文件中,proxy_next_upstream项定义了什么情况下进行重试,官网文档中给出的说明如下:--------------------- Syntax: proxy_next_upstream error | timeout | invali

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();  

转自:http://blog.csdn.net/happydream_c/article/details/54943802 一.nginx简介 Nginx (发音为[engine x])专为性能优化而开发,其最知名的优点是它的稳定性和低系统资源消耗,以及对并发连接的高处理能力(单台物理服务器可支持30000-50000个并发连接), 是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器,也是一个IMAP/POP3/SMTP 代理服. 实际使用中,nginx主要:反向代理.负载均衡 二.nginx基本配置与