所谓的熔断机制和日常生活中见到电路保险丝是非常相似的,当出现了问题之后,保险丝会自动烧断,以保护我们的电器, 那么如果换到了程序之中呢? 当现在服务的提供方出现了问题之后整个的程序将出现错误的信息显示,而这个时候如果不想出现这样的错误信息,而希望替换为一个错误时的内容. 一个服务挂了后续的服务跟着不能用了,这就是雪崩效应 对于熔断技术的实现需要考虑以下几种情况: · 出现错误之后可以 fallback 错误的处理信息: · 如果要结合 Feign 一起使用的时候还需要在 Feign(客户端)进行

在微服务开发中SpringCloud全家桶集成了OpenFeign用于服务调用,SpringCloud的OpenFeign使用SpringMVCContract来解析OpenFeign的接口定义. 但是SpringMVCContract的Post接口解析实现有个巨坑,就是如果使用的是@RequestParam传参的Post请求,参数是直接挂在URL上的. 问题发现与分析 最近线上服务器突然经常性出现CPU高负载的预警,经过排查发现日志出来了大量的OpenFeign跨服务调用出现400的错误(HT

基于springCloud Dalston.SR3版本 1.当接口参数是多个的时候 需要指定@RequestParam 中的value来明确一下. /** * 用户互扫 * @param uid 被扫人ID * @param userId 当前用户ID * @return */ @PostMapping(REQ_URL_PRE + "/qrCodeReturnUser") UserQrCode qrCodeReturnUser(@RequestParam("uid"

书接上文. 上文中描述了如何在 SpringCloud+Feign环境下上传文件与form-data同时存在的解决办法,实践证明基本可行,但却会引入其他问题. 主要导致的后果是: 1. 无法与普通Feign方法并存 2. 几率性(不确定条件下)导致其他form-data类型参数无法识别,无法正常工作,错误信息大致如下: org.springframework.web.multipart.support.MissingServletRequestPartException: Required re

SpringCloud Feign 之 超时重试次数探究 上篇文章,我们对Feign的fallback有一个初步的体验,在这里我们回顾一下,Fallback主要是用来解决依赖的服务不可用或者调用服务失败或超时,使用默认的返回值.实际应用中, 在Fallback之前,需要对服务配置重试机制,当多次重试服务,还是服务不可用的情况下,就触发Fallback. 这里,我们对重试机制配置以及重试次数进行一次探究. Feign的超时 Feign接口调用分两层,Ribbon(负载均衡)和Hystrix(熔断器

起因:因项目需要监控方法中计算进度,故而想通过AJAX调用,返回前端显示进度,结果开发中遇到第二个AJAX请求被挂起,需要等到第一个请求(计算)完成后,才会被处理到. 百度种种,知其原因是在Session上,但因项目过大,不敢随意删除Session.故而只能将后台计算方法放入线程,用委托的方式异步调用该计算方法,前端进行AJAX轮询,实时 检查计算进度. 轮询:setInterval  关闭clearInterval 委托Delegate的BeginInvoke是用于异步执行方法,Invoke是

SpringCloud Feign 之 Fallback初体验 在微服务框架SpringCloud中,Feign是其中非常重要且常用的组件.Feign是声明式,模板化的HTTP客户端,可以帮助我们更方便快捷调用HTTP API.本文主要针对Feign的熔断机制Fallback进行简单介绍.Fallback主要是用来解决依赖的服务不可用或者调用服务失败或超时,使用默认的返回值. 1.引入Feign pom依赖包 <dependency> <groupId>org.springfram

Feign 的编码器.解码器和客户端都是支持自定义扩展,可以对请求以及结果和发起请求的过程进行自定义实现,Feign 默认支持 JSON 格式的编码器和解码器,如果希望支持其他的或者自定义格式就需要编写自己的编码器和解码器,如果希望编写自己的编码器,需要实现 feign.codec.Encoder 接口,解码器需要实现 feign.codec.Decoder 接口,示例如下: 自定义编码器和解码器 自定义编码器 实现的自定义编码器只是输出了需要编码的参数信息,而具体的编码还是使用 JSON 格式

SpringCloud Feign可以进行服务消费,而且内置了Hystrix,能够进行熔断. Feign可以通过fallback指定熔断回调的类.代码示例及讲解可见: https://www.cnblogs.com/expiator/p/10826852.html 但是,有时候我们还需要记录异常信息,可以通过fallbackFactory实现. 服务提供者 示例如下: @RestController public class UserController { @PostMapping("/use

查看原文 一.GET请求多参数URL 1.方法一(推荐) @FeignClient(“microservice-provider-user”) public interface UserFeignClient { @GetMapping("/get") public User get0(@SpringQueryMap User user); } 2.方法二(推荐) @FeignClient(name = “microservice-provider-user”) public inte

第一步:首先开启Feign对Hystrix的支持,在properties文件中添加以下配置: feign.hystrix.enabled=true. 第二步:在上一篇Feign的基础上添加Hystrix(断路由) @FeignClient(name = "这里写服务名称",fallback = "UserServiceHystrix.class")public interface UserServiceAPI { @RequestMapping(value = &q

计算服务Nova使用OpenStack Compute来托管和管理云计算系统. OpenStack Compute是基础架构即服务(IaaS)系统的主要部分. 主要模块用Python实现.OpenStack Compute与OpenStack Identity交互以进行身份验证; 用于磁盘和服务器映像的OpenStack映像服务; 和OpenStack Dashboard用于用户和管理界面. 图像访问受项目和用户的限制; 配额是按项目限制的(例如,实例数). OpenStack Compute可

以下是选择复制源节点的代码 代码总结: A=datanode上要复制block的Queue size与 target datanode没被选出之前待处理复制工作数之和. 1. 优先选择退役中的节点,因为其无写入请求,负载低. 2. 不会选择退役完成的节点. 3. 如果A未达到复制限制(<maxReplicationStreams,conf配置名为dfs.namenode.replication.max-streams),在nodelist中随机选择节点 4. 如果A达到复制限制(>=maxRe

#!/bin/bash#by love19791126 107420988@qq.com# 创建node节点上kubeconfig文件 在master节点部署#kubeconfig是用于Node节点上kuber-proxy和kubelet与集群通信做的认证# vim /etc/profile# PATH=$PATH:/opt/kubernetes/bin # source /etc/profile chmod +x kube-proxy kubelet kubectl kube-apiserve

Hadoop平台的最大优势就是充分地利用了廉价的PC机,这也就使得集群中的工作节点存在一个重要的问题——节点所在的PC机内存资源有限(这里所说的工作节点指的是TaskTracker节点),执行任务时常常出现内存不够的情况,如:堆溢出错误:同时,该PC机也可能部署了其它集群的工作节点.针对这个问题,Hadoop专门在TaskTracker节点内部设计了一个后台线程——任务内存管理器(TaskMemoeryManagerThread),来管理工作节点使用的内存.其核心思想就是:一方面监控每一个正在执

物化节点 顾名思义,物化节点是一类可缓存元组的节点.在执行过程中,很多扩展的物理操作符需要首先获取所有的元组后才能进行操作(例如聚集函数操作.没有索引辅助的排序等),这时要用物化节点将元组缓存起来.下面列出了PostgreSQL中提供的物化节点. T_MaterialState, T_SortState, T_GroupState, T_AggState, T_WindowAggState, T_UniqueState, T_HashState, T_SetOpState, T_LockRows

背景 在做一个类似文件树的控件,支持节点从树上向其它的控件拖动程序,但是要保证树上的节点不能拖动上其他的节点上. 代码 /// <summary> /// 拖动节点完成 /// </summary> /// <param name="sender"></param> /// <param name="e"></param> private void treeList_ShowProjectFol

应用背景: 使用kubeadm部署的kubernetes集群,其master节点默认拒绝将pod调度运行于其上的,加点官方的术语就是:master默认被赋予了一个或者多个“污点(taints)”,“污点”的作用是让该节点拒绝将pod调度运行于其上.那么存在某些情况,比如想让master也成为工作节点可以调度pod运行怎么办呢? 两种方式:①去掉“污点”(taints)[生产环境不推荐]:②让pod能够容忍(tolerations)该节点上的“污点”. 测试环境: 节点名称 节点类型 版本号 部署

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/ci_cd/ 本文所述内容基于某顶级互联网公司数万节点下 Spark 的 CI 与 CD & CD 实践.为了提高本文内容的可借鉴性,隐去了公司特有内容,只保留通用部分 Spark CI 持续集成实践 CI 介绍 持续集成是指,及时地将最新开发的且经过测试的代码集成到主干分支中. 持续集成的优点 快速发现错误 每次更新都及时集成到主干分支中,并进行测试,可以快

接下来是只需要在控制节点上准备的环境配置.其中虽然NTP服务需要在所有节点上都安装,但NTP服务在控制节点和其他的节点上的配置是不同的,所以不把它放在step1的公共配置中进行准备.如下: 1.配置NTP服务: yum install chrony -y vim /etc/chrony.conf 添加: allow 192.168.0.0/24 保存退出. systemctl enable chronyd.service && systemctl start chronyd.service

创建了一个NodePort类型的jenkins service,node port 30000,node节点ip为192.168.56.101, 在node节点上通过浏览器能正常访问http://192.168.56.101:30000, 但是局域网通过另一台机器却不能访问,机器互通是没问题的(能ping通也没有防火墙),另外同时映射container的hostPort(30001),是能访问http://192.168.56.101:30001的,通过netstat -anp发现它们开启的端口