Spring Cloud(六):Hystrix 监控数据聚合 Turbine[Finchley 版]  发表于 2018-04-17 |  更新于 2018-05-07 |  上一篇我们介绍了使用 Hystrix Dashboard 来展示 Hystrix 用于熔断的各项度量指标.通过 Hystrix Dashboard,我们可以方便的查看服务实例的综合情况,比如:服务调用次数.服务调用延迟等.但是仅通过 Hystrix Dashboard 我们只能实现对服务当个实例的数据展现,在生产环境我们的…

原文地址:https://windmt.com/2018/04/17/spring-cloud-6-turbine/ 上一篇我们介绍了使用 Hystrix Dashboard 来展示 Hystrix 用于熔断的各项度量指标.通过 Hystrix Dashboard,我们可以方便的查看服务实例的综合情况,比如:服务调用次数.服务调用延迟等.但是仅通过 Hystrix Dashboard 我们只能实现对服务当个实例的数据展现,在生产环境我们的服务是肯定需要做高可用的,那么对于多实例的情况,我们就需要…

上一篇我们介绍了使用 Hystrix Dashboard 来展示 Hystrix 用于熔断的各项度量指标.通过 Hystrix Dashboard,我们可以方便的查看服务实例的综合情况,比如:服务调用次数.服务调用延迟等.但是仅通过 Hystrix Dashboard 我们只能实现对服务当个实例的数据展现,在生产环境我们的服务是肯定需要做高可用的,那么对于多实例的情况,我们就需要将这些度量指标数据进行聚合.下面,我们就来介绍一下另外一个工具:Turbine. 准备工作 我们将用到之前实现的几个应…

前言 SpringCloud 是微服务中的翘楚,最佳的落地方案. 使用 SpringCloud 的 Hystrix Dashboard 组件可以监控单个应用服务的调用情况,但如果是集群环境,可能就 不能满足需求了,这时就用到了 SpringCloud 另一个组件:Turbine. Turbine 将每个应用服务的调用情况聚合在一起展示出来. 如果了解过 Hystrix Dashboard,那么可以简单认为 Turbine 就相当于另起了一个工程,把其他工程的监控情况 全部显示到了 Turbine…

上一篇我们介绍了使用Hystrix Dashboard来展示Hystrix用于熔断的各项度量指标.通过Hystrix Dashboard,我们可以方便的查看服务实例的综合情况,比如:服务调用次数.服务调用延迟等.但是仅通过Hystrix Dashboard我们只能实现对服务当个实例的数据展现,在生产环境我们的服务是肯定需要做高可用的,那么对于多实例的情况,我们就需要将这些度量指标数据进行聚合.下面,在本篇中,我们就来介绍一下另外一个工具:Turbine. 准备工作 在开始使用Turbine之前,…

前言 前面一章,我们讲解了如何整合Hystrix.而在实际情况下,使用了Hystrix的同时,还会对其进行实时的数据监控,反馈各类指标数据.今天我们就将讲解下Hystrix Dashboard和Turbine.其中Hystrix Dashboard是一款针对Hystrix进行实时监控的工具,通过Hystrix Dashboard我们可以在直观地看到各Hystrix Command的请求响应时间, 请求成功率等数据,监控单个实例内的指标情况.后者Turbine,能够将多个实例指标数据进行聚合的工具…

Spring Cloud(五):Hystrix 监控面板[Finchley 版]  发表于 2018-04-16 |  更新于 2018-05-10 |  在上一篇 Hystrix 的介绍中,我们提到断路器是根据一段时间窗内的请求情况来判断并操作断路器的打开和关闭状态的.而这些请求情况的指标信息都是 HystrixCommand 和 HystrixObservableCommand 实例在执行过程中记录的重要度量信息,它们除了 Hystrix 断路器实现中使用之外,对于系统运维也有非常大的帮助.…

Spring Cloud(四):服务容错保护 Hystrix[Finchley 版]  发表于 2018-04-15 |  更新于 2018-05-07 |  分布式系统中经常会出现某个基础服务不可用造成整个系统不可用的情况,这种现象被称为服务雪崩效应.为了应对服务雪崩,一种常见的做法是手动服务降级.而 Hystrix 的出现,给我们提供了另一种选择. Hystrix [hɪst’rɪks] 的中文含义是 “豪猪”,豪猪周身长满了刺,能保护自己不受天敌的伤害,代表了一种防御机制,这与 Hystr…

Spring Cloud(十二):分布式链路跟踪 Sleuth 与 Zipkin[Finchley 版]  发表于 2018-04-24 |  随着业务发展,系统拆分导致系统调用链路愈发复杂一个前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成,当整个请求变慢或不可用时,我们是无法得知该请求是由某个或某些后端服务引起的,这时就需要解决如何快读定位服务故障点,以对症下药.于是就有了分布式系统调用跟踪的诞生. 现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 的一篇论文<Dapper, a La…

Spring Cloud(二):服务注册与发现 Eureka[Finchley 版]  发表于 2018-04-15 |  更新于 2018-05-07 |  上一篇主要介绍了相关理论,这一篇开始我们来一个个的实践一下. Just code it. 本系列介绍的配置均基于 Spring Boot 2.0.1.RELEASE 版本和 Spring Cloud Finchley.RC1 版本 服务注册中心 Spring Cloud 已经帮我们实现了服务注册中心,我们只需要很简单的几个步骤就可以完成.…