原文地址:http://blog.csdn.net/qq_18675693/article/details/53282031 本案例将打架一个微服务框架,参考来源官方参考文档 微服务:是什么?网上有一堆资料.不做叙述. 标题提到的框架是spring-cloud-netflix相关开源框架. demo源码github 摘自官方说明: Spring Cloud Netflix provides Netflix OSS integrations for Spring Boot apps through…

Spring Cloud中五大神兽总结(Eureka/Ribbon/Feign/Hystrix/zuul) 1.Eureka Eureka是Netflix的一个子模块,也是核心模块之一.Eureka是一个基于REST的服务,用于定位服务,以实现云端中间层服务发现和故障转移.服务注册与发现对于微服务架构来说是非常重要的,有了服务发现与注册,只需要使用服务的标识符,就可以访问到服务,而不需要修改服务调用的配置文件了.功能类似于dubbo的注册中心,比如Zookeeper. Eureka包含两个组件:…

  在之前的文章中,我们先后介绍了eureka,ribbon,feign,使用eureka集群的方式来保证注册中心的高可用,在eureka中使用ribbon进行负载均衡,使用feign接口替换手动编码请求接口的代码,整个微服务看似基本完成了,那是否有继续值得优化的地方呢?答案肯定是有的,并且是整个微服务最重要的一环,那就是服务的热熔断与降级,那为什么服务熔断与降级是最重要的一环呢?我们先来看一下服务雪崩的概念. 服务雪崩   所谓服务雪崩,是微服务系统中特有的概念,不了解服务雪崩的概念的童鞋,初…

前言 分布式系统面临的问题 复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系,每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败.不做任何处理的情况下,很容易导致服务雪崩. 服务雪崩:多个微服务之间调用的时候,假设微服务 A 调用微服务 B 和微服务 C,微服务 B 和 微服务 C 又调用其它的微服务,这就是所谓的“扇出”.如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,对微服务 A 的调用就会占用越来越多的系统资源,进而引起系统崩溃,这就是所谓的“服务雪崩”. 对于高流量的应用来说,单一的后端依赖可…

原文链接:(万字好文)Dubbo服务熔断与降级的深入讲解&代码实战 一.Dubbo服务降级实战 1 mock 机制 谈到服务降级,Dubbo 本身就提供了服务降级的机制:而 Dubbo 的服务降级机制主要是利用服务消费者的 mock 属性. 服务消费者的 mock 属性有以下三种使用方式,下面将带着例子简单介绍一下. 1.1 服务消费者注册url的mock属性 例子: mock=return+null,即当服务提供者出现异常(宕机或者业务异常),则返回null给服务消费者. 2021-01-26…

转自:https://blog.csdn.net/pengjunlee/article/details/86688858 服务熔断 服务熔断的作用类似于我们家用的保险丝,当某服务出现不可用或响应超时的情况时,为了防止整个系统出现雪崩,暂时停止对该服务的调用. 服务降级 服务降级是从整个系统的负荷情况出发和考虑的,对某些负荷会比较高的情况,为了预防某些功能(业务场景)出现负荷过载或者响应慢的情况,在其内部暂时舍弃对一些非核心的接口和数据的请求,而直接返回一个提前准备好的fallback(退路)错误…

hystrix 简介 Hystrix是什么 在分布式环境中,许多服务依赖项中的一些必然会失败.Hystrix是一个库,通过添加延迟容忍和容错逻辑,帮助你控制这些分布式服务之间的交互.Hystrix通过隔离服务之间的访问点.停止级联失败和提供回退选项来实现这一点,所有这些都可以提高系统的整体弹性. Hystrix为了什么 Hystrix被设计的目标是: 对通过第三方客户端库访问的依赖项(通常是通过网络)的延迟和故障进行保护和控制. 在复杂的分布式系统中阻止级联故障. 快速失败,快速恢复. 回退,尽…

这是SpringCloud实战系列中第二篇文章,了解前面第一篇文章更有助于更好理解本文内容: ①SpringCloud 实战:引入Eureka组件,完善服务治理 简介 Feign 是一个声明式的 REST 客户端,它的目的就是让 REST 调用更加简单. Feign 提供了 HTTP 请求的模板,通过编写简单的接口和插入注解,就可以定义好 HTTP 请求的参数.格式.地址等信息. 而且 Feign 会完全代理 HTTP 请求,我们只需要像调用方法一样调用它就可以完成服务请求及相关处理.Sprin…

分布式系统面临的问题 复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖,每个依赖关系将在某些时候将不可避免地失败. 服务雪崩 多个微服务之间调用的时候,假设微服务A调用微服务B和微服务C,微服务 B和微服务C又调用其它的微服务,这就是所谓的"扇出 ".如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源,进而引发系统崩溃,所谓的"雪崩效应". 对于高流量的应用来说,单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几秒钟内饱和…

背景 伴随着业务复杂性的提高,系统的不断拆分,一个面向用户端的API,其内部的RPC调用层层嵌套,调用链条可能会非常长.这会造成以下几个问题: API接口可用性降低 引用Hystrix官方的一个例子,假设tomcat对外提供的一个application,其内部依赖了30个服务,每个服务的可用性都很高,为99.99%.那整个applicatiion的可用性就是:99.99%的30次方 ＝ 99.7%,即0.3%的失败率. 这也就意味着,每1亿个请求,有30万个失败:按时间来算,就是每个月的故障时间…