最近在搞微服务的东西,系统A提供了一个服务,定义方式: @RequestMapping(value = "/hasSuberList", method = RequestMethod.GET) @ResponseBody public String hasSuberList(List<String> peIdList){ if(peIdList == null || peIdList.size() == 0){ return "error"; } Lis

本文借用dubbo.learn的Dubbo API方式来解释原理. 服务消费端泛化调用 前面我们讲解到,基于Spring和基于Dubbo API方式搭建简单的分布式系统时,服务消费端引入了一个SDK二方包,里面存放着服务提供端提供的所有接口类,之所以需要引入接口类是因为服务消费端一般是基于接口使用JDK代理实现远程调用的. 泛化接口调用方式主要在服务消费端没有API接口类及模型类元(比如入参和出参的POJO类)的情况下使用.其参数及返回值中没有对应的POJO类,所以所有POJO均转换为Map表示

一.异常场景描述 明明是post请求,为啥到达服务器后就变成了get请求 2019-05-30 18:07:17.055 [http-nio-10650-exec-4] ERROR c.x.xcauto.common.controller.BaseControllerAdvice - 检测到未捕捉异常:IP:192.168.128.1 invoke url:http://172.17.244.170:10650/stock/valid/num/v1 Exception:public class

spring cloud消费端调用服务提供者,有两种方式rest+ribbon和Feign,Feign是一个声明式的伪Http客户端更为简单易用,所以我们项目选用Feign作为服务通讯方式 项目有6个模块,A,B,C,D,E,F,模块之前必不可少的会存在相互调用的情况 问题来了.通过FeignClient的方式调用服务端,需要在消费端建立对服务端的调用的FeignClient接口 假如A和B都需要调用C. A调用C需要在A模块中建立一个C的FeignClient接口 B调用C也需要在B模块建立一

这里介绍ribbon和feign调用两种通信服务调用方式,同时介绍如何引入第三方服务调用.案例包括了ribbon负载均衡和hystrix熔断--服务降级的处理,以及feign声明式服务调用.例子包括spring boot项目,用来作为第三方服务供ribbon消费和feign消费客户端调用,同时两个eureka客户端互相调用(即互相消费服务).下载项目,启动eureka单节点注册中心,cmd启动项目(Windows和jdk环境即可): java -jar F:\jars\outer-0.0.1-S

示例GitHub源码地址:https://github.com/AngelSXD/springcloud 1.首先使用feign调用,需要配置熔断器 2.配置熔断器需要将熔断器注入Bean,熔断器类上需要加注解@Component,确保可以被spring扫描到 3.熔断器类需要实现feignClient接口,并且重写 feignClient接口中的所有方法,做降级处理逻辑 4.需要在feignClient上的注解中,通过fallback属性来指明熔断器.class,等服务熔断的时候,来执行熔断器

跟我学SpringCloud | 第三篇:服务的提供与Feign调用 上一篇,我们介绍了注册中心的搭建,包括集群环境吓注册中心的搭建,这篇文章介绍一下如何使用注册中心,创建一个服务的提供者,使用一个简单的客户端去调用服务端提供的服务. 本篇文章中需要三个角色,分别是服务的提供者,服务的消费者,还有一个是上一篇文章的主角--注册中心Eureka(使用单机版本即可,本篇的示例也会使用单机版本的Eureka). 整体流程为: 先启动注册中心Eureka 启动服务的提供者将提供服务,并将服务注册到注册中

继续上篇文章解决RabbitMQ消息丢失问题和保证消息可靠性(一) 未完成部分,我们聊聊MQ Server端的高可用和消费端如何保证消息不丢的问题? 回归上篇的内容,我们知道消息从生产端到服务端,为了保证消息不丢,我们必须做哪些事情? 发送端采用Confirm模式,注意Server端没成功通知发送端,需要重发操作需要额外处理 消息的持久化处理 上面两个操作保证消息到服务端不丢,但是非高可用状态,如果节点挂掉,服务暂时不可用,需要重启后,消息恢复,消息不会丢失,因为有磁盘存储. 本文先从消费端讲起

前面已经学习了两个Spring Cloud 组件: Eureka:实现服务注册功能: Ribbon:提供基于RestTemplate的HTTP客户端并且支持服务负载均衡功能. 通过这两个组件我们暂时可以完成服务注册和可配置负载均衡的服务调用.今天我们要学习的是Feign,那么Feign解决了什么问题呢? 相对于Eureka,Ribbon来说,Feign的地位好像不是那么重要,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.通过提供HTTP请求模板,让Ribbon请求的

解决方式(很多人比较关注,所以放在最前面): 因为Feign调用默认的超时时间为一分钟,一分钟接口不能返回就会抛出异常,所以在服务端的yml文件中增加如下配置即可解决: # feign调用超时时间配置feign: client: config: default: connectTimeout: 10000 readTimeout: 600000 问题描述: 在SpringBoot项目中,进行海量数据导出时,会涉及到模块间调用,查询数据量有比较大,过一段时间客户端就会报如下异常(进行Feign调用

文章目录 Dubbo消费端直连提供者(开发调试) Dubbo服务只订阅(开发调试) Dubbo服务只注册 Dubbo消费端直连提供者(开发调试) Dubbo 官方文档: 用户指南 >> 示例 >> 直连提供者 注意点: 1. 直连提供者只需要在消费端设置,url指向本地的服务地址,如此便可以直接调用本地服务. 通过打断点本地调试,客户端可能回报错:"服务异常,异常代码:2:如有疑问:请联系管理员!",是正常的,因为我们断点拦截了,dubbo请求超时. 2. ${

问题详情 使用EPH获取Event Hub数据时,多次出现连接shutdown和LeaseLost的error  ,截取某一次的error log如: Time:2021-03-10 08:43:48.4650|NE:VSDN|Machine:RD0003FF01A8BE|Lv:INFO|ActivityId:|Msg:CdmEventProcessor Shutting Down. Partition '29', Reason: 'LeaseLost'. Time:2021-03-10 08:

摘要:带你了解基于FusionInsight HD&MRS的5种kafka消费端性能优化方法. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD&MRSkafka消费端性能优化方法>,作者: 穿夹克的坏猴子. kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化: 1.接口使用方面优化: 旧版本highlevel-consumer:偏移量信息存储在zookeeper,最大消费线程数与分区数量相同,不推荐 旧版本simpleconsumer:自行选择存储偏移量的方式,可以实现多线

出现错误的原因是消费端war没有启动成功, 但是zkClient和Dubbo的对应Thread启动了, web container无法加载对应的类, INFO: Initializing ProtocolHandler ["http-bio-8081"] Jun , :: PM org.apache.coyote.AbstractProtocol init INFO: Initializing ProtocolHandler ["ajp-bio-8010"] Jun

1.概念:SpringSecurity 安全访问 2.具体内容 所有的 Rest 服务最终都是暴露在公网上的,也就是说如果你的 Rest 服务属于一些你自己公司的私人业务,这样的结果会直接 导致你信息的泄漏,所以对于 Rest 访问,安全性是首要的因素. 2.1.配置安全验证 如果要想进行安全的验证处理,那么首先一定要先在服务的提供方上进行处理. 1. [microcloud-provider-dept-8001]修改 pom.xml 配置文件,追加 SpringSecurity 相关依赖包引入

Demo结构介绍 Demo使用Maven聚合功能,里面有三个模块,目录如下: 其中Consumer模块为服务消费者,里面TestConsumer和consumer.xml组成了基于Spring配置方式的服务调用,TestConsumerApi是基于Dubbo API方式的服务调用,TestConsumerApiGeneric是泛化方式的服务调用,TestConsumerAsync是异步调用的方式. 其中Provider模块为服务提供者,里面TestProvider和provider.xml组成了

如果是高并发下,rabbitmq服务器上收到成千上万条消息,那么当打开消费端时,这些消息必定喷涌而来,导致消费端消费不过来甚至挂掉都有可能. 在非自动确认的模式下,可以采用限流模式,rabbitmq 提供了服务质量保障qos机制来控制一次消费消息数量. 下面直接上代码: 生产端: 1 package com.zxy.demo.rabbitmq; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.util.concurrent.TimeoutExcepti

目录 说明 生产端 消费端 说明 本文 SpringBoot 与 RabbitMQ 进行整合的时候,包含了三种消息的确认模式,如果查询详细的确认模式设置,请阅读:RabbitMQ的三种消息确认模式 同时消费端也采取了限流的措施,如果对限流细节有兴趣请参照之前的文章阅读:消费端限流 生产端 首先引入 maven 依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spr

之前使用MQ的时候是通过封装成dll发布Nuget包来使用,消息的发布和消费都耦合在使用的站点和服务里,这样会造成两个问题: 1.增加服务和站点的压力,因为每次消息的消费就意味着接口的调用,这部分的压力都加在了使用的站点和服务的机器上. 2.增加修改的复杂性,如果我们需要加两条消费日志,都需要再发布一个版本重新通过dll引用. 所以我们需要做以下两方面的工作: 1.MQ的接收拆分为Windows服务,通过zokeerper实现主从防止单点故障. 2.MQ的消费这里做成单独的WebApi服务. 这

使用场景 消费端ACK和重回队列 消费端ACK使用场景: 1.消费端进行消费的时候,如果由于业务异常我们可以进行日志记录,然后进行补偿. 2.由于服务器宕机等严重问题,那我们就需要手工进行ACK保障消费端消费成功. 消费端的重回队列 消费端的重回队列是为了对没有处理成功的消息,把消息重新投递给broker 一般在实际应用中,都会关闭重回队列,也就是设置为false 创建生产者 package com.dwz.rabbitmq.ack; import java.io.IOException; im

参考:dubbo消费方服务调用过程源码分析dubbo基于spring的构建分析Dubbo概述--调用过程dubbo 请求调用过程分析dubbo集群容错机制代码分析1dubbo集群容错策略的代码分析2dubbo spi机制源码学习Dubbo-服务调用过程 一.通过分析一个典型rpc方法调用的调用栈来说明调用过程. 1.定义一个接口 public interface DemoService { /** * class_name: sayHello * param: [param] * describ