启动脚本增加参数:-Dserver.tomcat.max-http-header-size=102400 增大Hystrix,ribbon的各项参数; hystrix: threadpool: default: coreSize: 5000 #并发执行的最大线程数 50 maxQueueSize: 5000 #BlockingQueue的最大队列数 --- queueSizeRejectionThreshold: 3000 #即使maxQueueSize没有达到,达到queueSizeRejec

一.概述  在微服务架构中,我们将系统拆分成了很多服务单元,各单元的应用间通过服务注册与订阅的方式互相依赖.由于每个单元都在不同的进程中运行,依赖通过远程调用的方式执行,这样就有可能因为网络原因或是依赖服务自身间题出现调用故障或延迟,而这些问题会直接导致调用方的对外服务也出现延迟,若此时调用方的请求不断增加,最后就会因等待出现故障的依赖方响应形成任务积压,最终导致自身服务的瘫痪.  所以我们引入了断路器,类似于物理上的电路,当电流过载时,就断开电路,就是我们俗称的"跳闸".同理,服务间

Feign的不恰当的fallback Feign的坑不少,特别与Hystrix集成之后. 在微服务引入Feign后,上线不久后便发现,对于一个简单的查询类调用,在下游返回正常的"404-资源不存在"这种业务异常时,Feign也做了fallback,最终导致circuit break,引发平台告警. REST接口的设计 为了解释这个问题,首先还是要从REST接口开始谈起. REST的一个缺点(也有人认为是优势),它只是一种依赖于HTTP的"风格",而没有明确的&quo

一. DescriptionAttribute的普通使用方式 1.1 使用示例 DescriptionAttribute特性可以用到很多地方,比较常见的就是枚举,通过获取枚举上定义的描述信息在UI上显示,一个简单的枚举定义: public enum EnumGender { None, [System.ComponentModel.Description("男")] Male, [System.ComponentModel.Description("女")] Fem

一.Swagger简介与优势 相信各位在公司写API文档数量应该不少,当然如果你还处在自己一个人开发前后台的年代,当我没说,如今为了前后台更好的对接,还为了以后交接方便,都有要求写API文档. Swagger是一款Restful接口的文档在线自动生成+功能测试的软件. Swagger是一个规范和完整的框架.用于生成.描述.调用和可视化Restful风格的Web服务.总体目标是使客户端和文件系统 作为服务器以同样的速度来更新文件的方法.参数和模型紧密集成到服务器端的代码,允许API来始终保持同步.

直接上代码实例: public static void main(String[] args) {    System.out.println(test1()); } static int test1(){  int a=0;  try {   return ret1();  } catch (Exception e) {   // TODO: handle exception  }finally {   return ret2();  } } static int ret1(){  Syste

1. 正则函数 # ### 正则表达式 => 正则函数 import re # search 通过正则匹配出第一个对象返回,通过group取出对象中的值 strvar = "5*7 9/8" obj = re.search("(\d+)[*/]\d+",strvar) print(obj) # group 获取匹配的内容 res = obj.group() print(res) res = obj.groups() print(res) # match 验证用

通过之前Spring Cloud系列教程中的<Spring Cloud构建微服务架构:服务容错保护(Hystrix服务降级)>一文,我们已经知道如何通过Hystrix来保护自己的服务不被外部依赖方拖垮的情况.但是实际使用过程中经常碰到开发反应"莫名"触发了降级逻辑的情况.为了更精准的定位触发原因,或是在降级逻辑中需要根据不同的异常做不同的处理时,在降级方法中,我们希望可以获取到主逻辑中抛出的异常信息.接下来就来介绍一下Hystrix两种不同实现方式中如何在降级逻辑中获取异常

在 Spring Cloud 中使用断路器 hystrix 后,可能会遇到异常:com.netflix.hystrix.contrib.javanica.exception.FallbackDefinitionException: fallback method wasn't found 典型如下: @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackHi") public String getHi(String x) { String msg = re

说明: 1.我还没有真正理解Spring Cloud的精髓,现只停留在使用阶段,可能存在分析不到位的问题. 1.这个是由于线程池的最大数量导致的,官方说随着线程池的数量越大,资源开销也就越大,所以调整时要慎重. 2.Hystrix默认是10个线程,超过就会报这个异常. 解决方法: hystrix: threadpool: default: coreSize: 200 ##并发执行的最大线程数,默认10 maxQueueSize: 200 ##BlockingQueue的最大队列数 queueSi

在之前的老版本中,feign中是默认开启hystrix的,从新版本中默认已经关闭了,如果要通过FeignClient调用服务并开启hystrix的话,需要自定义开启,即:feign.hystrix.enabled=true. 在hystrix中,有5种异常会被fallback: FAILURE:执行失败,抛出异常. TIMEOUT:执行超时. SHORT_CIRCUITED:断路器打开. THREAD_POOL_REJECTED:线程池拒绝. SEMAPHORE_REJECTED:信号量拒绝.

2017-03-28 10:04:47.438 ERROR 1035 --- [InstanceMonitor] c.n.t.monitor.instance.InstanceMonitor : Could not initiate connection to host, giving up: [{"timestamp":1490666687435,"status":503,"error":"Service Unavailable&qu

在使用spring cloud 的 Hystrix 后可能会遇到 如下截图错误: 后台代码如下: 找了好一会经过分析参数方法和原方法参数步一致造成: 修改后代码如下:

典型如下: @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackHi") public String getHi(String x) { String msg = restTemplate.getForObject("http://jack/hi", String.class); return msg; } public String fallbackHi(){ return "can't say hi"; } 这

当执行HystrixCommand时,如果发生命令执行异常.熔断器熔断.信号量超过数量,就会执行降级fallback方法,并返回结果.本质上,当出现以上情况是,执行fallback方法,而不是run方法. private Observable<R> applyHystrixSemantics(final AbstractCommand<R> _cmd) { if (circuitBreaker.allowRequest()) { ... if (executionSemaphore

典型如下 第一种import java.util.List;@RestController@RequestMapping("/order")@DefaultProperties(defaultFallback = "fallback4Wait")public class OrderController { @Autowiredprivate RestTemplate restTemplate;@HystrixCommand(commandProperties = {

Hystrix是Netflix开源的一款容错系统,能帮助使用者码出具备强大的容错能力和鲁棒性的程序.如果某程序或class要使用Hystrix,只需简单继承HystrixCommand/HystrixObservableCommand并重写run()/construct(),然后调用程序实例化此class并执行execute()/queue()/observe()/toObservable(). // HelloWorldHystrixCommand要使用Hystrix功能 public cla

一.问题产生 雪崩效应:是一种因服务提供者的不可用导致服务调用者的不可用,并将不可用逐渐放大的过程 正常情况下的服务: 某一服务出现异常,拖垮整个服务链路,消耗整个线程队列,造成服务不可用,资源耗尽: 形成过程: 1)服务提供者不可用 a)硬件故障:硬件损坏造成的服务器主机宕机, 网络硬件故障造成的服务提供者的不可访问 b)程序Bug: c)   缓存击穿:缓存击穿一般发生在缓存应用重启, 所有缓存被清空时,以及短时间内大量缓存失效时. 大量的缓存不命中, 使请求直击后端,造成服务提供者超负荷运

说明 原创不易,如若转载 请标明来源! 欢迎关注本人微信公众号:壹枝花算不算浪漫 更多内容也可查看本人博客:一枝花算不算浪漫 前言 前情回顾 上一讲我们讲解了Hystrix在配合feign的过程中,一个正常的请求逻辑该怎样处理,这里涉及到线程池的创建.HystrixCommand的执行等逻辑. 如图所示: 高清大图:https://www.processon.com/view/link/5e1c128ce4b0169fb51ce77e 本讲目录 这一讲开始讲解Hystrix的看家本领:熔断+降级

  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

一.Hystrix解决了什么问题? 在复杂的分布式应用中有着许多的依赖,各个依赖都有难免在某个时刻失败,如果应用不隔离各个依赖,降低外部的风险,那容易拖垮整个应用. 举个电商场景中常见的例子,比如订单服务调用了库存服务.商品服务.积分服务.支付服务,系统均正常情况下,订单模块正常运行. 但是当积分服务发生异常时且会阻塞30s时,订单服务就有有部分请求失败,且工作线程阻塞在调用积分服务上. 流量高峰时,问题会更加严重,订单服务的所有请求都会阻塞在调用积分服务上,工作线程全部挂起,导致机器资源耗尽,