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

今天稍微复杂点的互联网应用,服务端基本都是分布式的,大量的服务支撑起整个系统,服务之间也难免有大量的依赖关系,依赖都是通过网络连接起来. (图片来源:https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki) 然而任何一个服务的可用性都不是 100% 的,网络亦是脆弱的.当我依赖的某个服务不可用的时候,我自身是否会被拖死?当网络不稳定的时候,我自身是否会被拖死?这些在单机环境下不太需要考虑的问题,在分布式环境下就不得不考虑了.假设我有5个依赖的服务,他们的可用性都是99.9

转载请注明出处哈:http://hot66hot.iteye.com/admin/blogs/2155036 一:为什么需要Hystrix? 在大中型分布式系统中,通常系统很多依赖(HTTP,hession,Netty,Dubbo等),如下图: 在高并发访问下,这些依赖的稳定性与否对系统的影响非常大,但是依赖有很多不可控问题:如网络连接缓慢,资源繁忙,暂时不可用,服务脱机等. 如下图:QPS为50的依赖 I 出现不可用,但是其他依赖仍然可用. 当依赖I 阻塞时,大多数服务器的线程池就出现阻塞(B

使用Hystrix提高系统可用性 今天稍微复杂点的互联网应用,服务端基本都是分布式的,大量的服务支撑起整个系统,服务之间也难免有大量的依赖关系,依赖都是通过网络连接起来. (图片来源:https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki) 然而任何一个服务的可用性都不是 100% 的,网络亦是脆弱的.当我依赖的某个服务不可用的时候,我自身是否会被拖死?当网络不稳定的时候,我自身是否会被拖死?这些在单机环境下不太需要考虑的问题,在分布式环境下就不得不考虑了.假设我有5个依

分布式服务弹性框架“Hystrix”实践与源码研究(一)   文章初衷 为了应对将来在线(特别是无线端)业务量的成倍增长,后端服务的分布式化程度需要不断提高,对于服务的延迟和容错管理将面临更大挑战,公司框架和开源团队选择内部推广Netflix的Hystrix,一是为了推进各部门的服务使用覆盖率,二是为了增加C Sharp语言版本的参与度(目前公司至少三成服务由.NET编写).该博文属于个人对Hystrix研究和实践经验. 什么是Hystrix? Hystrix是世界最大在线影片租赁服务商Netf

文章初衷 为了应对将来在线(特别是无线端)业务量的成倍增长,后端服务的分布式化程度需要不断提高,对于服务的延迟和容错管理将面临更大挑战,公司框架和开源团队选择内部推广Netflix的Hystrix,一是为了推进各部门的服务使用覆盖率,二是为了增加C Sharp语言版本的参与度(目前公司至少三成服务由.NET编写).该博文属于个人对Hystrix研究和实践经验. 什么是Hystrix? Hystrix是世界最大在线影片租赁服务商Netflix开源,针对分布式系统的延迟和容错库.该库由Java写成,

Hystrix最初是由Netflix的API team研发的,用于提高API的弹性和性能,2012年在公司内部广受好评. 如果你的应用是一个单独的应用,那几乎不用在意断路的问题. 但在分布式环境中,各个应用错综复杂的依赖关系,一个不稳定的服务会拖累依赖它的服务. 简单来说,就是将服务之间的访问隔离开来,在错误(包括超时)被传播之前拦截下来,并提供相应的处理逻辑,让这个分布式应用更有弹性. Hystrix就是用来解决这一问题的lib,帮助开发者更方便的控制服务之间的通信. 在分布式系统中,你使用的

特性 1.延迟和失败容忍 防止级联错误,错误回退,优雅降级.快速失败和恢复 线程和信号量隔离 2.实时监控和配置更改 3.并发 并行执行,请求缓存,自动批处理失败请求 总运行流程 当你发出请求后,hystrix是这么运行的  详细解释个步骤 1. Construct a HystrixCommand or HystrixObservableCommand Object HystrixCommand 用于返回单一的响应 HystrixObservableCommand 用于返回多个可自定义的响应

Hystrix有两个请求命令 HystrixCommand.HystrixObservableCommand. HystrixCommand用在依赖服务返回单个操作结果的时候.又两种执行方式  -execute():同步执行.从依赖的服务返回一个单一的结果对象,或是在发生错误的时候抛出异常.  -queue();异步执行.直接返回一个Future对象,其中包含了服务执行结束时要返回的单一结果对象. HystrixObservableCommand 用在依赖服务返回多个操作结果的时候.它也实现了两

主要用来控制 HystrixCommand 命令的行为,主要有下面5种类型的属性配置: execution配置 该配置前缀为 hystrix.command.default execution.isolation.strategy :该属性用来设置执行的隔离策略,有如下二个选项: THREAD:通过线程池隔离的策略,在独立线程上执行,并且他的并发限制受线程池中线程数量的限制(默认) SEMAPHONE:通过信号量隔离的策略,在调用线程上执行,并且他的并发限制受信号量计数的限制. executio

参考链接:http://www.jianshu.com/p/e07661b9bae8 一.前言 大型复杂的分布式系统中,高可用相关的技术架构非常重要.高可用架构非常重要的一个环节,就是如何将分布式系统中的各个服务打造成高可用的服务,从而足以应对分布式系统环境中的各种各样的问题,,避免整个分布式系统被某个服务的故障给拖垮.比如: 服务间的调用超时 服务间的调用失败 要解决这些棘手的分布式系统可用性问题,就涉及到了高可用分布式系统中的很多重要的技术,包括: 资源隔离 限流与过载保护 熔断 优雅降级

我们知道大量请求会阻塞在Tomcat服务器上,影响其它整个服务.在复杂的分布式架构的应用程序有很多的依赖,都会不可避免地在某些时候失败.高并发的依赖失败时如果没有隔离措施,当前应用服务就有被拖垮的风险.Spring Cloud Netflix Hystrix就是隔离措施的一种实现,可以设置在某种超时或者失败情形下断开依赖调用或者返回指定逻辑,从而提高分布式系统的稳定性. 生活中举个例子,如电力过载保护器,当电流过大的的时候,出问题,过载器会自动断开,从而保护电器不受烧坏.因此Hystrix请求熔

接着上一篇的Hystrix进行进一步了解. 当系统用户不断增长时,每个微服务需要承受的并发压力也越来越大,在分布式环境中,通常压力来自对依赖服务的调用,因为亲戚依赖服务的资源需要通过通信来实现,这样的依赖方式比起进程内的调用方式会引起一部分的性能损失, 在高并发的场景下,Hystrix 提供了请求缓存的功能,我们可以方便的开启和使用请求缓存来优化系统,达到减轻高并发时的请求线程消耗.降低请求响应时间的效果 Hystrix的缓存,这个功能是有点鸡肋的,因为这个缓存是基于request的,为什么这么

hystrix提供了两种隔离策略:线程池隔离和信号量隔离.hystrix默认采用线程池隔离. 1.线程池隔离 不同服务通过使用不同线程池,彼此间将不受影响,达到隔离效果. 例如: 我们可以通过andThreadPoolKey配置使用命名为ThreadPoolTest的线程池,实现与其他命名的线程池天然隔离,如果不配置andThreadPoolKey则使用withGroupKey配置来命名线程池 public HystrixThreadPoolFallback(String name) { sup

Hystrix使用fallback机制很简单,继承HystrixCommand只需重写getFallback(),继承HystrixObservableCommand只需重写resumeWithFallback(),比如上篇文章的HelloWorldHystrixCommand加上下面代码片段: @Override protected String getFallback() { return "fallback: " + name; } fallback实际流程是当run()/con

为什么需要容错限流 复杂分布式系统通常有很多依赖,如果一个应用不能对来自依赖 故障进行隔离,那么应用本身就处在被拖垮的风险中.在一个高流量的网站中,某个单一后端一旦发生延迟,将会在数秒内导致 所有应用资源被耗尽(一个臭鸡蛋影响一篮筐). 如秒杀.抢购.双十一等场景,在某一时间点会有爆发式的网络流量涌入,如果没有好的网络流量限制,任由流量压到后台服务实例,很有可能造成资源耗尽,服务无法响应,甚至严重的导致应用崩溃. Hystrix是什么 Hystrix 能使你的系统在出现依赖服务失效的时候,通过隔

Spring Cloud Hystrix Hystrix是一个延迟和容错库,旨在隔离远程系统.服务和第三方库,阻止链接故障,在复杂的分布式系统中实现恢复能力. 一.快速入门 1)依赖: <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId> </depende

1.  引言 一般而言,一个服务都是部署了多台机器的,那么在这种情况下,当其中一个服务挂了以后Hystrix是怎么处理的呢? 为了验证这个问题,我们准备两个服务:user-api 和 app-gateway,再加一个Eureka Server 2.  服务搭建 2.1.  注册中心 关于这一部分,参见<SpringCloud学习笔记(1)——Eureka> 2.2.  服务提供方 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8&quo

接上一篇:<Hystrix介绍> 流程图 下面这幅图相当重要 稍微解释一下上面的流程: Construct a HystrixCommand or HystrixObservableCommand Object Execute the Command Is the Response Cached? Is the Circuit Open? Is the Thread Pool/Queue/Semaphore Full? HystrixObservableCommand.construct()

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,尽可能优雅地降级. 启用