有这样一个需求,当调用某个方法抛出异常,比如通过 HttpClient 调用远程接口时由于网络原因报 TimeOut 异常:或者所请求的接口返回类似于“处理中”这样的信息,需要重复去查结果时,我们希望当前方法能够在这种特定的情况下,重复执行,如果达到了我们的期望,则不重复执行.而且,我们希望能够控制重试次数,不希望无限期执行下去. Java 中有各种定时任务的实现,如 Spring 的 Schedule,Quartz 等,稍微想一下,显然不符合我们的需求.递归倒是可以,但是有些问题,先看下递归的

有这样一个需求,当调用某个方法抛出异常,比如通过 HttpClient 调用远程接口时由于网络原因报 TimeOut 异常:或者所请求的接口返回类似于"处理中"这样的信息,需要重复去查结果时,我们希望当前方法能够在这种特定的情况下,重复执行,如果达到了我们的期望,则不重复执行.而且,我们希望能够控制重试次数,不希望无限期执行下去. Java 中有各种定时任务的实现,如 Spring 的 Schedule,Quartz 等,稍微想一下,显然不符合我们的需求.递归倒是可以,但是有些问题,先

工具类: import java.lang.reflect.Method; public class RetryUtil { private static ThreadLocal<Integer> retryTimesInThread = new ThreadLocal<>(); /** * 设置当前方法重试次数 * * @param retryTimes * @return */ public static RetryUtil setRetryTimes(Integer retr

在接口调用中由于各种原因,可能会重置失败的任务,使用Guava-Retrying可以方便的实现重试功能. 首先,需要引用Guava-Retrying的包 <dependency> <groupId>com.github.rholder</groupId> <artifactId>guava-retrying</artifactId> <version>2.0.0</version></dependency> 代

一.重试机制 由于MQ经常处于复杂的分布式系统中,考虑网络波动,服务宕机,程序异常因素,很有可能出现消息发送或者消费失败的问题.因此,消息的重试就是所有MQ中间件必须考虑到的一个关键点.如果没有消息重试,就可能产生消息丢失的问题,可能对系统产生很大的影响.所以,秉承宁可多发消息,也不可丢失消息的原则,大部分MQ都对消息重试提供了很好的支持. MQ 消费者的消费逻辑失败时,可以通过设置返回状态达到消息重试的结果. MQ 消息重试只针对集群消费方式生效:广播方式不提供失败重试特性,即消费失败后,失败

公司使用的feign(https://github.com/OpenFeign/feign)作为http客户端. 开发时debug后端程序,发现同一个请求会多次收到. 为了判断是谁在搞鬼,在客户端和服务端中间加了一层代理.发现客户端发起了多次请求(代理工具有请求通过是会输出日志). 查看 Feign.java 发现有默认重试机制 // 约102行 private Retryer retryer = new Retryer.Default(); // 约 127行 ublic Builder re

16.Kafka 配置文件同步 为了给kafka的进程添加GC日志信息,方便在以后重启的时候,加入GC日志: 修改bin/kafka-server-start.sh: export KAFKA_OPTS="-Xms4G -Xmx8G -Xmn3G -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:ParallelGCThreads=4 -server -Dlog4j.configuration=file:$base_dir/config/log4j.properties -Xloggc:/

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 日志管理 import logging import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') def getlogger(logName, logFile): logger=logging.getLogger(logName) logger.setLevel(logging.DEBUG) screenHandle = logging.Stream

创建项目->maven->webapp->输入坐标->完成. pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apac

Jmeter的客户端实现与Keep-Alive 目录 Jmeter的客户端实现与Keep-Alive 0. 结论 1.缘起 1.1 起因 1.2 初步尝试 1.3 Jmeter客户端实现 1.4 Java+keep-alive? 2. 压力测试 2.1 测试 2.1 产生jtl和debug级日志 修改日志等级 产生jtl和log 使用GUI的Jmeter查看jtl 2.3 迷惑点 3. stack overflow&看源码 3.1 HTTPJava 配置参数 sample函数 setupConn

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

业务场景 应用中需要实现一个功能: 需要将数据上传到远程存储服务,同时在返回处理成功情况下做其他操作.这个功能不复杂,分为两个步骤:第一步调用远程的Rest服务逻辑包装给处理方法返回处理结果:第二步拿到第一步结果或者捕捉异常,如果出现错误或异常实现重试上传逻辑,否则继续逻辑操作. 解决方案演化 这个问题的技术点在于能够触发重试,以及重试情况下逻辑有效执行. 解决方案一:try-catch-redo简单重试模式 包装正常上传逻辑基础上,通过判断返回结果或监听异常决策是否重试,同时为了解决立即重试的

Buoyant是一家云服务公司,宣布了Linkerd(发音为“linker-DEE”)的一周年纪念日,这是一个基于微服务的原生云应用程序的开源“服务网格”项目.诚如公告所述: 在20世纪90年代,TCP/IP协议之类网络通信的转变,使得全行业从主机转移到客户机/服务器结构,Linkerd作为下一代云应用的基础网络层,受到越来越多的采用,使得企业能够在不牺牲可靠性的情况下将其计算架构从单片应用转移到了微服务. Linkerd通过自动化负载均衡.服务发现和运行时恢复能力为微服务提供可靠性. Link

应用中需要实现一个功能: 需要将数据上传到远程存储服务,同时在返回处理成功情况下做其他操作.这个功能不复杂,分为两个步骤:第一步调用远程的Rest服务上传数据后对返回的结果进行处理:第二步拿到第一步结果或者捕捉异常,如果出现错误或异常实现重试上传逻辑,否则继续接下来的功能业务操作. 常规解决方案 try-catch-redo简单重试模式 在包装正常上传逻辑基础上,通过判断返回结果或监听异常决定是否重试,同时为了解决立即重试的无效执行(假设异常是有外部执行不稳定导致的:网络抖动),休眠一定延迟时间

画一下你们系统的整体架构图,说说各个服务在生产环境怎么部署的? 核心:服务框架.注册中心.网关 即使你没有用很多微服务架构里的东西,只要有上述三个东西,配合上写一些文档,接口文档,分布式系统架构,其实就出来了,很多中小型公司,一个小型技术团队,后端开发工程师总共就10多个人. 常见生产实践问题: 关注分布式系统一些生产实践的问题,应对你们公司的流量,各个服务.网关.注册中心,都是如何部署的? 部署几台机器,每台机器的配置是什么,每天整体的流量有多少,高峰期的请求量有多少,你的整体系统是否抗住了?

sisyphus 综合了 spring-retry 和 gauva-retrying 的优势,使用起来也非常灵活. 今天,让我们一起看一下西西弗斯背后的故事. 情景导入 简单的需求 产品经理:实现一个按条件,查询用户信息的服务. 小明:好的.没问题. 代码 UserService.java public interface UserService { /** * 根据条件查询用户信息 * @param condition 条件 * @return User 信息 */ User queryUse

What is Sisyphus sisyphus 综合了 spring-retry 和 gauva-retrying 的优势,使用起来也非常灵活. 为什么选择这个名字 我觉得重试做的事情和西西弗斯很相似. 一遍遍的重复,可能徒劳无功,但是乐此不疲. 人一定要想象西西弗斯的快乐.--加缪 其他原因 以前看了 java retry 的相关框架, 虽然觉得其中有很多不足之处.但是没有任何重复造轮子的冲动,觉得是徒劳无功的. 当然这段时间也看了 Netty 的接口设计,和 Hibernate-Vali

回顾 我们前面学习了 更好的 java 重试框架 sisyphus 入门简介 更好的 java 重试框架 sisyphus 背后的故事 这一节让我们一起学习下 sisyphus 基于函数式的配置和注解式的配置. 函数式配置概览 为了满足更加方便的配置,Retryer 类提供了许多可以配置的信息. 默认配置 /** * 默认配置测试 */ public void defaultConfigTest() { Retryer.<String>newInstance() .condition(Retr

回顾 我们前面学习了 更好的 java 重试框架 sisyphus 入门简介 更好的 java 重试框架 sisyphus 配置的 2 种方式介绍 更好的 java 重试框架 sisyphus 背后的故事 java 重试框架 sisyphus 开源地址 这一节让我们一起学习下 sisyphus 的 3 种使用方式. sisyphus 代理模板 目的 为了便于用户更加方便地使用注解,同时又不依赖 spring. 提供基于代码模式+字节码增强实现的方式. 使用案例 maven 引入 引入注解相关模块

重试的工具类 Guava-retrying 依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.github.rholder/guava-retrying --> <dependency>     <groupId>com.github.rholder</groupId>     <artifactId>guava-retrying</artifactId>     <version&g

重试作用: 对于重试是有场景限制的,不是什么场景都适合重试,比如参数校验不合法.写操作等(要考虑写是否幂等)都不适合重试. 远程调用超时.网络突然中断可以重试.在微服务治理框架中,通常都有自己的重试与超时配置,比如dubbo可以设置retries=1,timeout=500调用失败只重试1次,超过500ms调用仍未返回则调用失败. 比如外部 RPC 调用,或者数据入库等操作,如果一次操作失败,可以进行多次重试,提高调用成功的可能性. 优雅的重试机制要具备几点: 无侵入:这个好理解,不改动当前的业