一般选项: –config file : 从file中读取配置选项. –help : 显示选项. –version : 显示版权和版本信息. 隧道选项: –local host : 本地主机名或IP地址. –remote host [port] : 远端主机名或IP地址. –remote-random : 如果指定了多个–remote选项,从中随机选取一个. –mode m : 主模式, m = ‘p2p’ (默认, 点-到-点) 或者’server’. –proto p : 使用协议p和对端通

如非授权,禁止用于商业用途,转载请注明出处作者:mynewworldyyl 接下来的内容都基于[2]JMicro微服务-Hello World做Demo 微服务中,超时和重试是一个最基本问题下面Demo JMicro如何实现. @Service(maxSpeed=-1,baseTimeUnit=Constants.TIME_SECONDS) @Component public class SimpleRpcImpl implements ISimpleRpc { @Override @SMeth

2016年1月13日 10:48:10 星期三 /** * @param string $url 访问链接 * @param string $target 需要重试的标准: 返回结果中是否包含$target字符串 * @param int $retry 重试次数, 默认3次 * @param int $sleep 重试间隔时间, 默认1s * @return bool|mixed curl返回结果 * desc 有重试功能的curlget */ function curlGetRetry($ur

有关如何配置 Azure Storage Library 重试策略的信息,可参阅 Gaurav Mantri 撰写的一篇不错的文章<SCL 2.0 – 实施重试策略>.但很难找到关于使用何种重试策略设置的实用指导.本文章提供的建议是基于Microsoft 团队在高负载场景中使用SCL 的实际体验(对于低流量场景,使用默认的重试策略即可). ExponentialRetry与LinearRetry 对于不必考虑维持较短的响应时间的批处理,ExponentialRetry 类似乎是首选方法.您希望

本文实现了一个重试的装饰器,并且使用了指数退避算法.指数退避算法实现还是很简单的.先上代码再详细解释. 1.指数退避算法 欠奉.http://hugnew.com/?p=814 2.重试装饰器retry实现 # -*- coding:utf-8 -*- import time from random import randint from struct import Result, ProcedureException def retry(max_retries=3, max_wait_inte

一.@Transaction 我们再编码过程中,大量使用到这个注解.一般情况下,@Transaction使用默认注解可以完成90%的功能,下面会针对一些特殊场景下,@Tansaction的使用注意 1.1 事务回滚 @Transactional() public void rollback() throws SQLException { ... //do something throw new SQLException("exeception"); } 上述代码会回滚吗,答案是不会的.

简单实现了一个在函数执行出现异常时自动重试的装饰器,支持控制最多重试次数,每次重试间隔,每次重试间隔时间递增. 最新的代码可以访问从github上获取 https://github.com/blackmatrix7/matrix-tookit/blob/master/tookit/retry.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/8/18 上午9:50 # @Author : Matrix # @Githu

欢迎转载,转载请标明出处: http://blog.csdn.net/johnny901114/article/details/51539708 本文出自:[余志强的博客] 业务需求 当我们在app里发起网络请求时,可能会因为各种问题导致失败.如何利用RxJava来实现出现错误后重试若干次,并且可以设定重试的时间间隔. 具体实现 网络请求使用Retrofit来做,还是使用上篇博客中的请求用户信息接口 @GET("/userinfo?noToken=1") Observable<R

//Retry机制 public static class Retry { /// <summary> /// 重试零个参数无返回值的方法 /// </summary> /// <param name="action">执行方法方法</param> /// <param name="retryInterval">重试间隔</param> /// <param name="retr

上篇博文介绍了常见需要进行请求重试的场景,本篇博文试着剖析有名的python第三方库retrying源码. 在剖析其源码之前,有必要讲一下retrying的用法,方便理解. 安装: pip install retrying 或者 easy_install retrying 一些用法实例如下: #example 1 from retrying import retry @retry def never_give_up_never_surrender(): print "一直重试且两次重试之间无需等

Spring cloud Feign 在restful 调用失败后,会进行重试.在没有到达指定重试次数,会一直重试. @Override public Object invoke(Object[] argv) throws Throwable { RequestTemplate template = buildTemplateFromArgs.create(argv); Retryer retryer = this.retryer.clone(); while (true) { try { re

//Retry机制 public static class RetryExecutor { /// <summary> /// 重试零个参数无返回值的方法 /// </summary> /// <param name="action">执行方法方法</param> /// <param name="retryInterval">重试间隔,单位秒</param> /// <param nam

一.使用场景 在日常开发中,我们经常会遇到需要调用外部服务和接口的场景.外部服务对于调用者来说一般都是不可靠的,尤其是在网络环境比较差的情况下,网络抖动很容易导致请求超时等异常情况,这时候就需要使用失败重试策略重新调用 API 接口来获取.重试策略在服务治理方面也有很广泛的使用,通过定时检测,来查看服务是否存活( Active). Guava Retrying 是一个灵活方便的重试组件,包含了多种的重试策略,而且扩展起来非常容易. 用作者的话来说: This is a small extensi

单个类,简单好用 using System; using System.Linq.Expressions; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace Qing { public static class QRetry { /// <summary> /// 自定义异常重试 /// </summary> /// <typeparam name="E"></typ

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

官网:https://github.com/rholder/guava-retrying Maven:https://mvnrepository.com/artifact/com.github.rholder/guava-retrying 下面示例是基于Spring Boot的,但是都可以用于Spring项目.目前最新版是2.0.0. 集成步骤: POM引入: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.github.rholder/guava-ret

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

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

这是一个基于消息的分布式事务的一部分,主要通过消息来实现,生产者把消息发到队列后,由消费方去执行剩下的逻辑,而当消费方处理失败后,我们需要进行重试,即为了最现数据的最终一致性,在rabbitmq里,它有消息重试和重试次数的配置,但当你配置之后,你的TTL达到 后,消息不能自动放入死信队列,所以这块需要手工处理一下. rabbitmq关于消息重试的配置 rabbitmq: host: xxx port: xxx username: xxx password: xxx virtual-host: x

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

rabbitMQ 重试机制 spring.rabbitmq.listener.simple.retry.max-attempts=5 最大重试次数spring.rabbitmq.listener.simple.retry.enabled=true 是否开启消费者重试(为false时关闭消费者重试,这时消费端代码异常会一直重复收到消息)spring.rabbitmq.listener.simple.retry.initial-interval=5000 重试间隔时间(单位毫秒)spring.rab