转载地址:http://www.jianshu.com/p/6579e48d18ae http://www.jianshu.com/p/4112d78a8753 接这篇 在上文中,主要实现了可靠模式的consumer.而可靠模式的sender实现的相对简略,主要通过rabbitTemplate来完成.本以为这样的实现基本是没有问题的.但是前段时间做了一个性能压力测试,但是发现在使用rabbitTemplate时,会有一定的丢数据问题. 当时的场景是用30个线程,无间隔的向rabbitmq发送数据

本文是精讲RestTemplate第8篇,前篇的blog访问地址如下: 精讲RestTemplate第1篇-在Spring或非Spring环境下如何使用 精讲RestTemplate第2篇-多种底层HTTP客户端类库的切换 精讲RestTemplate第3篇-GET请求使用方法详解 精讲RestTemplate第4篇-POST请求方法使用详解 精讲RestTemplate第5篇-DELETE.PUT等请求方法使用详解 精讲RestTemplate第6篇-文件上传下载与大文件流式下载 精讲Rest

本文是精讲响应式WebClient第6篇,前篇的blog访问地址如下: 精讲响应式webclient第1篇-响应式非阻塞IO与基础用法 精讲响应式WebClient第2篇-GET请求阻塞与非阻塞调用方法详解 精讲响应式WebClient第3篇-POST.DELETE.PUT方法使用 精讲响应式WebClient第4篇-文件上传与下载 精讲响应式WebClient第5篇-请求超时设置与异常处理 在上一篇我们为大家介绍了WebClient的异常处理方法,我们可以对指定的异常进行处理,也可以分类处理4

转载地址http://www.jianshu.com/p/6579e48d18ae http://www.jianshu.com/p/4112d78a8753 接这篇 在上文中,主要实现了可靠模式的consumer.而可靠模式的sender实现的相对简略,主要通过rabbitTemplate来完成.本以为这样的实现基本是没有问题的.但是前段时间做了一个性能压力测试,但是发现在使用rabbitTemplate时,会有一定的丢数据问题. 当时的场景是用30个线程,无间隔的向rabbitmq发送数据,

今天测了一下Ribbon的重试跟超时机制,发现进行的全局超时配置一直不生效,配置如下: ribbon: #单位ms,请求连接的超时时间,默认1000 ConnectTimeout: 500 #单位ms,读取数据的超时时间,默认1000 ReadTimeout: 3000 #对所有操作请求都进行重试 #设置为true时,会对所有的请求进行重试,若为false只会对get请求进行重试 #如果是put或post等写操作, #如果服务器接口没做幂等性,会产生不好的结果,所以OkToRetryOnAllO

如果想从头学起Cypress,可以看下面的系列文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html 前言 重试(Retry-ability)是 Cypress 的核心概念之一,有助于我们写出更加健壮的测试 命令和断言 Cypress 测试中经常被调用的两种类型,仍以前面说到的 testLogin.js 为栗子 最后的断言解析 检查标签为 h1 的元素是否包含 jane.lane 断言的一般步骤 用 cy.get() 查询应用程序的DOM

一 超时时间配置 如果在一个微服务当中对同一个接口同时配置了Hystrix与ribbon两个超时时间,则在接口调用的时候,两个计时器会同时读秒. 比如,访问一个接口需要2秒,你的ribbon配置的超时时间是3秒,Hystrix配置的超时时间是1秒. 在这种情况下,程序会回调进入到Hystrix的fallback方法,因为在访问接口的时候,Hystrix与ribbon的两个计时器同时计时,而在Hystrix计时器结束的时候自动停止了访问进行回调,进入fallback方法. 如果没有配置Hystri

原文链接: https://knktc.com/2018/06/03/postman-set-token/ 正文引用: 近期在开发一个Django的项目,由于开启了csrf防护,所以需要在请求的header中加入“X-CSRFToken”.使用postman进行请求的测试时,如果不加这个header,则会返回403错误. Django项目的csrftoken一般在登录的时候会设置到cookie中,本文描述了如何使用postman自动获取cookie中的csrftoken,并将该值自动设置到后续请

项目开源地址:https://github.com/tangxuehua/enode 上一篇文章,简单介绍了enode框架中消息队列的设计思路,本文介绍一下enode框架中关系消息的重试机制的设计思路. 对于一个EDA架构为基础的框架,核心就是消息驱动,然后基于最终一致性的原则.所以,非常重要的一点是,如果消息一次执行不成功,那该怎么办?我能想到的对策就是消息的重试.我发现,这篇文章比较难写,因为感觉要把复杂的事情清晰的表达出来,感觉确实不容易.说到重试,那什么是消息的重试呢?怎么重试呢?我这里

nginx的重试机制 现在对外服务的网站,很少只使用一个服务节点,而是部署多台服务器,上层通过一定机制保证容错和负载均衡. nginx就是常用的一种HTTP和反向代理服务器,支持容错和负载均衡. nginx的重试机制就是容错的一种. 在nginx的配置文件中,proxy_next_upstream项定义了什么情况下进行重试,官网文档中给出的说明如下:--------------------- Syntax: proxy_next_upstream error | timeout | invali

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

转自:https://blog.csdn.net/xx326664162/article/details/83625104 一. Zuul 服务网关 服务网关 = 路由转发 + 过滤器 1.路由转发:接收一切外界请求,转发到后端的微服务上去: 2.过滤器:在服务网关中可以完成一系列的横切功能,例如权限校验.限流以及监控等,这些都可以通过过滤器完成(其实路由转发也是通过过滤器实现的). Spring Cloud Zuul包含了对Hystrix和Ribbon的依赖,下面将一一介绍 二.ribbon

在遇到与第三方系统做对接时,MQ无疑是非常好的解决方案(解耦.异步).但是如果引入MQ组件,随之要考虑的问题就变多了,如何保证MQ消息能够正常被业务消费.所以引入MQ消费失败情况下,自动重试功能是非常重要的.这里不过细讲MQ有哪些原因会导致失败. MQ重试,网上有方案一般采用的是,本地消息表+定时任务,不清楚的可以自行了解下. 我这里提供一种另外的思路,供大家参考.方案实现在RabbitMQ(安装延迟队列插件)+.NET CORE 3.1 设计思路为: 内置一个专门做重试的队列,这个队列是一个延

在<Senparc.Weixin.MP SDK 微信公众平台开发教程(八):通用接口说明>中,我介绍了获取AccessToken(通用接口)的方法. 在实际的开发过程中,所有的高级接口都需要提供AccessToken,因此我们每次在调用高级接口之前,都需要执行一次获取AccessToken的方法,例如: var accessToken = AccessTokenContainer.TryGetAccessToken(appId, appSecret); 或者当你对appId和appSecret

介绍: RocketMQ的消息重试及时分为两种,一种是Producer端重试,一种是Consume端重试. 1.Producer端重试 : 1.1消息发没发成功,默认情况下是3次重试. 2.Consumer端重试: 2.1 exception的情况,一般重复16次 10s.30s.1mins.2mins.3mins等.注意reconsumeTimes这个参数: 2.2 超时情况,这种情况MQ会无限制的发送给消费端.这种情况就是Consumer端没有返回ConsumeConcurrentlySta

总的来说,Jasper的自动检测实现的机制比较简单,依靠某后台线程不断检测JSP文件与编译后的class文件的最后修改时间是否相同,若相同则认为没有改动,但倘若不同则需要重新编译.实际上由于在Tomcat部署的项目的JSP可能引入了其他页面,或者引入了其他jar包,而且这些资源都可能是远程的资源,所以实际处理会比较复杂,同样要遍历检测这些引入的不同资源是否做了修改. 上图是一个形象的示意图,我们知道Tomcat架构中有四个级别的容器,Engine.Host.Context和Wrapper,而js

之前写了几篇关于Spring Cloud Stream使用中的常见问题,比如: 如何处理消息重复消费 如何消费自己生产的消息 下面几天就集中来详细聊聊,当消息消费失败之后该如何处理的几种方式.不过不论哪种方式,都需要与具体业务结合,解决不同业务场景可能出现的问题. 今天第一节,介绍一下Spring Cloud Stream中默认就已经配置了的一个异常解决方案:重试! 应用场景 依然要明确一点,任何解决方案都要结合具体的业务实现来确定,不要有了锤子看什么问题都是钉子.那么重试可以解决什么问题呢?由

基础用法 Volley为开发者提供了可配置的超时重试机制,我们在使用时只需要为我们的Request设置自定义的RetryPolicy即可. 参考设置代码如下: int DEFAULT_TIMEOUT_MS = 10000; int DEFAULT_MAX_RETRIES = 3; StringRequest stringRequest = new StringRequest(Request.Method.GET, url, new Response.Listener<String>() { @

在spring cloud体系项目中,引入的重试机制保证了高可用的同时,也会带来一些其它的问题,如幂等操作或一些没必要的重试. 今天就来分别分析一下 FeignClient 和 Ribbon 重试机制的实现原理和区别,主要分为三点: 1)FeignClient重试机制分析 2)Ribbon重试机制分析 3)FeignClient和Ribbon重试机制的区别于联系 1)FeignClient 重试机制分析: FeignClient 重试机制的实现原理相对简单.首先看一下feignClient处理请

一.Consumer 批量消费(推模式) 可以通过 consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(10);//每次拉取10条 这里需要分为2种情况 Consumer端先启动 Consumer端后启动.   正常情况下:应该是Consumer需要先启动 注意:如果broker采用推模式的话,consumer先启动,会一条一条消息的消费,consumer后启动会才用批量消费 Consumer端先启动 1.Consumer.java package quickstart