import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.http.client.HttpComponentsClientHttpRequestFactory; import org.springframework.web.client.RestTemplate; import

笔记 5.微服务调用方式之feign 实战 订单调用商品服务     简介:改造电商项目 订单服务 调用商品服务获取商品信息         Feign: 伪RPC客户端(本质还是用http)         官方文档: https://cloud.spring.io/spring-cloud-openfeign/ 1.使用feign步骤讲解(新旧版本依赖名称不一样)             加入依赖                  <dependency>                 

笔记 2.微服务调用方式之ribbon实战 订单调用商品服务     简介:实战电商项目 订单服务 调用商品服务获取商品信息         1.创建order_service项目         2.开发伪下单接口         3.使用ribbon. (类似httpClient,URLConnection) 启动类增加注解               @Bean               @LoadBalanced               public RestTemplate re

使用场景: 在springcloud中通过Fegin调用远端RestApi的时候,经常需要传递一些参数信息到被调用服务中去,比如从A服务调用B服务的时候, 需要将当前用户信息传递到B调用的服务中去,我们就可以使用实现 RequestInterceptor接口,完成FeginClient 请求调用时拦截请求的统一处理请求头,添加请求头信息等: @Slf4j @Component public class DtsInterceptor implements RequestInterceptor {

1.zipkin的作用 在微服务架构下,一个http请求从发出到响应,中间可能经过了N多服务的调用,或者N多逻辑操作, 如何监控某个服务,或者某个逻辑操作的执行情况,对分析耗时操作,性能瓶颈具有很大价值, zipkin帮助我们实现了这一监控功能. 2.启动zipkin 下载可执行文件: https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s java -jar zipkin.jar 运行结果: zipkin监听9411端口,通过浏览器查看: 3.python中zipk

前言 最近做微服务架构的项目,在用feign来进行服务间的调用.在互调的过程中,难免出现问题,根据错误总结了一下,主要是请求方式的错误和接参数的错误造成的.在此进行一下总结记录.以下通过分为三种情况说明,无参数,单参数,多参数.每种情况再分get和post两种请求方式进行说明.这样的话,6种情况涵盖了feign调用的所有情况. 有个建议就是为了保证不必要的麻烦,在写feign接口的时候,与我们的映射方法保持绝对一致,同时请求方式,请求参数注解也都不偷懒的写上.如果遵循这种规范,可以避开90%的调

上一节我们使用了Ribbon(基于Http/Tcp)进行微服务的调用,Ribbon的调用比较简单,通过Ribbon组件对请求的服务进行拦截,通过Eureka Server 获取到服务实例的IP:Port,然后再去调用API.本节课我们使用更简单的方式来实现,使用声明式的Web服务客户端Feign,我们只需要使用Feign来声明接口,利用注解来进行配置就可以使用了,是不是很简单?实际工作中,我们也只会用到Feign来进行服务之间的调用(大多数).接下来,我们来实例操作一把. 为了代码的重用性,我们

一,概述 zipkin的作用 在微服务架构下,一个http请求从发出到响应,中间可能经过了N多服务的调用,或者N多逻辑操作,如何监控某个服务,或者某个逻辑操作的执行情况,对分析耗时操作,性能瓶颈具有很大价值,zipkin帮助我们实现了这一监控功能. 二.安装zipkin 环境说明 操作系统:centos 7.6 ip:192.168.31.232 配置:2核4g python版本:3.5.2 启动zipkin 启动方式有2种,一个是docker,一个jar包.任选其一即可. 本文采用jar包方式

上一篇文章讲到了负载均衡在Spring Cloud体系中的体现,其实Spring Cloud是提供了多种客户端调用的组件,各个微服务都是以HTTP接口的形式暴露自身服务的,因此在调用远程服务时就必须使用HTTP客户端.我们可以使用JDK原生的URLConnection.Apache的Http Client.Netty的异步HTTP Client, Spring的RestTemplate.但是,用起来最方便.最优雅的还是要属Feign了.今天这一篇文章是系列教程中第五篇,也是对负载均衡的第二篇,主

  通常我们可以在前端通过防抖和节流来解决短时间内请求重复提交的问题,如果因网络问题.Nginx重试机制.微服务Feign重试机制或者用户故意绕过前端防抖和节流设置,直接频繁发起请求,都会导致系统防重请求失败,甚至导致后台产生多条重复记录,此时我们需要考虑在后台增加防重设置.   考虑到微服务分布式的场景,这里通过使用Redisson分布式锁+自定义注解+AOP的方式来实现后台防止重复请求的功能,基本实现思路:通过在需要防重的接口添加自定义防重注解,设置防重参数,通过AOP拦截请求参数,根据注解

这里介绍ribbon和feign调用两种通信服务调用方式,同时介绍如何引入第三方服务调用.案例包括了ribbon负载均衡和hystrix熔断--服务降级的处理,以及feign声明式服务调用.例子包括spring boot项目,用来作为第三方服务供ribbon消费和feign消费客户端调用,同时两个eureka客户端互相调用(即互相消费服务).下载项目,启动eureka单节点注册中心,cmd启动项目(Windows和jdk环境即可): java -jar F:\jars\outer-0.0.1-S

在使用Ribbon调用广告投放系统API之前,我们需要先创建2个VO对象,AdPlanVO,AdPlanGetRequestVO. //数据请求对象 @Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor public class AdPlanGetRequestVO { private Long userId; private List<Long> planIds; } ---------------------------------- //API请求响应

采样率:每一个请求为都进行记录,或者100次请求为记录50次 各个开源框架都满足opentracing的标准,只要使用opentracing标准埋点的客户端,可以使用不同的客户端去展示,opentracing对客户端调用的标准.tracing的标准进行了规范化 69.调用链监控产品和比较~1.mp4 1.调用链的可视化,上面三款产品都支持 2.服务之间的依赖关系,Pinpoint做的最好,图形化展示直观形象 3.埋点 cat和zipnkin都是侵入式的,Pinpoint的是aop的不需要修改代码

一,负载均衡: feign已经集成了ribbon,将service1,service2在不同端口启动多个实例可以自动负载均衡 idea: application.yml中server.port: ${port:8080} edit configure -> vm options中 -Dport=8080,复制多个启动配置,修改端口,启动最终的配置来实现同一应用在不同端口启动 二,服务降级 1,引入sentinel依赖 <dependency> <groupId>com.ali

详情如下: 2019-07-28 10:56:18.229 ERROR 16212 --- [nio-8081-exec-1] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet] : Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed; nested exception is org.myba

import feign.RequestInterceptor; import feign.RequestTemplate; import org.apache.commons.collections.CollectionUtils; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springfr

1.技术架构 2.组件介绍 1.服务注册与发现——Eureka 服务注册与发现中心采用Eureka,以AP为核心的高可用注册中心,保证高可用性和最终一致性,server之间互相注册的replicate机制可以单点注册.全局感知,通过集群式部署来避免单点故障导致服务不可用. 提供云端服务发现,一个基于Rest的服务,用于定位服务,以实现云端中间层的服务发现和故障转移. 主要用来实现服务治理,统一管理众多微服务应用的地址信息,以及复杂的调用关系,减少应用之间的耦合,通过提供服务方在Eureka Se

最近,业务增长的很迅猛,对于我们后台这块也是一个不小的挑战,这次遇到的核心业务接口的性能瓶颈,并不是单独的一个问题导致的,而是几个问题揉在一起:我们解决一个之后,发上线,之后发现还有另一个的性能瓶颈问题.这也是我经验不足,导致没能一下子定位解决:而我又对我们后台整个团队有着固执的自尊,不想通过大量水平扩容这种方式挺过压力高峰,导致线上连续几晚都出现了不同程度的问题,肯定对于我们的业务增长是有影响的.这也是我不成熟和要反思的地方.这系列文章主要记录下我们针对这次业务增长,对于我们后台微服务系统做的

系统目录: 本系列分为项目集成.项目部署.架构演进三个方向,后续会根据情况调整文章目录. 开源地址:https://github.com/cyq1162/Taurus.MVC 本系列第一篇:Taurus.MVC V3.0.3 微服务开源框架发布:让.NET 架构在大并发的演进过程更简单. Taurus.MVC 微服务框架 入门开发教程:项目集成:1.服务端:注册中心.网关(提供可运行程序下载). Taurus.MVC 微服务框架 入门开发教程:项目集成:2.客户端:ASP.NET Core(C#

在单体应用中,相互调用都是在一个进程内部调用,也就是说调用发生在本机内部,因此也被叫做本地方法调用:在微服务中,服务之间调用就变得比较复杂,需要跨网络调用,他们之间的调用相对于与本地方法调用,可称为远程过程调用,简称RPC(Remote procedure call). 看过上篇API网关篇,知道案例中包含商品.订单两个微服务,本文将会演示如何采用开源的,高性能rpc框架(grpc),通过订单微服务调用产品微服务内的接口.没有看过上篇文章不影响,我先提供下项目代码结构图,方便你阅读.下面将会一步