前言 Feign组件默认使用Ribbon的重试机制并增加了根据状态码判断重试机制,默认情况下是不启用的.Feign使用的是Spring Retry组件,需要引入依赖才能启用. 一.POM引入Spring Retry <dependency> <groupId>org.springframework.retry</groupId> <artifactId>spring-retry</artifactId> </dependency> 二

SpringCloud重试机制配置 首先声明一点,这里的重试并不是报错以后的重试,而是负载均衡客户端发现远程请求实例不可到达后,去重试其他实例. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 @Bean @LoadBalanced RestTemplate restTemplate() {   HttpComponentsClientHttpRequestFactory httpRequestFactory = new HttpComponentsClientHttpRequestFactory();  

public static Boolean vpmsRetryCoupon(final String userId) { // 构建重试模板实例 RetryTemplate retryTemplate = new RetryTemplate(); // 设置重试策略,主要设置重试次数 SimpleRetryPolicy policy = new SimpleRetryPolicy(10, Collections.<Class<? extends Throwable>, Boolean&g

当我们调用一个接口可能由于网络等原因造成第一次失败,再去尝试就成功了,这就是重试机制,spring支持重试机制,并且在Spring Cloud中可以与Hystaix结合使用,可以避免访问到已经不正常的实例. 写一个简单的demo,加入依赖: <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-

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

场景 发布微服务的操作一般都是打完新代码的包,kill掉在跑的应用,替换新的包,启动. spring cloud 中使用eureka为注册中心,它是允许服务列表数据的延迟性的,就是说即使应用已经不在服务列表了,客户端在一段时间内依然会请求这个地址.那么就会出现请求正在发布的地址,而导致失败. 我们会优化服务列表的刷新时间,以提高服务列表信息的时效性.但是无论怎样,都无法避免有那么一段时间是数据不一致的. 所以我们想到一个办法就是重试机制,当a机子在重启时,同个集群的b是可以正常提供服务的,如果有

前言 重试,我相信大家并不陌生.在我们调用Http接口的时候,总会因为某种原因调用失败,这个时候我们可以通过重试的方式,来重新请求接口. 生活中这样的事例很多,比如打电话,对方正在通话中啊,信号不好啊等等原因,你总会打不通,当你第一次没打通之后,你会打第二次,第三次...第四次就通了. 重试也要注意应用场景,读数据的接口比较适合重试的场景,写数据的接口就需要注意接口的幂等性了.还有就是重试次数如果太多的话会导致请求量加倍,给后端造成更大的压力,设置合理的重试机制才是最关键的. 今天我们来简单的了

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

摘要: 今天在生产环境发生了数据库进程卡死的现象,除了sql因为全量更新,没加索引的原因,最主要还是我们的接口的服务器端接口出现问题了.忽视了更新接口的幂等性,以及调用方feign client的重试,导致接口重复执行.万幸的是数据已经修复,花了几个小时跟踪feign和ribbon的源码,把其原理彻底搞明白了. feign是netflix提供的服务间基于http的rpc调用框架,在spring cloud得到广泛应用.默认情况下,一个feign client是在hystrix断路器中执行,并利用

  Spring Cloud OpenFeign 默认是使用Ribbon实现负载均衡和重试机制的,虽然Feign有自己的重试机制,但该功能在Spring Cloud OpenFeign基本用不上,除非有特定的业务需求,则可以实现自己的Retryer,然后在全局注入或者针对特定的客户端使用特定的Retryer.   在SpringCloud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,下面我们实际操作来测试Spring Cloud架构中的重试机

前序 马上过年了,预祝大家,新年快乐,少写bug 什么是spring retry? spring retry是从spring batch独立出来的一个能功能,主要实现了重试和熔断. 什么时候用? 远程调用超时.网络突然中断可以重试.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. 怎么用? 1,首先我们新建一个maven工程(如果不会,请移步 http://www.cnblogs.com/JJJ1990/p/8384386.html,

Spring Retry支持集成到Spring或者Spring Boot项目中,而它支持AOP的切面注入写法,所以在引入时必须引入aspectjweaver.jar包. 快速集成的代码样例: @Configuration @EnableRetry public class Application { @Bean public Service service() { return new Service(); } } @Service class Service { @Retryable(Remo

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

我们使用Spring Cloud Ribbon实现客户端负载均衡的时候,通常都会利用@LoadBalanced来让RestTemplate具备客户端负载功能,从而实现面向服务名的接口访问. 下面的例子,实现了对服务名为hello-service的/hello接口的调用.由于RestTemplate被@LoadBalanced修饰,所以它具备客户端负载均衡的能力,当请求真正发起的时候,url中的服务名会根据负载均衡策略从服务清单中挑选出一个实例来进行访问. 大多数情况下,上面的实现没有任何问题,但

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

1. 理解重试机制 2. 总结重试机制使用场景 3. spring-retry重试组件 4. 手写一个基于注解的重试组件 5. 重试机制下会出现的问题 6. 模板方法设计模式实现异步重试机制 如果有,请转给我! 1. 理解重试机制 “重试是为了提高成功的可能性“ 反过来理解,任何可能失败且允许重试操作的场景,就适合使用重试机制.但有了重试机制就一定能成功吗?显然不是.如果不成功就一直重试,这种处理方式会使得业务线程一直被重试占用,这样会导致服务的负载线程暴增直至服务宕机,因此需要限制重试次数.失

原文链接:要做重试机制,就只能选择 DelayQueue ?其实 RabbitMQ 它上它也行! 一.场景 最近研发一个新功能,后台天气预警:后台启动一条线程,定时调用天气预警 API,查询现有城市的相关天气预警信息,如果发现有预警或取消预警的信息,给指定预警部门配置的相关人员发送短信:而如果第一次发送失败,我们需要隔几分钟再重新发送,最多可以重发5次. 二.技术选型 1.JDK 原生 DelayQueue: 重试机制最简单的就是直接利用 JDK 提供的 DelayQyeye,而 DelayQu

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

本文转载自RabbitMq手动确认时的重试机制 消息手动确认模式的几点说明 监听的方法内部必须使用channel进行消息确认,包括消费成功或消费失败 如果不手动确认,也不抛出异常,消息不会自动重新推送(包括其他消费者),因为对于rabbitmq来说始终没有接收到消息消费是否成功的确认,并且Channel是在消费端有缓存的,没有断开连接 如果rabbitmq断开,连接后会自动重新推送(不管是网络问题还是宕机) 如果消费端应用重启,消息会自动重新推送 如果消费端处理消息的时候宕机,消息会自动推给其他