原文:第五章 服務容錯保護:Spring Cloud Hystrix

在微服務架構中,我們將系統拆分為很多個服務,各個服務之間通過注冊與訂閱的方式相互依賴,由於各個服務都是在各自的進程中運行,就有可能由於網絡原因或者服務自身的問題導致調用故障或延遲,隨着服務的積壓,可能會導致服務崩潰。為了解決這一系列的問題,斷路器等一系列服務保護機制出現了。 斷路器本身是一種開關保護機制,用於在電路上保護線路過載,當線路中有電器發生短路時,斷路器能夠及時切斷故障電路,防止發生過載 ...

2017-08-14 15:24 0 15670 推薦指數:

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一起來學Spring Cloud | 第五章:熔斷器 ( Hystrix)

在微服務項目中,一個系統可以分割成很多個不同的服務模塊,不同模塊之間我們通常需要進行相互調用。springcloud中可以使用RestTemplate+Ribbon和Feign來調用(工作中基本都是使用feign)。有時為了提高系統的健壯性,某些訪問量大的服務模塊還會做集群部署。但是服務之間的調用 ...

Thu May 23 04:54:00 CST 2019 0 997
spring cloud 入門系列四:使用Hystrix 實現斷路器進行服務容錯保護

在微服務中,我們將系統拆分為很多個服務單元,各單元之間通過服務注冊和訂閱消費的方式進行相互依賴。但是如果有一些服務出現問題了會怎么樣? 比如說有三個服務(ABC),A調用B,B調用C。由於網絡延遲或C本身代碼有問題導致B遲遲得不到回應,這樣B調用C的請求就會被掛起,等待。 在高並發的訪問 ...

Mon Apr 30 07:52:00 CST 2018 2 4724
Spring Cloud 系列之 Netflix Hystrix 服務容錯(一)

什么是 Hystrix      Hystrix 源自 Netflix 團隊於 2011 年開始研發。2012年 Hystrix 不斷發展和成熟,Netflix 內部的許多團隊都采用了它。如今,每天在 Netflix 上通過 Hystrix 執行數百億個線程隔離和數千億個信號量隔離的調用 ...

Mon Mar 23 15:56:00 CST 2020 2 542
SpringCloud系列之服務容錯保護Netflix Hystrix

1. 什么是雪崩效應? 微服務環境,各服務之間是經常相互依賴的,如果某個不可用,很容易引起連鎖效應,造成整個系統的不可用,這種現象稱為服務雪崩效應。 如圖,引用國外網站的圖例:https://www.javatpoint.com/fault-tolerance-with-hystrix#,如圖 ...

Wed Aug 05 22:01:00 CST 2020 0 518
Spring Cloud第五篇 | 服務熔斷Hystrix

​ 本文是Spring Cloud專欄的第五篇文章,了解前四篇文章內容有助於更好的理解本文: Spring Cloud第一篇 | Spring Cloud前言及其常用組件介紹概覽 Spring Cloud第二篇 | 使用並認識Eureka注冊中心 Spring ...

Fri Dec 13 07:35:00 CST 2019 0 342
Spring Boot + Spring Cloud 構建微服務系統(四):容錯機制和熔斷(Hystrix

雪崩效應 在微服務架構中,由於服務眾多,通常會涉及多個服務層級的調用,而一旦基礎服務發生故障,很可能會導致級聯故障,進而造成整個系統不可用,這種現象被稱為服務雪崩效應。服務雪崩效應是一種因“服務提供者”的不可用導致“服務消費者”的不可用,並將這種不可用逐漸放大的過程。 比如在一個系統中 ...

Fri Oct 19 02:36:00 CST 2018 0 1601
spring-cloud-hystrix服務容錯、熔斷器、使用詳解、請求合並

  Hystrix是一個用於處理分布式系統的延遲和容錯的開源庫,在分布式系統里,許多依賴不可避免的會調用失敗,比如超時,異常等,Hystrix能保證在一個依賴出問題的情況下,不會導致整體服務失敗,避免級聯故障,以提高分布式系統的彈性。   “斷路器” 本身是一種開關設置,當某個服務單元發生故障 ...

Tue Apr 23 19:38:00 CST 2019 0 982
服務容錯保護斷路器Hystrix之八:Hystrix資源隔離策略

在一個基於微服務的應用程序中,您通常需要調用多個微服務完成一個特定任務。不使用艙壁模式,這些調用默認是使用相同的線程來執行調用的,這些線程Java容器為處理所有請求預留的。在高服務器請求的情況下,一個性能較低的服務會“霸占”java容器中絕大多數線程,而其它性能正常的服務的請求則需 ...

Fri Sep 21 00:07:00 CST 2018 0 3856
 
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