hystrix

Spring Boot专题 基础入门内容 SpringBoot快速入门 Why Spring Boot 使用Intellij中的Spring Initializr来快速构建Spring Boot/Cloud工程 Spring Boot开发Web应用 Spring Boot构建RESTful API与单元测试 Spring Boot中Web应用的统一异常处理 Spring Boot中使用Swagger2构建强大的RESTful API文档 Spring Boot中使用JavaMailSender发送邮件 Spring Boot自定义Banner Spring Boot 1.5.x新特性：动态修改日志级别 深入理解与应用 Spring Boot自动化配置的利弊及解决之道 Spring Boot的应用限流 Spring Boot属性配置文件详解 Spring Boot & Spring Cloud 应用内存管理 Spring Boot应用的后台运行配置 在Heroku上发布Spring Boot应用 Spring Boot Actuator监控端点小结 在传统Spring应用中使用spring-boot-actuator模块提供监控端点 Spring Boot中使用Actuator的/info端点输出Git版本信息 使用Spring Boot Actuator

由于国内用户对电商购物的热衷，再加上这些年，商家推出的各种优惠补贴策略和高效快捷的物流，也让大家足不出门享受到了真正的实惠。 但，对于一个 java 程序员 来讲，我更关注的是 系统架构层面 ，从原本的定时秒杀，到现在的各种 活动预热、拼团、定金膨胀、百亿补贴、跨店满减、以及更复杂的组合优惠 ，让用户一时摸不到头脑，虽然扰乱了用户购买的节奏，但也一直保持着持续升温的状态。 那么从 技术层面来分析 的话，这次优惠的复杂程度会造成原本就会有的 集中式秒杀 ，变成了 持续式高并发请求 ，这让我们的技术架构更为复杂，尤其是对 后台系统 而言， 复杂的链路调用 ，更多缓存逻辑和业务叠加给程序员们增加了额外的挑战。 当然像淘宝、京东、拼多多这种体量的用户群，在双十一之前早就做好了应对方案 对于在做 二三线电商 的小伙伴或想要了解淘宝、京东内部架构的小伙伴，我总结了以下几点技术总结： 技术总结： 电商高并发系统架构，SpringCloud Alibaba是如何应对双十一 抗住淘宝双十一的三大利器：Sentinel、Nacos、RocketMQ Sentinel在淘宝双十一洪峰时限流底层实现原理 Alibaba Sentinel对比 Netflix Hystrix区别与优势 Nacos在淘宝中如何抗住百万服务注册发现与配置下发 RocketMQ在双十一秒杀时如何抗住亿级订单数据

Maven中jar包冲突是开发过程中比较常见而又令人头疼的问题，我们需要知道 jar包冲突的原理，才能更好的去解决jar包冲突的问题。本文将从jar包冲突的原理和解决两个方面阐述Maven中jar包冲突的解决办法。 一、Maven中jar包冲突产生原因 MAVEN项目运行中如果报如下错误： Caused by:java.lang.NoSuchMethodError Caused by: java.lang.ClassNotFoundException 十有八九是Maven jar包冲突造成的。那么jar包冲突是如何产生的？ 首先我们需要了解jar包依赖的传递性。 1、依赖传递 当我们需要A的依赖的时候，就会在pom.xml中引入A的jar包；而引入的A的jar包中可能又依赖B的jar包，这样Maven在解析pom.xml的时候，会依次将A、B 的jar包全部都引入进来。 举个例子： 在Spring Boot应用中导入Hystrix和原生Guava的jar包： <!-- 原生Guava API --> < dependency > < groupId > com.google.guava </ groupId > < artifactId > guava </ artifactId > < version > 20.0 </ version > </ dependency > <!-

　　Feign是从Netflix中分离出来的轻量级项目，能够在类接口上添加注释，成为一个REST API 客户端，Feign默认集成了Ribbon。 　　Feign中对 Hystrix 有依赖关系。Feign只是一个便利的rest框架，简化调用，最后还是通过ribbon在注册服务器中找到服务实例，然后对请求进行分配 　　Feign是一种声明式、模板化的HTTP客户端。在Spring Cloud中使用Feign, 我们可以做到使用HTTP请求远程服务时能与调用本地方法一样的编码体验，开发者完全感知不到这是远程方法，更感知不到这是个HTTP请求。 一、使用方式 　　1、首先写好需要注册进注册中心的服务接口UserServiceController，该接口相当于service层，只是以RestFULL接口的形式供远程调用 @RestController @RequestMapping( "userService" ) public class UserServiceController { @GetMapping( "getUser/{userId}" ) public User getUser(@PathVariable("userId" ) String userId){ System.out.println( "获取User,更具UserId，查询User-->" + userId

一：什么是Hystrix 在分布式环境中，许多服务依赖项中的一些将不可避免地失败。Hystrix是一个库，通过添加延迟容差和容错逻辑来帮助您控制这些分布式服务之间的交互。Hystrix通过隔离服务之间的访问点，停止其间的级联故障以及提供回退选项，从而提高系统的整体弹性。 Hystrix旨在执行以下操作 1：对通过第三方客户端库访问（通常通过网络）的依赖关系提供保护并控制延迟和故障。 2：隔离复杂分布式系统中的级联故障。 3：快速发现故障，尽快恢复。 4：回退，尽可能优雅地降级。 5：启用近实时监控，警报和操作控制。 二：为什么需要Hystrix? 大型分布式系统中，一个客户端或者服务依赖外部服务，如果一个服务宕了，那么由于我们设置了服务调用系统超时时间，势必会影响相应时间，在高并发的情况下大多数服务器的线程池就出现阻塞(BLOCK),影响整个线上服务的稳定性。 (图片官方图片) 当一切都健康时，请求可以看起来像这样 当许多后端服务系统中的一个宕掉时，整个用户请求： 如果多个客户端调用同一个异常服务的时候，出现的情况是： 三：Hystrix解决什么问题？ 分布式架构中的应用程序具有几十个依赖关系，每个依赖关系在某个时刻将不可避免的出现异常。如果应用程序不与这些外部故障隔离，则可能出现线程池阻塞，引起系统雪崩。 1 2 3 4 例如，对于依赖 30 个服务的应用程序

目录 Eureka Ribbon和Feign Zuul Hystrix Config 总结如下 我们先认识一下SpringCloud的各个组件，然后知其所以然。 原理讲解前，先看一个最经典的业务场景，如开发一个电商网站，要实现支付订单的功能，流程如下： 创建一个订单之后，如果用户立刻支付了这个订单，我们需要将订单状态更新为“已支付” 扣减相应的商品库存 通知仓储中心，进行发货 给用户的这次购物增加相应的积分 如上，微服务的应用场景和核心竞争力： 降低耦合：每一个微服务专注于单一功能，并通过定义良好的接口清晰表述服务边界。由于体积小、复杂度低，每个微服务可由一个小规模开发团队完全掌控，易于保持高可维护性和开发效率。 独立部署：由于微服务具备独立的运行进程，所以每个微服务也可以独立部署。当某个微服务发生变更时无需编译、部署整个应用。由微服务组成的应用相当于具备一系列可并行的发布流程，使得发布更加高效，同时降低对生产环境所造成的风险，最终缩短应用交付周期。 选型灵活：微服务架构下，技术选型是去中心化的。每个团队可以根据自身服务的需求和行业发展的现状，自由选择最适合的技术栈。由于每个微服务相对简单，故需要对技术栈进行升级时所面临的风险就较低，甚至完全重构一个微服务也是可行的。 容错机制：当某一组建发生故障时，在单一进程的传统架构下，故障很有可能在进程内扩散，形成应用全局性的不可用

背景 　　静儿在2017年8月25日怀着“再也不要下班时间收到报警”的美好期待加入美团金融智能支付负责核心交易，结果入职后收到的报警一天紧似一天。核心交易是整个智能支付的核心链路，承担着智能支付百分之百的流量。下面是我们的日单量增长曲线： 　　从图中可以看到从17年下半年开始，我们的日单量增长迅速，而且压力和流量在午、晚高峰时段非常集中。在这种情况下，交易的稳定性面临着严峻的考验。 　　 为了保证交易的高可用，智能支付技术团队快速整合平台和集团技术资源，成立了专题项目组—“战狼”，聚焦支付技术底层基础，排查系统风险点和系统问题，全力为智能支付商户与客户提供一个良好、安全、顺畅的支付体验。使命必达，保驾护航！ 启动排查 　 　核心交易上游承接智能支付业务方，我们的产品POS机、小白盒、小黑盒、二维码和所有通过开放平台接入的商家都通过我们进行收单，下游调用银行等支付渠道。业务逻辑并不复杂。通过系统梳理，我们发现如下图所示，不合理逻辑很多。 发现问题 　　 通过排查，我们了解到了我们的系统的主要问题，从大的方面说就是：“自身不强壮，队友不可靠”。问题分类如下图所示： 分析问题 　1>事务中包含外部调用 　　外部调用包括对外部系统的调用和基础组件的调用。它具有返回时间不确定性，必然会造成大事务。大的数据库事务会造成其他请求数据库连接获取不到

SpringCloud 学习总结（一） SpringCloud 学习总结（二） 服务容错保护Hystrix Hystix是Netflix开源的一个延迟和容错库，其中提供了基础的熔断功能，用于隔离访问远程服务、第三方库，防止出现级联失败。关于Hystrix更详细的原理，可以参考官方文档： https://github.com/Netflix/Hystrix/ 雪崩问题： 在微服务框架中，系统间都通过微服务进行调用，在微服务之间会存在这相互依赖关系。假设每个微服务运行在不同的进程中，依赖的调用只则需要使用远程调用方式。如果其中一个网络出现问题，或者延迟，此时，调用方式在不断的调用，后方的依赖会出现故障。当响应过多时，就可能出现雪崩效应，造成系统的崩溃。 下图中，我们可以看到微服务中，服务间复杂的调用关系，一个请求，可能需要调用多个微服务接口才能实现，会形成非常复杂的调用链路： 如图，一次业务请求，需要调用A、P、H、I四个服务，这四个服务又可能调用其它服务。如果此时，某个服务出现异常： 例如：微服务I发生异常，请求阻塞，用户不会得到响应，则tomcat的这个线程不会释放，于是越来越多的用户请求到来，越来越多的线程会阻塞： 服务器支持的线程和并发数有限，请求一直阻塞，会导致服务器资源耗尽，从而导致所有其它服务都不可用，形成雪崩效应。 Hystix解决雪崩问题： 线程隔离(服务降级)