但是像在每个分布式系统中一样，发生网络、硬件、应用级别的错误都是很常见的。由于服务依赖关系，任何组件可能暂时无法提供服务。...但是在某些情况下，持续地重启应用程序可能会导致麻烦。 当您的应用程序由于超负荷或其数据库连接超时而无法给出健康的运行状况时，这种情况下的频繁的重启就可能就不太合适了。...负载降级有助于您的系统恢复，因为当你有一个偶发事件时（可能是一个热点事件），您仍能保持核心功能的正常工作。 要了解有关限流器和负载降级的更多信息，我建议查看这篇Stripe的文章。...由于这种客户端与资源进行了隔离，超时或过度使用池的操作页不会使其他操作失败。 泰坦尼克号沉没的主要原因之一是其舱壁设计失败，水可以通过上面的甲板倒在舱壁的顶部，导致整个船体淹没。...泰坦尼克号舱壁设计（无效的设计） 断路器 为了限制操作的持续时间，我们可以使用超时。超时可以防止挂起操作并保持系统响应。
为了最大限度地减少部分中断的影响，我们需要构建可以优雅地响应某些类型的中断的容错服务。...在大多数情况下，自我修复非常有用，但是在某些情况下，它可能会通过不断地重新启动应用程序而导致麻烦。当您的应用程序由于过载或数据库连接超时而无法提供积极的健康状态时，可能会发生这种情况。...缓存故障转移 由于网络问题和我们系统的变化，服务通常会失败。然而，由于自我修复和高级负载平衡，这些中断中的大多数都是暂时的，我们应该找到一种解决方案，让我们的服务在这些故障期间正常工作。...由于这个客户端 - 资源分离，超时或过度使用池的操作不会导致所有其他操作停止。 泰坦尼克号沉没的主要原因之一是它的舱壁设计失败，水可以通过上面的甲板从舱壁顶部倾泻而下，淹没整个船体。...超时可以防止挂起操作并保持系统响应。然而，在微服务通信中使用静态的、微调的超时是一种反模式，因为我们处于一个高度动态的环境中，几乎不可能提出在每种情况下都能正常工作的正确时间限制。
但是像在每个分布式系统中一样，网络，硬件或应用程序每个层面都有可能出错。由于服务依赖关系，任何组件都有可能暂时无法为其消费者服务。...在大多数情况下，自我修复可能非常有用，但是在某些情况下，连续重新启动应用程序会导致麻烦。当您的应用程序由于超载或其数据库连接超时而无法给出正向运行状况时，可能会发生这种情况。...负载设备有助于你的系统恢复，因为它们在你持续发生事件时保持核心功能的正常工作。...由于这种客户端资源分离，超时或过度使用池的操作不会使所有其他操作失效。 泰坦尼克号沉没的主要原因之一是其舱壁设计失败，水可以通过上面的甲板倒在舱壁的顶部，并将整个船体淹没。...然而，在微服务通信中使用静态，微调超时是一种反模式（anti-pattern），因为我们处于高度动态的环境中，几乎不可能确定在每种情况下都能正常工作的准确的时间限制。 怎么办呢？
这些故障不仅会影响消费者的正常工作，还可能导致消息的丢失或重复处理等问题。 此外，活锁问题也是消费者在处理消息时可能遇到的一个问题。...活锁是指消费者在消费消息时，由于某种原因无法继续处理消息，但也没有释放资源（如分区锁），导致其他消费者也无法处理这些消息，从而形成了一种僵持状态。...此外，磁盘损坏也是一个常见的永久性故障原因，特别是当Kafka的数据或日志文件存储在损坏的磁盘上时。最后，消费者进程本身可能由于某种原因（如内存泄漏、程序错误等）崩溃，且无法自动重启或恢复。...活锁不同于死锁（Deadlock），死锁中进程或线程因等待对方释放资源而无法继续执行，而活锁中的实体（在这种情况下是消费者）却一直在积极地试图做某些事情，但因为某种原因始终无法取得进展，从而导致了一种僵持状态...例如，如果消费者需要访问外部系统或服务，而这些系统或服务由于某种原因变得缓慢或不可用，那么消费者可能会等待这些资源变得可用，从而无法继续处理消息。
一.概述 在理论计算机科学中，CAP原理指出对于一个分布式系统来说，当设计读写操作时，只能同时满足一下三点中两个： 一致性（Consistence）：所有节点访问同一份最新的数据副本 可用性（Avaliability...）：非故障的节点在合理时间内返回合理的响应（不是错误或者超时的响应） 分区容错性（Partition tolerance）：分布式系统出现网络分区（分布式系统中，多个节点之前的网络本来是连通的，但是由于某些故障...为什么无法保证CA呢？若系统出现了分区，系统某个节点在进行写操作。为了保证C，必须要禁止其他节点的读写操作，这就是和A发生冲突了。如果为了保证A，其他节点的读写操作正常的时候，那么就和C发生了冲突。...Eureka在设计的时候就是优先保证A（可用性）。在Eureka中不存在什么Leader节点，每个节点都是一样的，平等的。...更深层的原因，ZK是按照CP原则构建的，也就是它必须保持一个每一个节点的数据都保持一致，如果节点断开或者集群下出现网络分割，那么ZK会将它们从自己管理的范围剔除出去，外界不能访问这些节点，即使这些节点是健康的可以提供正常的服务
在微服务架构体系下，我们要牢记提供的服务由于是其他人控制，因此可能会由于发布、配置、和其他变更等原因，从而导致服务暂时不可用，而且组件之间互相独立。...7、重试逻辑（Retry Logic） 在某些情况下，我们可能无法缓存数据，或者想对数据进行变更，但是操作最终失败了。...负载设备有助于你的系统恢复，因为它们在持续发生故障事件时，依然能保持核心功能正常工作。...由于这种客户端和资源分离，超时或过度使用池的操作不会令所有其他操作失效。 泰坦尼克号沉没的主要原因之一是其舱壁设计失败，水可以通过上面的甲板倒在舱壁的顶部，最后整个船淹没。...超时可以防止挂起操作并保证系统可以响应。然而，在微服务架构通信中使用静态、微调的超时是一种反模式，因为我们处于高度动态的环境中，几乎不可能确定在每种情况下都能正常工作的准确的时间限制。
1.故障 当我们在使用单机系统时，它通常以一种相当可预测的方式工作：要么它正常工作，要么不工作。 而当我们在使用分布式系统时，情况就不同了。...在分布式系统中，系统的某些部分可能以某种不可预知的方式被破坏，即使系统的其他部分工作正常。...不可靠的网络系统 如上图所示，如果发送的请求并没有得到响应，则无法区分 （a）请求丢失 （b）远程节点失效 （c）响应丢失。...处理这个问题的通常方法是超时：一段时间后，发送方放弃等待，并假定响应不会到达。但是，当超时发生时，远程节点可能已经得到请求并进行了处理。 故障检测 由于网络的不确定性使得很难判断一个节点是否工作。...特别是，它可能发生的是节点实际上没有时效，但由于过载而响应缓慢，将其负载转移到其他节点会导致级联故障。
4.springcloud断路器的作用 当一个服务调用另一个服务由于网络原因或者自身原因出现问题时 调用者就会等待被调用者的响应 当更多的服务请求到这些资源时 导致更多的请求等待 这样就会发生连锁效应（...： 一所医院 boot 是 一个一个科室 cloud 是把一个一个科室 组合起来 对外称之为 医院 存在依赖关系 cloud 离不开boot 7.hystrix 断路器 图片 图片 服务熔断 是指 由于某些原因使得服务出现了过载现象...由于分区容错性P在是分布式系统中必须要保证的,因此我们只能在A和C之间进行权衡。...eureka 遵守 AP Eureka:看明白了这一点,因此在设计时就优先保证可用性。 Eureka各个节点都是平等的,几个节点挂掉不会影响正常节点的工作,剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。...比如积分服务挂了，会导致订单服务的线程全部卡在请求积分服务这里，没有一个线程可以工作，瞬间导致订单服务也挂了，别人请求订单服务全部会卡住，无法响应。
导致用户服务网关出现了短暂的响应延迟，有些请求的响应时长超过了10s，但由于HTTP请求的响应超时我们设置的是30s，这就导致接口一直阻塞在用户校验那里，10s后，分布式锁已经失效了，此时有新的请求进来是可以拿到锁的...这是超卖的直接原因。 非原子性的库存校验 非原子性的库存校验导致在并发场景下，库存校验的结果不准确。这是超卖的根本原因。 通过以上分析，问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...因为在分布式锁正常set、del的情况下，库存校验是没有问题的。但是，当分布式锁不安全可靠的时候，库存校验就没有用了。 解决方案 知道了原因之后，我们就可以对症下药了。...实现相对安全的分布式锁 相对安全的定义：set、del是一一映射的，不会出现把其他现成的锁del的情况。从实际情况的角度来看，即使能做到set、del一一映射，也无法保障业务的绝对安全。...经过本次事故，让我意识到对于项目中的任何一行代码都不能掉以轻心，否则在某些场景下，这些正常工作的代码就会变成致命杀手！对于一个开发者而言，则设计开发方案时，一定要将方案考虑周全。
导致用户服务网关出现了短暂的响应延迟，有些请求的响应时长超过了10s，但由于HTTP请求的响应超时我们设置的是30s，这就导致接口一直阻塞在用户校验那里，10s后，分布式锁已经失效了，此时有新的请求进来是可以拿到锁的...这是超卖的直接原因。 非原子性的库存校验非原子性的库存校验导致在并发场景下，库存校验的结果不准确。这是超卖的根本原因。 通过以上分析，问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...因为在分布式锁正常set、del的情况下，库存校验是没有问题的。但是，当分布式锁不安全可靠的时候，库存校验就没有用了。 解决方案 知道了原因之后，我们就可以对症下药了。...实现相对安全的分布式锁 相对安全的定义：set、del是一一映射的，不会出现把其他现成的锁del的情况。从实际情况的角度来看，即使能做到set、del一一映射，也无法保障业务的绝对安全。...经过本次事故，让我意识到对于项目中的任何一行代码都不能掉以轻心，否则在某些场景下，这些正常工作的代码就会变成致命杀手！对于一个开发者而言，则设计开发方案时，一定要将方案考虑周全。
导致用户服务网关出现了短暂的响应延迟，有些请求的响应时长超过了 10s，但由于 HTTP 请求的响应超时我们设置的是 30s。...这是超卖的直接原因。 ③非原子性的库存校验 非原子性的库存校验导致在并发场景下，库存校验的结果不准确。这是超卖的根本原因。 通过以上分析，问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...因为在分布式锁正常 set、del 的情况下，库存校验是没有问题的。 但是，当分布式锁不安全可靠的时候，库存校验就没有用了。 解决方案 知道了原因之后，我们就可以对症下药了。...实现相对安全的分布式锁 相对安全的定义：set、del 是一一映射的，不会出现把其他现成的锁 del 的情况。 从实际情况的角度来看，即使能做到 set、del一一映射，也无法保障业务的绝对安全。...经过本次事故，让我意识到对于项目中的任何一行代码都不能掉以轻心，否则在某些场景下，这些正常工作的代码就会变成致命杀手！ 对于一个开发者而言，则设计开发方案时，一定要将方案考虑周全。
导致用户服务网关出现了短暂的响应延迟，有些请求的响应时长超过了10s，但由于HTTP请求的响应超时我们设置的是30s，这就导致接口一直阻塞在用户校验那里，10s后，分布式锁已经失效了，此时有新的请求进来是可以拿到锁的...这是超卖的直接原因。 非原子性的库存校验，非原子性的库存校验导致在并发场景下，库存校验的结果不准确。这是超卖的根本原因。 通过以上分析，问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...因为在分布式锁正常set、del的情况下，库存校验是没有问题的。但是，当分布式锁不安全可靠的时候，库存校验就没有用了。 解决方案 知道了原因之后，我们就可以对症下药了。...实现相对安全的分布式锁 相对安全的定义：set、del是一一映射的，不会出现把其他现成的锁del的情况。从实际情况的角度来看，即使能做到set、del一一映射，也无法保障业务的绝对安全。...经过本次事故，让我意识到对于项目中的任何一行代码都不能掉以轻心，否则在某些场景下，这些正常工作的代码就会变成致命杀手！对于一个开发者而言，则设计开发方案时，一定要将方案考虑周全。
导致用户服务网关出现了短暂的响应延迟，有些请求的响应时长超过了10s，但由于HTTP请求的响应超时我们设置的是30s，这就导致接口一直阻塞在用户校验那里，10s后，分布式锁已经失效了，此时有新的请求进来是可以拿到锁的...这是超卖的 直接原因 。 非原子性的库存校验 非原子性的库存校验导致在并发场景下，库存校验的结果不准确。这是超卖的 根本原因 。通过以上分析，问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...因为在分布式锁正常set、del的情况下，库存校验是没有问题的。但是，当分布式锁不安全可靠的时候，库存校验就没有用了。 解决方案 知道了原因之后，我们就可以对症下药了。...实现相对安全的分布式锁 相对安全的定义：set、del是一一映射的，不会出现把其他现成的锁del的情况。从实际情况的角度来看，即使能做到set、del一一映射，也无法保障业务的绝对安全。...经过本次事故，让我意识到对于项目中的任何一行代码都不能掉以轻心，否则在某些场景下，这些正常工作的代码就会变成致命杀手！对于一个开发者而言，在设计开发方案时，一定要将方案考虑周全。
大家都知道，糟糕的性能表现只会让用户愤然“点叉”离去，某些服务无法正常访问甚至可能导致法律和合规性问题，导致我们被送上审判席。...所以我们得跟众多内部向外部合作伙伴携手，了解他们产品无法正常运行的原因。合作对象可能是扩展程序供应商、框架创建团队或者开发小组。...而这么做的原因，就是要让开发人员更便捷、更灵活地用一套框架搞定所有构建工作。 正是由于向全栈开发的转变，导致我们的 Web 体系越来越臃肿，它不仅拉低了客户满意度，也让用户平白付出了不必要的流量。...当然，造成 Web 产品质量堪忧还有另一个原因：组件设计缺乏大局观。 现在的 Web 产品压根不是按照文档或者作为网站进行构建的。...CSS 也不单纯是在调色加填充，它有自己的网格、子网格和伸缩布局框，这是一套完全成熟的布局系统，还能实现动画和响应式渲染。
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