抱着这个疑惑我在网上搜寻了一番，其实这个accessToken的使用期限有点像我们生活中的入住酒店，当我们在入住酒店时，会出示我们的身份证明来登记获取房卡，此时房卡相当于accessToken，可以访问对应的房间...设置accessToken有效期是永久的，用户在更改密码之后，之前的accessToken也是有效的 总体来说有了refreshToken可以降低accessToken被盗的风险关于JWT无感刷新TOKEN...当响应码为401时，响应拦截器会走中第二个回调函数onRejected 下面代码分段可能会让大家阅读起来不是很顺畅，我直接把整份代码贴在下面，且每一段代码之间都添加了对应的注释 // 最大重发次数const...includes('refresh')) { clearAuth(); } // 判断当前是否为刷新状态中（防止多个请求导致多次调refresh接口） if (!...token，先返回一个promise阻塞请求并推进请求列表中 return new Promise((resolve) => { // 缓存网络请求，等token刷新后直接执行
我们在Signing in with Google中完成了 userinfo 端点工作流程的完整示例。...，它可以使用之前收到的刷新令牌向令牌端点发出请求，并将取回可用于重试原始请求的新访问令牌。...最安全的选择是授权服务器在每次使用刷新令牌时发出一个新的刷新令牌。这是最新的安全最佳当前实践中的建议，它使授权服务器能够检测刷新令牌是否被盗。...当刷新令牌在每次使用后发生变化时，如果授权服务器检测到刷新令牌被使用了两次，则意味着它可能已被复制并被Attack者使用，授权服务器可以撤销所有访问令牌和相关的刷新令牌立即使用它。...这就是应用程序是否知道刷新令牌的预期寿命无关紧要的原因，因为无论它过期的原因如何，结果总是相同的。
在一个高度服务化的系统中,我们实现的一个业务逻辑通常会依赖多个服务,比如: 商品详情展示服务会依赖商品服务, 价格服务, 商品评论服务. ? 调用三个依赖服务会共享商品详情服务的线程池....导致服务不可用的原因总结有几点：程序Bug，大流量请求，硬件故障，缓存击穿 【大流量请求】：在秒杀和大促开始前,如果准备不充分,瞬间大量请求会造成服务提供者的 不可用。...在服务提供者不可用的时候，会出现重试的情况：用户重试、代码逻辑重试 【用户重试】：在服务提供者不可用后, 用户由于忍受不了界面上长时间的等待,会不断刷新页面 甚至提交表单。...【代码逻辑重试】：服务调用端的会存在大量服务异常后的重试逻辑. 这些重试最终导致：进一步加大请求流量。...所谓降级，就是当某个服务熔断之后，服务将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback（回退）回调，返回一个缺省值。
在一个高度服务化的系统中,我们实现的一个业务逻辑通常会依赖多个服务,比如: 商品详情展示服务会依赖商品服务, 价格服务, 商品评论服务. 调用三个依赖服务会共享商品详情服务的线程池....② 导致服务不可用的原因总结有几点：程序Bug，大流量请求，硬件故障，缓存击穿 【大流量请求】：在秒杀和大促开始前,如果准备不充分,瞬间大量请求会造成服务提供者的 不可用。...在服务提供者不可用的时候，会出现重试的情况：用户重试、代码逻辑重试 【用户重试】：在服务提供者不可用后, 用户由于忍受不了界面上长时间的等待,会不断刷新页面 甚至提交表单。...【代码逻辑重试】：服务调用端的会存在大量服务异常后的重试逻辑. 这些重试最终导致：进一步加大请求流量。...所谓降级，就是当某个服务熔断之后，服务将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback（回退）回调，返回一个缺省值。
实际开发中在接口设计的时候对于接口的幂等性问题一定要进行考虑的，现对这部分内容做一个梳理 什么是幂等性 英文单词：Idempotence，来源于数学，表达的是N次变换与一次变换的结果相同，简单来说就是一个接口多次调用没有副作用...，它就具有幂等性 产生幂等性的场景 ❇️如网络波动引起重复请求 ❇️如用户误操作导致的重复操作 ❇️应用使用了失败或超时的重试机制(如Nginx重试、RPC重试等) ❇️第三方平台的接口(如支付成功回调接口...)，因为异常导致多次异步回调 ❇️用户双击提交按钮 ❇️页面重复刷新 ❇️使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单 ❇️浏览器重复的http请求 ❇️定时任务重复执行 幂等性应该在哪一层实现...在数据访问层实现是比较合适的 读请求(查询，不做幂等) 写请求(增删改) insert操作:这种情况下多次请求，可能会产生重复数据(如有时我们在填写某些form表单时，保存按钮不小心快速点了两次，表中竟然产生了两条重复的数据...，相当于是一个重复的请求 后端实现 唯一索引去重，Token+Redis，乐观锁，分布式锁，全局唯一号等 这个部分需要展开学习说明 问题 常用的http请求它的幂等性是怎样的 Get请求是幂等性，它不会对数据产生副作用
局部刷新和无刷新 ajax可以实现局部刷新，也叫做无刷新，无刷新指的是整个页面不刷新，只是局部刷新，ajax可以自己发送http请求，不用通过浏览器的地址栏，所以页面整体不会刷新，ajax获取到后台数据...同源策略 ajax请求的页面或资源只能是同一个域下面的资源，不能是其他域的资源，这是在设计ajax时基于安全的考虑。...'POST' 3、dataType 设置返回的数据格式，常用的是'json'格式，也可以设置为'html' 4、data 设置发送给服务器的数据 5、success 设置请求成功后的回调函数 6...、error 设置请求失败后的回调函数 7、async 设置是否异步，默认值是'true'，表示异步 以前的写法： $.ajax({ url: 'js/data.json', type...同源策略 的错误演示 ajax请求的页面或资源只能是同一个域下面的资源，不能是其他域的资源，这是在设计ajax时基于安全的考虑。
2 发送命令和重试机制 好了，我们已经知道，slot 和连接池是保存在 JedisClusterInfoCache 类中的，那么，我们使用 API 的时候又是怎么操作的呢？...两者的共同点都是重定向，不同点是：ASK 是迁移过程中返回的，MOVED 是迁移结束后返回的。如返回 ASK ，那么就不必更新客户端缓存，因为客户端无法知道什么时候迁移完成，因此只能是临时性的重定向。...异常，原因是节点宕机或请求超时触发了重试，而重试次数耗尽就会触发这个异常。...当然，只有出现 MOVED 错误或者 JedisConnectionException 异常且无法继续重试时，才会进行刷新连接池操作。...在使用客户端是时候，Jedis 会有重试机制，用户可以设置重试次数，如果发生了 ask，客户端会自动根据返回值重定向，如果发生了 moved，则会刷新连接池中的 slot，因为集群发生了迁移。
但是使用版本号机制有个问题，就是重试比较麻烦，甚至有时候执行重试逻辑是不可行的。所以单纯的版本号机制还不行，需要对请求进行按照某种key排队，这种排队可以保证对kv中特定key的读写是串行的。...但是收归到一个模块之后又有一个问题，相同的模块可能会有多个实例，如果同一个key无法路由到固定的模块实例，仍然有可能出现并发读写的情况，这个时候，一致性哈希路由上场了。...微服务寻址时，上游模块指定路由的key，一般使用玩家id/公会id等，保证请求发到模块的相同实例。2. 任务、活动定时刷新的问题游戏的策划案中，经常会有一些定时刷新的需求。...但是，有些模块必然会有比较大的数据，比如对局匹配的模块，必然需要在内存中缓存各种玩家的匹配请求，否则性能上、延时上无法接受。...共享内存要求有一定的容量，能够缓存短时间内的请求。但是共享内存也只能缓存一段时间的请求，如果服务没有快速再次拉起并处理请求，这些请求可能都会超时。这些超时由其他上游模块或者客户端执行重试。
如果查询由一个或多个其他查询引用，则独立计算每个查询（以及它依赖的所有查询）。在桌面环境中，使用单个共享缓存运行数据模型中所有表的单个刷新。...Caching可以减少对同一数据源的多个请求的可能性，因为一个查询可以受益于已针对其他查询运行和缓存的相同请求。...在云环境中，每个查询都使用自己的单独缓存进行刷新，因此查询无法受益于已为其他查询缓存的相同请求。折叠有时，Power Query的折叠层可能会根据正在下游执行的操作生成对数据源的多个请求。...例如，如果开始：在Power Query编辑器中禁用防火墙禁用后台分析禁用列分析和其他任何后台任务[可选]执行 Table.Buffer在此示例中，刷新Power Query编辑器预览时，只会进行单个...在恢复正常测试之前，请务必撤消此步骤。禁用后台分析下一步是禁用后台分析。 后台分析由“允许数据预览”控制，可在“禁用Power Query后台刷新”中所述的后台设置中下载Power BI。
瞬态故障就是可能会出现的，比喻网络不稳定或无法访问，或服务宕机。 二、Ocelot各种策略使用和解释 下面各种策略都是基于前一篇Ocelot+Consul的配置基础上修改。...2.1、Ocelot缓存 缓存能有效提升程序性能 在ocelot.json中增加缓存配置 { "Routes": [ { //转发到下游服务地址--url变量...Consul } } } 缓存是针对下游地址缓存的，同一个地址请求返回相同数据，所以针对一些不变的数据才能做缓存，根据用户登录信息不同返回不同数据的就不能做了。...测试：访问 http://172.16.2.9:5200/T1/Test/GetName 刷新后还是5201端口数据，说明是从缓存取的 10s后刷新端口变成5202 2.2、Ocelot限流 为什么要限流呢...可以看到，在10s内请求了5次之后的请求就失败了，返回的状态码是自定义的666，然后等10s过后又恢复访问，上面设置的白名单在Headers加上就可以 不受限流影响，可以无限访问。
但是这种方式在某些情况下，对用户来说并不友好。因为在进行提交时，页面会发生跳转或刷新，我给帖子点了个赞你页面还需要刷新一下？显然这样用户体验不好。 为此，Ajax 应运而生。...这个对象为向服务器发送请求和解析服务器返回的响应提供了流畅的接口，使得浏览器可以发出 HTTP 请求与接收 HTTP 响应，实现在页面不刷新（局部刷新）的情况下和服务端进行数据交互。...换句话说，当客户端发送出了一个异步调用后，它不会立刻得到结果，而是在未来的某个时间，服务端通过状态、通知来通知客户端你的这个异步调用成功了，或者也可以通过回调函数来处理这个异步调用的返回结果。...阻塞和非阻塞关注的是客户端在等待调用结果时的状态： 阻塞调用，是指调用结果返回之前，客户端的当前线程会被挂起，这个调用线程只有在获取到服务端的调用结果之后才能继续运行； 非阻塞调用，就是说即使客户端的线程无法立即获取到服务端的调用结果...function(data) 就是回调函数，是 Ajax 在请求成功后自动调用的，参数 data 就是服务端返回的这个异步请求的值。
客户端将请求发送到选择的服务实例地址 如果在指定时间内服务实例没有响应则会进行重试或熔断,然后在服务实例清单中剔除该实例 Ribbon通过以上流程实现了负载均衡和容错。...当我们请求的服务实例在指定时间内没有响应时,Ribbon会自动重试其他服务实例,这可以避免因为某个实例故障导致服务不可用的情况。 熔断机制 Ribbon默认也实现了基本的熔断机制。...请求重试 在请求失败时,Ribbon可以自动发起重试请求。重试次数由MaxAutoRetries和MaxAutoRetriesNextServer控制,这两个属性默认都是1次。...Ribbon源码分析(关键类) 了解Ribbon的原理和使用后,我们来分析一下其源码,以便获得更深入的理解。...如果刷新过于频繁,会加大注册中心的压力;但如果刷新不够频繁,Ribbon无法快速感知服务实例的变化。 所以,需要根据服务实例的变化频率来设置这个时间间隔。
上写入时的时间2.2 Callback用于发送消息 ack 后的回调。...：事务请求中，epoch 非法UnknownServerException：未知错误可重试CorruptRecordException：CRC 校验失败，通常由网络错误导致InvalidMetadataException...：请求的 broker 不是 leader，可能正在选举 leaderFencedLeaderEpochException：请求中的 leader epoch 过期，可能由 metadata 刷新慢导致...分组），注册回调，并发送；Sender 处理响应，并根据情况返回结果、返回异常或重试。...未被使用时在以下场景刷新元数据undefined当发送消息时，指定的 partition 不在缓存的元数据中（这会发生在 topic 的 partition 数量增加时）undefined当发送消息时
四、重试 重试主要是体现在远程的RPC调用，受 网络抖动、线程资源阻塞 等因素影响，请求无法及时响应。 为了提升用户体验，调用方可以通过 重试 方式再次发送请求，尝试获取结果。...比过：浏览器的 F5 刷新机制就是类似道理。 接口重试是一把双刃剑，虽然客户端收到了响应超时结果，但是我们无法确定，服务端是否已经执行完成。如果盲目地重试，可能会带来严重后果。比如：银行转账。...如果失败，可以借助MQ的重试机制，多次重试 六、备份 任何服务器都有宕机的可能性，一旦存储了数据，带上状态，如果发生故障，数据丢失，后果是我们无法承受的。 所以也就变成了互联网的基本能力。...但是优点也是缺点，无法做到全局统一化的限流。 2、分布式限流 单机版限流仅能保护自身节点，但无法保护应用依赖的各种服务，并且在进行节点扩容、缩容时也无法准确控制整个服务的请求限制。...同时会记录请求失败的次数，当请求失败次数在一段时间超过一定次数就会进入打开状态。 2、打开（Open）状态：在这个状态下，熔断器会直接拒绝请求，返回错误，而不去调用后端服务。
1.4、网关聚合模式：使用网关将多个单独的请求聚合到一个请求中 应用程序如果需要和多个服务交互的话，在中间构建起一个聚合网关层，网关并发发出多个请求给后面的服务，然后汇总数据给到应用程序。...在使用CDN的时候考虑下面的问题： CDN以什么方式来认定同一个文件的，CDN提供了什么工具来刷新边缘节点的缓存？根据不同的策略做相应的缓存刷新方案。...遇到什么样的异常（黑白名单）应该去重试。 等待。考虑每次重试是相同的间隔呢还是有一个延迟的递增，随着重试次数增加而增加延时时间。...6.2、断路器模式：连接到远程服务或资源时, 处理可能需要花费时间来修复的故障 分布式应用环节多网络环境复杂，如果遇到依赖服务调用失败的情况我们或许可以进行重试期待服务马上可以恢复，但是在某些时候依赖的服务是彻底挂了而不是网络故障无法及时恢复...关键服务的提供者提供统一状态查询接口，消费者提供统一的补偿回调接口（来处理成功和失败的情况） 补偿中间件根据数据库的记录调用服务提供方的状态查询和服务消费方的补偿回调接口进行补偿 这样，我们在服务调用的时候就不需要考虑补偿逻辑的实现
在用户启动应用程序之前，在后台下载数据可以最大程度地减少显示数据的延迟时间。 要支持后台应用程序刷新，请执行以下操作: 1、在应用程序中启用后台取回功能(图Figure 1)。...当完成更新App后，回调Block提供正确的结果（包括没有合适的新数据） 注意： 及时调用完成处理程序，以及正确的结果，可以帮助确定应用程序未来的执行时间。...因为如果你花了很长时间更新你的应用程序，系统会节省电力，可能不会频繁安排你的应用程序。 下面显示了如何请求和处理后台更新。App项目支持后台取回功能，应用程序在启动时每小时请求更新。...} completionHandler(.noData) //没有合适的结果也要回调 } 如果没有后台应用刷新会对应用的用户体验产生重大影响，则可以检查UIApplication的backgroundRefreshStatus...当然，用户可以为该应用或“设置”中的所有应用停用后台应用刷新。
漏桶算法：将请求直接放入漏桶中，如果当前访问量超出漏桶的限流值，则把后来的请求予以丢弃，这样可以最大限度地提高服务器的负载能力。...异步调用 异步调用一般有两种方式：一种是异步回调，一种是消息队列。消息队列方式也算是限流的一种手段，可以让请求一个一个地被处理，避免并发太高而引起的应用无法及时处理。...在设计超时重试时，一定要考虑幂等设计 超时重试机制：由于服务器宕机、网络延时、服务器线程死锁等原因，导致应用程序无法先限定时间内对服务调用方进行响应。...幂等设计：多次相同参数的请求对系统造成的作业都是相同的。常见的幂等方案有：MCVV多版本并发、唯一索引、token机制、悲观锁、状态机幂等、只读操作等。...例如SpringCloud中的Hystrix。 降级与熔断的主要区别是手动与自动。降级主要是通过配置中心的热刷新功能，人为地对开关进行打开与关闭操作。
在相同业务类型的消息中，这里需要考虑两个场景 并发消费 消息消费超时后重复投递 第一个场景很好理解，一条相同类型的消息被不同的消费者同时拉取，可能是不同发送者同时发送的，例如喜闻乐见的 A B 转账问题...注意： 目前遇到很多业务团队，在开发过程中，使用了相同的分组名，但是订阅信息不一致，例如之前已经部署了两台应用，本期开发时，新增了 Topic 后，反馈有些消息无法消费，查看 Topic 消费情况表现如下...四、刷新本地缓存 & 构建请求列表 接下来，会根据前面分配的消息队列，来构建获取消息的请求 pullRequest 队列 “org.apache.rocketmq.client.impl.consumer.RebalanceImpl...，就是前面重平衡服务，构建好放入该队列中的，然后在 PullMessageService 中的 run 方法，使用 while 死循环，不停的去 Broker 请求新消息 六、消息消费 在获取消息时，会注册一个回调接口...，有两个核心部分 ①、构建消费回调函数 ②、从 Broker 端获取新消息 回调接口中，设定了对新消息的处理逻辑，包括顺序消息的特殊处理，还有是否需要等待一段时间才消费，真正执行业务方设定的消费逻辑在
引言 公司有使用filebeat作为日志采集的agent，然而最近发现其在一些node采集吞吐不足，现就其配置项与吞吐调优进行梳理。...判断两个文件是否相同，默认使用inode和device id fields 在输出的每条日志增加额外的信息，默认会在fields新建子目录 fields_under_root 表示新增的字段fields...定时刷新queue中的事件到output中，默认为1s 备注：调整mem.events、flush.min_events、flush.timeout，增加内存，牺牲一些实时性，可提高吞吐。...Leader选举元数据请求的重试最大次数 metadata.retry.backoff Leader选举期间重试的时间间隔，默认为250ms metadata.refresh_frequency 元数据刷新频率...发生网络错误，经过多久重新发送，默认1秒 backoff.max 发生网络错误后会重试，每次递增直到最大值后丢弃，默认最大值为60s bulk_max_size 单次kafka request请求批量的消息数量
但是，在某些情况下（云跟踪需求或遗留应用程序参与），客户机提供附加到请求的唯一密钥。当回调时间到来时，服务器有责任用相同的键进行响应。第二种方法的缺点是关键冲突。...（网络中断、由于补丁部署而重新启动等） 如果服务器只是忽略了这个回调，当客户机返回时，它将永远不会收到回调。因此，永远无法满足请求；客户机资源将被不必要地消耗。 为了避免这种情况，服务器应该实现重试。...它应该多次重试回调，等待固定/增加之间的间隔。如果远程部件从未激活，那么回调消息可以放在存储库中，支持人员可以手动“重新播放”。 使用代理方法，重试策略可能更具挑战性。...在回调发生之前，服务器可以从查找表（以前由订阅提供）中查找“请求ID”，并找到要调用的端点地址。如果这是一次性请求/响应对，则可以从存储库中当场删除查找行。...如果大小以千字节表示，我们可以将信息传递给回调。如果不是这样，那么应该在通知中传递指向文件的指针。如果信息捕获在一个10兆字节的文件中，那么可以在通知中传递一个文件名和一个FTP服务器IP地址。
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