限流就是限制流量,因为服务器能处理的请求数有限,如果请求量特别大,我们需要做限流(要么就让请求等待,要么就把请求给扔了), 限流可以保障我们的 API 服务对所有用户的可用性,也可以防止网络攻击。在高并发的应用中,限流是一个绕不开的话题。
之前了解过通过springCloud整合阿里的nacos作为配置中心,由于之前的需求是想要配置中心搞成可管理的化的,而原始的springCloudConfig是要把配置放到git上再结合springCloudBus才能实现配置的动态刷新。
Spring Cloud Gateway是一个API网关,它是用于代替Zuul而出现的。Spring Cloud Gateway构建于Spring生态系统之上,包括Spring5,SpringBoot2等。它的目标是提供简单、有效的方式路由你的API。
1. 问题背景 微服务网关netflix-zuul 介绍了微服务网关的使用。通过Spring Cloud组件构建的服务集群,在第一次请求网关时经常会出现timeout的情况,然而第二次就正常了。Spring Cloud版本为Dalston.SR4。 启动涉及到的相关服务: gateway(zuul网关) auth-Service(鉴权服务) user-Service(用户服务) 测试的端点接口为:http:/login/oauth/token。服务之间的调用顺序为:gateway->auth-Servic
在spring cloud gateway中可以使用Hystrix。Hystrix是 spring cloud中一个服务熔断降级的组件,在微服务系统有着十分重要的作用。
现在基于 spring web 的同步微服务有一个非常大的缺陷就是:相对于基于 spring-webflux 的异步微服务,基于 spring-web 的同步微服务没有很好的处理客户端有请求超时配置的情况。当客户端请求超时时,客户端会直接返回超时异常,但是调用的服务端任务,在基于 spring-web 的同步微服务并没有被取消,基于 spring-webflux 的异步微服务是会被取消的。目前,还没有很好的办法在同步环境中可以取消这些已经超时的任务。
Spring Cloud也是一样,它将现在非常流行的一些技术整合到一起,实现了诸如:配置管理,服务发现,智能路由,负载均衡,熔断器,控制总线,集群状态等等功能。
1. 问题背景 使用Spring Cloud组件构建的服务集群,在第一次请求时经常会出现timeout的情况,然而第二次就正常了。Spring Cloud版本为Dalston.SR4。 启动涉及到的相关服务: gateway(zuul网关) auth-Service(鉴权服务) user-Service(用户服务) 测试的端点接口为:http:/login/oauth/token。服务之间的调用顺序为:gateway->auth-Service->user-Service。网关收到客户端的请求,转发请求到鉴
来源:Java架构日记 SpringBoot 3.0.3 🐞 Bug Fixes 修复当定义组件的类引用变量时,在 AOT 处理 Logback XML 过程中发生 ClassNotFoundException 问题 #34336 修复在运行为本地映像时,不报告 Logback 配置错误的问题 #34315 修复 Spring LDAP 的依赖管理包括不再存在的 spring-ldap-core-tiger #34299 修复使用 nativeRun 时,Kotlin ConfigurationProper
Zuul是spring cloud中的微服务网关。网关:是一个网络整体系统中的前置门户入口。请求首先通过网关,进行路径的路由,定位到具体的服务节点上。
zuul的一些默认设置如果我们不调整下,那么对整体的服务的性能还是有很大影响的,比如如果网关调用的服务处理时间比较长,那么就会出现timeout异常。
本系列笔记涉及到的代码在GitHub上,地址:https://github.com/zsllsz/cloud
浏览器debug 调试一打开 Nginx 就 504 Gateway Time-out
目前在SpringCloud技术栈中,调用服务用得最多的就是OpenFeign,所以这篇文章讲一下OpenFeign,希望对大家有所帮助。
Hystix是Netflix开源的一个延迟和容错库,用于隔离访问远程服务、第三方库,防止出现级联失败。
以下通过一个实际案例展开分析,案例为:修改 Github 远程仓库路由配置后,路由转发功能实时生效。该案例构建于 peacetrue-microservice-template 项目(dev/1.1.0/config-sync 分支)。
服务之间存在调用关系,如果被调用服务down掉,处理不及时的话,就会造成雪崩效应,又称级联故障、级联失效(cascading failure)
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我们已经知道,在微服务架构中,不同的微服务可以有不同的网络地址,各个微服务之间通过互相调用完成用户请求,客户端可能通过调用N个微服务的接口完成一个用户请求。比如:用户查看一个商品的信息,它可能包含商品基本信息、价格信息、评论信息、折扣信息、库存信息等等,而这些信息获取则来源于不同的微服务,诸如产品系统、价格系统、评论系统、促销系统、库存系统等等,那么要完成用户信息查看则需要调用多个微服务,这样会带来几个问题:
在微服务架构中,下游依赖出现问题如果上游调用方不做请求降级处理,下游的异常依赖没有被隔离,很有可能出现因为一两个服务或者小到一两个接口异常导致上游所有服务不可用,甚至影响整个业务线。请求降级处理目前比较主流的依然是Netfilx出品的Hystrix。Hystrix的工作原理是:
在分布式系统中,由于网络延迟、节点宕机等各种原因,会出现一些异常情况,如某个服务的响应时间变慢或者宕机。这时候如果不采取措施,可能导致整个系统的性能下降或者不可用。本文主要介绍如何使用服务雪崩、服务限流、服务熔断和服务降级等技术手段来解决这些异常情况。
官方文档:https://spring.io/projects/spring-cloud
在使用Feign进行微服务之间的通信时,由于网络延迟等原因,可能会出现请求超时的情况。为了解决这个问题,我们可以对Feign进行配置,设置超时时间。
服务雪崩是指一个服务的不可用导致了其他服务也不可用,最终导致整个系统崩溃。通常发生在高并发场景下,例如秒杀活动、双十一购物节等。
在分层定位问题前需要先知道Doris的整体部署结构, 方便定位问题. 部署结构如下:
在 php.ini 中,有一个参数 max_execution_time 可以设置 PHP 脚本的最大执行时间,但是,在 php-cgi(php-fpm) 中,该参数不会起效。真正能够控制 PHP 脚本最大执行时:
Zuul包含了对请求的路由和过滤两个主要的功能,其中路由功能负责将外部的请求转发到具体的微服务实例上,是实现外部访问统一入口的基础上,而过滤功能则负责对请求的处理过程进行干预,是实现请求校验,服务聚合等功能的基础。
Spring Cloud Gateway是当前使用非常广泛的一种API网关。它本身能力并不能完全满足企业对网关的期望,人们希望它可以提供更多的服务治理能力。但Spring Cloud Gateway并不提供数据的动态管理,甚至修改个路由都需要重启。我们如何解决它这个短板,同时实现治理配置数据的高效动态管理呢?本文将带来我们网关与Redis组合的实践。
在编写Python爬虫程序时,我们经常会遇到各种错误和异常。其中,504错误是一种常见的网络错误,它表示网关超时。是指客户端与服务器之间的网关通信过程中,服务器在规定的时间内没有返回响应,导致请求超时。此类错误通常发生在网络故障或服务器负载过高的情况下下。
今天来聊一聊前段时间看到的一个面试题,也是在实际项目中需要考虑的一个问题,Feign的超时时间如何设置?
SpringBoot和SpringCloud的依赖就不提及了,相信你自己都导入了,注意版本对应关系
默认情况下,Spring Boot 使用 Tomcat 来作为内嵌的 Servlet 容器,可以将 Web 服务器切换到 Undertow 来提高应用性能,Undertow 是红帽公司开发的一款基于 NIO 的高性能 Web 嵌入式服务器
FeignClient注解被@Target(ElementType.TYPE)修饰,表示FeignClient注解的作用目标在接口上
Dubbo和Spring Cloud相关 Dubbo 你说你了解dubbo,能讲一下dubbo的基本原理吗? dubbo支持的通信协议和序列化协议?dubbo负载均衡和集群容错策略有哪些?dubbo的
2.添加 @EnableDiscoveryClient 来开启Eureka客户端功能
先简单介绍下我们的使用场景,线上5台Broker节点的kafka承接了所有binlog订阅的数据,用于Flink组件接收数据做数据中台的原始数据。昨儿开发反馈,线上的binlog大量报错,都是kafka的异常,而且都是同一条topic抛的错,特征也很明显,发送的消息体非常大,主观判断肯定是写入大消息导致的超时了,异常详情如下:
负责转发请求的 NettyRoutingFilter负责将响应回写到原连接的 NettyWriteResponseFilter如何实现负载均衡的总结参考扩展阅读鸣谢
本文探讨了在使用Spring Cloud OpenFeign进行远程调用时可能出现的超时问题,并提供了解决超时问题的方法。通过合理的配置和设置,开发人员可以有效地解决由于网络延迟等原因导致的远程调用超时情况,确保系统的稳定性和可靠性。
2014年,Martin Fowler撰写的《Microservices》[1]使得许多国内的先行者接触到微服务这个概念并将其引入国内,2015年越来越多的人通过各种渠道了解到微服务的概念并有人开始在生产环境中落地,2016-2017年,微服务的概念被越来越多的人认可,带动了一大批公司以微服务和容器为核心开始技术架构的全面革新。
Spring Cloud是基于Spring Boot的一整套实现微服务的框架。他提供了微服务开发所需的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等组件。最重要的是,跟spring boot框架一起使用的话,会让你开发微服务架构的云服务非常好的方便。 Spring Cloud包含了非常多的子框架,其中,Spring Cloud netflix是其中一套框架,由Netflix开发后来又并入Spring Cloud大家庭,它主要提供的模块包括:服务发现、断路器和监控、智能路由、客户端负载均衡等。
本文主要简单介绍SpringCloud2023实战中SpringCoudGateway的搭建。
今天和大家聊一聊在Spring Cloud微服务框架实践中,比较核心但是又很容易把人搞得稀里糊涂的一个问题,那就是在Spring Cloud中Hystrix、Ribbon以及Feign它们三者之间在处理微服务调用超时从而触发熔断降级的关系是什么?
这段时间一直在编写开源的相关框架,致力于公司使用的框架升级以及开源计划,将公司使用到的工具以及插件进行升级重构并且开源。
在微服务架构盛行的年代,我们将一个大型的系统,拆解成各个服务,要完成一个业务逻辑,就可能需要,调用不同服务。比如订单服务调用会员服务。当然我们可以使用JDK自带的URLConnection,或者Apache的Http Client来调用,但是最为优雅的使用feign。
httpbin 服务作为接收请求的服务端, sleep 服务作为发送请求的客户端。
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