hystrix

1.1.简介 Hystix，即熔断器。 主页：https://github.com/Netflix/Hystrix/ 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。 1.2.熔断器的工作机制： 正常工作的情况下，客户端请求调用服务API接口： 当有服务出现异常时，直接进行失败回滚，服务降级处理： 当服务繁忙时，如果服务出现异常，不是粗暴的直接报错，而是返回一个友好的提示，虽然拒绝了用户的访问，但是会返回一个结果。 这就好比去买鱼，平常超市买鱼会额外赠送杀鱼的服务。等到逢年过节，超时繁忙时，可能就不提供杀鱼服务了，这就是服务的降级。 系统特别繁忙时，一些次要服务暂时中断，优先保证主要服务的畅通，一切资源优先让给主要服务来使用，在双十一、618时，京东天猫都会采用这样的策略。 1.3.动手实践 1.3.1.引入依赖 首先在user-consumer中引入Hystix依赖： < dependency > < groupId > org.springframework.cloud </ groupId > < artifactId > spring-cloud-starter-netflix-hystrix </ artifactId > </ dependency > 1.3.2.开启熔断

上一篇文章讲述了如何利用Hystrix Dashboard去监控断路器的Hystrix command。当我们有很多个服务的时候，这就需要聚合所以服务的Hystrix Dashboard的数据了。这就需要用到Spring Cloud的另一个组件了，即Hystrix Turbine。 一、Hystrix Turbine简介 看单个的Hystrix Dashboard的数据并没有什么多大的价值，要想看这个系统的Hystrix Dashboard数据就需要用到Hystrix Turbine。了解springcloud架构可以加求求：三五三六二四七二五九,Hystrix Turbine将每个服务Hystrix Dashboard数据进行了整合。Hystrix Turbine的使用非常简单，只需要引入相应的依赖和加上注解和配置就可以了。 二、准备工作 本文使用的工程为上一篇文章的工程，在此基础上进行改造。因为我们需要多个服务的Dashboard，所以需要再建一个服务，取名为service-lucy，它的基本配置同service-hi，具体见源码,在这里就不详细说明。 三、创建service-turbine 引入相应的依赖： <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId

在第四篇文章断路器讲述了如何使用断路器，并简单的介绍了下Hystrix Dashboard组件，这篇文章更加详细的介绍Hystrix Dashboard。 一、Hystrix Dashboard简介 在微服务架构中为例保证程序的可用性，防止程序出错导致网络阻塞，出现了断路器模型。断路器的状况反应了一个程序的可用性和健壮性，它是一个重要指标。了解springcloud架构可以加求求：三五三六二四七二五九,Hystrix Dashboard是作为断路器状态的一个组件，提供了数据监控和友好的图形化界面。 二、准备工作 本文的的来源于第一篇文章的栗子，在它的基础上进行改造。 三、开始改造service-hi 在pom的工程文件引入相应的依赖： <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency>

​ 本文是Spring Cloud专栏的第五篇文章，了解前四篇文章内容有助于更好的理解本文： Spring Cloud第一篇 | Spring Cloud前言及其常用组件介绍概览 Spring Cloud第二篇 | 使用并认识Eureka注册中心 Spring Cloud第三篇 | 搭建高可用Eureka注册中心 Spring Cloud第四篇 | 客户端负载均衡Ribbon 一、微服务高可用技术 大型复杂的分布式系统中，高可用相关的技术架构非常重要。 高可用架构非常重要的一个环节，就是如何将分布式系统中的各个服务打造成高可用的服务，从而足以应对分布式系统环境中的各种各样的问题，避免整个分布式系统被某个服务的故障给拖垮。 比如： 服务间的调用超时 服务间的调用失败 要解决这些棘手的分布式系统可用性问题，就涉及到了高可用分布式系统中的很多重要的技术，包括： 资源隔离 限流与过载保护 熔断 优雅降级 容错 超时控制 监控运维 二、服务降级、熔断、限流概念 1、服务雪崩效应 服务雪崩效应产生与服务堆积在同一个线程池中，因为所有的请求都是同一个线程池进行处理，这时候如果在高并发情况下，所有的请求全部访问同一个接口，这时候可能会导致其他服务没有线程进行接受请求，这就是服务雪崩效应效应。 2、服务降级 在高并发情况下，防止用户一直等待，使用服务降级方式(直接返回一个友好的提示给客户端

文章首发于公众号《程序员果果》 地址 : https://mp.weixin.qq.com/s/a99TeOxgZGNgFkpT6gmA3g 问题 在 Spring Cloud 中 微服务之间的调用会用到Feign，但是在默认情况下，Feign 调用远程服务存在Header请求头丢失问题。 解决方案 首先需要写一个 Feign请求拦截器，通过实现RequestInterceptor接口,完成对所有的Feign请求,传递请求头和请求参数。 Feign 请求拦截器 public class FeignBasicAuthRequestInterceptor implements RequestInterceptor { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FeignBasicAuthRequestInterceptor.class); @Override public void apply(RequestTemplate requestTemplate) { ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder .getRequestAttributes();

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 栈长得到消息，Hystrix 停止开发了。。。 大家如果有对 Hystrix 不清楚的，请看下这篇文章： 分布式服务防雪崩熔断器，Hystrix理论+实战 。 来看下 Hystrix 停止开发官宣： https://github.com/Netflix/Hystrix 文中大概的意思是： Hystrix 不再继续开发了，目前的稳定版本 1.5.18 已经足够满足现有应用对 Hystrix 的需求。 停止开发，意味着： 不再主动修复bugs 不再接受合并请求 不再发布新版本 即使停止开发，但不影响现有的项目，大家可以继续使用 Hystrix，没有问题的。但新项目还是推荐大家使用开源容错组件：Resilience4j。 Resilience4j 是一个轻量级的容错组件，其灵感来自于 Hystrix，主要为 Java 8 和函数式编程设计的. 看到这里，栈长表示学不动了。。。 同时，它们的重心不再是预先配置达到限流的目的，而转移到了应用程序本身的实时性能上。 这些年来，Hystrix 为 Netflix 和各大互联网公司提供了良好的服务，停止开发并不意味着 Hystrix 的理念不再有价值，反而激发了许多更优秀的项目。 Spring Cloud 何去何从？ 为什么这么说？因为 Spring Cloud 默认使用

目标 1、Hystrix集群及监控turbine 2、Feign、Hystrix整合之服务熔断服务降级彻底解耦 3、集群后超时设置 Hystrix集群及监控turbine 前面Dashboard演示的仅仅是单机服务监控，实际项目基本都是集群，所以这里集群监控用的是turbine。 turbine是基于Dashboard的。 先搞个集群； 再microservice-student-provider-hystrix-1004项目的基础上再搞一个microservice-student-provider-hystrix-1005 代码和配置都复制一份，然后修改几个地方； 1、yml配置 --- server: port: 1004 context-path: / spring: datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/T226?useUnicode=true&characterEncoding=utf8 username: root password: 123 jpa: hibernate: ddl-auto: update show-sql: true

目录 1、Zuul路由网关简介及基本使用 简介 路由配置 2、Zuul路由映射配置 3、Zuul请求过滤配置 1、Zuul路由网关简介及基本使用 简介 Zuul API路由网关服务简介 请看上图，这里的API 路由网关服务 由Zuul实现，主要就是对外提供服务接口的时候，起到了请求的路由和过滤作用，也因此能够隐藏内部服务的接口细节，从来有利于保护系统的安全性； 路由配置 我们新建一个module microservice-zuul-3001 这里我们的zuul也注册到eureka服务里，端口3001； 我们修改下Hosts，专门为zuul搞个本地域名映射 hosts文件 加下： 127.0.0.1 zuul.javaxl.com pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0<

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> Java运行状态分析2：线程状态及堆栈信息 基本概念 出现内存泄漏或者运行缓慢场景，有时候无法直接从业务日志看出问题时候，需要分析jvm内存和线程堆栈 线程堆栈信息主要记录jvm线程在某时刻线程执行情况，分析线程状态可以跟踪到程序出问题的地方 ​ 内存堆栈信息主要记录jvm堆中在某时刻对象使用情况，主要用于跟踪是哪个对象占用了太多的空间，从而跟踪导致内存泄漏的地方 跟踪线程信息 查看当前线程数量 actuator 1.x http://host:port/metrics/threads //当前进程的线程数 http://host:port/metrics/threads.daemon //当前进程后台驻留线程数 http://host:port/metrics/threads.peak //当前进程线程数峰值 2.x http://host:port/actuator/metrics/jvm.threads.daemon //当前进程后台驻留线程数 http://host:port/actuator/metrics/jvm.threads.live //当前进程的线程数 http://host:port/actuator/metrics/jvm.threads.peak //当前进程线程数峰值 hystrix

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 6. Zuul网关 6.1 简介 Zuul就是我们服务的统一入口 不管是来自于客户端（PC或移动端）的请求，还是服务内部调用。 一切对服务的请求都会经过Zuul这个网关，然后再由网关来实现 鉴权、动态路由等等操作。 6.2 Zuul入门 实际路径 : http://localhost:8081/test 期望路径 : http://localhost:10010/api/service/test http://localhost:10010/路有前缀/服务名/controller访问路径 步骤一 : 导入pom依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-zuul</artifactId> </dependency> </dependencies> 步骤二 : 开启zuul服务 @SpringBootApplication @EnableZuulProxy public class ZuulApplication { public static void main(String[] args) {