hystrix

引入依赖包 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId> </dependency> 定义服务熔断，实现服务接口 @Named("userWebServiceFallback") public class UserWebServiceFallback implements UserWebServiceApi { private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(UserWebServiceFallback.class); @Override public ResultVO<UserInfoEntity> findByAccount(String account) { log.error("findByAccount service api hystrix."); ResultVO<UserInfoEntity> result = ResultVoFactory.createErrorResult(); result.setDetail("find user info by findByAccount hystrix

转载自公众号： SpringForAll社区 确保你在分布式系统中，努力实现这些微服务的最佳实践，例如监控和REST成熟度。 使用微服务架构可以解决所有的软件架构的问题，对吗？当然，这是不对的。但是，使用微服务架构是有价值的。 Hüseyin Babal 最近发表了一个观点，即微服务架构是无法解决所有的问题的。但是，使用微服务架构是构建现代软件架构的坚实基础。在过去的许多年里，我们都知道维护单体应用而带来的挑战，所以 我们寻找一个新的选择来实现可持续，可扩展，易于集成的软件架构。以最佳实践为基础来实现微服务架构可以大幅度的改善你的软件架构。 Hüseyin 是aurea的首席软件架构师和Kloia的咨询师。他最近的演讲， 微服务架构终极指南 涵盖了他每天工作的大部分的经验和展现了实现微服务架构的最佳实践。 在他的演讲中，它使用Spring Boot来进行应用开发，Consul作为服务发现，Elasticsearrch 和Kibana作为监控，Docker和Jenkins作为持续交付。演讲中包含了十条最佳实践的代码示例演示。 最佳实践1 -- 尝试达到真正的REST 在意识到REST API的好处之后，我们可以查看上图的Leonard Richardson's 的成熟度模型，对于REST的使用有四个级别的定义。 级别0：使用一个端点来访问软件资源 级别1

Cloud-Admin是国内首个基于Spring Cloud微服务化开发平台，具有统一授权、认证后台管理系统，其中包含具备用户管理、资源权限管理、网关API管理等多个模块，支持多业务系统并行开发，可以作为后端服务的开发脚手架。代码简洁，架构清晰，适合学习和直接项目中使用。核心技术采用Spring Boot2以及Spring Cloud Gateway相关核心组件，前端采用vue-element-admin组件。 模块说明 监控 利用Spring Boot Admin 来监控各个独立Service的运行状态；利用Hystrix Dashboard来实时查看接口的运行状态和调用频率等。 负载均衡 将服务保留的rest进行代理和网关控制，除了平常经常使用的node.js、nginx外，Spring Cloud系列的zuul和ribbon，可以帮我们进行正常的网关管控和负载均衡。其中扩展和借鉴国外项目的扩展基于JWT的Zuul限流插件，方面进行限流。 服务注册与调用 基于Eureka来实现的服务注册与调用，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。 熔断机制 因为采取了服务的分布，为了避免服务之间的调用“雪崩”，采用了Hystrix的作为熔断器

文章内容输出来源：拉勾教育Java高薪训练营 写在前沿 工作几年，一直都没有去体系化的学习，很多东西没有复杂的工作场景经验，最后还是决定报了拉勾的高薪训练营，在这里也是实实在在的学习到了很多，学完掌握程度也比之前深了很多，而且还有定期的内推，多了更多的机会，真的对我有了很大的帮助提升。特别感谢温柔可爱的小竹子班主任和认真负责帅气的老可乐导师给予我的帮助！ 缓存雪崩 缓存层承载着大量的请求，有效保护了存储层。但是如果由于缓存大量失效或者缓存整体不能提供服务，导致大量的请求到达存储层，会使存储层负载增加，这就是缓存雪崩的场景。 解决缓存雪崩 1.保持缓存层的高可用性 使用Redis 哨兵模式或者Redis 集群部署方式，即便个别Redis 节点下线，整个缓存层依然可以使用。除此之外，还可以在多个机房部署 Redis，这样即便是机房死机，依然可以实现缓存层的高可用。 2.限流降级组件 无论是缓存层还是存储层都会有出错的概率，可以将它们视为资源。作为并发量较大的分布式系统，假如有一个资源不可用，可能会造成所有线程在获取这个资源时异常，造成整个系统不可用。降级在高并发系统中是非常正常的，比如推荐服务中，如果个性化推荐服务不可用，可以降级补充热点数据，不至于造成整个推荐服务不可用。常见的限流降级组件如 Hystrix、Sentinel 等。 3.缓存不过期 Redis 中保存的 key

Cloud-Platform 是国内首个基于Spring Cloud微服务化开发平台，具有统一授权、认证后台管理系统，其中包含具备用户管理、资源权限管理、网关API 管理等多个模块，支持多业务系统并行开发，可以作为后端服务的开发脚手架。代码简洁，架构清晰，适合学习和直接项目中使用。核心技术采用Spring Boot 2.1.2以及Spring Cloud (Greenwich.RELEASE) 相关核心组件，采用Nacos注册和配置中心，集成流量卫兵Sentinel，前端采用vue-element-admin组件，Elastic Search自行集成。 码云开源地址： 私信我【666】获取码云开源地址 github开源地址： 私信我【666】获取开源地址 模块说明 架构摘要 中台化前端 集成d2admin中台化前端，优化前端架构和功能布局，支撑中台服务化的应用开发。 JWT鉴权 通过JWT的方式来进行用户认证和信息传递，保证服务之间用户无状态的传递。 监控 利用Spring Boot Admin 来监控各个独立Service的运行状态；利用Hystrix Dashboard来实时查看接口的运行状态和调用频率等。 负载均衡 将服务保留的rest进行代理和网关控制，除了平常经常使用的node.js、nginx外，Spring Cloud系列的zuul和ribbon

Feign使用Hystrix无效原因及解决方法 参考文章： （1）Feign使用Hystrix无效原因及解决方法 （2）https://www.cnblogs.com/devzxd/p/feign-hystrix-problem.html 备忘一下。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4438370/blog/4649896

Spring Cloud Zuul：API网关服务 SpringBoot实战电商项目mall（20k+star）地址： github.com/macrozheng/… 摘要 Spring Cloud Zuul 是Spring Cloud Netflix 子项目的核心组件之一，可以作为微服务架构中的API网关使用，支持动态路由与过滤功能，本文将对其用法进行详细介绍。 Zuul简介 API网关为微服务架构中的服务提供了统一的访问入口，客户端通过API网关访问相关服务。API网关的定义类似于设计模式中的门面模式，它相当于整个微服务架构中的门面，所有客户端的访问都通过它来进行路由及过滤。它实现了请求路由、负载均衡、校验过滤、服务容错、服务聚合等功能。 创建一个zuul-proxy模块 这里我们创建一个zuul-proxy模块来演示zuul的常用功能。 在pom.xml中添加相关依赖 < dependency > < groupId > org.springframework.cloud </ groupId > < artifactId > spring-cloud-starter-netflix-eureka-client </ artifactId > </ dependency > < dependency > < groupId > org.springframework

作者 | 宿何 导读 ：前几篇我们主要站在应用发布的场景，描述在发布过程中会遇到的灰度、监控、回滚、优雅上下线等保障发布能顺利进行的注意事项。作为一个程序员 GG，可灰度的发布顺利上线往往意味着准点下班。而我们今天要分享的内容则关系到我们能否拥有一个高质量的休息时间，即线上的高可用保障。 前言 阿里巴巴十多年的 双11，锤炼出来了一套业界领先的高可用技术，有一些已经商业化（云产品 PTS、AHAS），也有的开源了如：Sentinel、ChaosBlade。我们这一系列的高可用章节也主要介绍这方面的内容。今天介绍熔断部分，即开源产品 Sentinel 的核心能力。 问题定义 在一个常见的分布式应用中，一个请求先通过终端到达 Gateway，再经过防火墙和网络负载均衡，其中还包括调用下游的其它服务和第三方应用，才能到达前端网络服务；如下图所示： 和这样一个架构一样，大家可能也会遇到如下的一些熟悉的 Case ： 瞬间洪峰流量导致系统超出最大负载，load 飙高，系统崩溃导致无法正常提供服务； “黑马”热点数据击穿缓存，DB 被打垮，挤占正常流量； 调用端被不稳定服务拖垮，线程池被占满，导致整个调用链路卡死甚至系统雪崩； ...... 这些不稳定的场景可能会导致严重后果。大家可能想问：如何做到均匀平滑的用户访问？如何预防流量过大或服务不稳定带来的影响？这时候我们就要请出微服务稳定性的法宝

导语： 本文首先介绍分布式系统和微服务的概念以及技术基础;然后介绍Spring Cloud的主要组件，包含服务治理和服务发现、服务调用、断路器、API网关、服务配置和服务监控等，这部分是本文的主要内容;接着介绍企业实践中经常用到的分布式技术，包括分布式数据库事务、分布式Redis缓存等;最后介绍远程过程调用（RPC）以及微服务设计和高并发实践。 第一部分 概述和基础 本部分将讲解分布式和微服务的基础知识和理念。并且简单介绍本文需要用到的基础知识。 本部分包含以下内容： 分布式和微服务概述； 技术基础； 第1章 分布式和微服务概述 （完整文章已经整理了一份五百多页的PDF文档，由于篇幅原因，文章只展示部分；）文末有免费获取方式 第2章 技术基础 第二部分 Spring Cloud 微服务 第3章 服务治理 Eureka 第4章 客户端负载均衡 Ribbon 第5章 断路器 Hystrix 第6章 新断路器 Resilience4j 第7章 声明式调用 OpenFeign 第8章 旧API网关 Zuul 第9章 新网关 Spring Cloud Gateway 第10章 配置 Spring Cloud Config 第11章 Spring Cloud Sleuth全链路追踪 第12章 微服务的监控 Spring Boot Admin 第三部分 分布式技术 第13章 生成唯一的ID

前言 最近几年，微服务可谓是大行其道。在业务模型不完善，超大规模流量的冲击的情况下，许多企业纷纷抛弃了传统的单体架构，拥抱微服务。这种模式具备独立开发、独立部署、可扩展性、可重用性的优点的同时，也带来这样一个问题：开发、运维的复杂性提高。有人感觉微服务越做越不方便管理。 然而，随着 Docker 容器技术和自动化运维等相关技术发展，微服务变得更容易维护。因此，未来微服务的发展只会越来越完善，成为将来大中型企业业务架构的发展方向。 但微服务架构包含了 N 多优化、N 多细节，对于一些 coding 的朋友，由于接触不到一线实战架构设计，眼看别人都在向微服务架构转型，自己却只能日复一日地重复造轮子。 最近整理了一套微服务实战文档，讲解很透彻。今天分享给大家。这份资料尤其适合以下人群： 1.没有用过微服务技术，只会用传统的 SSM 框架 2.用过 Spring Cloud、Dubbo等技术，但是只限于使用，遇到问题基本无法解决 3.从来没有系统学习微服务架构，觉得架构设计是遥不可及的 4.对于微服务技术有所了解，但尚没有设计高可用高并发的实践经历 看完这份文档你将获得哪些收获？ 理解当下最火热的微服务架构原理及其开源框架； 触及一线大厂所配备的微服务核心技术内幕知识； 对照自己掌握知识点进行查漏补缺，帮助扫除知识盲区、重构知识体系。 此书籍具体内容有： 基础知识 微服务构建（Spring