前言 Feign组件默认使用Ribbon的重试机制并增加了根据状态码判断重试机制,默认情况下是不启用的.Feign使用的是Spring Retry组件,需要引入依赖才能启用. 一.POM引入Spring Retry <dependency> <groupId>org.springframework.retry</groupId> <artifactId>spring-retry</artifactId> </dependency> 二

  Spring Cloud OpenFeign 默认是使用Ribbon实现负载均衡和重试机制的,虽然Feign有自己的重试机制,但该功能在Spring Cloud OpenFeign基本用不上,除非有特定的业务需求,则可以实现自己的Retryer,然后在全局注入或者针对特定的客户端使用特定的Retryer.   在SpringCloud体系项目中,引入的重试机制保证了高可用的同时,也会带来一些其它的问题,如幂等操作或一些没必要的重试,下面我们实际操作来测试Spring Cloud架构中的重试机

项目开源地址:https://github.com/tangxuehua/enode 上一篇文章,简单介绍了enode框架中消息队列的设计思路,本文介绍一下enode框架中关系消息的重试机制的设计思路. 对于一个EDA架构为基础的框架,核心就是消息驱动,然后基于最终一致性的原则.所以,非常重要的一点是,如果消息一次执行不成功,那该怎么办?我能想到的对策就是消息的重试.我发现,这篇文章比较难写,因为感觉要把复杂的事情清晰的表达出来,感觉确实不容易.说到重试,那什么是消息的重试呢?怎么重试呢?我这里

Dubbo 重试机制 通过前面 Dubbo 服务发现&引用 的分析,我们知道,Dubbo 的重试机制是通过 com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailoverClusterInvoker 来实现的: public Result doInvoke(Invocation invocation, final List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcExce

场景 发布微服务的操作一般都是打完新代码的包,kill掉在跑的应用,替换新的包,启动. spring cloud 中使用eureka为注册中心,它是允许服务列表数据的延迟性的,就是说即使应用已经不在服务列表了,客户端在一段时间内依然会请求这个地址.那么就会出现请求正在发布的地址,而导致失败. 我们会优化服务列表的刷新时间,以提高服务列表信息的时效性.但是无论怎样,都无法避免有那么一段时间是数据不一致的. 所以我们想到一个办法就是重试机制,当a机子在重启时,同个集群的b是可以正常提供服务的,如果有

基础用法 Volley为开发者提供了可配置的超时重试机制,我们在使用时只需要为我们的Request设置自定义的RetryPolicy即可. 参考设置代码如下: int DEFAULT_TIMEOUT_MS = 10000; int DEFAULT_MAX_RETRIES = 3; StringRequest stringRequest = new StringRequest(Request.Method.GET, url, new Response.Listener<String>() { @

在spring cloud体系项目中,引入的重试机制保证了高可用的同时,也会带来一些其它的问题,如幂等操作或一些没必要的重试. 今天就来分别分析一下 FeignClient 和 Ribbon 重试机制的实现原理和区别,主要分为三点: 1)FeignClient重试机制分析 2)Ribbon重试机制分析 3)FeignClient和Ribbon重试机制的区别于联系 1)FeignClient 重试机制分析: FeignClient 重试机制的实现原理相对简单.首先看一下feignClient处理请

Ribbon超时与Hystrix超时问题,为了确保Ribbon重试的时候不被熔断,我们就需要让Hystrix的超时时间大于Ribbon的超时时间,否则Hystrix命令超时后,该命令直接熔断,重试机制就没有任何意义了. service-hi: ribbon: ReadTimeout: 2000 ConnectTimeout: 1000 MaxAutoRetries: 1 MaxAutoRetriesNextServer: 1     hystrix: command: default: exec

Ribbon超时与Hystrix超时问题,为了确保Ribbon重试的时候不被熔断,我们就需要让Hystrix的超时时间大于Ribbon的超时时间,否则Hystrix命令超时后,该命令直接熔断,重试机制就没有任何意义了. hystrix: command: default: execution: timeout: enabled: true isolation: thread: timeoutInMilliseconds: 8000 从上面的配置来说,ribbon超时配置为2000,请求超时后,该

一.Consumer 批量消费(推模式) 可以通过 consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(10);//每次拉取10条 这里需要分为2种情况 Consumer端先启动 Consumer端后启动.   正常情况下:应该是Consumer需要先启动 注意:如果broker采用推模式的话,consumer先启动,会一条一条消息的消费,consumer后启动会才用批量消费 Consumer端先启动 1.Consumer.java package quickstart

nginx的重试机制 现在对外服务的网站,很少只使用一个服务节点,而是部署多台服务器,上层通过一定机制保证容错和负载均衡. nginx就是常用的一种HTTP和反向代理服务器,支持容错和负载均衡. nginx的重试机制就是容错的一种. 在nginx的配置文件中,proxy_next_upstream项定义了什么情况下进行重试,官网文档中给出的说明如下:--------------------- Syntax: proxy_next_upstream error | timeout | invali

SpringCloud重试机制配置 首先声明一点,这里的重试并不是报错以后的重试,而是负载均衡客户端发现远程请求实例不可到达后,去重试其他实例. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 @Bean @LoadBalanced RestTemplate restTemplate() {   HttpComponentsClientHttpRequestFactory httpRequestFactory = new HttpComponentsClientHttpRequestFactory();  

业务场景 应用中需要实现一个功能: 需要将数据上传到远程存储服务,同时在返回处理成功情况下做其他操作.这个功能不复杂,分为两个步骤:第一步调用远程的Rest服务逻辑包装给处理方法返回处理结果:第二步拿到第一步结果或者捕捉异常,如果出现错误或异常实现重试上传逻辑,否则继续逻辑操作. 解决方案演化 这个问题的技术点在于能够触发重试,以及重试情况下逻辑有效执行. 解决方案一:try-catch-redo简单重试模式 包装正常上传逻辑基础上,通过判断返回结果或监听异常决策是否重试,同时为了解决立即重试的

Dubbo的超时重试机制为服务容错.服务稳定提供了比较好的框架支持,但是在一些比较特殊的网络环境下(网络传输慢,并发多)可能 由于服务响应慢,Dubbo自身的超时重试机制(服务端的处理时间超过了设定的超时时间时,就会有重复请求)可能会带来一些麻烦. 常见的应用场景故障:  1.发送邮件(重复) :2.账户注册(重复).. 解决方案: 1.对于核心的服务中心,去除dubbo超时重试机制,并重新评估设置超时时间. (1).去掉超时重试机制 <dubbo:provider delay="-1&q

1,添加maven依赖 <dependency> <groupId>com.github.rholder</groupId> <artifactId>guava-retrying</artifactId> <version>2.0.0</version> </dependency> 2,定义重试机制 Retryer<CMSResultDTO> smsRetryer = RetryerBuilder.

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/fei33423/article/details/32723571 淘宝海量存储之单机事务面临的问题及解决的方法 http://blog.csdn.net/jiao_fuyou/article/details/15499261 这篇文章讲的比較好.核心关键词: 幂等. Message Queue ActiveMQ: redeliver,怎样做到重试机制不会导致一条消息被多次运行.        ht

我们使用Spring Cloud Ribbon实现客户端负载均衡的时候,通常都会利用@LoadBalanced来让RestTemplate具备客户端负载功能,从而实现面向服务名的接口访问. 下面的例子,实现了对服务名为hello-service的/hello接口的调用.由于RestTemplate被@LoadBalanced修饰,所以它具备客户端负载均衡的能力,当请求真正发起的时候,url中的服务名会根据负载均衡策略从服务清单中挑选出一个实例来进行访问. 大多数情况下,上面的实现没有任何问题,但

RocketMQ重试机制 消息重试分为两种:Producer发送消息的重试 和 Consumer消息消费的重试. 一.Producer端重试 Producer端重试是指: Producer往MQ上发消息没有发送成功,比如网络原因导致生产者发送消息到MQ失败. 看一下代码: @Slf4j public class RocketMQTest { /** * 生产者组 */ private static String PRODUCE_RGROUP = "test_producer"; pub

一 超时时间配置 如果在一个微服务当中对同一个接口同时配置了Hystrix与ribbon两个超时时间,则在接口调用的时候,两个计时器会同时读秒. 比如,访问一个接口需要2秒,你的ribbon配置的超时时间是3秒,Hystrix配置的超时时间是1秒. 在这种情况下,程序会回调进入到Hystrix的fallback方法,因为在访问接口的时候,Hystrix与ribbon的两个计时器同时计时,而在Hystrix计时器结束的时候自动停止了访问进行回调,进入fallback方法. 如果没有配置Hystri

应用中需要实现一个功能: 需要将数据上传到远程存储服务,同时在返回处理成功情况下做其他操作.这个功能不复杂,分为两个步骤:第一步调用远程的Rest服务上传数据后对返回的结果进行处理:第二步拿到第一步结果或者捕捉异常,如果出现错误或异常实现重试上传逻辑,否则继续接下来的功能业务操作. 常规解决方案 try-catch-redo简单重试模式 在包装正常上传逻辑基础上,通过判断返回结果或监听异常决定是否重试,同时为了解决立即重试的无效执行(假设异常是有外部执行不稳定导致的:网络抖动),休眠一定延迟时间