预期功能:在jmter脚本报错的时候重试,最多重试5次 1.添加While Controller 2.添加请求 3.添加断言,在断言不符合预期的时候加上代码:vars.put("status","pending");   在断言符合预期的时候加上代码: vars.put("status","active"); 在最后加上 vars.put("waitTimes","${__counter(FALS

TestNg提供了失败重试接口IRetryAnalyzer,需要实现retry方法: package com.shunhe.testngprac.retry; import org.testng.IRetryAnalyzer; import org.testng.ITestResult; /** * 设置testng用例失败重试次数 * Created by shunhe on 2019/2/13. */ public class MyRetryAnalyzer implements IRetr

1. 引言 默认情况下,Spring批处理作业在执行过程中出现任何错误都会失败.然而有些时候,为了提高应用程序的弹性,我们就需要处理这类间歇性的故障. 在这篇短文中,我们就来一起探讨 如何在Spring批处理框架中配置重试逻辑. 2. 简单举例 假设有一个批处理作业,它读取一个CSV文件作为输入: username, userid, transaction_date, transaction_amount sammy, 1234, 31/10/2015, 10000 john, 9999, 3/

因为使用unittest进行管理case的运行.有时case因为偶然因素,会随机的失败.通过重试机制能够补充保持case的稳定性.查阅资料后发现,python的unittest自身无失败重试机制,可以通过以下手段达到目的:1.修改unittest源码,使test case重新运行若干次 2. 对case结果进行处理,单独调度运行失败的case.此篇我们来了解下如何通过修改源码进行失败重试.使用的python版本为2.7. * 百度上搜索失败重试,找到这个文章.http://blog.csdn.n

本文是精讲RestTemplate第8篇,前篇的blog访问地址如下: 精讲RestTemplate第1篇-在Spring或非Spring环境下如何使用 精讲RestTemplate第2篇-多种底层HTTP客户端类库的切换 精讲RestTemplate第3篇-GET请求使用方法详解 精讲RestTemplate第4篇-POST请求方法使用详解 精讲RestTemplate第5篇-DELETE.PUT等请求方法使用详解 精讲RestTemplate第6篇-文件上传下载与大文件流式下载 精讲Rest

本文是精讲响应式WebClient第6篇,前篇的blog访问地址如下: 精讲响应式webclient第1篇-响应式非阻塞IO与基础用法 精讲响应式WebClient第2篇-GET请求阻塞与非阻塞调用方法详解 精讲响应式WebClient第3篇-POST.DELETE.PUT方法使用 精讲响应式WebClient第4篇-文件上传与下载 精讲响应式WebClient第5篇-请求超时设置与异常处理 在上一篇我们为大家介绍了WebClient的异常处理方法,我们可以对指定的异常进行处理,也可以分类处理4

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

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

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

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

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

背景: 在项目开发中,有时候会出现接口调用失败,本身调用又是异步的,如果是因为一些网络问题请求超时,总想可以重试几次把任务处理掉. 一些RPC框架,比如dubbo都是有重试机制的,但是并不是每一个项目多会使用dubbo框架,常规的小项目有时候直接使用http进行不同项目之间的交互. 个人想法: 使用spring aop和自定义注解来,建立一套重试机制. 根据切入点和自定义注解,来完成重试工作. exps: 定义一个注解: import org.springframework.stereotype

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

前言 重试,我相信大家并不陌生.在我们调用Http接口的时候,总会因为某种原因调用失败,这个时候我们可以通过重试的方式,来重新请求接口. 生活中这样的事例很多,比如打电话,对方正在通话中啊,信号不好啊等等原因,你总会打不通,当你第一次没打通之后,你会打第二次,第三次...第四次就通了. 重试也要注意应用场景,读数据的接口比较适合重试的场景,写数据的接口就需要注意接口的幂等性了.还有就是重试次数如果太多的话会导致请求量加倍,给后端造成更大的压力,设置合理的重试机制才是最关键的. 今天我们来简单的了

场景:由于网络抖动原因,或者其他原因,需要对代码重新执行,这个就需要重试了. import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.retry.annotation.EnableRetry; /** * @desc 重试机制配置 */ @Configuration @EnableRetry public class RetryConfig { } import org.slf

重试作用: 对于重试是有场景限制的,不是什么场景都适合重试,比如参数校验不合法.写操作等(要考虑写是否幂等)都不适合重试. 远程调用超时.网络突然中断可以重试.在微服务治理框架中,通常都有自己的重试与超时配置,比如dubbo可以设置retries=1,timeout=500调用失败只重试1次,超过500ms调用仍未返回则调用失败. 比如外部 RPC 调用,或者数据入库等操作,如果一次操作失败,可以进行多次重试,提高调用成功的可能性. 优雅的重试机制要具备几点: 无侵入:这个好理解,不改动当前的业

最近在开发微信小程序, 在测试时, 总能碰到一些诸如网络被打断啊之类的问题. 小程序是一款实时互动的小程序, 基于一系列原因, 没有使用Socket, 而是使用的是长链接. 所以对这类问题不能大意啊, 一个请求断了, 后面的实时状态就无从谈起了. 最简单的啊, 就是对这个长链接捕获错误, 然后重试呗! 当然, 实现这个很简单, 没两行代码就搞定了. 我还做了断网之类的验证, 单单规避这个长链接的错误, 完全OK的. 但是还有很多其他请求哇, 做断网重连的测试的时候, 能导致一些其他未知的影响(当