有时候我们碰到程序异常了,想让程序继续重新执行,进行重试,这时候就需要有一个合适的方法来进行操作: 自己写代码控制太麻烦了,也容易出错.这时候当然是站在巨人的肩膀上, https://github.com/App-vNext/Polly  Polly 一个非常好用的类库 写了个测试 既可以指定异常之后重试的次数,也可以之后重试的间隔时间 using Polly; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq;

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

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

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

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

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

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

Zuul + Ribbon 脱离Eureka完成负载均衡+重试机制 因为没有注册中心,所以需要网关对下游服务做负载均衡,然后果断集成Ribbon.中间遇到很多坑,最后终于解决了. 其实Ribbon里面默认开启了重试机制的. Zuul配合Ribbon的代码展示: 如果希望最后的映射路由有前缀/test ,那么需要加上strip-prefix=false,因为默认是true. zuul.routes.test.path=/test/** zuul.routes.test.strip-prefix=f

1. 理解重试机制 2. 总结重试机制使用场景 3. spring-retry重试组件 4. 手写一个基于注解的重试组件 5. 重试机制下会出现的问题 6. 模板方法设计模式实现异步重试机制 如果有,请转给我! 1. 理解重试机制 “重试是为了提高成功的可能性“ 反过来理解,任何可能失败且允许重试操作的场景,就适合使用重试机制.但有了重试机制就一定能成功吗?显然不是.如果不成功就一直重试,这种处理方式会使得业务线程一直被重试占用,这样会导致服务的负载线程暴增直至服务宕机,因此需要限制重试次数.失

如果想从头学起Cypress,可以看下面的系列文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html 前言 重试(Retry-ability)是 Cypress 的核心概念之一,有助于我们写出更加健壮的测试 命令和断言 Cypress 测试中经常被调用的两种类型,仍以前面说到的 testLogin.js 为栗子 最后的断言解析 检查标签为 h1 的元素是否包含 jane.lane 断言的一般步骤 用 cy.get() 查询应用程序的DOM

当我们调用一个接口可能由于网络等原因造成第一次失败,再去尝试就成功了,这就是重试机制,spring支持重试机制,并且在Spring Cloud中可以与Hystaix结合使用,可以避免访问到已经不正常的实例. 写一个简单的demo,加入依赖: <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-

原文链接:要做重试机制,就只能选择 DelayQueue ?其实 RabbitMQ 它上它也行! 一.场景 最近研发一个新功能,后台天气预警:后台启动一条线程,定时调用天气预警 API,查询现有城市的相关天气预警信息,如果发现有预警或取消预警的信息,给指定预警部门配置的相关人员发送短信:而如果第一次发送失败,我们需要隔几分钟再重新发送,最多可以重发5次. 二.技术选型 1.JDK 原生 DelayQueue: 重试机制最简单的就是直接利用 JDK 提供的 DelayQyeye,而 DelayQu

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

为了尊重作者原文章位置:http://kyfxbl.iteye.com/blog/1952941 首先讲一下mongodb 的写操作过程: mongodb有一个write concern的设置,作用是保障write operation的可靠性.一般是在client driver里设置的,和db.getLastError()方法关系很大 一般来说,所有的mongo driver,在执行一个写操作(insert.update.delete)之后,都会立刻调用db.getLastError()方法.这

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