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

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>() { @

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

https://blog.csdn.net/zzzgd_666/article/details/83314833

nginx作为反向代理服务器,后端RS有多台服务器,上层通过一定机制保证容错和负载均衡. nginx的重试机制就是容错的一种 官方链接:http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_proxy_module.html#proxy_next_upstream proxy_next_upstream error | timeout | invalid_header | http_500 | http_502 | http_503 | http_504 | http_4

背景及简要分析 前几天一次故障定位的时候发现,后端服务(java)在从故障中恢复之后,会出现大量499,且会持续较长时间无法自行恢复.根本原因是服务容量问题,处理太慢导致客户端等不了了,主动断开.不过分析一下直接原因大概有这几点: nginx超时配置的比客户端长,导致客户端都499超时了,nginx还没超时. nginx的重试机制和max_fails机制配置不当,在一定程度上加剧了后端的恶性循环. 在学习了解了nginx相关机制.参数的时候,和同事在 proxy_next_upstream 和 

dubbo超时重试和异常处理 dubbo超时重试和异常处理 参考: https://www.cnblogs.com/ASPNET2008/p/7292472.html https://www.tuicool.com/articles/YfA3Ub https://www.cnblogs.com/binyue/p/5380322.html https://blog.csdn.net/mj158518/article/details/51228649 dubbo源码分析:超时原理以及应用场景 本篇主

<!-- reference method -->     <dubbo:reference interface="com.xx.XxxService">         <dubbo:method name="findXxx" timeout="1000"></dubbo:method>     </dubbo:reference>          <!-- service m

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

画一下你们系统的整体架构图,说说各个服务在生产环境怎么部署的? 核心:服务框架.注册中心.网关 即使你没有用很多微服务架构里的东西,只要有上述三个东西,配合上写一些文档,接口文档,分布式系统架构,其实就出来了,很多中小型公司,一个小型技术团队,后端开发工程师总共就10多个人. 常见生产实践问题: 关注分布式系统一些生产实践的问题,应对你们公司的流量,各个服务.网关.注册中心,都是如何部署的? 部署几台机器,每台机器的配置是什么,每天整体的流量有多少,高峰期的请求量有多少,你的整体系统是否抗住了?

最近一直遇到一个bug: 客户端会二次请求服务端,服务端多次调用remote服务. 特点是,这些请求都是模型切片相关的,耗时很长的请求,往往需要1分钟左右. 开始以为是客户端代码有问题,进行了二次请求.通过火狐的help requester进行模拟请求,发现还是存在这样的问题. 监控服务端日志,发现每次多次请求都是发生在 超时的时候. 项目是用nginx进行url proxy.同时提出是不是nginx超时重发.百度,果然有这个机制.默认是开启的... 因为项目小,没有分布式部署,目前就直接下面设

Nginx的事件处理机制:对于一个主要的webserver来说,事件通常有三种类型,网络事件.信号.定时器. 首先看一个请求的基本过程:建立连接---接收数据---发送数据 .再次看系统底层的操作 :上述过程(建立连接---接收数据---发送数据)在系统底层就是读写事件.1)假设採用堵塞调用的方式,当读写事件没有准备好时.必定不能够进行读写事件.那么久仅仅好等待,等事件准备好了,才干进行读写事件.那么请求就会被耽搁 .堵塞调用会进入内核等待,cpu就会让出去给别人用了,对单线程的worker来说

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

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

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

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