一服务雪崩 假设存在此调用链 此时，Service A的流量波动很大，流量经常会突然性增加！那么在这种情况下，就算Service A能扛得住请求，Service B和Service C未必能扛得住这突发的请求。 此时，如果Service C因为抗不住请求，变得不可用。那么Service B的请求也会阻塞，慢慢耗尽Service B的线程资源，Service B就会变得不可用。紧接着，Service
第一节，服务雪崩简介服务雪崩就是：一个服务不可用，导致一系列服务不可用，而这种后果往往无法预料。造成雪崩原因可以归结为以下三个： 1，服务提供者不可用（硬件故障，程序bug，缓存击穿，用户大量请求） 2，重试加大流量（用户重试，代码逻辑重试） 3，服务调用者不可用（同步等待造成的资源耗尽）解决方案有如下5个，其中隔离包括两种： 1，降级：超时降级，资源不足时（线程或信号量）降级，降级后可以配合降级
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2024-04-03 08:20:09
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记得在三年前公司因为业务发展需要
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2023-02-02 06:43:53
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文章目录微服务简介什么是微服务架构的演变单体应用架构垂直应用架构分布式架构SOA架构微服务架构微服务架构与SOA架构的不同Spring Cloud 发展历史Spring Cloud Alibaba简介主要功能组件 微服务简介什么是微服务2014年，Martin Fowler（马丁·福勒 ） 提出了微服务的概念，定义了微服务是由以单一应用程序构成的小服务，自己拥有自己的进程与轻量化处理，服务依业务
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2024-05-01 14:03:20
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导航一、什么是服务雪崩二、雪崩效应的三个核心原因三、容错四、业界常见容错思路五、常见容错组件 一、什么是服务雪崩服务雪崩 指的是微服务架构中，微服务各节点之间由于网络通信异常或微服务自身故障等问题，导致请求堆积、任务堆积，消耗和占用容器线程，并由此而影响其他正常业务流程以及其他微服务节点，局部故障扩散为整体故障的一种现象，严重时可能导致整个系统瘫痪，就行“雪崩”一样。二、雪崩效应的三个核心原因被
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2024-03-20 20:52:49
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雪崩效应 概述雪崩效应1、假设因为某些原因导致服务提供者的响应非常缓慢，消费者对提供者的请求被强制等待，直到服务返回，在高负载场景下，如果不做任何处理，这种问题很可能造成所有处理用户请求的线程都被耗竭，而不能响应用户的进一步请求。2、在徽服务架构中通常会有多个服务层调用，大量的微服务通过网络进行通信，从而支撑起整个系统。各个微服务之间也难免存在大量的依赖关系，然而任何服务都不是 100% 可用的，
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2024-03-18 16:44:42
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redis 缓存在同一时间失效,导致请求直接从物理数据库中读取数据,而针对一些热门并发数据,
如果在同一时间缓存全部失效,导致并发过来,物理数据库承担不住大并发请求而导致系统崩溃,就是redis雪崩. 什么情景下会出现这种情况比如微博热搜,app首页数据已经电商秒杀活动商品等等.....
而这些数据一般情况下是定时任务来创建redis缓存;
比如定时任务执行一次,把热门数据缓存起来,并且
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2023-06-29 13:48:23
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微服务容错的手段微服务简介隔离线程池隔离信号量隔离线程池隔离和信号量隔离的区别熔断降级限流漏桶算法令牌桶算法固定时间窗口算法滑动时间窗口算法 本篇博客主要搬运自开课吧提供的课堂笔记，目的是方便自身复习查找，如有不当之处，请联系博主 微服务简介高并发访问下，流量持续不断的涌入，服务之间的相互调用频率突然增加，引发系统负载过高，这时系统所依赖的服务的稳定性对系统的影响非常大，而且还有很多不确定因素引
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2024-04-06 23:37:30
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目录1:服务降级1.1 feign实现服务降级1.2 Hystrix实现服务降级2:服务熔断2.1 熔断机制2.2 Consumer侧引入pom2.3 在Consumer侧启动类开启熔断2.4 在Consumer侧编写熔断方法及配置2.5 Provider服务概述1:服务降级1.1 feign实现服务降级Spring Cloud 中，Feign默认整合了Hystrix，所以只需要在配置中启用Hys
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2024-04-01 09:45:44
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一、缓存雪崩数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。比如一个雪崩的简单过程：1、redis集群大面积故障2、缓存失效，但依然大量请求访问缓存服务redis3、redis大量失效后，大量请求转向到mysql数据库4、mysql的调用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕机5、由于大量的应用服务依赖mysql和re
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2023-09-04 10:31:22
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缓存雪崩缓存雪崩是指大量热点数据同时过期，导致请求直接落到数据库，对数据库造成巨大压力甚至宕机。解决方案：1.简单方案 不让缓存同时过期。可以在过期时间上加一定范围的随机数，也可以将一些几乎不改变的数据设置为永远不过期。2.复杂方案 分布式缓存+多个数据库，使请求尽可能分布在不通的redis 和mysql数据库中，在过期时间有限制的场景，也可以使用该方案，使多个库共同分担压力。缓存雪崩的事前事中事
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2023-08-11 10:20:15
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1.系统中的雪崩效应微服务之间往往采用RPC或者HTTP调用，一般都会设置调用超时的限制，或者通过失败重试机制来确保服务成功执行。但如果不考虑服务的熔断和限流，还是很容易产生服务雪崩的。 我们系统中三个服务：订单服务，商品服务，库存服务； 下单场景：用户下单了一个商品，客户端调用订单服务来生成预付款订单，订单服务调用商品服务查看下单的哪款商品
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2024-04-30 13:49:44
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缓存雪崩缓存雪崩指的是Redis当中的大量缓存在同一时间全部失效，而假如恰巧这一段时间同时又有大量请求被发起，那么就会造成请求直接访问到数据库，可能会把数据库冲垮。缓存雪崩一般形容的是缓存中没有而数据库中有的数据，而因为时间到期导致请求直达数据库。解决方案解决缓存雪崩的方法有很多：1、加锁，保证单线程访问缓存。这样就不会有很多请求同时访问到数据库。2、失效时间不要设置成一样。典型的就是初始化预热数
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2024-01-13 21:49:53
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一：redis雪崩redis雪崩是指redis在某个时间大量失效，突然造成数据库访问压力急剧增大，像雪崩一样，redis雪崩危害巨大，甚至有可能服务器宕机，给公司造成巨大的经济损失。解决方案：设置超时时间的时候要设置随机值，不要设置固定值* 缓存雪崩： key在同一时间失效，导致大量请求去访问数据库
* 返回min 和max 之间的一个随机秒数
private Long getRand
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2023-08-11 17:23:20
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微服务是软件架构的银弹吗？或许不是。这个世界上很少有东西是百分百正确的，微服务也不例外。最近，技术作家迈克尔·丘奇曼（Michael Churchman）发文分享了在设计或重构应用程序时，哪些场景可以使用微服务，哪些场景要避免使用微服务。以下为原文编译内容。 微服务是一个具体的软件服务，通常是基于应用程序上下文而定义的一个规模合理的最小化服务。一个应用程序可以由多个微服务组成，这些服务的部署和管
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2024-02-28 23:17:52
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雪崩问题: 服务雪崩指：服务提供者不可用导致服务调用者也跟着不可用，以此类推引起整个链路中的所有微服务都不可用释：服务提供者A因为某种原因出现故障，那么服务调用者服务B依赖于服务A的请求便无法成功调用其提供的接口，假以时日依赖于服务A的请求越来越多导致服务B的Tomcat资源耗尽，造成服务B线程阻塞，导致服务B也出现故障。那么假如服务C依赖于服务B由于服务B也出现了故障导致服务C出现故障
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2024-06-04 23:43:16
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缓存雪崩数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。比如一个雪崩的简单过程：1、redis集群大面积故障2、缓存失效，但依然大量请求访问缓存服务redis3、redis大量失效后，大量请求转向到mysql数据库4、mysql的调用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕机5、由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务，
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2024-02-19 14:19:13
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微服务风靡一时。他们有一个有趣的价值主张，即在与多个软件开发团队共同开发的同时，将软件快速推向市场。因此，微服务是在扩展您的开发力量的同时保持高敏捷性和快速的开发速度。简而言之，您将系统分解为微服务。分解并不是什么新鲜事，但是通过微服务，您可以为团队提供尽可能多的自主权。例如，专用团队完全拥有该服务，可以随时部署或重新部署。他们通常也会使用devops来控制整个服务。他们可以做出相当自主的技术决策
原创
2023-12-26 12:08:47
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Redis，因为其速度快等各方面的原因，被开发人员一直应用于企业级开发。 而一旦开始使用Redis，就必然要考虑的问题就当属缓存穿透、缓存雪崩的问题了，这也是面试过程中很容易问到的点了，下面我们就来聊一下这些吧。 1. 什么是缓存穿透？ 缓存穿透是指当查询一个不存在的数据，由于无法命中对应的值，就会 ...
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2021-07-22 17:18:00
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本文深入剖析大规模微服务系统中雪崩故障的形成机理与微观演化路径，并结合系统性治理框架，分享可落地的预防与应对实践。
