前言笔者从 2013 年加入 ThoughtWorks 至今共 4年时间。在这 4 年的时间里，我分别以 开发人员， DevOps 工程师、DevOps 咨询师、微服务架构师以及微服务咨询师的角色参与了共计 7 个产品和项目的微服务咨询和实施。其中有有成功，有失败，有反思，更多的是学习和总结。以下是我这些年来在微服务咨询上的经验总结，希望能给陷入微服务实施困境的人带来一些帮助。难点1：“一步到位”
1.微服务为什么要使用服务发现与注册？eureka 的工作原理是什么？和 zookeeper 的区别是什么使用服务发现与注册可以：屏蔽、解耦服务之间的相互依赖的细节 服务之间的远程调用需要知道对方的 IP、端口等信息，若是在调用方使用硬编码的方式直接配置依赖存在明显的问题，若服务方 IP、端口等发生变化，或服务扩容，则调用方也要同步调整修改对微服务进行动态的管理 微服务架构中，服务众多
目录一. Feign远程调用的优势二. 如何使用Feign2.1 引入依赖2.2 启动类上添加注解2.3 编写Feign的客户端2.4 测试三. 自定义配置3.1 配置文件方式3.2 Java代码方式3.3 测试四. Feign 最佳实践4.1 继承方式4.2 抽取方式4.2.1 实现基于抽取的最佳实践4.2.2 在order-service中使用feign-api4.2.3 重启测试4.2.4
背景公司后台后端由多个微服务基础工程组成，基于spring cloud 2 Finchley.SR2 版本构成，整体由三层结构组成，网关工程，服务消费者，服务提供者。大致架构简图如下。所有的请求都是请求到网关工程，再接入各个服务中。 压力测试时，测试同事提到部分接口会出现重复提交的问题。基于项目的整体架构，用户访问后，请求最先到达网关工程，再接入服务。针对该问题，本人认为在各服务进行特殊化处理不是
在微服务框架中，通过rest api的方式调用其他服务是很正常的事情。在spring生态系统中，一个流行的REST客户端是Feign，这是因为它的声名式风格和添加不同配置的DRY方式。这篇博客中，我会讨论关于feign客户端的重试机制。本能的，我们会这样实现，在try catch和while循环中编写api调用语句，并为另一个api调用编写代码，直到满足条件。这也许能符合我们的目的，但是这会使得我
dubbo中提供了5种容错机制，用于微服务调用出错了进行重试或者忽略1、Failover Cluster这是Dubbo中默认的容错机制，这种方式比较常用。这种方式可以进行失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。可通过retries="2"来设置重试次数(不含第一次)。<dubbo:service retries="2" /> 或：
Dubbo有几种容错机制什么是容错机制？容错机制指的是某中系统控制在一定范围的一种允许或包容犯错情况的发生，举个简单的例子，我们在电脑上运行一个程序，有时候会出现无响应的情况，然后系统回弹出一个提示框让我们选择，是立即结束还是继续等待，然后根据我们的选择执行对应的操作，这就是“容错”。 在分布式架构下，网络，硬件，应用都可以发生故障，由于各个服务之间可能存在依赖关系，如果一
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5
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2019-07-23 17:01:00
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一.单体架构的局限性复杂性高技术债务（需求变更和人员更迭）部署评论低可靠性差（应用崩溃导致整个系统死掉）扩展能力受限（不同模块对硬件的要求不一样）阻碍技术创新（不能多语言开发，切换框架成本巨大）二.微服务架构1.介绍一系列微小的服务共同组成跑在自己的进程里每个服务为独立的业务开发独立部署分布式管理2.优点易于开发和维护单个微服务启动较快局部修改容易部署技术栈不受限按需伸缩扩展3.缺点运维成本高分布
1、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
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2022-06-16 08:52:19
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摘要重试机制在网络服务中非常的重要，由于网路可能存在延迟，网络抖动，网络不稳定的情况。同时在分布式服务中网络的请求的高度密集，有些服务不一定能在规定的时间内完成访问。应该请求服务需要重试几次。以保证服务请求成功。在spring中也有相关的重试依赖。一、spring的retry依赖<!--重试--><dependency> <groupId>org.spring
原创
2023-03-10 09:27:50
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生产者： 正常的生产消息，不过再消息头部设置了一个参数 表示消息的尝试次数 消费者： 消费者假如消费异常或者失败，则把消息放入一个临时队列 暂且命名为
原创
2022-05-13 12:04:53
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## 架构 重试机制
在软件开发过程中，重试机制是一种常见的解决方案，用于处理由于网络不稳定或者其他异常情况导致的请求失败的情况。重试机制可以提高系统的可靠性和稳定性，确保重要的操作能够成功执行。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[发起请求] --> B{请求成功？}
B -->|是| C[处理请求结果]
C --> D[结束]
# 在Java中实现HTTP Client重试机制
在开发中，当我们发送HTTP请求时，网络故障或临时性错误可能会导致请求失败。为了提高应用程序的健壮性，我们可以实现一个重试机制。本文将指导你如何使用Java的HTTP客户端（如Apache HttpClient）实现这一功能。
## 流程概述
在实现重试机制之前，让我们先了解整个流程。以下是实现重试机制的步骤：
| 步骤 | 描述
特别鸣谢：参考方式：以下内容都是demo，直接复制粘贴到项目中即可。1.自定义手写重试机制参考地址：参考地址：/**
* 手写重试机制
*/
public class MyJavaRetry {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 重试次数 3 次
问题： 在zuul中想要开启客户端负载均衡的重试机制，网上有很多文章介绍，但是我尝试一下他们提供的配置，发现不起作用。后来通过仔细查找网上别人的文章，最终成功开启重试，记录下来，希望可以帮到别人少做弯路。环境:Spring Cloud: Hoxton.SR7Spring boot: 2.3.3.RELEASE解决方法：在pom.xml文件中引入 spring-retry包。这是zuul重试机制必须
RabbitMQ重试机制 RabbitMQ重试机制(阻塞) RabbitMQ的消息重试机制，就是消息消费失败后进行重试，重试机制的触发条件是消费者显式
# Java重试机制实现指南
## 1. 简介
Java重试机制是一种处理异常或失败情况的方法。它允许我们在遇到错误时自动重试特定的操作，直到成功为止。本文将教你如何使用Java实现重试机制。
## 2. 流程图
下面是Java重试机制的基本流程图：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 指定重试次数 | 设置重试机制的次数限制 |
| 2. 执行操作 | 执行需要
原创
2023-07-19 04:53:18
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一、ES基于_version 进行乐观锁并发控制post /index/type/id/_update?retry_on_conflict=5&version=61.内部版本号第一次创建document的version版本号为1，以后每次对这个document修改或删除操作，version自动加1。同时带上数据的版本号，确保es中数据的版本号，跟客户端中的数据的版本号是相同的，才能修改。可
1.分布式服务接口的幂等性如何设计？比如重复扣款例子1：假如你有个服务提供一些接口供外部调用，这个服务部署在了 很多台机器上，接着有个接口就是付款接口。然用户在前端上操作的时候，一个订单不小心发起了两次支付请求，然后这俩请求分散在了这个服务部署的不同的机器上，所以导致，结果一个订单扣款扣两次例子2：订单系统调用支付系统进行支付，结果不小心因为网络超时了，然后订单系统走了前面我们看到的那个重试机制，
