1.RPC接口http请求
客户端向服务器端发送http请求，http请求基于请求与响应的，如果服务器端没有及时的响应请求给客户端的情况下，有可能会造成客户端会一直阻塞等待。客户端调用服务器端接口的时候，会设置一个超时时间5s-10s 30s 如果服务器端处理客户端业务逻辑非常耗时的情况下，应该改成mq异步执行。2.接口超时与接口调用不通区别？
接口响应超时：服务器端实际上已经接受到客户端请求，服
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2024-02-03 03:57:39
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1、RPC(Remote Procedure Call)定义RPC(Remote Procedure Call)—远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。RPC
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2024-04-26 14:28:10
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目录1、Consumer方法级别2、Consumer服务级别3、Provider服务级别4、全局设置级别 1、Consumer方法级别Consumer方法级中设置的参数。目前3.4.2的sofaboot版本该参数只能通过XML方式进行配置，暂时不支持注解方式进行配置，具体配置如下所示，表示com.example.demoSampleService服务方法中的hello方法的超时时间设置为2000
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2024-05-07 07:57:00
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定时任务带来了什么问题我们来看一下RPC框架是如何处理超时请求的：RPC中，无论是同步调用还是异步调用，调用端内部实行的都是异步
调用端在向服务端发送消息之前会创建一个Future，并存储这个消息标识与这个Future的映射当服务端收到消息并且处理完毕后向调用端发送响应消息，调用端在接收到消息后会根据消息的唯一标识找到这个Future，并将结果注入到这个Future那这个过程中，如果服务端没
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2024-03-19 13:20:35
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上面这张监控图，对于服务端的研发同学来说再熟悉不过了。在日常的系统维护中，『服务超时』应该属于监控报警最多的一类问题。尤其在微服务架构下，一次请求可能要经过一条很长的链路，跨多个服务调用后才能返回结果。当服务超时发生时，研发同学往往要抽丝剥茧般去分析自身系统的性能以及依赖服务的性能，这也是为什么服务超时相对于服务出错和服务调用量异常更难调查的原因。这篇文章将通过一个真实的线上事故，系统性地介绍下：
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2024-05-18 23:40:43
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1. 为什么需要时间轮？在Dubbo中，为增强系统的容错能力，会有相应的监听判断处理机制。比如RPC调用的超时机制的实现，消费者判断RPC调用是否超时，如果超时会将超时结果返回给应用层。在Dubbo最开始的实现中，是将所有的返回结果（DefaultFuture）都放入一个集合中，并且通过一个定时任务，每隔一定时间间隔就扫描所有的future，逐个判断是否超时。这样的实现方式虽然比较简单，但是存在一
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2024-04-07 09:14:36
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上面这张监控图，对于服务端的研发同学来说再熟悉不过了。在日常的系统维护中，『服务超时』应该属于监控报警最多的一类问题。 尤其在微服务架构下，一次请求可能要经过一条很长的链路，跨多个服务调用后才能返回结果。当服务超时发生时，研发同学往往要抽丝剥茧般去分析自身系统的性能以及依赖服务的性能，这也是为什么服务超时相对于服务出错和服务调用量异常更难调查的原因。 这篇文章将通过一个真实的线
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2024-07-03 18:00:43
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上面这张监控图，对于服务端的研发同学来说再熟悉不过了。在日常的系统维护中，『服务超时』应该属于监控报警最多的一类问题。 尤其在微服务架构下，一次请求可能要经过一条很长的链路，跨多个服务调用后才能返回结果。当服务超时发生时，研发同学往往要抽丝剥茧般去分析自身系统的性能以及依赖服务的性能，这也是为什么服务超时相对于服务出错和服务调用量异常更难调查的原因。 这篇文章将通过
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2024-05-16 09:48:42
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降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。 降级预案 在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅；从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级；比如可以参考日志级别设置预案： 一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级； 警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100
上面这张监控图，对于服务端的研发同学来说再熟悉不过了。在日常的系统维护中，『服务超时』应该属于监控报警最多的一类问题。尤其在微服务架构下，一次请求可能要经过一条很长的链路，跨多个服务调用后才能返回结果。当服务超时发生时，研发同学往往要抽丝剥茧般去分析自身系统的性能以及依赖服务的性能，这也是为什么服务超时相对于服务出错和服务调用量异常更难调查的原因。这篇文章将通过一个真实的线
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2024-03-27 07:38:29
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昨天NFS用的好好的，今天一直不能用。 当我打开NFS服务的时候，就发现有点不正常，NFS服务打开的很慢，记得昨天./nfs start一下 就打开了，而今天得等几分钟，NFS服务启动之后，不但ARM开发板不能挂载NFS文件系统，连虚 拟机本身也不能挂 载，提示 RPC 超时，在网上找了很多资料： 启动慢是因为上次NFS正常挂 载的客户机没有正常卸载，挂载信息残存 在/var/lib/nfs/r
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2024-02-21 13:21:53
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事件起因昨天有同事找我到，说他搭建的 XXL-JOB 任务调度系统不能工作了，调用总是出错（服务端返回 500）希望我能帮忙处理一下，不过说实话我也没有搭建过 XXL-JOB 的经验，但是既然同事请求了，就只能硬着头皮帮忙一起看下，解决的过程还算比较顺利，但是发现网上这块的资料很少，所以打算把解决过程用博客记录下来，希望可以帮助到遇到同样问题的同学们解决过程同事跟我说起初怀疑是 Shiro 拦截了
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2024-08-20 20:08:47
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现象2020年7月24号是周五, 晚上8点半开始, 很多HTTP接口出现超时, 查看监控发现RPC调用出现了大量的超时情况. 通过监控日志打印出来的业务逻辑处理耗时来看，业务逻辑耗时并不长。 一度怀疑是RPC框架在处理过高的QPS时出现性能问题.MySQL监控直到看到MySQL的监控信息才发现, MySQL实例的线程数和CPU都飙升了非常高. 其中运行中的线程数从正常情况的5~6飙升至峰值431，
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2024-06-12 14:24:47
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手写RPC框架-第四天超时处理
原创
2022-11-12 00:59:42
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一：再论Spark集群部署 1， 从Spark Runtime的角度来讲由五大核心对象：Master、Worker、Executor、Driver、CoarseGrainedExecutorBackend；2， Spark在做分布式集群系统设计的时候：最大化功能独立、模块化封装具体独立的对象、强内聚松耦合。 3，当Driver中的SparkContext初始化的时候会提交程序给Master，M
整个服务熔断降级是在消费端图中流程的说明:将远程服务调用逻辑封装进一个HystrixCommand。对于每次服务调用可以使用同步或异步机制，对应执行execute()或queue()。判断熔断器(circuit-breaker)是否打开或者半打开状态，如果打开跳到步骤8，进行回退策略，如果关闭进入步骤4。 open状态说明打开熔断，也就是服务调用方执行本地降级策略，不进行远程调用。 closed状
为什么要采用异步？影响到性能和吞吐量的根本原因是什么呢？ 其实就是RPC请求的整体耗时，如果采用同步调用， CPU 大部分的时间都在等待而没有去计算，从而导致 CPU 的利用率不够。这就好比工地里面搬砖，砌墙，捣水泥都由一个人干，其他人旁观， 那效率就十分低下。RPC 请求比较耗时的原因主要是在哪里？在大多数情况下，RPC 本身处理请求的效率是在毫秒级的。RPC 请求的耗时大部分都是业务耗时，比如
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2024-10-13 19:24:26
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想要知道怎么远程的，首先得要了解三种远程桌面协议（如果不想了解的，可以直接跳过第一节）。一、远程桌面协议目前据我所知远程桌面连接的有两三种协议：远程帧缓存协议（RFB：Remote Frame Buffer）、远程显示协议（RDP：Remote Display Protocol ）和Xdmcp（X Display Manager Control Protocol）。1、RFB这个协议实现起来比较简
上面这张监控图，对于服务端的研发同学来说再熟悉不过了。在日常的系统维护中，『服务超时』应该属于监控报警最多的一类问题。尤其在微服务架构下，一次请求可能要经过一条很长的链路，跨多个服务调用后才能返回结果。当服务超时发生时，研发同学往往要抽丝剥茧般去分析自身系统的性能以及依赖服务的性能，这也是为什么服务超时相对于服务出错和服务调用量异常更难调查的原因。这篇文章将通过一个真实
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2024-06-27 07:51:26
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一、背景：我们都知道，RPC本质是一个代理模式，是在HTTP或HTTPS请求上面做的封装，那么别人封装好了，拿过来用就好了。这样带来了极大的遍历，但也就导致了另外的问题，有的时候就是不够灵活。在python项目X山中，有的地方用了xmlrpc.client , 但又缺少超时机制。二、分析直接上代码了import xmlrpc.client
url = 'http://{}:{}'.format(
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2024-05-16 22:28:44
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