前言SpringCloud 是微服务中的翘楚，最佳的落地方案。在微服务架构中多层服务之间会相互调用，如果其中有一层服务故障了，可能会导致一层服务或者多层服务故障，从而导致整个系统故障。这种现象被称为服务雪崩效应。SpringCloud 中的Hystrix 组件就可以解决此类问题，Hystrix 负责监控服务之间的调用情况，连续多次失败的情况进行熔断保护。保护的方法就是使用Fallback，当调用的
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2024-06-04 10:56:59
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一：雪崩效应如下图所示：A作为服务提供者，B为A的服务消费者，C和D是B的服务消费者。A不可用引起了B的不可用，并将不可用像滚雪球一样放大到C和D时，导致整个系统瘫痪，雪崩效应就形成了。 雪崩过程：1：由于网路或其他原因（硬件故障、程序Bug、用户大量请求）A服务变得不可用，A服务的不可用导致B服务会出现线程的长阻塞,此时如果有大量的请求涌入（用户重试加大流量）,B服务ser
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2024-05-28 13:14:25
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接上一个项目，在上一个项目的基础上我们来实现熔断器；一：配置文件application.properties添加以下内容feign.hystrix.enabled=true 二:修改consume 项目在 @FeignClient 注释内 添加 fallback属性指定回调类，也就是指定容错处理类 HelloRemoteHystrix.class； /**
* @auth
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2024-06-21 19:02:16
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在前一步的基础上实现熔断功能 回顾 在Eureka总结中构建了两个服务：用户服务和博客服务，并实现了远端调用。想要实现熔断需要在调用端，即博客服务中做以下修改，贼简单。 0.配置的修改 application.properites中添加#熔断配置
feign.hystrix.enabled=true实现方法1 1.创建调用远程服务B的接口UserRemote，并通过fallback属性配置熔断类，
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2024-03-20 14:06:40
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Ribbon系列启动nacos和sentinel编写提供者9003和9004编写消费者84消费者84通过Ribbon(自带负载均衡)调用服务提供者9003和9004由以上可知我们需要为消费者84配置服务熔断，降级，限流，接下来编写消费者84moudle步骤： 1.创建84模块 2.pom3.YML文件server:
port: 84
spring:
application:
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2024-04-09 19:08:31
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服务熔断机制是保护整个微服务出现雪崩，而服务降级是在熔断后的一个处理。（ps：和 Ribbon、Feign 类似，Hystrix 已经凉凉了，在 SpringCloud 最新版本中，Hystrix 已经没有了，我们只能用它最后一个版本 2.2.9.RELEASE）一、服务熔断的引入这里我们是将服务熔断引入到商品模块，因为在我们项目中，订单模块是需要调用商品模块~~~商品模块pom<!-- h
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2024-04-04 19:07:07
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cloudalibaba-consumer-nacos-order84模块无配置根据上一篇文章：SpingCloud 2020微服务教程【52】Sentinel服务熔断模块搭建 在无其他配置的情况下，访问：http://localhost:84/consumer/fallback/1 order84模块依次调用payment9003、payment9004 模块，访问：http://localho
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2024-06-14 08:13:04
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熔断基本介绍依赖服务不稳定，造成响应的时间变长，让线程堆积，最终可能导致服务雪奔，熔断就是解决这个问题，熔断策略慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)：异常比例 (ERROR_RATIO)：异常数 (ERROR_COUNT)熔断状态Sentinel在1.8.0版本对熔断降级做了大的调整，可以定义任意时长的熔断时间，引入了半开启恢复支持。下面梳理下相关特性。状态说明OPEN表示熔断开启
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2024-07-15 19:25:07
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熔断是什么？我们为什么要熔断？熔断有什么好处？让我们带着问题去边看边解答，这样的效果可能会好一些 首先，现阶段最火的话题是微服务，分布式等等。微服务又是什么？（分布式现在先不说）我比较官方的解释是：指开发一个小型的但有业务功能的服务，每个服务都有自己的处理和轻量通讯机制，可以部署在单个或者多个服务器上。再就是编程更新的最最最基本的原则就是，让编码变得更加方便，所以想也不用想--解耦合。不
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2024-07-25 06:25:48
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Spring Cloud Hystrix（服务容错保护）
Hystrix介绍 简介 Hystrix是由Netflix创建一个类库。 在微服务的分布式环境中，系统存在许多服务依赖。在高并发访问下,这些依赖的稳定性与否对系统的影响非常大,但是依赖有很多不可控问题:如网络连接缓慢，资源繁忙，暂时不可用，服务脱机等。 Hystrix可以通过添加延迟容错和容错逻辑来帮助我
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2024-06-26 09:06:11
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前言在前面呢我们有介绍什么是Hystrix，以及Hystrix的作用。那么本篇文章呢我们将结合代码，来演示如何利用Hystrix来现实服务的熔断和降级。集成Hystrix首先在spring-cloud-examples的基础上新建一个子module——spring-cloud-hystrix，然后在spring-cloud-hystrix的基础上再分别建立consumer-hystrix和cons
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2024-06-21 19:22:03
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我们耳熟能详的就是Netflix Hystrix,这个断路器是SpringCloud中最早支持的一种容错方案，现在这个断路器已经处于维护状态，已经不再更新了。Hystrix官方推荐使用Resilience4j。关于Netflix为什么会宣布停止在开源版本上提供新功能，目前官方并没有给出原因，只是提供了一些解决方案。但我看到Netflix官方博客的一篇文章，也许能找到技术层面的考量：Netflix
前言：为什么需要流控降级我们的生产环境经常会出现一些不稳定的情况，如：大促时瞬间洪峰流量导致系统超出最大负载，load 飙高，系统崩溃导致用户无法下单“黑马”热点商品击穿缓存，DB 被打垮，挤占正常流量调用端被不稳定服务拖垮，线程池被占满，导致整个调用链路卡死这些不稳定的场景可能会导致严重后果。大家可能想问：如何做到均匀平滑的用户访问？如何预防流量过大或服务不稳定带来的影响？这时候我们就要请出微服
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2024-03-22 09:55:22
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在微服务架构中，服务与服务之间可以相互调用（RPC），在Spring Cloud可以用RestTemplate+Ribbon和Feign来调用。为了保证其高可用，单个服务通常会集群部署。由于网络原因或者自身的原因，服务并不能保证100%可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会出现线程阻塞，此时若有大量的请求涌入，Servlet容器的线程资源会被消耗完毕，导致服务瘫痪。服务与服务之间的依赖性，故
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2024-04-10 15:11:29
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推荐以下稳定版本号：Spring Boot: 2.1.9.RELEASESpring Cloud: Greenwich.SR3一、Hystrix (豪猪) 简介 在微服务架构中，服务与服务之间通过远程调用的方式进行通信，一旦某个被调用的服务发生了故障，其它服务也有可能跟着一起出错，此时就会发生雪崩效应，最终导致系统瘫痪。Hystrix 实现了断路器功能，当某个服务发生故障时，通过断路器进行监控，
服务熔断 服务熔断的作用类似于我们家用的保险丝，当某服务出现不可用或响应超时的情况时，为了防止整个系统出现雪崩，暂时停止对该服务的调用。服务降级 服务降级是从整个系统的负荷情况出发和考虑的，对某些负荷会比较高的情况，为了预防某些功能（业务场景）出现负荷过载或者响应慢的情况，在其内部暂时舍弃对一些非核心的接口和数据的请求，而直接返回一个提前准备好的fallback（退路）错误处理信息。这样，虽然
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2024-02-23 14:13:23
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前言：分布式系统面临的问题复杂分布式体系结构中的应用程序 有数10个依赖关系,每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败，如下图所示： 进而引起的服务雪崩： 所以我们引入了Hystrix熔断器的概念。 文章目录一。Hystrix概念1.什么是Hystrix？2.Hystrix能干什么？二。Hystrix服务降级的基本配置1.导入依赖2.添加配置三。服务提供端接口代码示例四。Hystrix服务降级的几种
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2024-06-23 13:24:05
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官网文档： https://spring.io/projects/spring-cloud Hystrix(豪猪)注明：此项目为本人学习尚硅谷老师的教学视频然后整理核心的配置文件，所有的项目均在以下地址下载。https://github.com/xwbGithub/microservicecloud下载本项目请参考microservicecloud-provid
上一篇的是在服务端的熔断，在客户端可以统一处理，实现熔断降级（个人理解： 一般人都说熔断降级，可以是针对客户端的处理，因为当服务端不可用或者异常的时候，在客户端都可以返回提示） 将上一个模块user-service-hystrix的controller 和 UserServiceApplication 修改：@RequestMapping("/v1")
@Controller
publi
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2024-06-21 10:33:24
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一、概念 1、为什么需要熔断降级（1）需求背景 它是系统负载过高，突发流量或者网络等各种异常情况介绍，常用的解决方案。 在一个分布式系统里，一个服务依赖多个服务，可能存在某个服务调用失败，比如超时、异常等，如何能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失败。 比如：某微服务业务逻辑复杂，在高负载
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2024-06-19 19:18:21
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