1，Hystrix服务降级1.1，hystrix简介1.2，hystrix作用服务降级 比如当某个服务繁忙,不能让客户端的请求一直等待,应该立刻返回给客户端一个备选方案服务熔断 当某个服务出现问题,卡死了,不能让用户一直等待,需要关闭所有对此服务的访问，然后调用服务降级服务限流 限流,比如秒杀场景,不能访问用户瞬间都访问服务器,限制一次只可以有多少请求1.3，使用hystrix,服务降级一般服务降
SpringCloud-整体学习(一)SpringCloud简介+版本选择SpringCloud-整体学习(二)项目初始构建-加公共部分提取SpringCloud-整体学习(三)Eureka、zookeeper、Consul(注册中心)SpringCloud-整体学习(四)Ribbon(负载均衡+手写轮询算法)SpringCloud-整体学习(五)OpenFeign(服务调用)SpringClou
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2024-08-29 13:36:43
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前面相关文章已经学习到了服务注册中心，服务调用，的Ribbon，LoadBalancer，Feign和OpenFeign，Consul，Zookeeper等相关内容。接下来学习服务降级。一、Hystrix首先说明一点，它差不多已经不用了，但是为什么要说呢，因为它太牛逼了，后面很多东西都是借鉴它来的，所以必须来了解一下。1、什么是Hystrix（1）系统分开开发后，存在了很多问题（2）是什么（3）能
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2024-02-22 16:17:59
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目录
1.Sentinel降级概述
2.Sentinel降级应用
3.Sentinel热点key
1.Sentinel降级概述
现代微服务架构都是分布式的，由非常多的服务组成。不同服务之间相互调用，组成复杂的调用链路。以上的问题在链路调用中会产生放大的效果。复杂链路上的某一环不稳定，就可能会层层级联，最终导致整个链路都不可用。因此我们需要
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2024-04-07 00:05:01
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文章目录1. 降级规则1.1 介绍1.2 慢调用比例（RT）1.3 异常比例1.4 异常数2. @SentinelResource 详解2.1 按资源名称限流 + 备选方案2.1.1 环境搭建2.1.2 配置流控规则2.1.3 额外问题2.2 按照Url地址限流 + 备选方案2.3 上面 两个配置备选方案的方式 的问题2.4 自定义限流处理逻辑2.5 @SentinelResource 注解属性
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2024-04-03 14:33:00
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5.使用全局服务降级@DefaultProperties(defaultFallback = “”)注解解耦可以看到fallback方法是一对一的，如果每个方法都跟一个与之匹配的fallback方法，会造成冗余，而且代码会膨胀，于是引出一个@DefaultProperties给出缺省的方法，这样没有指定的方法默认会调用@DefaultProperties中指定的方法，而指定fallback方法的还
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2024-04-01 18:27:00
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Hystrix介绍 Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统里，许多依赖不可避免的会调用失败，比如超时、异常等，Hystrix能保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失败，避免级联故障，以提高分布式系统的弹性。 “断路器”本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控（类似熔断保险丝），向调用方返回一个符合预期的、可处理的备选响
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2024-07-05 14:47:54
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熔断降级规则（DegradeRule）几个重要的属性Field说明默认值resource资源名，即规则的作用对象 grade熔断策略，支持慢调用比例/异常比例/异常数策略慢调用比例count慢调用比例模式下为慢调用临界 RT（超出该值计为慢调用）；异常比例/异常数模式下为对应的阈值 timeWindow熔断时长，单位为 s minRequestAmount熔断触发的最
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2024-04-18 12:37:09
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服务降级、熔断1.服务降级1.1 什么是服务降级服务提供方由于网络原因，服务器原因，程序问题等等，导致服务不可用，响应缓慢，服务崩溃宕机。
这时，为了较好的用户体验，需要进行服务降级，在出现问题时,返回又好消息，如返回一个提示信息：当期网络波动，请稍后再试。
从而避免程序报错返回500，影响体验。1.2 怎么解决1.yml增加配置
feign:
hystrix:
enabled: t
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2024-03-26 09:23:54
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前言： 在微服务框架中，每个微服务都是负责某一项单独的任务，整个应用由多个微服务构成，微服务之间的数据通过远程调用实现交互，在整个应用中，可能会出现服务A调用服务B，并等待服务B的结果，服务B调用服务C，服务C调用服务D、E等，这就是所谓的“扇出”，如果此时这个链路上的某个服务出现故障，宕机不可用等，整个应用对服务A的调用会越来越占用资源，从而
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2024-03-28 11:26:42
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1.说到隔离、熔断、降级，最出名的就是 Netflix 开源的 Hystrix 组件，Hystix官方对它描述为：Hystrix是一个延迟和容错库，旨在隔离远程系统、服务和第三方库，阻止级联故障，在复杂系统中实现恢复能力。2.下图应用从单块到微服务，系统被拆分为多个，那么产生了个问题，就是微服务的可用性，假设单块应用的可用性是 99.99%，如果被拆分为30个微服务后，总体的可用性是多少，答案是
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2024-05-28 19:34:42
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一、概念部分1.什么是熔断器？ 熔断，就是断开与服务器的连接，熔断器是在服务不可用的时候主动断开，以免造成更多的雪崩效应，他是保护服务高可用的最后一道防线。 2.为什么需要熔断器？ 为保证服务高可用，最先想到的是服务集群，但集群并不能完全的保证服务高可用， 当某个服务出现故障时，在负载均衡的时候可能多次被调用到，调用方由于无法得到调用结果，会出现请求超时会其他异常，这时候如果不及时的熔断服务，就有
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2024-04-08 13:21:31
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闲话不多说，最事情还是要有头有尾，把最后一点的eureka学习完整，也算是对springcloud有了一个概括上的了解，掌握还差的远。首先学习服务注册，当服务启动时，要把自身的信息发送到服务中心。从上一章中我们学习到了springcloud利用的EurekaClient来获取服务。我们从这个接口入手。该接口的实现类是DiscoveryClient，看到其注册服务的方法： boolean
1. 简介Hystrix是Spring Cloud提供的一种带有熔断机制的框架，由于在微服务系统中同一个操作会由多个不同的微服务来共同完成，所以微服务与微服务之间会由很多相互的调用，由于在分布式环境中经常会出现某个微服务节点故障的情况，所以会由调用失败发生，而熔断器的作用就是当出现远程调用失败的时候提供一种机制来保证程序的正常运行而不会卡死在某一次调用，类似Java程序中的try-catch结构，
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2024-09-08 20:28:30
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文章目录一. 服务降级介绍二. 垄断器作用三. 配置使用3.1. 网关配置3.2 自定义handler 一. 服务降级介绍概念：服务降级一般是指在服务器压力剧增的时候，根据实际业务使用情况以及流量，对一些服务和页面有策略的不处理或者用一种简单的方式进行处理，从而释放服务器资源的资源以保证核心业务的正常高效运行。原因： 服务器的资源是有限的，而请求是无限的。在用户使用即并发高峰期，会影响整体服务的
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2024-10-03 08:54:41
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Spring-Cloud-Alibaba-Sentinel-降级限流在看Sentinel的降级限流之前，我们需要有一个全局的概念：Sentinel是一个服务端，他有控制台，可以监控资源的调用。Sentinel可以进行限流，降级，参数限流，以及系统整体流量控制和来源访问控制。降级限流的核心概念是先定义应用中的资源，然后对资源进行控制。一、Sentinel服务端1、下载jar包2、运行控制台java
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2024-04-10 14:12:06
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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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一、基本介绍 除了流量控制以外，对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一。一个服务常常会调用别的模块，可能是另外的一个远程服务、数据库，或者第三方 API 等。例如，支付的时候，可能需要远程调用银联提供的 API；查询某个商品的价格，可能需要进行数据库查询。然而，这个被依赖服务的稳定性是不能保证的。如果依赖的服务出现了不稳定的情况，请求的响应时间变
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2024-04-09 01:09:03
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SpringCloud容错机制Hystrix服务降级雪崩效应服务雪崩效应是一种因“服务提供者的不可用”（原因）导致“服务调用者不可用”（结果），并将不可用逐渐放大的现象。如下图所示： 上图中, A为服务提供者, B为A的服务调用者, C和D是B的服务调用者. 当A的不可用,引起B的不可用,并将不可用逐渐放大C和D时, 服务雪崩就形成了。形成原因 服务雪崩的过程可以分为三个阶段：服务提
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2024-03-27 09:07:38
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一、什么是熔断？为什么要熔断？熔断就是类似一个保险丝一样的功能，当Hystrix判定下游服务不可用的时候，发生该服务的调用时，直接返回失败。熔断对微服务来说是必须的，因为在Java中，每个HTTP请求都会开启一个新的线程，当下游服无法正常调用的时候，线程通常会阻塞，一直到Timeout结束，在并发量较大的时候，上游服务所在服务器很可能就会由于阻塞的线程将机器的资源耗尽，导致上游的服务一起挂掉二、服
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2024-04-03 20:36:32
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