java单机熔断框架 java服务熔断

文章目录

• 一、05.31 周二

• 1.1) 测试并发
• 1.2) 使用 `Resilience4j` 实现服务熔断

• 1.2.1）Hystrix 以外的选择
• 1.2.2） 核心组件
• 1.2.3）断路器

• 二、06.01 周三

• 2.1）N皇后问题

• 2.1.1) 代码实现
• 2.1.2) `Python` 代码涉及的语法等

• 三、 06.03 周五

• 3.1）使用 `Resilience4j` 实现服务限流

• 3.1.1） 使用 `Bulkhead` 实现
• 3.1.2） 使用 `RateLimiter`实现

• 3.2) 服务熔断总结

• 3.2.1）模式 | 工具 | 观察与监控

• 3.3）基于 GIt的配置中心

• 3.3.1）·`Spring Cloud Config Server`·

• 四、 06.04 周六

• 4.1） Spring Cloud Config Client
• 4.2) 基于 `Zookeeper` 的配置中心

• 4.2.1) Zookeeper中的数据怎么存？

• 五、06.05 周日

• 5.1）深入理解 Spring Cloud的配置抽象
• 5.2）基于 `Consul` 的配置中心

• 5.2.1）Spring Cloud Consul Config

一、05.31 周二

1.1) 测试并发

文章链接: 测试并发

① 能测试并发的工具: Apache Bench ，并发模拟工具JMeter，代码模拟(CountDownLanch)
② 模拟代码:

• 类 CountDownLanch

调用了 CountDownLanch 中的 await()方法后，线程处于阻塞状态。只有当其他的线程调用 countdown()方法将 计数 cnt 减少到0时，才触发之前 因await()方法阻塞的线程继续执行。

• 类 Semaphore

与 ConutDownLatch 类似，但是它限制流量，类似阀门的作用。用于获取权限的 acquire() 方法和用于释放权限的 release 方法。

• 最终代码

1.2) 使用 Resilience4j 实现服务熔断

1.2.1）Hystrix 以外的选择

1.2.2） 核心组件

1.2.3）断路器

• 代码实现

二、06.01 周三

2.1）N皇后问题

leetcode 51,52

2.1.1) 代码实现

python DFS

class Solution:
    def solveNQueens(self, n: int) -> List[List[str]]:
        if n < 1: return []
        self.result = []
        self.cols = set(); self.pie = set(); self.na = set()
        self.DFS(n, 0, [])
        return self._generate_result(n)

    def DFS(self, n, row, cur_state):
        if row >= n:
            self.result.append(cur_state)
            return

        for col in range(n):
            if col in self.cols or row + col in self.pie or row - col in self.na:
                continue

            self.cols.add(col)
            self.pie.add(row + col)
            self.na.add(row - col)

            self.DFS(n, row + 1, cur_state + [col]) 

            # 恢复现场，归去来兮的感觉
            self.cols.remove(col)
            self.pie.remove(row + col)
            self.na.remove(row - col)

    def _generate_result(self, n):
        board = []
        for res in self.result:
            for i in res:
                board.append("." * i + "Q" + "." * (n - i - 1))

        # 循环构建返回值，range()函数的步长是n，每n个是一组，每n组是一个结果情况
        return [board[i: i + n] for i in range(0, len(board), n)]

更简洁的写法，利用 Python 的独特语法，函数嵌套，循环嵌套等

Java 版本

2.1.2) Python 代码涉及的语法等

• 将列表 list快速分组

myList = [1, 2, 3, 4]
groupList = [myList(i:i+3) for i in range(0, len(myList), 3)]
print (groupList)

参考

Pythion代码在线运行： https://www.json.cn/runcode/run_python3/ Python的语法:

三、 06.03 周五

3.1）使用 Resilience4j 实现服务限流

3.1.1） 使用 Bulkhead 实现

隔舱的意思

• 配置

实现对下游调用并发度的控制，在并发允许的数量范围内正常请求，对超过并发量的部分，则是直接返回

3.1.2） 使用 RateLimiter实现

• 配置

使用 Postman 工具模拟在短时间内较多次请求，然后使用 Spring Boot 提供的 Actuator 中的 endpointer 来观察超过请求量失败的情况

3.2) 服务熔断总结

3.2.1）模式 | 工具 | 观察与监控

3.3）基于 GIt的配置中心

3.3.1）·Spring Cloud Config Server·

• 使用 Git 作为后端存储的 backend

四、 06.04 周六

4.1） Spring Cloud Config Client

• 配置刷新： @RefreshScope



• 
  

4.2) 基于 Zookeeper 的配置中心

• 主要是 使用 Zookeeper 中的 config

4.2.1) Zookeeper中的数据怎么存？

五、06.05 周日

5.1）深入理解 Spring Cloud的配置抽象

目标和实现

Spring Cloud Config 的 PropertySource

Spring Cloud Config Server通过 Spring Cloud Bus 对配置的集群进行一个刷新

Spring Cloud Config ZookeeperZookeeperAutoConfiguration 类

配置的组合顺序 下面的优先级顺序依次降低

5.2）基于 Consul 的配置中心

5.2.1）Spring Cloud Consul Config

Consult 中的数据怎么存 配置项

如何定制 自定义即可

配置项变更