HTTP接口请求重试是指在请求失败时,再次发起请求的机制。在实际应用中,由于网络波动、服务器故障等原因,HTTP接口请求可能会失败。为了保证系统的可用性和稳定性,需要对HTTP接口请求进行重试。
一般在各种业务场景中,为了保持系统稳定,我们都会有相应的重试机制,因为比如说,某个接口某个数据库链接由于网络抖动或者其他因素导致响应失败,这时候直接判定失败或者Mock数据未必是一种优雅的方式,因为这种情况下未必是接口挂掉了或者数据库连不上了,有可能是网络一时的抖动导致的,所以这时候一个优雅的重试机制或许能帮上我们。
以秒杀业务为例,10个iphone,100万人抢购,100万人同时发起请求,最终能够抢到的人也就是前面几个人,后面的基本上都没有希望了,那么我们可以通过控制并发数来实现,比如并发数控制在10个,其他超过并发数的请求全部拒绝,提示:秒杀失败,请稍后重试。
这些错误可能是因为网络波动造成的,等待过后重处理就能成功。通常来说,会用try/catch,while循环之类的语法来进行重处理,但是这样的做法缺乏统一性,并且不是很方便,要多写很多代码。然而spring-retry却可以通过注解,在不入侵原有业务逻辑代码的方式下,优雅的实现重处理功能。
该项目为Spring应用程序提供声明式重试支持,它用于Spring Batch、Spring Integration、Apache Hadoop的Spring(以及其他),命令式重试也支持显式使用。
在分布式系统中,服务之间的调用可能会因为网络故障、服务器负载等原因偶尔失败。为了提高系统的可靠性和稳定性,我们经常需要实现重试和补偿功能。本文将介绍如何使用 Spring Boot 实现重试和补偿功能,并通过具体案例进行演示。
RabbitMQ是一款使用Erlang开发的开源消息队列。本文假设读者对RabbitMQ是什么已经有了基本的了解,如果你还不知道它是什么以及可以用来做什么,建议先从官网的 RabbitMQ Tutorials 入门教程开始学习。
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作者:Kent_Yao 链接:https://www.jianshu.com/p/72ffaa10220
Guava库是Google提供的一套Java核心库,旨在增强Java集合、缓存、并发、I/O、字符串处理等核心功能。其中,Guava Retryer是Guava库的一个扩展组件,用于实现重试逻辑。
在分布式系统中,消息队列(MQ)是实现服务解耦、异步消息处理、流量削峰等目的的关键组件。然而,消息传递过程中不可避免会遇到失败情况,如何处理MQ的重试失败和数据异常,是每个Java高级开发者必须面对的问题。本文将从设计和架构的角度出发,结合实际代码示例,深入探讨如何优雅地处理这些挑战。
在日常开发的过程中我们经常会需要调用第三方组件或者数据库,有的时候可能会因为网络抖动或者下游服务抖动,导致我们某次查询失败。
在前面一节,我们实现了 FeignClient 粘合 resilience4j 的 Retry 实现重试。细心的读者可能会问,为何在这里的实现,不把断路器和线程限流一起加上呢:
今天第一节,介绍一下Spring Cloud Stream中默认就已经配置了的一个异常解决方案:重试!
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
我们知道,应用系统在分布式的情况下,在通信时会有着一个显著的问题,即一个业务流程往往需要组合一组服务,且单单一次通信可能会经过 DNS 服务,网卡、交换机、路由器、负载均衡等设备,而这些服务于设备都不一定是一直稳定的,在数据传输的整个过程中,只要任意一个环节出错,都会导致问题的产生。
微服务一般多实例部署,在发布的时候,我们要做到无感知发布;微服务调用总会通过Ribbon,同时里面会实现一些重试的机制,相关配置是:
在研究flink任务失败重试的过程中,遇到了一个问题,具体表现为:在任务重试时,出现与NN连接失败,触发新的一次重试,然后重复此流程,直到达到重试上限后,任务失败退出。
熔断这个概念来源于电路系统中的保险丝熔断。当电流过大时,保险丝熔断,防止因电流过大损坏电器元器件,或因电流过大,导致元器件热度过高,发生火灾。
背景 MapReduce和Spark对外提供了上百个配置参数,用户可以为作业定制这些参数以更快,更稳定的运行应用程序。本文梳理了最常用的一些MapReduce和Spark配置参数。 MapReduce重要配置参数 1. 资源相关参数 (1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死。 (2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Ta
本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版 1. 概述 2. 最大努力送达型 3. 柔性事务管理器 3.3.1 创建柔性事务 3.1 概念 3.2 柔性事务配置 3.3 柔性事务 4. 事务日志存储器 4.1 #add() 4.2 #remove() 4.3 #findEligibleTransactionLogs() 4.4 #increaseAsyncDeliveryTryTimes() 4.5 #processData() 5. 最大努力送达型事务监听器 6. 最大努力送达型异步作业
Broker:接收和分发消息的应用,RabbitMQ Server 就是 Message Broker
MapReduce重要配置参数 1. 资源相关参数 1 //以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置就可以生效 2 (1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死。 3 (2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024。如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值,则
Spark是目前主流的大数据计算引擎,而Shuffle操作是Spark计算中的的核心操作,也往往是瓶颈所在。首先简单介绍下Shuffle操作。如下图所示.
Spring-Kafka 提供消费重试的机制。当消息消费失败的时候,Spring-Kafka 会通过消费重试机制,重新投递该消息给 Consumer ,让 Consumer 重新消费消息 。
ETCD作为我们管理面(基于Java)的异步任务同步媒介,在管理面压力测试时,发现任务状态不更新了。
作者:fredalxin 地址:https://fredal.xin/talking-msa-msa-stability
我们的RocketMQ集群为4.6.0版本,按照3个nameserver,2个broker,每个broker为主从双节点部署。
今天我们重点聊聊使用 Spring Event 最为关键的几个问题。这是我司线上生产环境实际踩坑后,总结的极为宝贵的经验!
Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架,它提供了三大核心能力:面向接口的远程方法调用,智能容错和负载均衡,以及服务自动注册和发现。
最近在github上看到一个得了不少星的项目Retrying library for Python,果然还是人家比较有想法,这些重试的逻辑是可以包装为一个库供别人使用的。想到平时自己在写Java代码时,经常还手工写些代码实现重试逻辑,真的挺low的。那么Java里是否有类似的函数库呢?简单搜索了下,发现了两个选择:guava-retrying、 spring-retry。简单比较了下,功能都差不多,但很明显spring-retry更强大一些,支持三种用法:API形式、Annotation形式、XML形式。个
注意指定需要重试的异常,不是所有的异常重试都有效。比如 DB 相关校验异常,如唯一约束等,重试也不会成功的。
简介:Java程序员不可不知的对象创建底层步骤细节 对象创建的流程步骤包括哪些 虚拟机遇到⼀条new指令时,⾸先检查这个对应的类能否在常量池中定位到⼀个类的符号引⽤ 判断这个类是否已被加载、解析和初始化 为这个新⽣对象在Java堆中分配内存空间,其中Java堆分配内存空间的⽅式主要有以下两种 指针碰撞 分配内存空间包括开辟⼀块内存和移动指针两个步骤 ⾮原⼦步骤可能出现并发问题,Java虚拟机采⽤CAS配上失败重试的⽅式保证更新操作的原⼦性 空闲列表 分配内存空间包括开辟⼀块内存和修改空闲列表两个步骤
producer向broker发送消息后,没有收到broker的ack时,rocketmq会自动重试。重试的次数可以设置,默认为2次
在分布式系统、微服务架构大行其道的今天,服务间互相调用出现失败已经成为常态。如何处理异常,如何保证数据一致性,成为微服务设计过程中,绕不开的一个难题。
死信队列是一种特殊的消息队列,用于集中处理无法被正常消费的消息的队列。当消息在重试队列中达到一定重试次数后仍未能被正常消费,TDMQ Pulsar 版会判定这条消息在当前情况下无法被消费,将其投递至死信队列。
经常被提起的两种超时:connection timeout、socket timeout
上篇文章说了,kafka新版旧版的区别,producer全部异步发消息,并且提供回调机制callback,判断是否成功,通过分批次发送batching保证吞吐量,分区策略更加合理,旧版本默认是在一段时间内把消息发到固定区域,新版本采用轮询,消息更加均匀。Consumer新版为单线程执行,单个consumer线程管理多个socker,在10版本后,加入了心跳线程,这最多也就算了是双线程。偏移量 在新版本交给kafka处理,舍弃了zookeeper,这样可以依赖kafka备份机制天然实现高可用原理。
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虚拟机遇到一条 new 指令时,首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到这个类的符号引用,并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载过、解析和初始化过。如果没有,那必须先执行相应的类加载过程。
通过网络的请求可能可能会失败。这是我们无法避免的,为了编写强大的软件,我们需要处理这些故障,否则它们可能会作为错误呈现给用户。处理失败请求的最常见技术之一是重试。
Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性,让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。
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