大部分老铁都没用过hystrix，一般来说能用到hystrix的公司都是比较大型的互联网公司， 服务的限流，降级，熔断，超时这些东西很多老铁经常听说，在一些技术演讲技术大会上，听一些大牛演讲常说服务限
PS：这次说了雪崩的解决方案和这几种方案的介绍，下次讲讲如何通过springclud技术完成技术的落地。
之前工作中出现了这样的一个问题，有一个业务服务，它的功能是政府某部门的文件流转柜。那个业务中原本每个外部请求都有一个独立的线程池去处理任务，后来听说spring支持全局的线程池。我们为了便于管理所有的线程，于是用spring建立一个全局现场池，让所有异步请求都从spring提供的全局线程池拿线程执行。当时的异步调用有发送短信，同步政府某部门业务数据等功能。有一天，我们的客户反馈投件之后没有发送短信，我们查看日志发现是线程池中堆积了很多同步政府业务数据的任务，日志显示所有的同步数据的请求都超时了。考虑这个外部请求只会在一些极少数的校验业务中出现，不是主要业务，于是我们紧急的停掉了这个政府接口调用，重新上线，用户又可以收到短信了
分布式系统中经常会出现某个基础服务不可用造成整个系统不可用的情况, 这种现象被称为服务雪崩效应. 为了应对服务雪崩, 一种常见的做法是手动服务降级. 而Hystrix的出现,给我们提供了另一种选择.
在微服务环境中，因为一个节点的故障而造成的其他节点的不可用的情况是比较常见的，这也就是我们常说的灾难性雪崩现象，而Hystrix给我们提供了解决这种情况的方案。
工作中，我们一般为了提高服务的健壮性，会去设置失败后重试机制，用来避免一些因为网络抖动，暂时性的故障
负载均衡和缓存功能是 Nginx 最常用的两个功能，这两个功能都属于高性能的调优手段，也和后端人员的关系比较密切，只有了解并会使用它们才能更好地调试和运行自己的项目。针对Nginx 负载均衡模式先前有整理过：Nginx 的负载均衡模式有哪些？它的实现原理是什么？。本篇主要围绕负载均衡和缓存功能和配置做归纳总结
如今行业中的公司似乎分为两个 Kubernetes 阵营：那些已经大量使用它来处理生产工作负载的公司，以及那些正在将其工作负载迁移到其中的公司。
平时生活当中缓存一集电视剧，下载一首歌；这些资源是可以直接离线观看的，没有去请求网络，资源在本地。
在实际业务中,出现资源不可用的原因种类可能很多,有的概率很低,比如网线被挖断了,机房失火,地震等等导致网络不可用,有的概率相对来说很高比如服务器硬件资源不足,服务器故障等等。这些问题都可能会导致对应的资源不可用。
释：服务提供者A因为某种原因出现故障，那么服务调用者服务B依赖于服务A的请求便无法成功调用其提供的接口，假以时日依赖于服务A的请求越来越多导致服务B的Tomcat资源耗尽，造成服务B线程阻塞，导致服务B也出现故障。那么假如服务C依赖于服务B由于服务B也出现了故障导致服务C出现故障。以此类推引起整个链路中的所有微服务都不可用。
分布式系统环境下，服务间类似依赖非常常见，一个业务调用通常依赖多个基础服务。如下图， 对于同步调用，当会员服务不可用时，订单服务请求线程被阻塞，当有大批量请求调用会员服务时， 最终可能导致整个会员服务资源耗尽，无法继续对外提供服务。并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递，这种现象被称为雪崩效应。
导读 ｜ Hystrix 服务容错保护 的概念和说明 大家看到这个图，千万可不要害怕啊！大家都知道这是什么吗？ 这就是大名鼎鼎的：豪猪 豪猪的英文就是：Hystrix，国外一些大牛的程序员在给自己的架
主要特点就是【可用】前面有个【高】字，加上了高，就是代表系统在发生故障的情况下仍然是可用的，甚至是在极端故障下依然坚挺。
在这一篇中主要讲述分布式基础理论知识,其中包含CAP定理,ACID以,BASE理论以及一致性协议分析.有了CAP定理的基础,能够帮助我们在根据业务特点进行分区容错一致性模型设计中提供解决问题的方向以及架构设计方案的设计与落地实现.同时需要区分数据库ACID的AC与我们的分布式AC存在的联系与差异,其次,在分布式网络中,为避免节点故障抑或是网络延迟等问题导致系统服务出现大量的不可用问题,那么对于BASE理论实现的技术方案有哪些.最后讲述分布式系统中数据的一致性问题.
本文章主讲思想，不限于使用什么缓存 但为了写作方便，故中间件缓存采用redis，本地缓存采用guava cache
例如由于日志文件过大导致硬盘无法写入、网络路由无效等可以通过调整硬件状态进行恢复的失败情况。
DNS攻击（投毒等）是一种比较常见的网络攻击手段。众所周知，当DNS被恶意篡改或者重定向之后，会导致互联网系统的大规模不可用或者甚至数据泄露。但是，长期以来，DNS 在互联网世界中的重要性却被人们所忽略。恶意的 DNS 污染、劫持，缺少高可用、可扩展等问题使得 DNS 成为攻击的热门目标。但当DNS遭受攻击时，阁下当如何应对？本文将会介绍如何通过腾讯云混沌演练平台进行DNS不可用/DNS篡改的模拟故障攻击，通过混沌实验帮助构建高韧性的系统。
在某个小乡镇的某个银行柜台，只有一个窗口办理业务，后边很多人在排队，业务办理很慢，突然间办理业务的电脑坏了、或者说工作人员午休或下班了，后边排队等待办理业务的并不知道前边什么情况，可能会继续排队。
项目中的一个case，有一块东西，是要用多线程做一些事情，小伙伴做项目的时候，没有太留神，资源隔离，那块代码，在遇到一些故障的情况下，每个线程在跑的时候，因为那个bug，直接就死循环了，导致那块东西启动了大量的线程，每个线程都死循环
1)服务提供者（Application Service）不可用。如：硬件故障、程序BUG、缓存击穿、并发请求量过大等。 2)重试加大流量。如：用户重试、代码重试逻辑等。 3)服务调用者（Application Client）不可用。如：同步请求阻塞造成的资源耗尽等。
在微服务架构中，由于服务众多，通常会涉及多个服务层级的调用，而一旦基础服务发生故障，很可能会导致级联故障，进而造成整个系统不可用，这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将这种不可用逐渐放大的过程。
说起springcloud熔断让我想起了去年股市中的熔断，多次痛的领悟，随意实施的熔断对整个系统的影响是灾难性的，好了接下来我们还是说正事。 熔断器 雪崩效应 在微服务架构中通常会有多个服务层调用，基础服务的故障可能会导致级联故障，进而造成整个系统不可用的情况，这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将不可用逐渐放大的过程。 如果下图所示：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
在微服务架构中，「雪崩效应」是指当系统中的一个服务由于某些原因（如资源耗尽、异常、延迟增加等）发生故障或性能下降时，这种不良影响会像雪崩一样迅速蔓延到整个系统中的其他服务，导致整个系统的稳定性和可用性急剧下降。
嗨，小伙伴们，我是猫头虎博主，今天我们要来解决一个Tomcat服务器上常见的小难题：请求的资源[/XXX/]不可用。别担心，即使你是个编程小白，我也会用最简单的语言，带你一步步解决问题。让我们开始吧！😸
在分布式微服务场景下，由于各个业务服务的纵向拆分，加上通常会使用集群技术来保障业务服务的可靠性，由此导致了应用服务节点的爆炸式增长，服务节点的增多会导致出故障的概率也随之增加。如之前文章所阐述的，某个应用节点的不可用可能导致最终整个平台正常运行受影响，因此我们需要一些手段去应对这种异常情况。Hystrix正是一种专门针对微服务容错处理的基础组件，本文主要针对容错组件Hystrix进行设计分析，希望对大家有所裨益。
连接到远程服务或资源时处理故障，此类故障所需恢复时间不定。 这可以提高应用程序的稳定性和复原能力。
在微服务架构中，服务之间通常存在级联调用。比如，服务A调用服务B，而服务B需要调用服务C，而服务C又需要调用服务D。如果其中任意一点不可用，或者存在响应延时，则可能造成很多服务不可用，即产生级联故障。
高可用是指系统在面对各种故障和异常情况时，仍能够提供稳定、可靠的服务。对于企业和用户而言，高可用性是确保业务连续运行和用户体验的关键因素。 高可用系统能够降低因故障而导致的损失，提高用户满意度。
在分布式系统中，每个服务都可能会调用很多其他服务，被调用的那些服务就是依赖服务，有的时候某些依赖服务出现故障也是很常见的。
在微服务之间进行服务调用是由于某一个服务故障，导致级联服务故障的现象，称为雪崩效应。雪崩效应描述的是提供方不可用，导致消费方不可用并将不可用逐渐放大的过程。
业内通常用多少9来衡量网站的可用性，例如QQ的可用性是4个9，也就是QQ能够保证在一年里，服务在99.99%的时间是可用的，只有0.01%的时间不可用，大约最多53分钟。
某项目执行压测脚本，因直播录制回写接口没有添加挡板，导致流量包欠费，从而使功能不可用。当天已经停止压测，可在接下来两天里仍然能够监控到流量接入。
之前有很多朋友问关于Nginx的upstream模块中max_fails及fail_timeout，这两个指令，分别是配置关于负载均衡过程中，对于上游(后端)服务器的失败尝试次数和不可用时间，很多人不是很理解这两个参数到底怎么用，以及具体的含义
callee已经被联系上，callee的铃正在响，收到这个信息后等待200 OK。
由于爆炸性的流量冲击，对一些服务进行有策略的放弃，以此缓解系统压力，保证目前主要业务的正常运行。它主要是针对非正常情况下的应急服务措施：当此时一些业务服务无法执行时，给出一个统一的返回结果。
熔断这一概念来源于电子工程中的断路器（Circuit Breaker）。在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。
十几年前，我参加阿里巴巴面试的时候，觉得阿里巴巴这样的网站Web应用开发简直小菜，因为我之前是做类似Tomcat这样的Web容器开发的，所以面试的时候信心满满。
作为软件开发人员，我们的生活是快节奏的，我们采用的是敏捷软件开发方法，迭代式的开发我们软件功能，开发完成提交测试，通过了QA的测试后被部署到生产环境，然后可怕的事情在生产环境里发生了，生产环境的压力超过了我们的设计值，也就是说过载了，这种情况经常发生在调用远程服务，因为没有做过载保护，导致请求的资源阻塞在服务器上等待从而耗尽系统或者服务器资源，很多时候刚开始的时候只是系统出现了局部的，小规模的故障，然而由于种种原因，故障的范围越来越大，最终导致了全局性的后果，墨菲定律在软件里面特别灵验。俗话说就是"任何会出
在微服务体系架构中，由于拆解的服务数变多了，服务发生故障的地方也会相应的增加，因此如何保证服务架构健壮是一个值得深思的问题。微服务容错机制正是这样一种稳定性解决方案，可以理解微服务架构的保险丝，通过它可以对业务平台形成一种有效的保护机制。在发生平台异常时候，容错机制是平台稳定运行的最后一道屏障。
可用性指标时网站架构设计的重要指标，对外是服务承诺，对内是考核指标，具体到每个工程师，更多的是使用故障分。
爬虫是个高风险行业，如果操作不当，很容易造成“攻击”假象，给数据源技术部门带来很多麻烦。另外随着大家的安全意识逐步提高，风控标准也越来越严。为了避免身份被识别，请求外部数据接口时，通常会用“马甲”，也就“代理”的方式，与目标网站请求交互。
Redis 集群是 Redis 数据库的分布式解决方案，通过在多个节点上分配数据从而提高数据处理能力和可靠性。Redis 集群允许我们将数据分散存储在多个 Redis 实例中，每个实例都有自己的数据部分，但整个集群被视为一个逻辑数据库，对客户端应用程序隐藏了数据分片和复制的复杂性，并显著增加了 Redis 的吞吐量和容错性。
导读：Hystrix中文含义是豪猪，因其背上长满棘刺，从而拥有了自我保护的能力。是Netlifx开源的一款容错框架，防雪崩利器，具备服务降级，服务熔断，依赖隔离，监控(Hystrix Dashboard)等功能。
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