资源不可用的问题通常是指在云计算环境中,由于某些原因导致资源无法正常使用或访问的情况。这可能会导致应用程序无法正常运行,或者影响用户的使用体验。以下是一些可能的原因和解决方案:
推荐的腾讯云相关产品:
产品介绍链接地址:
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。
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
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。
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。
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
一、无法获得锁 /var/lib/dpkg/lock – open (11: 资源暂时不可用) 在用sudo apt-get install 安装软件时,由于速度太慢,想换个软件源,直接关闭了终端,apt-get但进程没有结束,结果终端提示 “E: 无法获得锁 /var/lib/dpkg/lock – open (11: 资源暂时不可用) E: 无法锁定管理目录(/var/lib/dpkg/),是否有其他进程正占用它?” 解决办法如下: 1 终端输入 ps -aux ,列出进程。找到含有apt-get的进程
异地多活相对于异地热备,最大不同点在于应用在不同地域都承载流量,从业务流量调度,数据同步以及业务性能等方面技术复杂度会大幅度的提升。同时业务异地多活有一个前提,就是业务支持单元化部署,这里对存量有历史技术债业务也存在非常大的挑战。因此本篇幅讨论异地多活前提是,业务已经具备单元化部署的能力。
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。
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。
HPA是Horizontal Pod Autoscaler的缩写,它在Kubernetes中允许根据应用程序的负载动态调整Pod的副本数量,从而使得应用程序能够自动扩展或收缩,以适应变化的工作负载,进而提高资源利用率和应用程序的性能。
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。
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
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
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。
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
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。
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。
“容灾建设中,关注三个关键词:资源、流量和数据。容灾建设强依赖于资源评估。无论是专线中断还是 AZ 不可用的情况下,我们的首要任务是评估资源容量是否充足。容灾实施方面,关注做好容灾架构设计,并结合常态化建设,逐步完善容灾能力。此外,周期性的常态化演练是确保容灾预案持续可用的关键。” 稳定性问题不仅给用户带来不便,还可能导致企业声誉和经济损失。如果线上可靠性工程出现问题,那么前期在应用产品设计、研发测试、发布变更等环节的所有投入都可能变得毫无意义。我们在即将于 10 月 18 -19 日召开的 QCon 上海站策划了【线上可靠性工程】专场,将邀请不同公司的稳定性技术专家,分享他们在各自的业务场景中的可靠性 / 稳定性保障的实践经验,共同探讨线上可靠性工程的问题的解决思路。目前是 8 折购票最后优惠期,感兴趣的同学请点击文末【阅读原文】链接了解详情。
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。
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
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。
最近和同事在梳理一个系统的改进方案,里面也涉及到一些汇报思路和技巧,最终的方案是需要申请一些服务器,但是整个分析的过程,是一套严谨的推理过程,总之是让领导认为这是在解决问题,而不是在逃避问题,同时申请服务器是在优化资源配置,而不是无脑一味的要资源。
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.
在多线程的应用开发中,我们经常会面临多个线程访问同一个资源的情况,我们使用mutex(互斥量)进行该共享资源的保护,通过mutex实现共享资源的独占性,即同一时刻只有一个线程可以去访问该资源,前面我们介绍了C++11中使用互斥量和互斥量的管理来避免多个读线程同时访问同一资源而导致数据竞争问题(即数据的一致性被遭到破坏)的发生,这里的数据竞争问题往往只涉及到多个线程写另外一个或多个线程读操作的时候,而对于多个线程进行读且不涉及写操作时,不存在数据竞争的问题。面对多线程涉及多访问,少读取的场景,我们有以下读写的例子:
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。
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。
👀专栏介绍 【微服务~Sentinel】 目前主要更新微服务,一起学习一起进步。 👀本期介绍 本期主要介绍Sentinel 文章目录 微服务常见概念 服务雪崩 服务熔断 服务降级 熔断和降级的区别 Sentinel介绍 core降级 现象1 现象2 降级操作 微服务常见概念 官网:quick-start 服务雪崩 服务雪崩:在整条链路的服务中,一个服务失败,导致整条链路的服务都失败的情形。 存在整条链路服务(Service A、Service B、Service C) Service A
服务器应用程序不可用的原因是什么引起的 服务器应用程序不可用的原因是什么引起的?其实服务器应用程序不可用可能是由多种原因引起的。主要包括软件故障、网络问题、硬件故障、安全问题、配置错误、容量不足、数据
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。
大家好,本篇是个人的第 2 篇文章。是关于在之前项目中,k8s 线上集群中 Node 节点状态变成 NotReady 状态,导致整个 Node 节点中容器停止服务后的问题排查。
今天稍微复杂点的互联网应用,服务端基本都是分布式的,大量的服务支撑起整个系统,服务之间也难免有大量的依赖关系,依赖都是通过网络连接起来。 (图片来源:https://github.com/Netfli
因为单向存储文件, 会被Nginx轮询, 导致上传到一台Tomcat上, 会导致后续如果该请求没有被轮询到指定的Tomcat, 就会无法访问该文件, 导致访问失败, 并且该文件应为只存储在Tomcat一中, 一旦该节点宕机, 那么该节点上的所有资源将进入不可用状态, 应为没有数据冗余备份, 所以所有存在Tomcat1中的资源将全部不可用
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。
最近的项目,Kubernetes的人员要做系统维护的时候,需要修改我容器化应用的PDB,一直问我是否可以改动。
在股票市场,熔断这个词大家都不陌生,是指当股指波幅达到某个点后,交易所为控制风险采取的暂停交易措施。相应的,服务熔断一般是指软件系统中,由于某些原因使得服务出现了过载现象,为防止造成整个系统故障,从而采用的一种保护措施,所以很多地方把熔断亦称为过载保护。大家都见过女生旅行吧,大号的旅行箱是必备物,平常走走近处绰绰有余,但一旦出个远门,再大的箱子都白搭了,怎么办呢?常见的情景就是把物品拿出来分分堆,比了又比,最后一些非必需品的就忍痛放下了,等到下次箱子够用了,再带上用一用。而服务降级,就是这么回事,整体资源快不够了,忍痛将某些服务先关掉,待渡过难关,再开启回来。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云