公众号：黑客下午茶 授权策略 Linkerd 的新服务器授权策略(server authorization policy)功能使您可以细粒度控制允许哪些服务相互通信。这些策略直接建立在 Linkerd 的自动 mTLS 功能提供的安全服务身份上。与 Linkerd 的设计原则保持一致，授权策略以可组合的 Kubernetes 原生方式
本篇文章开始分析grpc-go框架中的重试机制相关原理； 1、Java中如何实现一个简单的重试机制 常见重试机制样例： 1． public Object getValueWithRetry(int maxRetry) { 2． int time = 0; 3． Object result = null;
引起雪崩的原因： 1、硬件故障； 2、程序Bug； 3、缓存击穿（用户大量访问缓存中没有的键值，导致大量请求查询数据库，使数据库压力过大）； 4、用户大量请求； 服务雪崩表现： 服务雪崩的第一阶段: 服务不可用； 第二阶段：调用端重试增大流量（用户重试/代码逻辑重试）； 第三阶段：服务调用者不可用（同步等待
1. 生产者模块通过publisher confirm机制实现消息可靠性 1.1 生产者模块导入rabbitmq相关依赖 <!--AMQP依赖，包含RabbitMQ--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency>
server.port: 9903 spring: application.name: read-service cloud.config: discovery: enabled: true serviceId: config-server # 重试机制 开启 fail-fast: true # 重试机制 retry: initialInterval: 2000 # 重试间隔
Zuul 主要功能就是转发，在转发过程中我们无法保证被转发的服务是可用的，这个时候就需要容错机制及回退机制。推荐分布式架构源码 容错机制 容错，简单来说就是当某个服务不可用时，能够切换到其他可用的服务上去，也就是需要有重试机制。在 Zuul 中开启重试机制需要依赖 spring-retry
背景 移动app中展示的数据多数都是通过服务器接口获取的，当接口数据与用户相关时，服务端接口会要求客户端把用户信息通过接口发送到服务器。普遍的做法是把用户登录后的token数据发送给服务器的接口。考虑到安全问题，token都有过期时间，token过期后服务端就不能
场景： 当消费者调用服务A，而服务A宕机或网络出现异常时，Ribbon会重新发送请求到服务B上完成请求。 重试实现： 引入spring的重试组件 在maven引入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.retry</groupId> <artifactId>spring-retry</artifactId> </dep
背景 我们这边网关服务使用的 kong，前段时间上线一个服务，这个服务它报错了，产生了502的错误码，追查这个报错的时候发现了网关服务的两个可疑的地方，第一个疑点是我们在Kong上配置的 Retries = 5,但是实际实际上我们的代理重试至多只会重试三次。第二个疑点是我们的重试只重试了502 和
目录2.dubbo配置1.配置原则1）属性配置2）映射规则3）重写与优先级2.启动时检查3.超时时间4.重试次数5.多版本6.本地存根 2.dubbo配置 dubbo官方文档：http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/demos/preflight-check.html 1.配置原则 1）属性配置 如果你的应用足够简单，例如，不需要多注册中
大家好，我是老三，今天又是被算法致郁的一天，写篇文章缓一缓。 这篇文章，我们来看看缓存一致性问题。 缓存一致性 我接下来会巴巴说一堆缓存一致性，但是—— 作为一名暴躁老哥，我先把结论撂这了！ 缓存和数据库的强一致性无法实现！ CAP理论了解一下，缓存适用的场景属于CAP中的AP，是非强一致
1 eureka 地址改成自己的 不要用localhost 2 重启Apollo 重启 后还报错 等一会就好了 日志一直显示 连接超时 有可能 apollo config 没启动起来 健康检查 成功后就完事了
1、通过RestTemplate开启负载均衡 新增Configuration配置类，创建RestTemplate实例并通过@LoadBalanced开启负载均衡。 @Configuration public class RestTemplateConfig { @Bean @LoadBalanced protected RestTemplate restTemplate() { return new RestT
目录1. 限流对比2. 微服务可用性设计总结2.1. 移动客户端/浏览器2.2. BFF/Client2.3. Serve3. 总结4. 参考 1. 限流对比 类型 实现 优点 缺点 单机限流 令牌桶 1. 稳定可靠，实现简单，性能高2. 支持突发流量应对 1. 流量不均匀会导致误限制2. 阈值设置较为困难，需要提前压测
RabbitMQ消息处理失败，我们会让失败消息进入重试队列等待执行，因为在重试队列距离真正执行还需要定义的时间间隔，因此，我们可以将重试队列设置成延时处理。今天参考网上其他人的实现，简单梳理下消息延时重试执行的思路。 消费失败后，自动延时将消息重新投递，当达到一定的重试次数后，将消息
一、安装 pip install tenacity 使用规则： 同一个参数，多个值用 |(或)，+(与)进行组合使用 不同参数之间，只有组合使用，通过关键字参数传参即可 @retry() # 【无条件重试】, 只要抛出异常就会重试，直到执行不抛异常 # 一直重试 def test_demo(): print('执行 test_demo')
一、安装 pip install tenacity 使用规则： 同一个参数，多个值用 |(或)，+(与)进行组合使用 不同参数之间，只有组合使用，通过关键字参数传参即可 @retry() @retry() # 【无条件重试】, 只要抛出异常就会重试，直到执行不抛异常 def test_demo(): print('执行 test_demo')
背景 经常出现访问某个git，或者 url的时候，会出现 失败，需要 重试逻辑 方案 - name: "[BASIC] [05_disk] handle disk mount logic for all spec" tags: mre-disk block: <<==0. 先搞一个block，在一个block里，所有register的变量作用域 - name: "[BASIC] [05_disk] fetch machi
全局路由，对所以路由服务提供失败重试机制。全局路由，也就是default-filters. # 打开路由： spring.cloud.gateway.default-filters[0].name=Retry #根据默认参数，只重试GET请求，修改参数使POST也支持 spring.cloud.gateway.default-filters[0].args.methods[0]=GET spring.cloud.
用spring-retry注解自动触发重试方法 依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.retry</groupId> <artifactId>spring-retry</artifactId> <!-- <version>1.2.2.RELEASE</version>-->
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。在不同的业务场景下，解决方案会有所差异，常见的方式有： 1、 阻塞式重试；2、 2PC、3PC 传统事务；3、 使用队列，后台异步处理；4、
. 错误描述airflow 被调度后，一直处于 running 状态假死，而且日志打印不完全，从某一行以下就不会打印日志了。 2. 错误原因经过查找源码中从这一行打印的日志来看，因为在日志里面输出了中文的字符串（包括中文的括号和分号以及冒号等），只要日志中包含中文字符，airflow 就无法将其打印
RocketMQ和Kafka区别 1）适用场景 Kafka适合日志处理 RocketMQ适合业务处理 结论：平手，根据具体业务定夺 2）性能 kafka单机写入TPS号称在百万条/秒； RocketMQ大约在10万条/秒； 结论：追求性能的话，kafka单机性能更高 3）可靠性 RocketMQ支持异步/同步刷盘；异步/同
前言 在windows系统中，我们在删除一个文件或者文件夹时，有时会遇到这种情况 然后我们会把桌面的窗口能关的都关上，再去删除的时候发现还报这种错误，大部分到了这一步就要去重启电脑了吧。 其实还有一种方法，解决方案如下 1.打开任务管理器，切换到 性能 标签，打开左下角资源监视器 2.
你如果看到这个,是不是也尝试重置网络,修改dns,重装都整不好-_- 解决方案: 1.打开 网络和共享中心 2.点击左侧的 intenrnet选项 3.然后依次选择 连接->局域网设置 4.选择 自动检测设置 ->取消代理服务器->点击 确定保存即可
