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咔啡 广东/湖南农业大学
在复杂的分布式系统中,微服务之间的相互调用,有可能出现各种各样的原因导致服务的阻塞,在高并发场景下,服务的阻塞意味着线程的阻塞,导致当前线程不可用,服务器的线程全部阻塞,导致服务器崩溃,由于服务之间的调用关系是同步的,会对整个微服务系统造成服务雪崩。

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不应该异步化处理耗时业务(比如消息队列),通过回调或消息队列通知处理结果?
22-11-30
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在复杂的分布式系统中,微服务之间的相互调用,有可能出现各种各样的原因导致服务的阻塞,在高并发场景下,服务的阻塞意味着线程的阻塞,导致当前线程不可用,服务器的线程全部阻塞,导致服务器崩溃,由于服务之间的调用关系是同步的,会对整个微服务系统造成服务雪崩。

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在复杂的分布式系统中,微服务之间的相互调用,有可能出现各种各样的原因导致服务的阻塞,在高并发场景下,服务的阻塞意味着线程的阻塞,导致当前线程不可用,服务器的线程全部阻塞,导致服务器崩溃,由于服务之间的调用关系是同步的,会对整个微服务系统造成服务雪崩,为了解决某个微服务的调用响应时间过长或者不可用进而占用越来越多的系统资源引起雪崩效应就需要进行服务熔断和服务降级处理。

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服务直接的调用,比如在高并发情况下出现进程阻塞,导致当前线程不可用,全部线程阻塞,导致服务器雪崩。

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分布式系统中的服务通信依赖于网络,网络不好,必然会对分布式系统带来很大的影响。在分布式系统中,服务之间相互依赖,如果一个服务之间出现了故障或者网络延迟,在高并发的情况下,会导致线程阻塞,在很短的时间内该服务的线程资源会消耗殆尽,最终使得该服务不可用。由于服务的相互依赖,可能会导致整个系统的不可用,这就是“雪崩效应”。为了防止此类事件的发生,分布式系统必然要采取相应的措施,如熔断机制(Springcloud采用的是Hystrix)

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Hystrix:提供线程池,不同的服务走不同的线程池,实现了不同服务调用的隔离,避免了服务雪崩的问题。 Zuul:网关管理,由 Zuul 网关转发请求给对应的服务。

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服务熔断就是相当于我们电闸的保险丝,一旦发生服务雪崩的,就会熔断整个服务,通过维护一个自己的线程池,当线程达到阈值的时候就启动服务降级,如果其他请求继续访问就直接返回fallback的默认值。

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当一个服务出现故障时,请求失败次数超过设定的阀值(默认50)之后,该服务就会开启熔断器,之后该服务就不进行任何业务逻辑操作,执行快速失败,直接返回请求失败的信息。其他依赖于该服务的服务就不会因为得不到响应而造成线程阻塞,这是除了该服务和依赖于该服务的部分功能不可用外,其他功能正常。

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以前的模式是 所有的代码在同一个工程中 部署在同一个服务器中 同一个项目的不同模块不同功能互相抢占资源 微服务 将工程根据不同的业务规则拆分成微服务 微服务部署在不同的机器上 服务之间进行相互调用 Java微服务的框架有 dubbo(只能用来做微服务),spring cloud(提供了服务的发现,断路器等)

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以前的模式是所有的代码在同一个工程中,部署在同一个服务器中,同一个项目的不同模块不同功能互相抢占资源,微服务将工程根据不同的业务 规则拆分成微服务,微服务部署在不同的机器上,服务之间进行相互调用,Java微服务的框架有 dubbo(只能用来做微服务),spring cloud(提供了 服务的发现,断路器等)

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