2018-12-22 11:50
前几天我 Review 代码的时候发现项目里面有一坨逻辑写的非常的不好,一眼望去简直就是丑陋之极。
在实际业务中,可能第三方的服务器分布在世界的各个角落,所以请求三方接口的时候,难免会遇到一些网络问题,这时候需要加入重试机制了,这期就给大家分享几个接口重试的写法。
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。
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。
我们知道,UMLK 的目的是回收内存,其通过判处一些屌丝进程(低优先级占用大内存)的死刑(Kill)来回收内存,典型的丢兵保帅策略。然而,如果kill的进程的memory回收太慢,可能就达不到目的。反而到需要使用这些被kill的进程时,需要重新load 相关的资源,从而使系统变慢。所以,回收内存的效率就至关重要。
锁会导致性能降低,在特定情况可用硬件同步原语替代锁,保证和锁一样数据安全,同时提供更好性能。
在我们的业务场景中,经常要调用其他的API来获取信息,比如我们的业务场景需要依赖个人信息来处理,这个时候调用个人信息服务的API,但是由于可能同一时段多方在调用这个服务,可能该服务并发太多,没有及时响应我们的调用,我们的业务就不能执行下去,这个时候我们就需要重试机制了,当然 Spring 已经给我们提供了- Retry。
在网络请求时,有时候会出现需要进行重试的情况,重试的时候,有以下几点需要注意:
超时重试的实现方式可以使用循环结构,在请求发起后等待一定时间,若超时未收到响应,则再次发起请求,循环次数可以根据实际情况进行设置,一般建议不超过三次,这篇文章主要介绍了C# HttpClient超时重试,需要的朋友可以参考下
在与外部系统交互时,由网络抖动亦或是外部系统自身的短暂性问题触发的瞬时性故障是一个绕不过的坑,而重试可能是一个比较有效的避坑方案;但有一点需要特别注意:外部系统的接口是否满足幂等性,比如:尽管调用外部系统的下单接口超时了,但外部系统订单数据可能已经落库了,这个时候再重试一次,外部系统内的订单数据可能就重复了!
为了避免单点故障,现在的应用通常至少会部署在两台服务器上。对于一些负载比较高的服务,会部署更多的服务器。这样,在同一环境下的服务提供者数量会大于1。对于服务消费者来说,同一环境下出现了多个服务提供者。这时会出现一个问题,服务消费者需要决定选择哪个服务提供者进行调用。另外服务调用失败时的处理措施也是需要考虑的,是重试呢,还是抛出异常,亦或是只打印异常等。为了处理这些问题,Dubbo 定义了集群接口 Cluster 以及 Cluster Invoker。集群 Cluster 用途是将多个服务提供者合并为一个 Cluster Invoker,并将这个 Invoker 暴露给服务消费者。这样一来,服务消费者只需通过这个 Invoker 进行远程调用即可,至于具体调用哪个服务提供者,以及调用失败后如何处理等问题,现在都交给集群模块去处理。集群模块是服务提供者和服务消费者的中间层,为服务消费者屏蔽了服务提供者的情况,这样服务消费者就可以专心处理远程调用相关事宜。比如发请求,接受服务提供者返回的数据等。这就是集群的作用。 一 选择集群容错方式 集群容错机制是交由 org.apache.dubbo.rpc.cluster.Cluster 接口的子类处理,为了清楚该接口有哪些扩展类,不妨打开该类的 Dubbo SPI 配置文件(扩展点的全限定名)一观:
硬件同步原语(Atomic Hardware Primitives)是由计算机硬件提供的一组原子操作,我们比较常用的原语主要是CAS和FAA这两种。
错误信息关键点:MQBrokerException:CODE:2 DESC:[TIMEOUT_CLEAN_QUEUE]broker busy,start flow control for a while,period in queue:205ms,size of queue:880。
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。
现在Redis的集群功能已经Release。但是并没有一个官方直接提供的高可用性的API可以使用。有的只有解决方案,Sentinel和Cluster。所以有必要自己设计一套高可用的Driver层以供业务使用。
乐观锁是一种不会阻塞其他线程并发的机制,它不会使用数据库的锁进行实现,它的设计里面由于不阻塞其他线程,所以并不会引发线程频繁挂起和恢复,这样便能够提高并发能力,所以也有人把它称为非阻塞锁,那么它的机制是怎么样的呢?
C语言的也有,但是是绘图不方便,就先拿Python写了,我直接接了一个串口来解析的数据,第一部分是电路焊接。
前几天和一个读者聊天,聊到了 Dubbo 。他说他之前遇到了一个 Dubbo 的坑。
在当今电商行业中,商品秒杀活动已经成为四大电商平台争相推出的一种促销方式。然而,随着用户数量的增加和秒杀活动的火爆,商品秒杀系统面临着巨大的为了提高系统的并发处理能力,我们需要寻找一种高效的解决方案。
如何优雅的进行错误重试 最近在爬取豆瓣电影所有演员和导演信息的过程中,遇到了一个小问题,目前豆瓣网页端的反爬还是很强的,只有使用代理IP来进行爬取,那么关键的问题来了,即使使用代理IP,也不能100%保证每次请求的不出错误的,那么如何优雅的进行错误重试呢? Python异常判断 Python3版本为我们提供了简单明了的控制语句,即try...except...else,别小看else的加入,我们可以使用它来干很多事。else中的代码只有在没有任何异常发生的情况下才会执行,下一小节我们来看一下,真实业
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。
uncs是java快速开发爬虫的工具,简单便捷,经过大量版本迭代和生产验证,可以适用大多数网站,推荐使用。
在我们日常的开发工作中,为了代码的健壮性,我们通常会对方法中的业务代码进行try-except的包装,以防止在发生异常的时候进程被中断。如果发生异常,我们该怎么办呢?有同学可能用自己的方式(循环)去做了重试,那么有没有一种通用的可靠的重试方式呢?答案是有的,它就是retrying库,今天我们就一起来看看。
最近看到好多博主都在推分布式锁,实现方式很多,基于db、redis、zookeeper。zookeeper方式实现起来比较繁琐,这里我们就谈谈基于redis实现分布式锁的正确实现方式。
多线程以及多进程改善了系统资源的利用率并提高了系统 的处理能力。然而,并发执行也带来了新的问题——死锁。所谓死锁是指多个线程因竞争资源而造成的一种僵局(互相等待),若无外力作用,这些进程都将无法向前推进。
在微服务框架中,通过rest api的方式调用其他服务是很正常的事情。在spring生态系统中,一个流行的REST客户端是Feign,这是因为它的声名式风格和添加不同配置的DRY方式。
Scrapy是自带有重试的,但一般是下载出错才会重试,当然你可以在Middleware处来完成你的逻辑。这篇文章主要介绍的是如何在spider里面完成重试。使用场景比如,我解析json出错了,html中不包含我想要的数据,我要重试这个请求(request)。
死锁是多线程编程或者说是并发编程中的一个经典问题,也是我们在实际工作中很可能会碰到的问题。相信大部分读者对“死锁”这个词都是略有耳闻的,但从我对后端开发岗位的面试情况来看很多同学往往对死锁都还没有系统的了解。虽然“死锁”听起来很高深,但是实际上已经被研究得比较透彻,大部分的解决方法都非常成熟和清晰,所以大家完全不用担心这篇文章的难度。
在很多并发业务场景中,我们经常需要使用多把锁来保护共享的资源,比如转账业务,A用户转账给B用户,同时B用户转账给A用户,如果不注意锁资源的有序性,可能导致死锁的发生。
分布式锁可以保证在分布式系统中,同一操作只被一台机器上的一个线程执行,保证共享数据的一致性。
在上一篇文章里我们介绍了 httpclient 连接池中空闲连接的清理,在这里我们主要介绍 http 连接的重试机制。
在后端接口性能指标中一类重要的指标就是接口耗时。具体包括平均响应时间 TP90、TP99 耗时值等。这些值越低越好,一般来说是几毫秒,或者是几十毫秒。如果响应时间一旦过长,比如超过了 1 秒,在用户侧就能感觉到非常明显的卡顿。如果长此以往,用户可能就直接用脚投票,卸载我们的 App 了。
Eolink Apikit 的图形用例是指通过图形化的方式去表现 API 流程测试。它包括了条件选择器、单个 API 步骤和操作集等组件。
回顾公司过去一年,发生了好几次P级事务,最严重的一次对外停止服务整整一下午,超过六小时。
我们平时习惯于使用 Rabbitmq 和 Kafka 作为消息队列中间件,来给应用程序之间增加 异步消息传递功能。这两个中间件都是专业的消息队列中间件,特性之多超出了大多数人的理解能力。
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。
RabbitMQ 不会为未确认的消息设置过期时间,它判断此消息是否需要重新投递给消费者的唯一依据是消费该消息连接是否已经断开,这个设置的原因是 RabbitMQ 允许消费者消费一条消息的时间可以很久很久。
在我们日常工作中常用的C#跳转语句有break、continue、return,但是还有一个C#跳转语句很多同学可能都比较的陌生就是goto,今天大姚带大家一起来认识一下goto语句及其它的优缺点。
在日常开发中,我们很多时候都需要调用二方或者三方服务和接口,外部服务对于调用者来说一般都是不可靠的,尤其是在网络环境比较差的情况下,网络抖动很容易导致请求超时等异常情况,这时候就需要使用失败重试策略重新调用 API 接口来获取。
resilience4j-retry-0.13.0-sources.jar!/io/github/resilience4j/retry/Retry.java
业务开发中会有方法重推的需求,比如调用第三方系统接口,如果调用失败,需要能够重推,重推后需要更新业务信息,例如业务单据的状态更新为:推送失败(成功)。
DelayQueue队列中每个元素都有个过期时间,并且队列是个优先级队列,当从队列获取元素时候,只有过期元素才会出队列。
activemq-artemis-2.11.0/artemis-core-client/src/main/java/org/apache/activemq/artemis/core/client/impl/ServerLocatorImpl.java
接触到AtomicLong的原因是在看guava的LoadingCache相关代码时,关于LoadingCache,其实思路也非常简单清晰:用模板模式解决了缓存不命中时获取数据的逻辑,这个思路我早前也正好在项目中使用到。 言归正传,为什么说LongAdder引起了我的注意,原因有二:
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