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稳定性体系中,超时、重试、限流、熔断并称容错四大金刚,重试作为故障自愈最基础能力,用于解决 RPC 瞬时网络抖动、节点临时宕机等临时故障。但原生 OpenFei...
本系列围绕稳定性容错四大核心能力:超时、重试、限流、熔断 分上中下三篇完整落地讲解重试:
核心统一设计准则:服务端幂等声明 + 调用方动态配置双条件校验,Feign/gRPC 两套 RPC 保持安全、自愈、流量防护标准完全一致。
本系列围绕稳定性容错四大核心能力:超时、重试、限流、熔断分上中下三篇完整落地讲解:
K8s 滚动发布、旧 Pod 停机主动摘除 Nacos 实例,整套平滑发布流程完整落地,但每次发版都会持续 30 秒出现大量 GRPC 调用超时、连接失败。我们...
结果:每次发版都有数十秒的 RPC 超时 / 连接失败,报错峰值持续 30 + 秒,Nacos 控制台已经看不到旧实例,但流量还在往已销毁的 Pod 上打。
十几年前,大数据业务还普遍依赖 Hadoop,当时我们团队有一套屡试不爽的离线高速入库方案:
所有服务跑在物理机、虚拟机上,架构简单、工具原始,但也正因如此,真正底层、隐蔽、颠覆认知的玄学故障,最容易被所有人误诊。
Redis 平时稳得离谱,绝大多数请求都是 1~5ms 极速响应,服务监控、慢查询日志、CPU、内存、连接数全部正常,毫无异常。但线上就是会零星、随机、无规律爆...
线上诡异疑难Bug:接口压测早已停止,流量归零,但是应用CPU永久打满100%,机器持续告警,只能重启临时恢复。
做后端开发的朋友,大概率都和OOM(内存溢出)打过交道。它就像线上服务的 “隐形杀手”,平时悄无声息,一旦爆发,服务宕机、业务中断、告警刷屏,整个人瞬间紧绷。
又一次线上救火,线上再次发生线程数暴涨,且无法回收,本文记录问题发现解决的全过程。
jvm参数配置并无太大问题,jvm监控中堆内存,元空间都不大,非堆也不大,但是jvm线程数不正常,达到了几千个,最高时达到16k,且线程数是稳步增长的。
嗨,各位打工人!今天咱们聊点硬核却又不那么无聊的东西:HTTP/1.1 下的异步请求到底怎么跑?别担心,没有“茴香豆的四种写法”,只有接地气的“马路”比喻。
线程池,是我们日常开发中经常使用的工具。对于一个熟练的开发者来说,了解线程池的原理,并能进行优化,是其必备的技能。本文将提供线程池设置的最佳实践数据,教大家设置...
线上定时采集性能火焰图,每次跑完进程物理内存固定上涨 70M 且不会自动回落;重复采集内存不再增长,重启服务后重新采集又会复现内存占用上涨。
K8s 滚动发布、Nacos 主动下线实例,自以为做到了平滑无感升级,结果每次发版都批量报 RPC 调用异常。
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