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依赖隔离 “舱壁模式”对于熟悉Docker的读者一定不陌生,Docker通过“舱壁模式”实现进程的隔离,使得容器与容器之间不会互相影响。而Hystrix则使用该模式实现线程池的隔离,它会为每一个Hystrix命令创建一个独立的线程池,这样就算某个在Hystrix命令包装下的依赖服务出现延迟过高的情况,也只是对该依赖服务的调用产生影响,而不会拖慢其他的服务。 通过对依赖服务的线程池隔离实现,可以带来如下优势: 应用自身得到完全的保护,不会受不可控的依赖服务影响。即便给依赖服务分配的线程池被填满,也不会影响应用自身的额其余部分。可以有效的降低接入新服务的风险。如果新服务接入后运行不稳定或存在问题,完全不会影响到应用其他的请求。当依赖的服务从失效恢复正常后,它的线程池会被清理并且能够马上恢复健康的服务,相比之下容器级别的清理恢复速度要慢得多。当依赖的服务出现配置错误的时候,线程池会快速的反应出此问题(通过失败次数、延迟、超时、拒绝等指标的增加情况)。同时,我们可以在不影响应用功能的情况下通过实时的动态属性刷新(后续会通过Spring Cloud Config与Spring Cloud Bus...

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简单轮询负载均衡以轮询的方式依次将请求调度不同的服务器,即每次调度执行i=(i+1) mod n 随机负载均衡随机选择状态为UP的server 加权响应时间负载均衡根据响应时间分配一个weight,响应时间越长,weight越小,被选中的可能性越低。 区域感知负载均衡区域感知负载均衡内置电路跳闸逻辑,可被配置基于区域同源关系(Zone Affinity,也就是更倾向于选择发出调用的服务所在的托管区域内,这样可以降低延迟,节省成本)选择目标服务实例。它监控每个区域中运行实例的行为,而且能够实时的快速丢弃一整个区域。这样在面对整个区域故障时,帮我们提升了弹性。 Ribbon自带负载均衡策略比较从现在开始,我这边会将近期研发的spring cloud微服务云架构的搭建过程和精髓记录下来,帮助更多有兴趣研发spring cloud框架的朋友,大家来一起探讨spring cloud架构的搭建过程及如何运用于企业项目。 JAVA ssm b2b2c多用户商城系统源码

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