初识Spring cloud断路器监控(Hystrix)

本文深入解析了Netflix的Hystrix熔断器在微服务架构中的作用,阐述其如何通过隔离调用防止故障连锁反应,确保服务的稳定性和高可用性。同时介绍了HystrixDashboard的监控功能及配置方法。

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Hystrix 是Netflix针对微服务分布式系统采用的熔断保护中间件,相当于电路中的保险丝。在微服务架构下,很多服务都相互依赖,如果不能对依赖的服务进行隔离,那么服务本身也可能发生故障,Hystrix通过HystrixCommand 对调用进行隔离,这样可以阻止故障的连锁反应,能够让接口调用快速失败并且迅速恢复正常,或者回退并优雅降级。
而断路器模型是为了防止程序出错导致网络阻塞,断路器的状况反应了一个程序的可用性和健壮性,它是一个重要指标。
Hystrix Dashboard是作为断路器状态的一个组件,提供了数据监控和友好的图形化界面。
相关pom依赖如下

<dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
    </dependency>

在启动类上加入
在这里插入图片描述在controller加入一个接口,用于调用服务端测试。
在这里插入图片描述启动9001,9002,9003服务。输入http://localhost:9001/hystrix
在这里插入图片描述客户端调用服务端接口调用
在这里插入图片描述在输入框输入监控9002端口服务http://localhost:9002/hystrix.stream

在这里插入图片描述点击Montor Stream。如果出现这种Unable to connect to Command Metric Stream情况。方法一可将spring boot 版本改为1.5以下,然后重启即可。
在这里插入图片描述方法二是在启动类中加入一个servlet。
在这里插入图片描述代码为。注意addUrlMappings设置的值。后期监控端口的url也要相应的改变。

@Bean
    public ServletRegistrationBean getServlet() {
        HystrixMetricsStreamServlet streamServlet = new HystrixMetricsStreamServlet();
        ServletRegistrationBean registrationBean = new ServletRegistrationBean(streamServlet);
        registrationBean.setLoadOnStartup(1);
        registrationBean.addUrlMappings("/actuator/hystrix.stream");
        registrationBean.setName("HystrixMetricsStreamServlet");
        return registrationBean;
    }

重启服务,重新调用一遍接口。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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