springcloud 熔断器Hystrix的具体使用

本文介绍了熔断器原理,它能快速失败,防止应用程序执行可能失败的操作。还阐述了微服务架构中熔断器的雪崩效应,即基础服务故障导致级联故障。同时给出两种处理方法,并对这两种方法进行测试,结果表明加入熔断信息不影响正常访问,熔断操作也能成功执行。

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熔断器(CircuitBreaker)

熔断器的原理很简单,如同电力过载保护器。它可以实现快速失败,如果它在一段时间内侦测到许多类似的错误,会强迫其以后的多个调用快速失败,不再访问远程服务器,从而防止应用程序不断地尝试执行可能会失败的操作,使得应用程序继续执行而不用等待修正错误,或者浪费CPU时间去等到长时间的超时产生。熔断器也可以使应用程序能够诊断错误是否已经修正,如果已经修正,应用程序会再次尝试调用操作。

熔断器模式就像是那些容易导致错误的操作的一种代理。这种代理能够记录最近调用发生错误的次数,然后决定使用允许操作继续,或者立即返回错误。
在这里插入图片描述

熔断器中的雪崩效应

在微服务架构中通常会有多个服务层调用,基础服务的故障可能会导致级联故障,进而造成整个系统不可用的情况,这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将不可用逐渐放大的过程。

如果下图所示:A作为服务提供者,B为A的服务消费者,C和D是B的服务消费者。A不可用引起了B的不可用,并将不可用像滚雪球一样放大到C和D时,雪崩效应就形成了
在这里插入图片描述

处理方法一:

因为熔断只是作用在服务调用这一端,因此我们根据上一篇的示例代码只需要改动spring-cloud-consumer项目相关代码就可以。因为,Feign中已经依赖了Hystrix所以在maven配置上不用做任何改动。
1、配置文件

feign.hystrix.enabled=true

2、创建回调类

import com.zzq.eurekastudent.client.GradeClient;
import com.zzq.eurekastudent.pojo.Grade1;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@Component
public class GradeClientImpl implements GradeClient {

    @Override
    public List<Grade1> findGrads() {
        //打印日志
        //使用消息队列发送消息
        //发送短信
        List<Grade1> list = new ArrayList<Grade1>();
        Grade1 grade = new Grade1();
        grade.setId(0);
        grade.setGradeName("出错了,执行了熔断器--第一种方法");
        list.add(grade);
        return list;
    }

回调接口GradeClient
在服务熔断的时候返回fallback类中的内容。

@FeignClient(name = "eureka-grade",fallback = GradeClientImpl.class)
public interface GradeClient {

    @GetMapping("/grades")
     List<Grade1> findGrads();
}

处理方法二:

1.添加依赖

  <!-- hystrix -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
        </dependency>

2.启动类添加注解@EnableHystrix和@EnableEurekaClient

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
//调用者加入这个注解
@EnableFeignClients
//熔断
@EnableHystrix
@EnableCircuitBreaker
public class EurekaStudentApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaStudentApplication.class, args);
    }

}

3.控制层添加注解 @HystrixCommand(fallbackMethod = “ddd”)和方法ddd

@GetMapping("/grades")
    @ResponseBody
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "ddd")
    public List<Grade1> getAllGrades(){

        return   gradeClient.findGrads();
    }
    public  List<Grade1> ddd(){

        //打印日志
        //使用消息队列发送消息
        //发送短信
        List<Grade1> list = new ArrayList<Grade1>();
        Grade1 grade = new Grade1();
        grade.setId(0);
        grade.setGradeName("出错了,执行了熔断器--方法2");
        list.add(grade);
        return list;
    }

以上两种方法的测试:

那我们就来测试一下看看效果吧。

依次启动eureka-server、eureka-student、eureka-grade三个项目。

浏览器中输入:http://localhost:8091/grades

返回:年级的列表
说明加入熔断相关信息后,不影响正常的访问。接下来我们手动停止eureka-grade项目再次测试:

浏览器中输入:http://localhost:8091/grades

返回:出错了,执行了熔断器–方法2

根据返回结果说明熔断成功。

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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