5.cloud-Hystrix断路器

本文介绍了如何在SpringCloud中使用Hystrix进行服务降级和熔断,包括添加依赖、配置业务类中的@HystrixCommand、全局统一处理、代码与业务分离以及限流和熔断的设置。

1.概述

    1.1 官网资料

https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-To-Use

    1.2 停更进维

https://github.com/Netflix/Hystrix

2.降级

  2.1 基础应用

      1) pom

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

   2) 业务类

  超过3面提示

@HystrixCommand(fallbackMethod="paymentInfo_TimeOutHandler",
            commandProperties= {@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "3000")})
    //失败
    public String paymentInfo_TimeOut(Integer id){

        int timeNumber = 3;
        try { TimeUnit.SECONDS.sleep(timeNumber); }catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
        return "线程池:"+Thread.currentThread().getName()+" id:  "+id+"\t"+"呜呜呜"+" 耗时(秒)"+timeNumber;
    }

    //兜底方法
    public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id){
        return "线程池:"+Thread.currentThread().getName()+"   系统繁忙, 请稍候再试  ,id:  "+id+"\t"+"哭了哇呜";
    }

    3) 主启动

@EnableHystrix
@SpringBootApplication
public class PaymentHystrixMain {

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

此处用@EnableCircuitBreaker也可以,建议使用EnableHystrix注解

  2.2 统一处理

@RestController
@DefaultProperties(defaultFallback = "paymentInfo_TimeOutHandler")
@RequestMapping("payment")
@Slf4j
public class PaymentController {

    @Resource
    private PaymentService paymentService;

    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @HystrixCommand
    @GetMapping("timeout/{id}")
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){

        String result = "";
        synchronized (this) {
            G.count++;
            result = paymentService.paymentInfo_TimeOut(id) + " count:" + G.count;;
            log.info("result:"+result);
        }

        return result;
    }

    //兜底方法
    public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id){
        return "线程池:"+Thread.currentThread().getName()+"   系统繁忙, 请稍候再试  ,id:  "+id+"\t"+"哭了哇呜";
    }

}

  2.3 代码和业务分开

    1) yml

feign:
  hystrix:
    enabled: true #如果处理自身的容错就开启。开启方式与生产端不一样。
 

    2) 接口类

   重载方法中写异常数据


@Component
public class PaymentFallbackService implements PaymentHystrixService {

    @Override
    public String paymentInfo_OK(Integer id) {
        return "-----PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_OK , (┬_┬)";
    }

    @Override
    public String paymentInfo_TimeOut(Integer id) {
        return "-----PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_TimeOut , (┬_┬)";
    }
}

    3) 接口

@Component
@FeignClient(value = "CLOUD-PAYMENT",fallback = PaymentFallbackService.class)
public interface PaymentHystrixService {

    @GetMapping("/payment/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id);

    @GetMapping("/payment/timeout/{id}")
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id);

}
 

3.限流

4.熔断

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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