2021年9月

Hystrix command 执行时 8 大步骤第三步,就是检查 Request cache 是否有缓存。首先,有一个概念,叫做 Request Context 请求上下文,一般来说,在一个 web 应用中,如果我们用到了 Hystrix,我们会在一个 filter 里面,对每一个请求都施加一个请求上下文。就是说,每一次请求,就是一次请求上下文。然后在这次请求上下文中,我们会去执行 N 多代码,调用 N 多依赖服务,有的依赖服务可能还会调用好几次。

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前面我们了解了 Hystrix 最基本的支持高可用的技术:资源隔离 + 限流。创建 command;执行这个 command;配置这个 command 对应的 group 和线程池。这里,我们要讲一下,你开始执行这个 command,调用了这个 command 的 execute() 方法之后,Hystrix 底层的执行流程和步骤以及原理是什么。

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深入 Hystrix 断路器执行原理状态机Hystrix 断路器有三种状态,分别是关闭(Closed)、打开(Open)与半开(Half-Open),三种状态转化关系如下:Closed 断路器关闭:调用下游的请求正常通过Open 断路器打开:阻断对下游服务的调用,直接走 Fallback 逻辑Half-Open 断路器处于半开状态:SleepWindowInMilliseconds

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基于本地缓存的 fallback 降级机制Hystrix 出现以下四种情况,都会去调用 fallback 降级机制:断路器处于打开的状态。资源池已满(线程池+队列 / 信号量)。Hystrix 调用各种接口,或者访问外部依赖,比如 MySQL、Redis、Zookeeper、Kafka 等等,出现了任何异常的情况。访问外部依赖的时候,访问时间过长,报了 TimeoutException 异常。

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题目描述有一个 1GB 大小的文件,文件里每一行是一个词,每个词的大小不超过 16B,内存大小限制是 1MB,要求返回频数最高的 100 个词(Top 100)。解答思路由于内存限制,我们依然无法直接将大文件的所有词一次读到内存中。因此,同样可以采用分治策略,把一个大文件分解成多个小文件,保证每个文件的大小小于 1MB,进而直接将单个小文件读取到内存中进行处理。

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前面讲了 Hystrix 的 request cache 请求缓存、fallback 优雅降级、circuit breaker 断路器快速熔断,这一讲,我们来详细说说 Hystrix 的线程池隔离与接口限流。Hystrix 通过判断线程池或者信号量是否已满,超出容量的请求,直接 Reject 走降级,从而达到限流的作用。限流是限制对后端的服务的访问量,比如说你对 MySQL、Redis、Zookeeper 以及其它各种后端中间件的资源的访问的限制,其实是为了避免过大的流量直接打死后端的服务。

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题目描述现有海量日志数据保存在一个超大文件中,该文件无法直接读入内存,要求从中提取某天访问百度次数最多的那个 IP。解答思路这道题只关心某一天访问百度最多的 IP,因此,可以首先对文件进行一次遍历,把这一天访问百度 IP 的相关信息记录到一个单独的大文件中。接下来采用的方法与上一题一样,大致就是先对 IP 进行哈希映射,接着使用 HashMap 统计重复 IP 的次数,最后计算出重复次数最多的 IP。

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什么是限流限流可以认为服务降级的一种,限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统的目的。一般来说系统的吞吐量是可以被测算的,为了保证系统的稳定运行,一旦达到的需要限制的阈值,就需要限制流量并采取一些措施以完成限制流量的目的。比如:延迟处理,拒绝处理,或者部分拒绝处理等等。

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