- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏互联网杂技
产品容错性设计原则
随着互联网的飞速发展，越来越多产品尤其是2C类产品更加注重用户体验，其中错误对用户体验的影响是灾难性的，在此我总结出一些容错性设计原则供大家参考和探讨。 一、容错性概念及重要性 对于容错性，大家可能不太清楚是什么概念，但当提到可用性时，那么大部分设计师都会比较熟悉这个词的含义。 容错性最初应用于计算机领域，它的存在能保证系统在故障存在的情况下不失效，仍然正常工作。产品容错性设计能使产品与人的交流或人与人借助产品的交流更加流畅。 由此可见，容错性设计原则是非常重要的，尤其是对于2C类或即时服务类（如铁路购票网站）产品/系统。 二、容错性设计原则 通过文献整理，总结出5一级原则和18大二级原则，并提供对应的案例用以加深理解。
2K90发布于 2018-04-03 - 来自专栏Java技术圈子
架构的容错性设计
面对程序故障，我们该做些什么 “容错性设计”（Design for Failure）是微服务的另一个核心原则，也是架构反复强调的开发观念的转变。 服务容错 其实前面的讲解又发现，在分布式服务中，很多设计比如一致性设计都有妥协的成分在，但是容错性设计却不能妥协，不能妥协的原因在于，分布式系统的本质是不可靠的，一个大的服务集群中，程序可能崩溃、节点可能宕机 容错策略 第一种容错策略，是故障转移（Failover）。 第二种容错策略，是快速失败（Failfast）。 第三种容错策略，是安全失败（Failsafe）。 第七种容错策略，是广播调用（Broadcast）。 1 那么为了实现各种各样的容错策略，开发人员总结出了一些被实践证明有效的服务容错设计模式。 实现容错策略 断路器模式 快速失败策略 断路器模式是微服务架构中最基础的容错设计模式，以至于像 Hystrix 这种服务治理工具，我们往往会忽略了它的服务隔离、请求合并、请求缓存等其他服务治理职能，直接把它叫做微服务断路器或者熔断器
1.3K20编辑于 2023-04-11 - 来自专栏s09g的技术博客
Fault-Tolerant Virtual Machines-VMware容错虚拟机设计 (3)
RELATED WORK Bressoud和Schneider[3]描述了通过完全包含在管理程序级别的软件来实现虚拟机的容错的最初想法。 而且，他们没有实现任何故障检测方法，也没有试图解决第3节中描述的任何实际问题。更重要的是，他们对其FT协议施加了一些不必要的限制。 这项工作与基于管理程序的工作有类似的限制和设计选择。 Napper等人[9]和Friedman和Kama[7]描述了容错的Java虚拟机的实现。 他们遵循与我们类似的设计，在日志通道上发送关于输入和非确定性操作的信息。与Bressoud一样，他们似乎没有把重点放在检测故障和故障后重新建立容错上。 CONCLUSION AND FUTURE WORK 我们在VMware vSphere中设计并实现了一个高效、完整的系统，为集群中服务器上运行的虚拟机提供了容错（FT）。
95120编辑于 2022-07-06 - 来自专栏MCP
MCP 熔断降级体系：服务容错设计模式
3. 隔离策略隔离策略是 mcp 熔断降级体系中用于防止故障扩散的重要手段。它的主要思想是将不同的服务调用或业务逻辑进行隔离，使得一个服务的故障不会影响到其他服务。 3. 业务逻辑耦合 ：降级策略往往与业务逻辑紧密相关，这可能导致业务逻辑与容错逻辑相互耦合，增加系统的维护难度。在开发过程中，需要合理设计代码结构，将容错逻辑与业务逻辑进行适度分离。
48410编辑于 2025-04-27 - 来自专栏慕枫技术笔记
微服务架构服务容错设计分析
微服务容错机制正是这样一种稳定性解决方案，可以理解微服务架构的保险丝，通过它可以对业务平台形成一种有效的保护机制。在发生平台异常时候，容错机制是平台稳定运行的最后一道屏障。 我们在进行架构设计时，不仅需要满足业务要求，同时也需要面向失败进行设计，意思就是说当外部条件发生变化或者内部出现异常时，平台的架构能够将这种异常的影响降到最低，强大的容错能力是优秀架构的关键指标。 场景一：服务节点异常影响上游服务调用方 假设我们有客户端服务，需要分别调用Service1集群的接口、Service2集群的接口以及Service3集群的接口来完成一项业务流程，如果Service3 在熔断机制中，核心的内容就是断路器的设计，断路器设计主要有两方面一个是状态转换的设计，一个是如何根据阈值以统计数据来执行核心的断路功能。 总结 本文主要对微服务架构中的容错机制进行了分析，从为什么要有容错机制到如何通过资源隔离、熔断以及降级等方式实现微服务容错保护进行了阐述。
66920编辑于 2023-03-20 - 来自专栏Java进阶架构师
dubbo源码解析-集群容错架构设计
交流过程中我这位朋友问到了几个问题,我却没能回答得上,让我感到十分惭愧.故而将原计划提前,并且定期整理,做到定期更新一篇dubbo源码解析.好让自己的知识盲点尽早暴露出来.本篇讲的就是dubbo的一个重要概念,集群容错 .既然你已经在看源码解析了,那么我就假设你对dubbo的使用上有一定的经验,并且看过了dubbo的官网的对集群容错的简单介绍 之前有写过源码解析的一些拙见,例如别怕,手把手带你撕、拉、扯下SpringMVC 官网介绍图.png 这张是官网的对于集群容错的架构设计图,即使你有一定的使用经验,第一眼看到这个图可能还是有些懵逼.因为这个图是从设计的角度画出来的,而不是使用的角度.但是即使这个图你看不懂也不影响你对本文的阅读 现在到了AbstractDirectory,也就是序号3 ? 根据官网的描述 在集群调用失败时，Dubbo 提供了多种容错方案，缺省为 failover 重试。
43840发布于 2018-08-15 - 来自专栏慕枫技术笔记
微服务容错组件Hystrix设计分析
Hystrix正是一种专门针对微服务容错处理的基础组件，本文主要针对容错组件Hystrix进行设计分析，希望对大家有所裨益。 Hystrix是什么？ 3、实现原理 （1）业务流程 如果想要实现异常情况的熔断保护，首先我们得有个断路器，由它作为调用流量的开关。 阈值统计 阈值以及数据统计是进行开关打开的判断依据，因此如何统计数据是非常关键的设计。 （3）隔离设计 Hystrix通过隔离的方式来限制异常节点访问对平台的影响，这个就类似于之前我文章提到的船舱内的隔板，限制异常影响范围。主要包括线程池隔离以及信号量隔离。 总结 本文主要对微服务架构中服务容错降级进行背景问题分析，阐述了服务容错组件Hystrix组件在服务容错、降价以及熔断方面的设计内容。相信大家对于服务容错这块内容有了更加深刻的理解。
44020编辑于 2023-03-20 - 来自专栏芋道源码1024
Dubbo 源码解析 —— 集群容错架构设计
交流过程中我这位朋友问到了几个问题,我却没能回答得上,让我感到十分惭愧.故而将原计划提前,并且定期整理,做到定期更新一篇dubbo源码解析.好让自己的知识盲点尽早暴露出来.本篇讲的就是dubbo的一个重要概念, 集群容错 .既然你已经在看源码解析了,那么我就假设你对dubbo的使用上有一定的经验,并且看过了dubbo的官网的对集群容错的简单介绍 之前有写过源码解析的一些拙见,例如别怕,手把手带你撕、拉、扯下SpringMVC 前期铺垫 这张是官网的对于集群容错的架构设计图,即使你有一定的使用经验,第一眼看到这个图可能还是有些懵逼.因为这个图是从设计的角度画出来的,而不是使用的角度.但是即使这个图你看不懂也不影响你对本文的阅读 MockClusterInvoker这个类 执行 invoke就要开始进入到集群,也就是 Cluster,现在第一个关键词 Directory已经浮出水面了 现在到了 AbstractDirectory,也就是序号3 带着这个问题,我们继续往下看 根据官网的描述 在集群调用失败时，Dubbo 提供了多种容错方案，缺省为 failover 重试。
92270发布于 2018-03-02 - 来自专栏wannshan(javaer,RPC)
dubbo集群容错策略的代码分析3
接上篇 https://cloud.tencent.com/developer/article/1109591 dubbo 版本2.5.3 通过代码可以看到failback，failover，failsafe，forking，failfast都通过了父类的select方法选择服务提供者（invoker） 这个方法里，也包含有dubbo处理集群的机制，包括使用负载均衡的策略。通知可以看到available和broadcast方案目前没用到负载均衡策略，先看先看select方法 /** * 使用lo
1.1K91发布于 2018-04-26 - 来自专栏小白晋级大师
分布式系统架构4：容错设计模式
而容错设计模式，指的是“要实现某种容错策略，我们该如何去做”。 上一篇已经讲了7种容错策略，为了实现各种策略，开发总结了一些容错设计模式，包括微服务常见的：断路器模式、舱壁隔离模式、超时重试模式。 示例：Netflix Hystrix可以设置一段时间内请求故障率达到阈值（10秒内20个请求，失败率50%），断路器的状态就会变为OPEN3.舱壁隔离模式（服务隔离）概念：灵感来源于船舶设计，通过为每个模块或服务分配独立的资源池 使用重试模式时，实现很简单，需避免滥用，适用场景的条件：只在主路关键服务上进行同步重试仅瞬间故障引起的失败进行重试仅对幂等性服务进行重试重试需要有明确终止条件5.容错设计模式对比模式 服务熔断：一种保护机制，用于防止一个服务的连续失败导致整个系统的崩溃，属于一种快速失败的容错策略的实现方法。
44610编辑于 2024-12-20 - 来自专栏小白晋级大师
分布式系统架构3：服务容错
这是小卷对分布式系统架构学习的第3篇文章，虽然知道大家都不喜欢看纯技术文章，写了也没多少阅读量，但是个人要成长的话，还是需要往深一点的技术上去探索的1.为什么需要容错分布式系统的本质是不可靠的，一个大的服务集群中 故障的发生是必然的，所以需要设计一套健壮的容错机制来应对这些问题。容错策略，指的是“面对故障，我们该做些什么”；而容错设计模式，指的是“要实现某种容错策略，我们该如何去做”。 ，问如何设计并实现周志明大佬的答复：我看这题是个圈套呀，大多数的架构设计题目，固定答案往往都是不对的。 因为做技术设计是为了解决实际问题，不能谈兵，所以方案要根据希望实现的目标而定： 如果目的是这项业务尽可能快速地完成，那就forking策略，5个一起调用，成功3个算过。 如果目的是这项业务尽可能少消耗资源，那就failfast策略，先对它们出错概率做个先验判断，排序后先调用最容易出错的，错够3次算失败，后面的不执行。
40610编辑于 2024-12-18 - 来自专栏系统设计
设计一个容错的微服务架构
为了尽量减少部分中断的影响，我们需要构建容错服务，来优雅地处理这些中断的响应结果。 本文介绍了构建和操作高可用性微服务系统的最常见技术和架构模式。如果你不熟悉本文中的模式，那并不一定意味着你做错了。 系统设计没有通用解决方案，建立可靠的系统总是会带来额外的成本。 微服务架构的风险 微服务架构将应用程序逻辑移动到服务，并使用网络层在它们之间进行通信。 微服务体系结构的最大优势之一是，团队可以独立设计，开发和部署他们的服务。他们对服务的生命周期拥有完全的所有权。这也意味着团队无法控制他们依赖的服务，因为它更有可能由不同的团队管理。 微服务容错隔离 在大多数情况下，由于分布式系统中的应用程序相互依赖，因此很难实现这种优雅的服务降级，您需要应用几种故障转移的逻辑（其中一些将在本文后面介绍），以为暂时的故障和中断做准备。 泰坦尼克号沉没的主要原因之一是其舱壁设计失败，水可以通过上面的甲板倒在舱壁的顶部，导致整个船体淹没。 泰坦尼克号舱壁设计（无效的设计） 断路器 为了限制操作的持续时间，我们可以使用超时。
90440发布于 2020-04-17 - 来自专栏小徐学爬虫
爬虫异常处理：异常捕获与容错机制设计
通过异常捕获和容错机制的设计，我们可以让我们的爬虫更加健壮和可靠。 1、异常捕获 在使用Python进行爬虫开发时，异常捕获是非常重要的。 requests.get('http://www.example.com') # 对响应进行处理... except Exception as e: print('请求出错：', str(e)) 2、容错机制设计 以下是一些常见的容错机制设计： 2.1 重试机制：当遇到网络异常或超时时，我们可以设置重试机制，让爬虫重新尝试获取数据。 以下是一个简单的示例代码，展示了如何设置重试机制来处理网络请求异常： import requests from retrying import retry @retry(stop_max_attempt_number=3, 通过异常捕获和容错机制设计，我们可以让我们的爬虫更加稳定和可靠。
62630编辑于 2023-08-22 - 来自专栏写代码和思考
Spring Cloud 学习笔记(3) 服务容错保护 Hystrix
背景 Hystrix 是一个容错框架，当多个服务可能导致滚雪球效应时，通过熔断回路来尽可能的保护一些服务。 3.
54220发布于 2021-05-17 - 来自专栏ThoughtWorks
分布式计算框架状态与容错的设计
本文会尽量避免从官方文档的角度进行论述，而是尝试先跳出具体的框架，从原理上分析分布式计算引擎状态容错机制的设计思想。 对这一点的理解与取舍，便是不同框架对状态与容错机制设计的出发点。 本节脱离具体的框架试举几例，大家可以自行对号入座，看这样的设计思路接近于哪个框架。 ---- Hadoop与Spark如何设计容错 一般来说，最朴素的想法就是通过下面的步骤实现状态与容错： 暂停所有数据的接收。 每个任务处理当前已经接收的数据。 将此时所有任务的状态进行持久化。 下面介绍Flink状态容错机制的设计原理。 从单机程序开始 现在跳出Flink框架，设想一个运行在单个节点的进程，该如何设计容错机制。 分布式容错 延续这个思路，是否可以设计一个分布式的容错机制呢？下图是一个多节点 的分布式任务，数据流从左至右。 ?
71930发布于 2021-04-16 - 来自专栏程序猿DD
不容错过的灰度发布系统架构设计
https://www.toutiao.com/i6910008843955192323 灰度发布的定义 互联网产品需要快速迭代开发上线，又要保证质量，保证刚上线的系统，一旦出现问题可以很快控制影响面，就需要设计一套灰度发布系统 灰度发布允许带着bug上线，只要bug不是致命的，当然这个bug是不知道的情况下，如果知道就要很快的改掉 简单灰度发布系统的设计 灰度简单架构如上图所示，其中的必要组件如下： 1、策略的配置平台，存放灰度的策略 2、灰度功能的执行程序 3、注册中心，注册的服务携带ip/Port/name/version 有了上面三个组件，才算一个完整的灰度平台 灰度的策略 灰度必须要有灰度策略，灰度策略常见的方式有以下几种 1、基于Request Header进行流量切分 2、基于Cookie进行流量切分 3、基于请求参数进行流量切分 举例：根据请求中携带的用户uid进行取模，灰度的范围是百分之一，那么uid取模的范围就是
84320编辑于 2023-04-04 - 来自专栏软件开发-青出于蓝
Dubbo源码解析之集群容错架构设计 原
图1 Dubbo集群容错架构设计时序图 ? 图2 Dubbo官网给的集群容错的架构设计图 图2的大体意思是：先从Directory那里拿到所有的Invoker，假设为List<Invoker> s1；之后用Router过滤s1，得到List 图2中的Directory、LoadBalance都使用了设计模式的模板模式。
47630发布于 2019-04-15 - 来自专栏开源部署
Sqoop：容错
Sqoop本身的容错依赖于Hadoop，这里我们focus在Sqoop传输任务失败的处理，确切的说，focus在Sqoop如何解决传输任务失败引发的数据一致性问题 对于一个传输任务，将数据从A传输到B， 数据库连接丢失 3. 由于分隔符等原因，传输的列数和表的列数不一致 4. 如果传输工具需要通用化，这个建“伴身表”的操作就需要集成到整个传输工具中，而“建表”工作外放，DBA会是一个很大的阻力 总结： 对于一个传输工具/平台，传输任务失败不可怕，可怕的地方在于“脏数据”如何处理，3种思路 自定义回滚：通过用户自定义的语句/方法，在任务失败后，执行清数据操作 3.
68410编辑于 2022-06-29 - 来自专栏开源部署
实现路由容错
1、实现路由容错 通过路由可以定义已知的规则，但不可能考虑到所有用户的所有请求，而且路由设计可能存在变更，网络等基础设施可能产生错误，所以需要进行路由容错。 路由容错主要通过未定义的路由和路由熔断来实现。 其包含多种默认方法来将Predicate组合成复杂的路由逻辑 spring.cloud.gateway.routes[0].predicates[0]=Path=/hello 2.2、编写路由容错控制器 token=1 3、用Hystrix处理路由熔断 3.1、添加依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud eureka.client.service-url.defaultZone=http://eureka01:50025/eureka/,http://eureka02:50026//eureka/ 3.3、编写路由容错控制器
93520编辑于 2022-09-15 - 来自专栏从码农的全世界路过
容错处理
常见的容错机制一般有四种:fail-fast, fail-safe, fail-over, fail-back. 1.fail-fast 快速失败 fail-fast即为快速失败机制是Java集合中的一种保护机制 list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { Integer i = iterator.next(); list.remove(i); } } 3.
66850编辑于 2022-06-27
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号