根据平均响应时间计算所有服务的权重，响应时间越快的服务权重越大被选中的概率越高，刚启动时如果统计信息不足，则使用RoundRobinRule策略，等统计信息足够，会切换到WeightedResponseTimeRule。，会先过滤掉由于多次访问故障而处于跳闸状态的服务，然后选择一个并发量最小的进行访问。，先按照轮询策略获取服务，如果获取服务失败则在指定时间内进行重试，获取可用服务。除了使用注解，还

令牌桶算法是一种反向的漏桶算法，桶中存放的不再是请求，而是令牌，只有拿到令牌后，才能对请求进行处理，如果没有令牌，就需要等待可用的令牌，为了限制流速，该算法每单位时间产生一定量的令牌存入桶中。漏桶算法是利用一个缓存区，当请求进入系统时，无论请求的速率如何，都先在缓存区内保存，然后以固定的流速流出缓存区进行处理，使用队列实现。将单位时间分为多个区间，每个区间都有一个计数器，有一个请求落在该区间内，则

原文链接http://zhhll.com.cn/2020/12/04/%E6%A1%86%E6%9E%B6/hibernate/session%E6%8E%A5%E5%8F%A3/session接口Session接口是hibernate向应用程序提供的操纵数据库的最主要的接口，提供了保存、更新、删除和加载Java对象的方法。session具有一个缓存，位于缓存中的对象成为持久化对象，和数据库中的相

设置隔离策略，THREAD表示线程SEMAPHORE表示信号量，默认THREAD，有几种情况可以使用SEMAPHORE模式：只想控制并发度 外部的方法已经做了线程隔离 调用的是本地方法或者可靠度非常高、耗时特别小的方法。一个滑动窗口下的最小的请求次数(请求是否达到开启的阈值)，默认20，只有在一个统计窗口内处理的请求数量达到这个阈值，才会进行熔断与否的判断。设置每个桶保存的执行时间的最大值，如果设

本文将以 Mac 系统为例，带你一步步完成 Jenkins 的下载、安装与启动，快速踏上自动化构建之路。：推荐选择「安装推荐的插件」，Jenkins 会自动安装源码管理（如 Git）、构建工具（如 Maven）等核心插件，后续可在「插件管理」中按需添加更多功能。持续集成（CI）是现代开发流程中的核心环节，而 Jenkins 作为一款开源的 CI 工具，凭借。：插件安装完成后，设置管理员用户名、密码

我们可以根据我们自己不同需求通过装饰去扩展它。在微服务框架中，可能一个服务需要调用多个微服务，在tomcat中运行时，tomcat只是分配了100个线程，由于多个服务之间调用的时间消耗过长，可能会导致线程耗尽，而在Hystrix中存在线程隔离，对于每个微服务分配一个线程池，访问某个微服务时就从对应的线程池中取线程，如果对应线程池中的线程都用光了，那么就认为该服务不可用了，如果在需要请求该微服务，则

服务熔断当下游的服务因为某种原因不可用，上游服务为了保证自己整体服务可用，不再继续调用目标服务，直接返回，快速释放资源，类似于保险丝，当某个异常条件被触发时，直接熔断整个服务，而不是一直等到此服务超时，用于应对雪崩效应的一种保护机制，注解是@HystrixCommand，失败次数达到一定阈值，就会启动熔断，当检测到该服务响应正常后，则恢复调用熔断是解决服务雪崩的一种方案。为了解决该问题，hystr

问题解决：单元测试自动回滚，需要加上注解Rollback(false)问题现象： 在进行单元测试时，测试执行成功，可是数据库中的数据没变。

upstream的fail_timeout和max_fails参数是用来判断负载均衡upstream中的某个server是否失效，在fail_timeout的时间内，nginx与upstream中某个server的连接尝试失败了max_fails次，则nginx会认为该server已经失效，在接下来的fail_timeout时间内，nginx不再将请求分发给失效的server。weight代表权重

Hadoop RPC是分布式系统中实现高效通信的核心机制，采用四层架构设计：序列化层通过Writable接口实现高效对象转换；函数调用层利用动态代理和反射完成远程方法定位；网络传输层基于TCP/IP保证可靠通信；服务器端通过Reactor模型处理并发请求。该机制具有高效性、可靠性和易用性特点，支持HDFS、YARN等组件间的频繁交互。Hadoop RPC通过分层设计，屏蔽底层细节，使开发者能够像调