「java熔断对比」java熔断机制是什么

本篇文章给大家谈谈java熔断对比，以及java熔断机制是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、java和php那个吃香?
• 2、java springcloud中为什么用熔断,不用异常机制？
• 3、如何以JAVA实现数据对比
• 4、java 如何实现服务熔断
• 5、java break和continue的区别
• 6、Sentinel与Hystrix的区别

java和php那个吃香?

11.java和php技术层面对比:

2java是纯面向对象开发,功能强大,分支众多,没有java不能做的软件,PHP有他独特的领域,那就是WEB在这方面没有可以和他相比较,其与java相比较之下在这一方面基本上完胜java因其专注的领域不同所以没有太大可比性,PHP适合于快速开发,中小型应用系统,开发成本低,而Java适合于开发大型的应用系统,应用的前景比较广阔,系统易维护、可复用性较好。

32.数据库访问比较

4Java通过JDBC来访问数据库,通过不同的数据库厂商提供的数据库驱动方便地访问数据库。访问数据库的接口比较统一。PHP对于不同的数据库采用不同的数据库访问接口,所以数据库访问代码的通用性不强。例如:用Java开发的Web应用从MySQL数据库转到Oracle数据库只需要做很少的修改。而PHP则需要做大量的修改工作。

5数据库访问方式的差异,奠定了php开发出的oa和java开发出来的oa是马车和火车的差距,前者只能亦步亦趋而且额度有限,后者却是工业化的结晶,不仅能够包容万物而且速度上稳步提

63.:在开发上的区别

7(1).php在开发上比较快即写即用java则需要编译

8(2).Php占用内存少而java比较占用内存

9(3).Java远程调用方便java的同语言调用不是采用纯粹的http调用,而且维护一定的连接,从而大大提高性能。而php也有远程调用,但是相对来说就弱许多了。

104.:PHP的开发程序在别人拿到代码后,可以很容易的进行修改。而Java开发的程序由于无法看到完整的源代码,只能看到一些编译好的类文件.class,所以底层架构的诸多隐患都无法提前预知,一旦发生灾难性的错误,后果必将及其严重。而PHP如果想要加密代码,也可以使用Zend公司的权威产品zendguard进行加密,以保证产品的知识产权如果出差距,也是由开发程序员的水平来决定的。这一回合,两者依旧平分秋色。。

115.:性能比较:

12在循环测试中java执行的时间远远低于php所以java的性能比较好

13PHP适合于快速开发,中小型应用系统,开发成本低,能够对变动的需求作出快速的反应。而Java适合于开发大型的应用系统,应用的前景比较广阔,系统易维护、可复用性较好。

146.:跨平台性Java和PHP都有很好的跨平台的特性。几乎都可以在不作任何修改的情况下运行在Linux或者Windows等不同的操作系统上。

157.:php开发周期短java开发过程相对较缓慢前者代码运用比较混乱不会区分大小写因此在后期开发当中一些命名较混乱不易区分而Java是区分大小写的命名比较规范在之后的开发过程当中不易混乱即使工程师不是同一人也可清晰看懂程序中的代码

java springcloud中为什么用熔断,不用异常机制？

一个微服务的超时失败可能导致瀑布式连锁反映，当对某个微服务的调用失败达到一个特定的阀值(5秒之内发生20次失败是Hystrix定义的缺省值), 链路就会被处于open状态， 之后所有所有对这个微服务的调用都不会被执行。

超时是靠异常捕获的，熔断是一个调度管理机制。

如何以JAVA实现数据对比

这是sql语句的问题，sql写好了，执行以下就可以了，时间对比，主要用到datepart分离出时分秒然后进行对比，或者直接时分秒对比，但第二种方法常出错，因为有的时分秒中含有字符，不能比对

java 如何实现服务熔断

用length()方法、charAt方法结合for循环就行了，

package com.golden.test;

public class TestString {

public static void main(String[] args) {

String str = "你叫神马？我叫Tesson.";

for (int i = 0; i str.length(); i++) {

char item = str.charAt(i);

System.out.println(item);

}

}

}

java break和continue的区别

1、两者的作用

break：是跳出当前的循环块或者程序块。循环块有for、do while、while，程序块有switch(){case 1: xxx;break;}在循环体中的作用是跳出正在循环的循环块，在程序块中的作用是中断与下一个case的比较。

continues：可以强迫程序跳到循环的起始处，当程序运行到continue语句时，即会停止运行剩余的循环主体，而是回到循环的开始处继续运行。

2、区别

break语句是结束这次循环，不再执行该循环块或者程序块，而continue语句的作用是中断当前的这次循环，继续后面的循环。

3、例子

总感觉描述的不是特别的清楚，下面贴出两个小例子，帮助理解。

例1：break语句

publicstaticvoid main(String[] args)

{

for(int i = 0 ; i 10 ; i++)

{

if(i == 3)

{

break;

}

System.out.println(i);// 0,1,2 }

}

执行的结果：

***********************

1

2

***********************

满足条件跳出循环，不再执行下面的循环。

例2：continue语句

publicstaticvoid main(String[] args)

{

for(int j = 0;j 10; j++)

{

if(j == 4)

{

continue;

}

System.out.println(j);

}

}

执行结果：

***********************

1

2

3

5

6

7

8

9

***********************

少了4，满足j==4时，中断这次循环，继续后面的循环。

4、实际应用

根据不同的要求，灵活使用break与continue语句，提高代码执行效率。

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Sentinel与Hystrix的区别

Sentinel  是阿里中间件团队研发的面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件，最近正式开源。Sentinel 主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。大家可能会问：Sentinel 和之前常用的熔断降级库 Netflix Hystrix 有什么异同呢？本文将从多个角度对 Sentinel 和 Hystrix 进行对比，帮助大家进行技术选型。 

Hystrix 的关注点在于以隔离和熔断为主的容错机制，超时或者熔断的调用会快速失败，并可以提供fallback机制，而Sentinel 的侧重点在与：

多样化的流量控制

熔断升级

系统负载保护

实时监控和控制台

可以看到两者解决的问题还是有比较大的不同的，下面我们来分别对比一下

Hystrix 的资源模型设计上采用了命令模式，将对外部资源的调用和 fallback 逻辑封装成一个命令对象（HystrixCommand / HystrixObservableCommand），其底层的执行是基于 RxJava 实现的。每个 Command 创建时都要指定 commandKey 和 groupKey（用于区分资源）以及对应的隔离策略（线程池隔离 or 信号量隔离）。线程池隔离模式下需要配置线程池对应的参数（线程池名称、容量、排队超时等），然后 Command 就会在指定的线程池按照指定的容错策略执行；信号量隔离模式下需要配置最大并发数，执行 Command 时 Hystrix 就会限制其并发调用。

Sentinel 的设计则更为简单。相比 Hystrix Command 强依赖隔离规则，Sentinel 的资源定义与规则配置的耦合度更低。Hystrix 的 Command 强依赖于隔离规则配置的原因是隔离规则会直接影响 Command 的执行。在执行的时候 Hystrix 会解析 Command 的隔离规则来创建 RxJava Scheduler 并在其上调度执行，若是线程池模式则 Scheduler 底层的线程池为配置的线程池，若是信号量模式则简单包装成当前线程执行的 Scheduler。而 Sentinel 并不指定执行模型，也不关注应用是如何执行的。Sentinel 的原则非常简单：根据对应资源配置的规则来为资源执行相应的限流/降级/负载保护策略。在 Sentinel 中资源定义和规则配置是分离的。用户先通过 Sentinel API 给对应的业务逻辑定义资源（埋点），然后可以在需要的时候配置规则。埋点方式有两种：

try-catch 方式（通过 SphU.entry(...)），用户在 catch 块中执行异常处理 / fallback

if-else 方式（通过 SphO.entry(...)），当返回 false 时执行异常处理 / fallback

Sentinel 提供 多样化的规则配置方式 。除了直接通过 loadRules API 将规则注册到内存态之外，用户还可以注册各种外部数据源来提供动态的规则。用户可以根据系统当前的实时情况去动态地变更规则配置，数据源会将变更推送至 Sentinel 并即时生效。

隔离是 Hystrix 的核心功能之一。Hystrix 提供两种隔离策略：线程池隔离（Bulkhead Pattern）和信号量隔离，其中最推荐也是最常用的是线程池隔离。Hystrix 的线程池隔离针对不同的资源分别创建不同的线程池，不同服务调用都发生在不同的线程池中，在线程池排队、超时等阻塞情况时可以快速失败，并可以提供 fallback 机制。线程池隔离的好处是隔离度比较高，可以针对某个资源的线程池去进行处理而不影响其它资源，但是代价就是线程上下文切换的 overhead 比较大，特别是对低延时的调用有比较大的影响。

但是，实际情况下，线程池隔离并没有带来非常多的好处。首先就是过多的线程池会非常影响性能。考虑这样一个场景，在 Tomcat 之类的 Servlet 容器使用 Hystrix，本身 Tomcat 自身的线程数目就非常多了（可能到几十或一百多），如果加上 Hystrix 为各个资源创建的线程池，总共线程数目会非常多（几百个线程），这样上下文切换会有非常大的损耗。另外，线程池模式比较彻底的隔离性使得 Hystrix 可以针对不同资源线程池的排队、超时情况分别进行处理，但这其实是超时熔断和流量控制要解决的问题，如果组件具备了超时熔断和流量控制的能力，线程池隔离就显得没有那么必要了。

Sentinel 可以通过并发线程数模式的流量控制来提供信号量隔离的功能。这样的隔离非常轻量级，仅限制对某个资源调用的并发数，而不是显式地去创建线程池，所以 overhead 比较小，但是效果不错。并且结合基于响应时间的熔断降级模式，可以在不稳定资源的平均响应时间比较高的时候自动降级，防止过多的慢调用占满并发数，影响整个系统。而 Hystrix 的信号量隔离比较简单，无法对慢调用自动进行降级，只能等待客户端自己超时，因此仍然可能会出现级联阻塞的情况。

熔断降级对比 sentinel和Hystrix的熔断降级本质都是基于熔断器模式

 Sentinel 与 Hystrix 都支持基于失败比率（异常比率） 的熔断降级 此时所有对该资源的调用都会被 block，直到过了指定的时间窗口后才启发性地恢复。上面提到过，Sentinel 还支持基于平均响应时间的熔断降级，可以在服务响应时间持续飙高的时候自动熔断，拒绝掉更多的请求，直到一段时间后才恢复。这样可以防止调用非常慢造成级联阻塞的情况。

实时指标统计实现对比

Hystrix 和 Sentinel 的实时指标数据统计实现都是基于滑动窗口的。Hystrix 1.5 之前的版本是通过环形数组实现的滑动窗口，通过锁配合 CAS 的操作对每个桶的统计信息进行更新。Hystrix 1.5 开始对实时指标统计的实现进行了重构，将指标统计数据结构抽象成了响应式流（reactive stream）的形式，方便消费者去利用指标信息。同时底层改造成了基于 RxJava 的事件驱动模式，在服务调用成功/失败/超时的时候发布相应的事件，通过一系列的变换和聚合最终得到实时的指标统计数据流，可以被熔断器或 Dashboard 消费。

Sentinel 目前抽象出了 Metric 指标统计接口，底层可以有不同的实现，目前默认的实现是基于LeapArray的滑动窗口，后续根据需要可能会引入 reactive stream 等实现。

Sentinel 的特色

除了之前提到的两者的共同特性之外，Sentinel 还提供以下的特色功能：

轻量级，高性能 

Sentinel 作为一个功能完备的高可用流量管控组件，其核心sentinel-core没有任何多余依赖，打包后只有不到200K，非常轻量级，开发者可以放心引入 sentinel-core 而不需担心依赖问题 ，同时sentinel提供多种扩展点，用户可以很方便的根据需求去进行扩展，而且无缝切换到Sentinel中

引入Sentinel带来的性能损耗非常小。只有在业务单机量级超过 25W QPS 的时候才会有一些显著的影响（5% - 10% 左右），单机 QPS 不太大的时候损耗几乎可以忽略不计。

流量控制

Sentinel可以针对不同的调用 以不同的运行指标 如 QPS、并发调用数、系统负载等）为基准，对资源调用进行流量控制，将随机的请求调整成合适的形状。

Sentinel 支持多样化的流量整形策略，在 QPS 过高的时候可以自动将流量调整成合适的形状。常用的有：

直接拒绝模式：即超出的请求直接拒绝。

慢启动预热模式： 当流量激增的时候，控制流量通过的速率，让通过的流量缓缓的增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。

匀速器模式 利用 Leaky Bucket 算法实现的匀速模式，严格控制了请求通过的时间间隔，同时堆积的请求将会排队，超过超时时长的请求直接被拒绝。

Sentinel   Hystrix

隔离策略基于并发数线程池隔离/信号量隔离

熔断降级策略基于响应时间或失败比率基于失败比率

实时指标实现滑动窗口滑动窗口（基于 RxJava）

规则配置支持多种数据源支持多种数据源

扩展性多个扩展点插件的形式

基于注解的支持即将发布支持

调用链路信息支持同步调用不支持

限流基于 QPS / 并发数，支持基于调用关系的限流不支持

流量整形支持慢启动、匀速器模式不支持

系统负载保护支持不支持

实时监控 API各式各样较为简单

控制台开箱即用，可配置规则、查看秒级监控、机器发现等不完善

常见框架的适配Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等Servlet、Spring Cloud Netflix

文章出处

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