1 什么是灾难性雪崩效应?

  如下图的过程所示,灾难性雪崩形成原因就大致如此:

  造成灾难性雪崩效应的原因,可以简单归结为下述三种:

  • 服务提供者不可用。如:硬件故障、程序BUG、缓存击穿、并发请求量过大等。
  • 重试加大流量。如:用户重试、代码重试逻辑等。
  • 服务调用者不可用。如:同步请求阻塞造成的资源耗尽等。

  雪崩效应最终的结果就是:服务链条中的某一个服务不可用,导致一系列的服务不可用,最终造成服务逻辑崩溃。这种问题造成的后果,往往是无法预料的。

2 如何解决灾难性雪崩效应?

  解决灾难性雪崩效应的方式通常有:降级、隔离、熔断、请求缓存、请求合并。

  在Spring cloud中处理服务雪崩效应,都需要依赖hystrix组件。在pom文件中都需要引入下述依赖:

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

  通常来说,开发的时候,使用ribbon处理服务灾难雪崩效应(因此章节2示例均采用Ribbon,章节3是Feign实现方式详解),开发的成本低。维护成本高。使用feign技术处理服务灾难雪崩效应,开发的成本较高,维护成本低。

 2.1 降级

  降级是指,当请求超时、资源不足等情况发生时进行服务降级处理,不调用真实服务逻辑,而是使用快速失败(fallback)方式直接返回一个托底数据,保证服务链条的完整,避免服务雪崩。

  解决服务雪崩效应,都是避免application client请求application service时,出现服务调用错误或网络问题。处理手法都是在application client中实现。我们需要在application client相关工程中导入hystrix依赖信息。并在对应的启动类上增加新的注解@EnableCircuitBreaker,这个注解是用于开启hystrix熔断器的,简言之,就是让代码中的hystrix相关注解生效。

  引入依赖:

<!-- hystrix依赖, 处理服务灾难雪崩效应的。 -->
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
</dependency>

 启动器代码:

/*** @EnableCircuitBreaker - 开启断路器。就是开启hystrix服务容错能力。* 当应用启用Hystrix服务容错的时候,必须增加的一个注解。*/
@EnableCircuitBreaker
@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class HystrixApplicationClientApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(HystrixApplicationClientApplication.class, args);}
}

 在调用application service相关代码中,增加新的方法注解@HystrixCommand,代表当前方法启用Hystrix处理服务雪崩效应。

  @HystrixCommand注解中的属性:fallbackMethod - 代表当调用的application service出现问题时,调用哪个fallback快速失败处理方法返回托底数据。

  实现类:

@Service
public class HystrixService {@Autowiredprivate LoadBalancerClient loadBalancerClient;/*** 服务降级处理。* 当前方法远程调用application service服务的时候,如果service服务出现了任何错误(超时,异常等)* 不会将异常抛到客户端,而是使用本地的一个fallback(错误返回)方法来返回一个托底数据。* 避免客户端看到错误页面。* 使用注解来描述当前方法的服务降级逻辑。* @HystrixCommand - 开启Hystrix命令的注解。代表当前方法如果出现服务调用问题,使用Hystrix逻辑来处理。*  重要属性 - fallbackMethod*      错误返回方法名。如果当前方法调用服务,远程服务出现问题的时候,调用本地的哪个方法得到托底数据。*      Hystrix会调用fallbackMethod指定的方法,获取结果,并返回给客户端。* @return*/@HystrixCommand(fallbackMethod="downgradeFallback")public List<Map<String, Object>> testDowngrade() {System.out.println("testDowngrade method : " + Thread.currentThread().getName());ServiceInstance si = this.loadBalancerClient.choose("eureka-application-service");StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.append("http://").append(si.getHost()).append(":").append(si.getPort()).append("/test");System.out.println("request application service URL : " + sb.toString());RestTemplate rt = new RestTemplate();ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>> type = new ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>>() {};ResponseEntity<List<Map<String, Object>>> response = rt.exchange(sb.toString(), HttpMethod.GET, null, type);List<Map<String, Object>> result = response.getBody();return result;}/*** fallback方法。本地定义的。用来处理远程服务调用错误时,返回的基础数据。*/private List<Map<String, Object>> downgradeFallback(){List<Map<String, Object>> result = new ArrayList<>();Map<String, Object> data = new HashMap<>();data.put("id", -1);data.put("name", "downgrade fallback datas");data.put("age", 0);result.add(data);return result;}    
}

  2.2 缓存

  缓存是指请求缓存。通常意义上说,就是将同样的GET请求结果缓存起来,使用缓存机制(如redis、mongodb)提升请求响应效率。

  使用请求缓存时,需要注意非幂等性操作对缓存数据的影响

  请求缓存是依托某一缓存服务来实现的。在案例中使用redis作为缓存服务器,那么可以使用spring-data-redis来实现redis的访问操作。需要在application client相关工程中导入下述依赖:

<!-- hystrix依赖, 处理服务灾难雪崩效应的。 -->
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
</dependency><!-- spring-data-redis spring cloud中集成的spring-data相关启动器。 -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

在Spring Cloud应用中,启用spring对cache的支持,需要在启动类中增加注解@EnableCaching,此注解代表当前应用开启spring对cache的支持。简言之就是使spring-data-redis相关的注解生效,如:@CacheConfig、@Cacheable、@CacheEvict等。

  启动器:

/*** @EnableCircuitBreaker - 开启断路器。就是开启hystrix服务容错能力。* 当应用启用Hystrix服务容错的时候,必须增加的一个注解。*/
@EnableCircuitBreaker
/*** @EnableCaching - 开启spring cloud对cache的支持。* 可以自动的使用请求缓存,访问redis等cache服务。*/
@EnableCaching
@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class HystrixApplicationClientApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(HystrixApplicationClientApplication.class, args);}
}

 spring cloud会检查每个幂等性请求,如果请求完全相同(路径、参数等完全一致),则首先访问缓存redis,查看缓存数据,如果缓存中有数据,则不调用远程服务application service。如果缓存中没有数据,则调用远程服务,并将结果缓存到redis中,供后续请求使用。

  如果请求是一个非幂等性操作,则会根据方法的注解来动态管理redis中的缓存数据,避免数据不一致。

  注意:使用请求缓存会导致很多的隐患,如:缓存管理不当导致的数据不同步、问题排查困难等。在商业项目中,解决服务雪崩效应不推荐使用请求缓存。

  实现类:

/*** 在类上,增加@CacheConfig注解,用来描述当前类型可能使用cache缓存。* 如果使用缓存,则缓存数据的key的前缀是cacheNames。* cacheNames是用来定义一个缓存集的前缀命名的,相当于分组。*/
@CacheConfig(cacheNames={"test.hystrix.cache"})
@Service
public class HystrixService {@Autowiredprivate LoadBalancerClient loadBalancerClient;/*** 请求缓存处理方法。* 使用注解@Cacheable描述方法。配合启动器中的相关注解,实现一个请求缓存逻辑。* 将当期方法的返回值缓存到cache中。* 属性 value | cacheNames - 代表缓存到cache的数据的key的一部分。* 可以使用springEL来获取方法参数数据,定制特性化的缓存key。* 只要方法增加了@Cacheable注解,每次调用当前方法的时候,spring cloud都会先访问cache获取数据,* 如果cache中没有数据,则访问远程服务获取数据。远程服务返回数据,先保存在cache中,再返回给客户端。* 如果cache中有数据,则直接返回cache中的数据,不会访问远程服务。* * 请求缓存会有缓存数据不一致的可能。* 缓存数据过期、失效、脏数据等情况。* 一旦使用了请求缓存来处理幂等性请求操作。则在非幂等性请求操作中必须管理缓存。避免缓存数据的错误。* @return*/@Cacheable("testCache4Get")public List<Map<String, Object>> testCache4Get() {System.out.println("testCache4Get method thread name : " + Thread.currentThread().getName());ServiceInstance si = this.loadBalancerClient.choose("eureka-application-service");StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.append("http://").append(si.getHost()).append(":").append(si.getPort()).append("/test");System.out.println("request application service URL : " + sb.toString());RestTemplate rt = new RestTemplate();ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>> type = new ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>>() {};ResponseEntity<List<Map<String, Object>>> response = rt.exchange(sb.toString(), HttpMethod.GET, null, type);List<Map<String, Object>> result = response.getBody();return result;}/*** 非幂等性操作。用于模拟删除逻辑。* 一旦非幂等性操作执行,则必须管理缓存。就是释放缓存中的数据。删除缓存数据。* 使用注解@CacheEvict管理缓存。* 通过数据cacheNames | value来删除对应key的缓存。* 删除缓存的逻辑,是在当前方法执行结束后。* @return*/@CacheEvict("testCache4Get")public List<Map<String, Object>> testCache4Del() {ServiceInstance si = this.loadBalancerClient.choose("eureka-application-service");StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.append("http://").append(si.getHost()).append(":").append(si.getPort()).append("/test");System.out.println("request application service URL : " + sb.toString());RestTemplate rt = new RestTemplate();ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>> type = new ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>>() {};ResponseEntity<List<Map<String, Object>>> response = rt.exchange(sb.toString(), HttpMethod.GET, null, type);List<Map<String, Object>> result = response.getBody();return result;}
}

2.3 请求合并

  请求合并是指,在一定时间内,收集一定量的同类型请求,合并请求需求后,一次性访问服务提供者,得到批量结果。这种方式可以减少服务消费者和服务提供者之间的通讯次数,提升应用执行效率。

  未使用请求合并:

  使用请求合并:

 什么情况下使用请求合并:

  在微服务架构中,我们将一个项目拆分成很多个独立的模块,这些独立的模块通过远程调用来互相配合工作,但是,在高并发情况下,通信次数的增加会导致总的通信时间增加,同时,线程池的资源也是有限的,高并发环境会导致有大量的线程处于等待状态,进而导致响应延迟,为了解决这些问题,我们需要来了解Hystrix的请求合并。

  通常来说,服务链条超出4个,不推荐使用请求合并。因为请求合并有等待时间。

  请求合并的缺点:

  设置请求合并之后,本来一个请求可能5ms就搞定了,但是现在必须再等10ms看看还有没有其他的请求一起的,这样一个请求的耗时就从5ms增加到15ms了,不过,如果我们要发起的命令本身就是一个高延迟的命令,那么这个时候就可以使用请求合并了,因为这个时候时间窗的时间消耗就显得微不足道了,另外高并发也是请求合并的一个非常重要的场景

  引入依赖:

<!-- hystrix依赖, 处理服务灾难雪崩效应的。 -->
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
</dependency>

  启动器:

/*** @EnableCircuitBreaker - 开启断路器。就是开启hystrix服务容错能力。* 当应用启用Hystrix服务容错的时候,必须增加的一个注解。*/
@EnableCircuitBreaker
@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class HystrixApplicationClientApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(HystrixApplicationClientApplication.class, args);}
}

 使用注解@HystrixCollapser来描述需要合并请求的方法,并提供合并方法使用注解@HystrixCommand来描述。当合并条件(@HystrixCollapser)满足时,会触发合并方法(@HystrixCommand)来调用远程服务并得到结果。

  @HystrixCollapser注解介绍:此注解描述的方法,返回值类型必须是java.util.concurrent.Future类型的。代表方法为异步方法

  @HystrixCollapser注解的属性:

  batchMethod - 请求合并方法名。

  scope - 请求合并方式。可选值有REQUEST和GLOBAL。REQUEST代表在一个request请求生命周期内的多次远程服务调用请求需要合并处理,此为默认值。GLOBAL代表所有request线程内的多次远程服务调用请求需要合并处理。

  timerDelayInMilliseconds - 多少时间间隔内的请求进行合并处理,默认值为10ms。建议设置时间间隔短一些,如果单位时间并发量不大,并没有请求合并的必要。

  maxRequestsInBatch - 设置合并请求的最大极值,也就是timerDelayInMilliseconds时间内,最多合并多少个请求。默认值是Integer.MAX_VALUE。

  实现类:

@Service
public class HystrixService {@Autowiredprivate LoadBalancerClient loadBalancerClient;/*** 需要合并请求的方法。* 这种方法的返回结果一定是Future类型的。* 这种方法的处理逻辑都是异步的。* 是application client在一定时间内收集客户端请求,或收集一定量的客户端请求,一次性发给application service。* application service返回的结果,application client会进行二次处理,封装为future对象并返回* future对象需要通过get方法获取最终的结果。 get方法是由控制器调用的。所以控制器调用service的过程是一个异步处理的过程。* 合并请求的方法需要使用@HystrixCollapser注解描述。* batchMethod - 合并请求后,使用的方法是什么。如果当前方法有参数,合并请求后的方法参数是当前方法参数的集合,如 int id >> int[] ids。* scope - 合并请求的请求作用域。可选值有global和request。*     global代表所有的请求线程都可以等待可合并。 常用,所有浏览器或者请求源(Postman、curl等)调用的请求*     request代表一个请求线程中的多次远程服务调用可合并* collapserProperties - 细致配置。就是配置合并请求的特性。如等待多久,如可合并请求的数量。*     属性的类型是@HystrixProperty类型数组,可配置的属性值可以直接通过字符串或常量类定义。*     timerDelayInMilliseconds - 等待时长*     maxRequestsInBatch - 可合并的请求最大数量。* * 方法处理逻辑不需要实现,直接返回null即可。* 合并请求一定是可合并的。也就是同类型请求。同URL的请求。* @param id* @return*/@HystrixCollapser(batchMethod = "mergeRequest", scope = com.netflix.hystrix.HystrixCollapser.Scope.GLOBAL,  collapserProperties = {  // 请求时间间隔在20ms之内的请求会被合并为一个请求,默认为10ms@HystrixProperty(name = "timerDelayInMilliseconds", value = "20"),// 设置触发批处理执行之前,在批处理中允许的最大请求数。@HystrixProperty(name = "maxRequestsInBatch", value = "200"),  })  public Future<Map<String, Object>> testMergeRequest(Long id){return null;}/*** 批量处理方法。就是合并请求后真实调用远程服务的方法。* 必须使用@HystrixCommand注解描述,代表当前方法是一个Hystrix管理的服务容错方法。* 是用于处理请求合并的方法。* @param ids* @return*/@HystrixCommandpublic List<Map<String, Object>> mergeRequest(List<Long> ids){ServiceInstance si = this.loadBalancerClient.choose("eureka-application-service");StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.append("http://").append(si.getHost()).append(":").append(si.getPort()).append("/testMerge?");for(int i = 0; i < ids.size(); i++){Long id = ids.get(i);if(i != 0){sb.append("&");}sb.append("ids=").append(id);}System.out.println("request application service URL : " + sb.toString());RestTemplate rt = new RestTemplate();ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>> type = new ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>>() {};ResponseEntity<List<Map<String, Object>>> response = rt.exchange(sb.toString(), HttpMethod.GET, null, type);List<Map<String, Object>> result = response.getBody();return result;}
}

  2.4 熔断

  当一定时间内,异常请求比例(请求超时、网络故障、服务异常等)达到阀值时,启动熔断器,熔断器一旦启动,则会停止调用具体服务逻辑,通过fallback快速返回托底数据,保证服务链的完整。

  熔断有自动恢复机制,如:当熔断器启动后,每隔5秒,尝试将新的请求发送给服务提供者,如果服务可正常执行并返回结果,则关闭熔断器,服务恢复。如果仍旧调用失败,则继续返回托底数据,熔断器持续开启状态。

引入依赖

<!-- hystrix依赖, 处理服务灾难雪崩效应的。 -->
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
</dependency>

  启动器:

/*** @EnableCircuitBreaker - 开启断路器。就是开启hystrix服务容错能力。* 当应用启用Hystrix服务容错的时候,必须增加的一个注解。*/
@EnableCircuitBreaker
@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class HystrixApplicationClientApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(HystrixApplicationClientApplication.class, args);}
}

  熔断的实现是在调用远程服务的方法上增加@HystrixCommand注解。当注解配置满足则开启或关闭熔断器。

@Service
public class HystrixService {@Autowiredprivate LoadBalancerClient loadBalancerClient;/*** 熔断机制* 相当于一个强化的服务降级。 服务降级是只要远程服务出错,立刻返回fallback结果。* 熔断是收集一定时间内的错误比例,如果达到一定的错误率。则启动熔断,返回fallback结果。* 间隔一定时间会将请求再次发送给application service进行重试。如果重试成功,熔断关闭。* 如果重试失败,熔断持续开启,并返回fallback数据。* @HystrixCommand 描述方法。*  fallbackMethod - fallback方法名*  commandProperties - 具体的熔断标准。类型是HystrixProperty数组。*   可以通过字符串或常亮类配置。*   CIRCUIT_BREAKER_REQUEST_VOLUME_THRESHOLD - 错误数量。在10毫秒内,出现多少次远程服务调用错误,则开启熔断。*       默认20个。 10毫秒内有20个错误请求则开启熔断。*   CIRCUIT_BREAKER_ERROR_THRESHOLD_PERCENTAGE - 错误比例。在10毫秒内,远程服务调用错误比例达标则开启熔断。*   CIRCUIT_BREAKER_SLEEP_WINDOW_IN_MILLISECONDS - 熔断开启后,间隔多少毫秒重试远程服务调用。默认5000毫秒。* @return*/@HystrixCommand(fallbackMethod = "breakerFallback",commandProperties = {// 默认20个;10ms内请求数大于20个时就启动熔断器,当请求符合熔断条件时将触发getFallback()。@HystrixProperty(name=HystrixPropertiesManager.CIRCUIT_BREAKER_REQUEST_VOLUME_THRESHOLD, value="10"),// 请求错误率大于50%时就熔断,然后for循环发起请求,当请求符合熔断条件时将触发getFallback()。@HystrixProperty(name=HystrixPropertiesManager.CIRCUIT_BREAKER_ERROR_THRESHOLD_PERCENTAGE, value="50"),// 默认5秒;熔断多少秒后去尝试请求@HystrixProperty(name=HystrixPropertiesManager.CIRCUIT_BREAKER_SLEEP_WINDOW_IN_MILLISECONDS, value="5000")})public List<Map<String, Object>> testBreaker() {System.out.println("testBreaker method thread name : " + Thread.currentThread().getName());ServiceInstance si = this.loadBalancerClient.choose("eureka-application-service");StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.append("http://").append(si.getHost()).append(":").append(si.getPort()).append("/test");System.out.println("request application service URL : " + sb.toString());RestTemplate rt = new RestTemplate();ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>> type = new ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>>() {};ResponseEntity<List<Map<String, Object>>> response = rt.exchange(sb.toString(), HttpMethod.GET, null, type);List<Map<String, Object>> result = response.getBody();return result;}private List<Map<String, Object>> breakerFallback(){System.out.println("breakerFallback method thread name : " + Thread.currentThread().getName());List<Map<String, Object>> result = new ArrayList<>();Map<String, Object> data = new HashMap<>();data.put("id", -1);data.put("name", "breaker fallback datas");data.put("age", 0);result.add(data);return result;}
}

  注解属性描述:

CIRCUIT_BREAKER_ENABLED
"circuitBreaker.enabled";
# 是否开启熔断策略。默认值为true。CIRCUIT_BREAKER_REQUEST_VOLUME_THRESHOLD
"circuitBreaker.requestVolumeThreshold";
# 10ms内,请求并发数超出则触发熔断策略。默认值为20。CIRCUIT_BREAKER_SLEEP_WINDOW_IN_MILLISECONDS
"circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds";
# 当熔断策略开启后,延迟多久尝试再次请求远程服务。默认为5秒。CIRCUIT_BREAKER_ERROR_THRESHOLD_PERCENTAGE
"circuitBreaker.errorThresholdPercentage";
# 10ms内,出现错误的请求百分比达到限制,则触发熔断策略。默认为50%。CIRCUIT_BREAKER_FORCE_OPEN
"circuitBreaker.forceOpen";
# 是否强制开启熔断策略。即所有请求都返回fallback托底数据。默认为false。CIRCUIT_BREAKER_FORCE_CLOSED
"circuitBreaker.forceClosed";
# 是否强制关闭熔断策略。即所有请求一定调用远程服务。默认为false。

  2.5 隔离

  所谓隔离,就是当服务发生问题时,使用技术手段隔离请求,保证服务调用链的完整。隔离分为线程池隔离和信号量隔离两种实现方式。

  2.5.1 线程池隔离

  所谓线程池隔离,就是将并发请求量大的部分服务使用独立的线程池处理,避免因个别服务并发过高导致整体应用宕机。

  线程池隔离优点:

  • 使用线程池隔离可以完全隔离依赖的服务,请求线程可以快速放回。
  • 当线程池出现问题时,线程池是完全隔离状态的,是独立的,不会影响到其他服务的正常执行。
  • 当崩溃的服务恢复时,线程池可以快速清理并恢复,不需要相对漫长的恢复等待。
  • 独立的线程池也提供了并发处理能力。

  线程池隔离缺点:
线程池隔离机制,会导致服务硬件计算开销加大(CPU计算、调度等),每个命令的执行都涉及到排队、调度、上下文切换等,这些命令都是在一个单独的线程上运行的。

 

  线程池隔离的实现方式同样是使用@HystrixCommand注解。相关注解配置属性如下:

  • groupKey - 分组命名,在application client中会为每个application service服务设置一个分组,同一个分组下的服务调用使用同一个线程池。默认值为this.getClass().getSimpleName();
  • commandKey - Hystrix中的命令命名,默认为当前方法的方法名。可省略。用于标记当前要触发的远程服务是什么。
  • threadPoolKey - 线程池命名。要求一个应用中全局唯一。多个方法使用同一个线程池命名,代表使用同一个线程池。默认值是groupKey数据。
  • threadPoolProperties - 用于为线程池设置的参数。其类型为HystrixProperty数组。常用线程池设置参数有:
  • coreSize - 线程池最大并发数,建议设置标准为:requests per second at peak when healthy * 99th percentile latency in second + some breathing room。 即每秒最大支持请求数*(99%平均响应时间 + 一定量的缓冲时间(99%平均响应时间的10%-20%))。如:每秒可以处理请求数为1000,99%的响应时间为60ms,自定义提供缓冲时间为60*0.2=12ms,那么结果是 1000*(0.060+0.012) = 72。
  • maxQueueSize - BlockingQueue的最大长度,默认值为-1,即不限制。如果设置为正数,等待队列将从同步队列SynchronousQueue转换为阻塞队列LinkedBlockingQueue。
  • queueSizeRejectionThreshold - 设置拒绝请求的临界值。默认值为5。此属性是配合阻塞队列使用的,也就是不适用maxQueueSize=-1(为-1的时候此值无效)的情况。是用于设置阻塞队列限制的,如果超出限制,则拒绝请求。此参数的意义就是在服务启动后,可以通过Hystrix的API调用config API动态修改,而不用用重启服务,不常用。
  • keepAliveTimeMinutes - 线程存活时间,单位是分钟。默认值为1。
  • execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds - 超时时间,默认为1000ms。当请求超时自动中断,返回fallback,避免服务长期阻塞。
  • execution.isolation.thread.interruptOnTimeout - 是否开启超时中断。默认为TRUE。和上一个属性配合使用。

  引入依赖:

<!-- hystrix依赖, 处理服务灾难雪崩效应的。 -->
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
</dependency>

  启动器:

/*** @EnableCircuitBreaker - 开启断路器。就是开启hystrix服务容错能力。* 当应用启用Hystrix服务容错的时候,必须增加的一个注解。*/
@EnableCircuitBreaker
@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class HystrixApplicationClientApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(HystrixApplicationClientApplication.class, args);}
}

  实现类:

@Service
public class HystrixService {@Autowiredprivate LoadBalancerClient loadBalancerClient;/*** 如果使用了@HystrixCommand注解,则Hystrix自动创建独立的线程池。* groupKey和threadPoolKey默认值是当前服务方法所在类型的simpleName* * 所有的fallback方法,都执行在一个HystrixTimer线程池上。* 这个线程池是Hystrix提供的一个,专门处理fallback逻辑的线程池。* * 线程池隔离实现* 线程池隔离,就是为某一些服务,独立划分线程池。让这些服务逻辑在独立的线程池中运行。* 不使用tomcat提供的默认线程池。* 线程池隔离也有熔断能力。如果线程池不能处理更多的请求的时候,会触发熔断,返回fallback数据。* groupKey - 分组名称,就是为服务划分分组。如果不配置,默认使用threadPoolKey作为组名。* commandKey - 命令名称,默认值就是当前业务方法的方法名。* threadPoolKey - 线程池命名,真实线程池命名的一部分。Hystrix在创建线程池并命名的时候,会提供完整命名。默认使用gourpKey命名*  如果多个方法使用的threadPoolKey是同名的,则使用同一个线程池。* threadPoolProperties - 为Hystrix创建的线程池做配置。可以使用字符串或HystrixPropertiesManager中的常量指定。*  常用线程池配置:*      coreSize - 核心线程数。最大并发数。1000*(99%平均响应时间 + 适当的延迟时间)*      maxQueueSize - 阻塞队列长度。如果是-1这是同步队列。如果是正数这是LinkedBlockingQueue。如果线程池最大并发数不足,*          提供多少的阻塞等待。*      keepAliveTimeMinutes - 心跳时间,超时时长。单位是分钟。*      queueSizeRejectionThreshold - 拒绝临界值,当最大并发不足的时候,超过多少个阻塞请求,后续请求拒绝。*/@HystrixCommand(groupKey="test-thread-quarantine", commandKey = "testThreadQuarantine",threadPoolKey="test-thread-quarantine", threadPoolProperties = {@HystrixProperty(name="coreSize", value="30"),@HystrixProperty(name="maxQueueSize", value="100"),@HystrixProperty(name="keepAliveTimeMinutes", value="2"),@HystrixProperty(name="queueSizeRejectionThreshold", value="15")},fallbackMethod = "threadQuarantineFallback")public List<Map<String, Object>> testThreadQuarantine() {System.out.println("testQuarantine method thread name : " + Thread.currentThread().getName());ServiceInstance si = this.loadBalancerClient.choose("eureka-application-service");StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.append("http://").append(si.getHost()).append(":").append(si.getPort()).append("/test");System.out.println("request application service URL : " + sb.toString());RestTemplate rt = new RestTemplate();ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>> type = new ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>>() {};ResponseEntity<List<Map<String, Object>>> response = rt.exchange(sb.toString(), HttpMethod.GET, null, type);List<Map<String, Object>> result = response.getBody();return result;}private List<Map<String, Object>> threadQuarantineFallback(){System.out.println("threadQuarantineFallback method thread name : " + Thread.currentThread().getName());List<Map<String, Object>> result = new ArrayList<>();Map<String, Object> data = new HashMap<>();data.put("id", -1);data.put("name", "thread quarantine fallback datas");data.put("age", 0);result.add(data);return result;}
}

 关于线程池:

  • 对于所有请求,都交由tomcat容器的线程池处理,是一个以http-nio开头的的线程池;
  • 开启了线程池隔离后,tomcat容器默认的线程池会将请求转交给threadPoolKey定义名称的线程池,处理结束后,由定义的线程池进行返回,无需还回tomcat容器默认的线程池。线程池默认为当前方法名;
  • 所有的fallback都单独由Hystrix创建的一个线程池处理。

  2.5.2 信号量隔离

  所谓信号量隔离,就是设置一个并发处理的最大极值。当并发请求数超过极值时,通过fallback返回托底数据,保证服务完整性。

  信号量隔离同样通过@HystrixCommand注解配置,常用注解属性有:

  • commandProperty - 配置信号量隔离具体数据。属性类型为HystrixProperty数组,常用配置内容如下:
  • execution.isolation.strategy - 设置隔离方式,默认为线程池隔离。可选值只有THREAD和SEMAPHORE。
  • execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests - 最大信号量并发数,默认为10。

  依赖注入和启动器同线程池隔离,实现类如下:

@Service
public class HystrixService {@Autowiredprivate LoadBalancerClient loadBalancerClient;/*** 信号量隔离实现* 不会使用Hystrix管理的线程池处理请求。使用容器(Tomcat)的线程处理请求逻辑。* 不涉及线程切换,资源调度,上下文的转换等,相对效率高。* 信号量隔离也会启动熔断机制。如果请求并发数超标,则触发熔断,返回fallback数据。* commandProperties - 命令配置,HystrixPropertiesManager中的常量或字符串来配置。*     execution.isolation.strategy - 隔离的种类,可选值只有THREAD(线程池隔离)和SEMAPHORE(信号量隔离)。*      默认是THREAD线程池隔离。*      设置信号量隔离后,线程池相关配置失效。*  execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests - 信号量最大并发数。默认值是10。常见配置500~1000。*      如果并发请求超过配置,其他请求进入fallback逻辑。*/@HystrixCommand(fallbackMethod="semaphoreQuarantineFallback",commandProperties={@HystrixProperty(name=HystrixPropertiesManager.EXECUTION_ISOLATION_STRATEGY, value="SEMAPHORE"), // 信号量隔离@HystrixProperty(name=HystrixPropertiesManager.EXECUTION_ISOLATION_SEMAPHORE_MAX_CONCURRENT_REQUESTS, value="100") // 信号量最大并发数})public List<Map<String, Object>> testSemaphoreQuarantine() {System.out.println("testSemaphoreQuarantine method thread name : " + Thread.currentThread().getName());ServiceInstance si = this.loadBalancerClient.choose("eureka-application-service");StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.append("http://").append(si.getHost()).append(":").append(si.getPort()).append("/test");System.out.println("request application service URL : " + sb.toString());RestTemplate rt = new RestTemplate();ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>> type = new ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>>() {};ResponseEntity<List<Map<String, Object>>> response = rt.exchange(sb.toString(), HttpMethod.GET, null, type);List<Map<String, Object>> result = response.getBody();return result;}private List<Map<String, Object>> semaphoreQuarantineFallback(){System.out.println("threadQuarantineFallback method thread name : " + Thread.currentThread().getName());List<Map<String, Object>> result = new ArrayList<>();Map<String, Object> data = new HashMap<>();data.put("id", -1);data.put("name", "thread quarantine fallback datas");data.put("age", 0);result.add(data);return result;}
}

  2.5.3线程池隔离和信号量隔离的对比

                 

 2.5.4线程池隔离和信号量隔离的选择

  • 线程池隔离:请求并发大,耗时较长(一般都是计算大,服务链长或访问数据库)时使用线程池隔离。可以尽可能保证外部容器(如Tomcat)线程池可用,不会因为服务调用的原因导致请求阻塞等待。
  • 信号量隔离:请求并发大,耗时短计算小,服务链段或访问缓存)时使用信号量隔离。因为这类服务的响应快,不会占用外部容器(如Tomcat)线程池太长时间,减少线程的切换,可以避免不必要的开销,提高服务处理效率。

3 Feign的雪崩处理

  在声明式远程服务调用Feign中,实现服务灾难性雪崩效应处理也是通过Hystrix实现的。而feign启动器spring-cloud-starter-feign中是包含Hystrix相关依赖的。如果只使用服务降级、熔断功能不需要做独立依赖。如果需要使用Hystrix其他服务容错能力,需要依赖spring-cloud-starter-hystrix资源。

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

 从Dalston版本后,feign默认关闭Hystrix支持。所以必须在全局配置文件中开启feign技术中的Hystrix支持。配置如下:

feign.hystrix.enabled=true

如果不使用Hystrix服务容错功能,在application client端,服务接口只需要继承服务标准api接口即可实现远程服务调用。如果使用了Hystrix,则有不同的编写方式。具体如下。

  3.1 代码实现 - 接口实现类方式

  定义和服务标准api相同的application client服务接口。并通过@FeignClient注解来描述fallback方法所在类是什么。这个fallback方法所在类就是接口的实现类,实现的方法就是接口中定义方法的fallback方法。

/*** 如果在Feign中使用Hystrix,则不能直接继承服务标准接口。* 因为继承接口,一般都不会给予实现。会缺少fallback方法。熔断机制链条不完整。* 在当前接口中,重复定义服务标准接口中定义的方法。* 远程服务调用的时候,是通过@FeignClient实现的。* 如果远程服务调用失败,则触发fallback注解属性定义的接口实现类中的对应方法,作为fallback方法。* * 在默认的Hystrix配置环境中,使用的是服务降级保护机制。* * 服务降级,默认的情况下,包含了请求超时。* feign声明式远程服务调用,在启动的时候,初始化过程比较慢(通过注释@FeignClient描述接口,接口生成动态代理对象,实现服务调用)。比ribbon要慢很多。* 很容易在第一次访问的时候,产生超时。导致返回fallback数据。*/
@FeignClient(name="test-feign-application-service",fallback=FirstClientFeignServiceImpl.class)
public interface FirstClientFeignService{@RequestMapping(value="/testFeign", method=RequestMethod.GET)public List<String> testFeign();@RequestMapping(value="/get", method=RequestMethod.GET)public FeignTestPOJO getById(@RequestParam(value="id") Long id);@RequestMapping(value="/get", method=RequestMethod.POST)public FeignTestPOJO getByIdWithPOST(@RequestBody Long id);@RequestMapping(value="/add", method=RequestMethod.GET)public FeignTestPOJO add(@RequestParam("id") Long id, @RequestParam("name") String name);@RequestMapping(value="/addWithGET", method=RequestMethod.GET)public FeignTestPOJO add(@RequestBody FeignTestPOJO pojo);@RequestMapping(value="/addWithPOST", method=RequestMethod.POST)public FeignTestPOJO addWithPOST(@RequestBody FeignTestPOJO pojo);}

  为接口提供实现类,类中的方法实现就是fallback逻辑。实现类需要spring容器管理,使用@Component注解来描述类型。

/*** 实现类中的每个方法,都是对应的接口方法的fallback。* 一定要提供spring相关注解(@Component/@Service/@Repository等)。* 注解是为了让当前类型的对象被spring容器管理。* fallback是本地方法。* 是接口的实现方法。*/
@Component
public class FirstClientFeignServiceImpl implements FirstClientFeignService {@Overridepublic List<String> testFeign() {List<String> result = new ArrayList<>();result.add("this is testFeign method fallback datas");return result;}@Overridepublic FeignTestPOJO getById(Long id) {return new FeignTestPOJO(-1L, "this is getById method fallback datas");}@Overridepublic FeignTestPOJO getByIdWithPOST(Long id) {return new FeignTestPOJO(-1L, "this is getByIdWithPOST method fallback datas");}@Overridepublic FeignTestPOJO add(Long id, String name) {return new FeignTestPOJO(-1L, "this is add(id, name) method fallback datas");}@Overridepublic FeignTestPOJO add(FeignTestPOJO pojo) {return new FeignTestPOJO(-1L, "this is add(pojo) method fallback datas");}@Overridepublic FeignTestPOJO addWithPOST(FeignTestPOJO pojo) {return new FeignTestPOJO(-1L, "this is addWithPOST method fallback datas");}
}

 3.2 相关配置

  在Feign技术中,一般不使用请求合并,请求缓存等容错机制。常用的机制是隔离,降级和熔断。

  3.2.1 Properties全局配置

# hystrix.command.default和hystrix.threadpool.default中的default为默认CommandKey,CommandKey默认值为服务方法名。# 在properties配置中配置格式混乱,如果需要为每个方法设置不同的容错规则,建议使用yml文件配置。
# Command Properties# Execution相关的属性的配置:
# 隔离策略,默认是Thread, 可选Thread|Semaphore
hystrix.command.default.execution.isolation.strategy=THREAD
#命令执行超时时间,默认1000ms,只在线程池隔离中有效。
hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds=1000
# 执行是否启用超时,默认启用true,只在线程池隔离中有效。
hystrix.command.default.execution.timeout.enabled=true
# 发生超时是是否中断,默认true,只在线程池隔离中有效。
hystrix.command.default.execution.isolation.thread.interruptOnTimeout=true
# 最大并发请求数,默认10,该参数当使用ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE策略时才有效。如果达到最大并发请求数,请求会被拒绝。# 理论上选择semaphore的原则和选择thread一致,但选用semaphore时每次执行的单元要比较小且执行速度快(ms级别),否则的话应该用thread。# semaphore应该占整个容器(tomcat)的线程池的一小部分。
hystrix.command.default.execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests=10
# 如果并发数达到该设置值,请求会被拒绝和抛出异常并且fallback不会被调用。默认10。# 只在信号量隔离策略中有效,建议设置大一些,这样并发数达到execution最大请求数时,会直接调用fallback,而并发数达到fallback最大请求数时会被拒绝和抛出异常。
hystrix.command.default.fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests=10
# ThreadPool 相关参数
# 并发执行的最大线程数,默认10
hystrix.threadpool.default.coreSize=10
# BlockingQueue的最大队列数,当设为-1,会使用SynchronousQueue,值为正时使用LinkedBlcokingQueue。# 该设置只会在初始化时有效,之后不能修改threadpool的queue size,除非reinitialising thread executor。默认-1。
hystrix.threadpool.default.maxQueueSize=-1
# 即使maxQueueSize没有达到,达到queueSizeRejectionThreshold该值后,请求也会被拒绝。
hystrix.threadpool.default.queueSizeRejectionThreshold=20
# 线程存活时间,单位是分钟。默认值为1。
hystrix.threadpool.default.keepAliveTimeMinutes=1
# Fallback相关的属性 # 当执行失败或者请求被拒绝,是否会尝试调用fallback方法 。默认true hystrix.command.default.fallback.enabled=true # Circuit Breaker相关的属性 # 是否开启熔断器。默认true hystrix.command.default.circuitBreaker.enabled=true # 一个rolling window内最小的请求数。如果设为20,那么当一个rolling window的时间内(比如说1个rolling window是10毫秒)收到19个请求# 即使19个请求都失败,也不会触发circuit break。默认20
hystrix.command.default.circuitBreaker.requestVolumeThreshold=20
# 触发短路的时间值,当该值设为5000时,则当触发circuit break后的5000毫秒内都会拒绝远程服务调用,也就是5000毫秒后才会重试远程服务调用。默认5000
hystrix.command.default.circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds=5000
# 错误比率阀值,如果错误率>=该值,circuit会被打开,并短路所有请求触发fallback。默认50
hystrix.command.default.circuitBreaker.errorThresholdPercentage=50
# 强制打开熔断器
hystrix.command.default.circuitBreaker.forceOpen=false
# 强制关闭熔断器
hystrix.command.default.circuitBreaker.forceClosed=false

  3.2.2 YML全局配置

  YML配置文件,对SpringEL的支持更加优秀。可以通过SpringEL定制化的为每个服务调用配置Hystrix的容错处理方案。对Hystrix的配置粒度相比较Properties的配置方案更加细致。

  在YML中可配置的Hystrix信息,和Properties中配置的内容是一致。

  如果需要对每个服务做定制化配置,建议使用yml配置文件。在语法和格式上更容易管理和维护。

spring:application:name: test-feign-application-client
server:port: 9008feign:hystrix:enabled: truehystrix:command:# default代表全部服务配置,如果为某个具体服务定制配置,使用:'服务接口名#方法名(参数类型列表)'的方式来定义。# 如:'FirstClientFeignService#test(int)'。如果接口名称在应用中唯一,可以只写simpleName。# 如果接口名称在应用中不唯一,需要写fullName(包名.类名)"FirstClientFeignService#testFeign()":fallback:enabled: true

3.3 代码实现 - Factory实现方式

  在服务接口的@FeignClient注解中,不再使用fallback属性,而是定义fallbackFactory属性。这个属性的类型是Class类型的,用于配置fallback代码所处的Factory。

  再定义一个Java类,实现接口FallbackFactory,实现其中的create方法。使用匿名内部类的方式,为服务接口定义一个实现类,定义fallback方法实现。

  本地接口定义:

@FeignClient(name="test-feign-application-service",fallbackFactory=FirstClientFeignServiceFallbackFactory.class)
public interface FirstClientFeignService{@RequestMapping(value="/testFeign", method=RequestMethod.GET)public List<String> testFeign();@RequestMapping(value="/get", method=RequestMethod.GET)public FeignTestPOJO getById(@RequestParam(value="id") Long id);@RequestMapping(value="/get", method=RequestMethod.POST)public FeignTestPOJO getByIdWithPOST(@RequestBody Long id);@RequestMapping(value="/add", method=RequestMethod.GET)public FeignTestPOJO add(@RequestParam("id") Long id, @RequestParam("name") String name);@RequestMapping(value="/addWithGET", method=RequestMethod.GET)public FeignTestPOJO add(@RequestBody FeignTestPOJO pojo);@RequestMapping(value="/addWithPOST", method=RequestMethod.POST)public FeignTestPOJO addWithPOST(@RequestBody FeignTestPOJO pojo);}

  FallbackFactory实现类:

/*** 使用Factory方式实现Feign的Hystrix容错处理。* 编写的自定义Factory必须实现接口FallbackFactory。* FallbackFactory中的方法是*  服务接口的类型 create(Throwable 远程服务调用的错误)* * 工厂实现方案和服务接口实现类实现方案的区别:*  工厂可以提供自定义的异常信息处理逻辑。因为create方法负责传递远程服务调用的异常对象。*  实现类可以快速的开发,但是会丢失远程服务调用的异常信息。*/
@Component
public class FirstClientFeignServiceFallbackFactory implements FallbackFactory<FirstClientFeignService> {Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FirstClientFeignServiceFallbackFactory.class);/*** create方法 - 就是工厂的生产产品的方法。*  当前工厂生产的产品就是服务接口的Fallback处理对象。 就是服务接口的实现类的对象。*/@Overridepublic FirstClientFeignService create(final Throwable cause) {return new FirstClientFeignService() {@Overridepublic List<String> testFeign() {logger.warn("testFeign() - ", cause);List<String> result = new ArrayList<>();result.add("this is testFeign method fallback datas");return result;}@Overridepublic FeignTestPOJO getById(Long id) {return new FeignTestPOJO(-1L, "this is getById method fallback datas");}@Overridepublic FeignTestPOJO getByIdWithPOST(Long id) {return new FeignTestPOJO(-1L, "this is getByIdWithPOST method fallback datas");}@Overridepublic FeignTestPOJO add(Long id, String name) {return new FeignTestPOJO(-1L, "this is add(id, name) method fallback datas");}@Overridepublic FeignTestPOJO add(FeignTestPOJO pojo) {return new FeignTestPOJO(-1L, "this is add(pojo) method fallback datas");}@Overridepublic FeignTestPOJO addWithPOST(FeignTestPOJO pojo) {return new FeignTestPOJO(-1L, "this is addWithPOST method fallback datas");}};}
}

 这种实现逻辑的优势是,可以获取远程调用服务的异常信息。为后期异常处理提供参考。

  工厂实现方案和实现类的实现方案,没有效率和逻辑上的优缺点对比。只是在远程服务调用异常的处理上有区别。

4 Hystrix Dashboard - 数据监控

  Hystrix dashboard是一款针对Hystrix进行实时监控的工具,通过Hystrix Dashboard我们可以在直观地看到各Hystrix Command的请求响应时间, 请求成功率等数据。

  4.1 实现单服务单节点数据监控

  在使用了Hystrix技术的application client工程中增加下述依赖:

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-hystrix-dashboard</artifactId>
</dependency>

  启动工程后,如果触发了Hystrix,则可以通过http://ip:port/hystrix.stream得到监控数据。这种监控数据的获取都是JSON数据。且数据量级较大。不易于查看。可以使用Hystrix Dashboard提供的视图界面来观察监控结果。视图界面访问路径为http://ip:port/hystrix。视图界面中各数据的含义如下:

  建议:监控中心建议使用独立工程来实现。这样更便于维护。

  4.2 使用Turbine实现多服务或集群的数据监控

  Turbine是聚合服务器发送事件流数据的一个工具,hystrix的监控中,只能监控单个服务或单个节点,实际生产中都为多服务集群,因此可以通过turbine来监控多集群服务。

  Turbine在Hystrix Dashboard中的作用如下:

 4.2.1多服务监控

  当使用Turbine来监控多服务状态时,需提供一个独立工程来搭建Turbine服务逻辑。并在工程中增加下述依赖:

<!-- Dashboard需要的依赖信息。 -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-hystrix-dashboard</artifactId>
</dependency>
<!-- Turbine需要的依赖信息。 -->
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-turbine</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-netflix-turbine</artifactId>
</dependency>

  并在全局配置文件中增加下述配置:

#配置Eureka中的serviceId列表,标记监控哪些服务,多个服务名用逗号分隔,可以配置监控的服务,必须开启了Hystrix Dashboard。
turbine.appConfig=hystrix-application-client,test-feign-application-client
#指定聚合哪些集群,多个使用","分割,default代表默认集群。集群就是服务名称。需要配置clusterNameExpression使用。
turbine.aggregator.clusterConfig=default
# 1. clusterNameExpression指定集群名称,默认表达式appName;此时:turbine.aggregator.clusterConfig需要配置想要监控的应用名称;
# 2. 当clusterNameExpression: default时,turbine.aggregator.clusterConfig可以不写,因为默认就是default;代表所有集群都需要监控
turbine.clusterNameExpression="default"

  最后再Hystrix Dashboard视图监控服务中,使用http://ip:port/turbine.stream作为监控数据来源,提供可视化监控界面。

  注意:使用Turbine做多服务监控的时候,要求全局配置文件中配置的服务列表命名在Eureka注册中心中可见。就是先启动Application client再启动Turbine。

  4.2.2服务集群监控

  在spring cloud中,服务名相同的多服务结点会自动形成集群,并提供服务。在Turbine中,监控服务集群不需要提供任何的特殊配置,因为turbine.appConfig已经配置了要监控的服务名称。集群监控数据会自动收集。

  在Hystrix Dashboard的可视化监控界面中,hosts信息会显示出服务集群中的节点数量。如图所示:

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    &#x1f468;‍&#x1f4bb;博客主页&#xff1a;花无缺 欢迎 点赞&#x1f44d; 收藏⭐ 留言&#x1f4dd; 加关注✅! 本文由 花无缺 原创 收录于专栏 【洛谷算法题】 文章目录 【洛谷算法题】P5713-洛谷团队系统【入门2分支结构】&#x1f30f;题目描述&#x1f30f;输入格…...

    2024/3/29 19:08:41
  12. 【ES6.0】- 扩展运算符(...)

    【ES6.0】- 扩展运算符... 文章目录 【ES6.0】- 扩展运算符...一、概述二、拷贝数组对象三、合并操作四、参数传递五、数组去重六、字符串转字符数组七、NodeList转数组八、解构变量九、打印日志十、总结 一、概述 **扩展运算符(...)**允许一个表达式在期望多个参数&#xff0…...

    2024/3/28 21:57:50
  13. 摩根看好的前智能硬件头部品牌双11交易数据极度异常!——是模式创新还是饮鸩止渴?

    文 | 螳螂观察 作者 | 李燃 双11狂欢已落下帷幕&#xff0c;各大品牌纷纷晒出优异的成绩单&#xff0c;摩根士丹利投资的智能硬件头部品牌凯迪仕也不例外。然而有爆料称&#xff0c;在自媒体平台发布霸榜各大榜单喜讯的凯迪仕智能锁&#xff0c;多个平台数据都表现出极度异常…...

    2024/3/29 10:46:22
  14. Go语言常用命令详解(二)

    文章目录 前言常用命令go bug示例参数说明 go doc示例参数说明 go env示例 go fix示例 go fmt示例 go generate示例 总结写在最后 前言 接着上一篇继续介绍Go语言的常用命令 常用命令 以下是一些常用的Go命令&#xff0c;这些命令可以帮助您在Go开发中进行编译、测试、运行和…...

    2024/3/29 18:06:05
  15. 用欧拉路径判断图同构推出reverse合法性:1116T4

    http://cplusoj.com/d/senior/p/SS231116D 假设我们要把 a a a 变成 b b b&#xff0c;我们在 a i a_i ai​ 和 a i 1 a_{i1} ai1​ 之间连边&#xff0c; b b b 同理&#xff0c;则 a a a 能变成 b b b 的充要条件是两图 A , B A,B A,B 同构。 必要性显然&#xff0…...

    2024/3/28 19:51:36
  16. 【NGINX--1】基础知识

    1、在 Debian/Ubuntu 上安装 NGINX 在 Debian 或 Ubuntu 机器上安装 NGINX 开源版。 更新已配置源的软件包信息&#xff0c;并安装一些有助于配置官方 NGINX 软件包仓库的软件包&#xff1a; apt-get update apt install -y curl gnupg2 ca-certificates lsb-release debian-…...

    2024/3/28 19:36:32
  17. Hive默认分割符、存储格式与数据压缩

    目录 1、Hive默认分割符2、Hive存储格式3、Hive数据压缩 1、Hive默认分割符 Hive创建表时指定的行受限&#xff08;ROW FORMAT&#xff09;配置标准HQL为&#xff1a; ... ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY \u0001 COLLECTION ITEMS TERMINATED BY , MAP KEYS TERMI…...

    2024/3/29 19:36:32
  18. 【论文阅读】MAG:一种用于航天器遥测数据中有效异常检测的新方法

    文章目录 摘要1 引言2 问题描述3 拟议框架4 所提出方法的细节A.数据预处理B.变量相关分析C.MAG模型D.异常分数 5 实验A.数据集和性能指标B.实验设置与平台C.结果和比较 6 结论 摘要 异常检测是保证航天器稳定性的关键。在航天器运行过程中&#xff0c;传感器和控制器产生大量周…...

    2024/3/29 9:27:12
  19. --max-old-space-size=8192报错

    vue项目运行时&#xff0c;如果经常运行慢&#xff0c;崩溃停止服务&#xff0c;报如下错误 FATAL ERROR: CALL_AND_RETRY_LAST Allocation failed - JavaScript heap out of memory 因为在 Node 中&#xff0c;通过JavaScript使用内存时只能使用部分内存&#xff08;64位系统&…...

    2024/3/29 12:34:40
  20. 基于深度学习的恶意软件检测

    恶意软件是指恶意软件犯罪者用来感染个人计算机或整个组织的网络的软件。 它利用目标系统漏洞&#xff0c;例如可以被劫持的合法软件&#xff08;例如浏览器或 Web 应用程序插件&#xff09;中的错误。 恶意软件渗透可能会造成灾难性的后果&#xff0c;包括数据被盗、勒索或网…...

    2024/3/28 19:58:12
  21. JS原型对象prototype

    让我简单的为大家介绍一下原型对象prototype吧&#xff01; 使用原型实现方法共享 1.构造函数通过原型分配的函数是所有对象所 共享的。 2.JavaScript 规定&#xff0c;每一个构造函数都有一个 prototype 属性&#xff0c;指向另一个对象&#xff0c;所以我们也称为原型对象…...

    2024/3/28 21:57:45
  22. C++中只能有一个实例的单例类

    C中只能有一个实例的单例类 前面讨论的 President 类很不错&#xff0c;但存在一个缺陷&#xff1a;无法禁止通过实例化多个对象来创建多名总统&#xff1a; President One, Two, Three; 由于复制构造函数是私有的&#xff0c;其中每个对象都是不可复制的&#xff0c;但您的目…...

    2024/3/29 11:55:06
  23. python django 小程序图书借阅源码

    开发工具&#xff1a; PyCharm&#xff0c;mysql5.7&#xff0c;微信开发者工具 技术说明&#xff1a; python django html 小程序 功能介绍&#xff1a; 用户端&#xff1a; 登录注册&#xff08;含授权登录&#xff09; 首页显示搜索图书&#xff0c;轮播图&#xff0…...

    2024/3/29 8:23:18
  24. 电子学会C/C++编程等级考试2022年03月(一级)真题解析

    C/C++等级考试(1~8级)全部真题・点这里 第1题:双精度浮点数的输入输出 输入一个双精度浮点数,保留8位小数,输出这个浮点数。 时间限制:1000 内存限制:65536输入 只有一行,一个双精度浮点数。输出 一行,保留8位小数的浮点数。样例输入 3.1415926535798932样例输出 3.1…...

    2024/3/28 9:26:43
  25. 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...

    解析如下&#xff1a;1、长按电脑电源键直至关机&#xff0c;然后再按一次电源健重启电脑&#xff0c;按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后&#xff0c;按住“winR”打开运行窗口&#xff0c;输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面&#xff0c;选中…...

    2022/11/19 21:17:18
  26. 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。

    %读入6幅图像&#xff08;每一幅图像的大小是564*564&#xff09; f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...

    2022/11/19 21:17:16
  27. 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...

    win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面&#xff0c;在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机&#xff0c;虽然这比较麻烦&#xff0c;但是对系统进行配置和升级…...

    2022/11/19 21:17:15
  28. 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...

    有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows&#xff0c;请勿关闭计算机”的提示&#xff0c;要过很久才能进入系统&#xff0c;有的用户甚至几个小时也无法进入&#xff0c;下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法&#xff1a;我们首先在左下角的“开始…...

    2022/11/19 21:17:14
  29. win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...

    置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题&#xff0c;电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update&#xff0c;请勿关机”(如下图所示)&#xff0c;而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢&#xff1f;一切都是正常操作的&#xff0c;为什么开时机呈现“正…...

    2022/11/19 21:17:13
  30. 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...

    Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示&#xff0c;没过几秒后电脑自动重启&#xff0c;每次开机都这样无法进入系统&#xff0c;此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一&#xff1a;开机按下F8&#xff0c;在出现的Windows高级启动选…...

    2022/11/19 21:17:12
  31. 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...

    有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况&#xff0c;就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机&#xff0c;碰到这样的问题该怎么解决呢&#xff0c;现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法&#xff1a;1、2、依次…...

    2022/11/19 21:17:11
  32. 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...

    今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后&#xff0c;每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面&#xff0c;提示请勿关闭计算机”&#xff0c;每次停留好几分钟才能正常关机&#xff0c;导致什么情况引起的呢&#xff1f;出现配置Windows Update…...

    2022/11/19 21:17:10
  33. 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...

    只能是等着&#xff0c;别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚&#xff0c;只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一&#xff1a;管理员运行cmd&#xff1a;net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...

    2022/11/19 21:17:09
  34. 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?

    原标题&#xff1a;电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办&#xff1f;win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢&#xff1f;一般的方…...

    2022/11/19 21:17:08
  35. 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...

    关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 &#xff0c;然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容&#xff0c;让我们赶快一起来看一下吧&#xff01;关机提示 windows7 正在配…...

    2022/11/19 21:17:05
  36. 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...

    钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...

    2022/11/19 21:17:05
  37. 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...

    前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了&#xff0c;具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面&#xff0c;长时间没反应&#xff0c;无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过&#xff0c;网上搜了不少资料&#x…...

    2022/11/19 21:17:04
  38. 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...

    本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法&#xff0c;并在最后教给你1种保护系统安全的好方法&#xff0c;一起来看看&#xff01;电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中&#xff0c;添加了1个新功能在“磁…...

    2022/11/19 21:17:03
  39. 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...

    许多用户在长期不使用电脑的时候&#xff0c;开启电脑发现电脑显示&#xff1a;配置windows更新失败&#xff0c;正在还原更改&#xff0c;请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢&#xff1f;下面小编就带着大家一起看看吧&#xff01;如果能够正常进入系统&#xff0c;建议您暂时移…...

    2022/11/19 21:17:02
  40. 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...

    配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#xff0c;电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容&#xff0c;让我们赶快一起来看一下吧&#xff01;配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...

    2022/11/19 21:17:01
  41. 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...

    不知道大家有没有遇到过这样的一个问题&#xff0c;就是我们的win7系统在关机的时候&#xff0c;总是喜欢显示“准备配置windows&#xff0c;请勿关机”这样的一个页面&#xff0c;没有什么大碍&#xff0c;但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机&#xff0c;非常…...

    2022/11/19 21:17:00
  42. 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...

    当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时&#xff0c;一般是您正对windows进行升级&#xff0c;但是这个要是长时间没有反应&#xff0c;我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了&#xff0c;来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...

    2022/11/19 21:16:59
  43. 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...

    我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况&#xff0c;当我们打开电脑之后&#xff0c;发现一直停留在一个界面&#xff1a;“配置Windows Update失败&#xff0c;还原更改请勿关闭计算机”&#xff0c;等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢&#xff0…...

    2022/11/19 21:16:58
  44. 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”

    Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...

    2022/11/19 21:16:57