怎么理解Spring Cloud Hystrix熔断

发布时间:2021-11-16 09:59:56 作者:iii
来源:亿速云 阅读:153

这篇文章主要介绍“怎么理解Spring Cloud Hystrix熔断”,在日常操作中,相信很多人在怎么理解Spring Cloud Hystrix熔断问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”怎么理解Spring Cloud Hystrix熔断”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

一、什么是熔断

在一个家庭中有各种各样的家电,我们假设每个家电都没有保险丝,一旦有一天某个家电出现短路,造成整个电路短路然后很有可能就把整个家庭的电器及电路给烧坏了。但如果每个家电入口线路都有一个保险丝(断路器),那么不管那个家电发生短路这个家电的保险丝就会快速熔断(断开电路),从而保护了整个电路及电路上其它的家电的正常运行。

软件行业里面的熔断机制与这个一致,在整个微服务集群中,由于其中一个或者几个微服务出现故障或堵塞,若没有快速的熔断机制,就会造成整个微服务集群的拥堵最终整个微服务出现雪崩被拖死。熔断机制的核心机制就是在确保某个微服务出现故障的时候实现快速熔断(断路)或者服务降级快速失败,避免拥堵。从而保证其它业务其它服务的正常运行。

二、Hystrix 设计原则

  1. 防止单个服务的故障,耗尽整个系统服务的容器(比如tomcat)的线程资源,避免分布式环境里大量级联失败。通过第三方客户端访问(通常是通过网络)依赖服务出现失败、拒绝、超时或短路时执行回退逻辑。
     

  2. 用快速失败代替排队(每个依赖服务维护一个小的线程池或信号量,当线程池满或信号量满,会立即拒绝服务而不会排队等待)和优雅的服务降级;当依赖服务失效后又恢复正常,快速恢复。
     

  3. 提供接近实时的监控和警报,从而能够快速发现故障和修复。监控信息包括请求成功,失败(客户端抛出的异常),超时和线程拒绝。如果访问依赖服务的错误百分比超过阈值,断路器会跳闸,此时服务会在一段时间内停止对特定服务的所有请求。
     

  4. 将所有请求外部系统(或请求依赖服务)封装到HystrixCommand或HystrixObservableCommand对象中,然后这些请求在一个独立的线程中执行。使用隔离技术来限制任何一个依赖的失败对系统的影响。每个依赖服务维护一个小的线程池(或信号量),当线程池满或信号量满,会立即拒绝服务而不会排队等待。

三、Hystrix特性

  1. 请求熔断: 当Hystrix Command请求后端服务失败数量超过一定比例(默认50%), 断路器会切换到开路状态(Open). 这时所有请求会直接失败而不会发送到后端服务. 断路器保持在开路状态一段时间后(默认5秒), 自动切换到半开路状态(HALF-OPEN)。这时会判断下一次请求的返回情况, 如果请求成功, 断路器切回闭路状态(CLOSED), 否则重新切换到开路状态(OPEN). Hystrix的断路器就像我们家庭电路中的保险丝, 一旦后端服务不可用, 断路器会直接切断请求链, 避免发送大量无效请求影响系统吞吐量, 并且断路器有自我检测并恢复的能力。
     

  2. 服务降级:Fallback相当于是降级操作. 对于查询操作, 我们可以实现一个fallback方法, 当请求后端服务出现异常的时候, 可以使用fallback方法返回的值. fallback方法的返回值一般是设置的默认值或者来自缓存。
     

  3. 依赖隔离(采用舱壁模式,Docker就是舱壁模式的一种):在Hystrix中, 主要通过线程池来实现资源隔离. 通常在使用的时候我们会根据调用的远程服务划分出多个线程池.比如说,一个服务调用另外两个服务,你如果调用两个服务都用一个线程池,那么如果一个服务卡在哪里,资源没被释放后面的请求又来了,导致后面的请求都卡在哪里等待,导致你依赖的A服务把你卡在哪里,耗尽了资源,也导致了你另外一个B服务也不可用了。这时如果依赖隔离,某一个服务调用A B两个服务,如果这时我有100个线程可用,我给A服务分配50个,给B服务分配50个,这样就算A服务挂了,我的B服务依然可以用。

  4. 请求缓存:比如一个请求过来请求我userId=1的数据,你后面的请求也过来请求同样的数据,这时我不会继续走原来的那条请求链路了,而是把第一次请求缓存过了,把第一次的请求结果返回给后面的请求(参考@CacheResult@CacheKey@CacheRemove注解)。
     

  5. 请求合并:我依赖于某一个服务,我要调用N次,比如说查数据库的时候,我发了N条请求发了N条SQL然后拿到一堆结果,这时候我们可以把多个请求合并成一个请求,发送一个查询多条数据的SQL的请求,这样我们只需查询一次数据库,提升了效率。

在Hystrix 中我们用的比较多的是前三点,后面两点并不适用于所有业务。

四、实战

1、添加依赖

添加 `spring-cloud-starter-hystrix`模块,实际使用过程中我们使用了Feign后已经包含了Hystrix模块及Ribbon模块,不需要单独引入。

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

2、开启Hystrix 

在启动类中加入@EnableCircuitBreaker注解,表示允许断路器。如下代码所示:

//允许断路器
@EnableCircuitBreaker
public class Application {
     
   ...
}

在spring cloud 项目中使用 `@SpringCloudApplication` 注解后已经包含了`@EnableCircuitBreaker` 注解及其它微服务注解,看源码:

@Target({ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableCircuitBreaker
public @interface SpringCloudApplication {
}

3、方法级熔断

Spring cloud 采用http进行通讯,spring cloud 结合Eureka针对http请求响应操作做了封装,支持两种方式,RestTemplate 及 Feign 模式,Feign模式参考其它章节,这里简单介绍RestTemplate模式。

@Service
public class HelloService {
 
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
 
  //请求熔断注解,当服务出现问题时候会执行fallbackMetho属性的名为helloFallBack的方法
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "helloFallBack")
    public String helloService() throws ExecutionException, InterruptedException {
        return restTemplate.getForEntity("http://HELLO-SERVICE/hello",String.class).getBody();
  }
  
  public String helloFallBack(){
      return "error";
  }
 
}

这是一个外部服务调用的restTemplate实现,通过 @HystrixCommand(fallbackMethod = "helloFallBack") 标志这个方法开启熔断机制, 指定熔断后服务降级方法为:helloFallBack()。此时若被调用方异常,接下来请求都会进入服务降级实现(回调方法)并快速失败。@HystrixCommand 也可以指定其它配置:

public @interface HystrixCommand {
    String groupKey() default "";
 
    String commandKey() default "";
 
    String threadPoolKey() default "";
 
    String fallbackMethod() default "";
 
    HystrixProperty[] commandProperties() default {};
 
    HystrixProperty[] threadPoolProperties() default {};
 
    Class<? extends Throwable>[] ignoreExceptions() default {};
 
    ObservableExecutionMode observableExecutionMode() default ObservableExecutionMode.EAGER;
 
    HystrixException[] raiseHystrixExceptions() default {};
 
    String defaultFallback() default "";
}

让我们来逐个介绍下@HystrixCommand注解的各个参数:

  1. commandKey:配置全局唯一标识服务的名称,比如,库存系统有一个获取库存服务,那么就可以为这个服务起一个名字来唯一识别该服务,如果不配置,则默认是@HystrixCommand注解修饰的函数的函数名。
     

  2. groupKey:一个比较重要的注解,配置全局唯一标识服务分组的名称,比如,库存系统就是一个服务分组。通过设置分组,Hystrix会根据组来组织和统计命令的告、仪表盘等信息。Hystrix命令默认的线程划分也是根据命令组来实现。默认情况下,Hystrix会让相同组名的命令使用同一个线程池,所以我们需要在创建Hystrix命令时为其指定命令组来实现默认的线程池划分。此外,Hystrix还提供了通过设置threadPoolKey来对线程池进行设置。建议最好设置该参数,使用threadPoolKey来控制线程池组。
     

  3. threadPoolKey:对线程池进行设定,细粒度的配置,相当于对单个服务的线程池信息进行设置,也可多个服务设置同一个threadPoolKey构成线程组。
     

  4. fallbackMethod:@HystrixCommand注解修饰的函数的回调函数,@HystrixCommand修饰的函数必须和这个回调函数定义在同一个类中,因为定义在了同一个类中,所以fackback method可以是public/private均可。
     

  5. commandProperties:配置该命令的一些参数,如executionIsolationStrategy配置执行隔离策略,默认是使用线程隔离,此处我们配置为THREAD,即线程池隔离。参见:com.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties中各个参数的定义。
     

  6. threadPoolProperties:线程池相关参数设置,具体可以设置哪些参数请见:com.netflix.hystrix.HystrixThreadPoolProperties
     

  7. ignoreExceptions:调用服务时,除了HystrixBadRequestException之外,其他@HystrixCommand修饰的函数抛出的异常均会被Hystrix认为命令执行失败而触发服务降级的处理逻辑(调用fallbackMethod指定的回调函数),所以当需要在命令执行中抛出不触发降级的异常时来使用它,通过这个参数指定,哪些异常抛出时不触发降级(不去调用fallbackMethod),而是将异常向上抛出。
     

  8. observableExecutionMode:定义hystrix observable command的模式;
     

  9. raiseHystrixExceptions:任何不可忽略的异常都包含在HystrixRuntimeException中;
     

  10. defaultFallback:默认的回调函数,该函数的函数体不能有入参,返回值类型与@HystrixCommand修饰的函数体的返回值一致。如果指定了fallbackMethod,则fallbackMethod优先级更高。

给个例子:

@HystrixCommand(commandKey = "testCommand", groupKey = "testGroup", threadPoolKey = "testThreadKey",
            fallbackMethod = "hiConsumerFallBack", ignoreExceptions = {NullPointerException.class},
            threadPoolProperties = {
                    @HystrixProperty(name = "coreSize", value = "30"),
                    @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "101"),
                    @HystrixProperty(name = "keepAliveTimeMinutes", value = "2"),
                    @HystrixProperty(name = "queueSizeRejectionThreshold", value = "15"),
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.numBuckets", value = "12"),
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeInMilliseconds", value = "1440")
            }
            )

到此,关于“怎么理解Spring Cloud Hystrix熔断”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

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