劳雪崩效应描述的凡平等种为服务提供者的匪可用导致服务消费者的无可用。Hystrix为帮助我们构建稳定、可靠的分布式系统提供了同样栽缓解方案。

劳务雪崩效应

基本功服务的故障导致级联故障,进而导致了方方面面分布式系统的无可用,这种状况给誉为服务雪崩效应。服务雪崩效应描述的是一律种植为服务提供者的免可用导致服务消费者之不可用,并将不可用逐渐放开的长河。
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劳雪崩效应形成的由

  1. 服务提供者不可用
    • 硬件故障
    • 程序Bug
    • 缓存击穿
    • 用户大量请求
  2. 重试加大流量
    • 用户重试
    • 代码逻辑重试
  3. 劳调用者不可用
    • 并等待造成的资源耗尽

劳务雪崩的回复策略

  1. 流量控制
    • 网关限流
    • 用户交互限流
    • 关门重试
  2. 改良缓存模式
    • 缓存预加载
    • 旅转移也异步刷新
  3. 劳务活动扩容
    • AWS的auto scaling
  4. 劳动调用者降级服务
    • 资源隔离
    • 对赖服务开展归类
    • 匪可用服务之调用快速砸

打铁还待自身硬,本篇文章不进行论述各种应对策略,主要探索微服务自身如何来保护好,避免奔溃?即微服务如何进行容错设计?

容量设计在生活中经常来看,每家每户都发出保险丝,用电超负荷了,就见面跳闸。微服务的容错组件Hystrix就接了这些考虑。

原文:https://my.oschina.net/7001/blog/1619842

Hystrix

Hystrix [hɪst’rɪks]的中文意思是豪猪科动物,如下图所显示,
因该坐及加上满了刺,而具备自己保护能力.
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Netflix的 Hystrix 是一个扶持解决分布式系统交互时超过时处理与容错的类库,
它一样有着保护体系的能力.
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摘要:
Hystrix是Netflix开源之同一缓慢容错框架,提供线程池隔离、信号量隔离、熔断、降级回退等容错方法。Hystrix为帮扶我们构建平安、可靠的分布式系统提供了一致栽缓解方案。

Hystrix如何保障我们的用?

How Does Hystrix Accomplish Its Goals?

  1. Wrapping all calls to external systems (or “dependencies”) in a
    HystrixCommand or HystrixObservableCommand object which typically
    executes within a separate thread (this is an example of the command
    pattern).(通过HystrixCommand封装外部系统的有所调用,它会于独立的线程中执)即命令模式。
  2. Timing-out calls that take longer than thresholds you define. There
    is a default, but for most dependencies you custom-set these
    timeouts by means of “properties” so that they are slightly higher
    than the measured 99.5th percentile performance for each
    dependency.(简单说:改过时间之阈值,提高因的性质)
  3. Maintaining a small thread-pool (or semaphore) for each dependency;
    if it becomes full, requests destined for that dependency will be
    immediately rejected instead of queued
    up.(每个依赖护一个不怎么之线程池或者信号量,如果满了,请求调用依赖会叫高效集聚而未是排队等。)即资源隔离
  4. Measuring successes, failures (exceptions thrown by client),
    timeouts, and thread
    rejections.(测量成功率,失败率、超时次数、线程拒绝率)即服务监督的指标
  5. Tripping a circuit-breaker to stop all requests to a particular
    service for a period of time, either manually or automatically if
    the error percentage for the service passes a
    threshold.(当服务之错误率超过阈值时,通过手动或电动的措施,对得时间外一定的劳动,利用链路中断器拒绝所有请求,)即熔断器、熔断机制
  6. Performing fallback logic when a request fails, is rejected,
    times-out, or
    short-circuits.(在呼吁失败、拒绝、超时、短路时实行拨退逻辑)即告回退
  7. Monitoring metrics and configuration changes in near
    real-time.(近实时监控指标及改配置。)

脚要进行叙述资源隔离、服务降级、服务熔断、请求合并和劳动监督等效果特色

背景

分布式系统环境下,服务之中类似依赖非常广阔,一个业务调用通常依赖多单基础服务。如下图,对于同调用,当库存服务不可用时,商品服务请线程被打断,当起大批量请求调用库存服务时,最终可能引致整商品服务对外不可用,
并且这种可不要或沿请求调用链向上传递,这种光景让名雪崩效应。

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资源隔离

雪崩效应常见现象

  • 硬件故障:如服务器宕机,机房断电,光纤被挖断等。
  • 流量剧增:如大流量,重试加大流量当。
  • 缓存穿透:一般发生在运用还开,所有缓存失效时,以及缺乏日内大量缓存失效时。大量的休养存不命中,使求直击后端服务,造成服务提供者超负荷运作,引起服务不可用。
  • 程序BUG:如程序逻辑导致内存泄漏,JVM长时间FullGC等。
  • 手拉手等待:服务内部用一块调用模式,同步等待造成的资源耗尽。

资源隔离–设计思想来

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货船为了进行防漏水和火灾等高风险的扩散,会将货仓分隔为多单隔离区域,这种资源隔离减少风险的办法于号称:Bulkheads(舱壁隔离模式).

官网关于资源隔离的比喻如下:

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雪崩效应应对策略

对造成雪崩效应的不同场景,可以采取不同之应策略,没有同种植通用所有场景的策略,参考如下:

  • 硬件故障:多机房容灾、异地多活等。
  • 流量剧增:服务机关扩容、流量控制(限流、关闭重试)等。
  • 缓存穿透:缓存预加载、缓存异步加载等。
  • 程序BUG:修改程序bug、及时放出资源相当。
  • 共同等待:资源隔离、MQ解耦、不可用服务调用快速砸当。资源隔离通常指不同服务调用采用不同的线程池;不可用服务调用快速砸一般经过超时机制,熔断器以及熔断后降方法等方案实现。

归结,如果一个使用不能够对来依赖之故障进行隔离,那该行使本身便高居被拖垮的高风险中。
因此,为了构建平安、可靠的分布式系统,我们的服务应该拥有本身维护能力,当仰服务不可用时,当前服务启动自保障作用,从而避免发出雪崩效应。本文将重大介绍下Hystrix解决协同等待的雪崩问题。

有数种资源隔离模式

(1)线程池隔离模式:使用一个线程池来储存时的乞求,线程池对要作处理,设置任务返回处理过时间,堆积的呼吁堆积入线程池队列。这种艺术索要吗每个依赖的服务申请线程池,有早晚之资源消耗,好处是足以答应针对突发流量(流量洪峰到时,处理不结而拿数据存储到线程池队里渐渐处理)

(2)信号量隔离模式:使用一个原子计数器(或信号量)来记录时有略个线程在运行,请求来先判断计数器的数值,若超过设置的不过特别线程个数则抛改类型的初请求,若无跳则实行计数操作请求来计数器+1,请求返回计数器-1。这种办法是严厉的控制线程且就回模式,无法答应本着突如其来流量(流量洪峰到时,处理的线程超过数,其他的乞求会一直归,不累去告依赖的劳务)

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官网对比线程池与信号量

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初探Hystrix

Hystrix
[hɪst’rɪks],中文意思是豪猪,因该坐及助长满棘刺,从而具有了自己维护的力。而Hystrix是Netflix开源之同缓容错框架,同样具有自身保障力量。为了实现容错和本身维护,下面我们看Hystrix如何筹划和兑现之。

Hystrix设计目标:

  • 针对来自依赖之推迟和故障进行预防和控制——这些靠通常都是经过网络访问的
  • 挡故障的相干反应
  • 霎时砸并很快恢复
  • 转头退并优雅降级
  • 供近实时的监察及报警

Hystrix遵循的筹划规范:

  • 戒其他单独的依耗尽资源(线程)
  • 过载立即切断并快速砸,防止排队
  • 尽量提供回退以维护用户免于故障
  • 运隔离技术(例如隔板,泳道和断路器模式)来限制任何一个赖之熏陶
  • 透过近实时的指标,监控以及报警,确保故障被及时发现
  • 经过动态修改配置属性,确保故障及时回复
  • 防范全体依赖客户端执行破产,而不仅是网通信

Hystrix如何实现这些计划目标?

  • 用命令模式将有所对表面服务(或据关系)的调用包装在HystrixCommand或HystrixObservableCommand对象被,并将拖欠目标在单独的线程中实行;
  • 每个依赖还维护在一个线程池(或信号量),线程池被耗尽则拒绝请求(而不是吃请求排队)。
  • 笔录请求成功,失败,超时和线程拒绝。
  • 劳务错误百分比过了阈值,熔断器开关自动打开,一段时间内住针对拖欠服务之持有请求。
  • 求失败,被拒,超时或熔断时实施降级逻辑。
  • 身临其境实时地监控指标和配置的改动。

哎时用线程池 or 信号量?

默认使用线程池

只要未干远程RPC调用(没有网络开发),比如看内存缓存,则采用信号量来隔断,更为轻量,开销更粗。

The Netflix API processes 10+ billion Hystrix Command executions per day
using thread isolation. Each API instance has 40+ thread-pools with 5–20
threads in each (most are set to 10).
Netflix API每天使用线程隔离处理10亿次Hystrix Command执行。
每个API实例都出40大抵独线程池,每个线程池中发生5-20个线程(大多数安装为10单)

@HystrixCommand(fallbackMethod = "stubMyService",
    commandProperties = {
      @HystrixProperty(name="execution.isolation.strategy", value="SEMAPHORE")
    }
)

线程池核心配置:

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Hystrix入门

劳降级、回退

降就是当仰的服务有故障时,把来故障的废弃了,换一个轻量级的方案(比如返回一个固定值),是同等栽退而求其次的法门。比如微信刚上线红包功能时,过年那天大家都以作红包,很多丁还见面见到微信会弹出一个同等之页面,这个就算是劳动降级的下,当服务不可用时,返回一个静态值(页面)。

Hystrix简单示例

开始深入Hystrix原理之前,我们先行简单看一个演示。

率先步,继承HystrixCommand实现好的command,在command的构造方法中得配置请求被执行得的参数,并做其实发送请求的靶子,代码如下:

public class QueryOrderIdCommand extends HystrixCommand<Integer> {
    private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(QueryOrderIdCommand.class);
    private OrderServiceProvider orderServiceProvider;

    public QueryOrderIdCommand(OrderServiceProvider orderServiceProvider) {
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("orderService"))
                .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("queryByOrderId"))
                .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
                        .withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(10)//至少有10个请求,熔断器才进行错误率的计算
                        .withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(5000)//熔断器中断请求5秒后会进入半打开状态,放部分流量过去重试
                        .withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)//错误率达到50开启熔断保护
                        .withExecutionTimeoutEnabled(true))
                .andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties
                        .Setter().withCoreSize(10)));
        this.orderServiceProvider = orderServiceProvider;
    }

    @Override
    protected Integer run() {
        return orderServiceProvider.queryByOrderId();
    }

    @Override
    protected Integer getFallback() {
        return -1;
    }
}

第二步,调用HystrixCommand的履方式发起实际请求。

@Test
public void testQueryByOrderIdCommand() {
    Integer r = new QueryOrderIdCommand(orderServiceProvider).execute();
    logger.info("result:{}", r);
}

Hystrix 6栽降级回退模式:

  1. Fail Fast 快速砸
  2. Fail Silent 无声失败
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  3. Fallback: Static 返回默认值
  4. Fallback: Stubbed 自己组装一个价值返回
  5. Cache via Network

Sometimes if a back-end service fails, a stale version of data can be
retrieved from a cache service such as memcached. 利用远程缓存

经过远程缓存的办法。在挫折的情况下重发起一赖remote请求,不过这次请的凡一个缓存比如redis。由于是又发起并远程调用,所以会还打包一糟糕Command,这个时候如果注意,执行fallback的线程一定要同主线程区分开,也尽管是重新命名一个ThreadPoolKey。

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  1. Primary + Secondary with Fallback 主次方式回退(主要与下)

本条微类似我们一般支出中得达成丝一个新力量,但为防新成效上线失败可以回退到直的代码,我们见面举行一个开关比如(使用zookeeper)做一个布置开关,可以动态切换到老代码功能。那么Hystrix它是利用通过一个配备来当个别单command中展开切换。
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回退的处理方式也产生无吻合之气象:

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上述几乎栽情景如果失败,则程序将用左返回给调用者。

Hystrix处理流程

Hystrix流程图如下:

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                            图片来源Hystrix官网[https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki](https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki)

Hystrix整个工作流如下:

  1. 组织一个
    HystrixCommand或HystrixObservableCommand对象,用于封装请求,并当构造方法配置请求被执行得之参数;
  2. 执行命令,Hystrix提供了4栽执行命令的法,后面详述;
  3. 看清是否以缓存响应请求,若启用了缓存,且缓存可用,直接用缓存响应请求。Hystrix支持请求缓存,但待用户从定义启动;
  4. 判断熔断器是否打开,如果打开,跳到第8步;
  5. 看清线程池/队列/信号量是否都满,已满则超越到第8步;
  6. 实践HystrixObservableCommand.construct()或HystrixCommand.run(),如果推行破产或者过,跳到第8步;否则,跳到第9步;
  7. 统计熔断器监控指标;
  8. 走Fallback备用逻辑
  9. 回请求响应

起流程图上而清楚,第5步线程池/队列/信号量已满时,还见面实施第7步逻辑,更新熔断器统计信息,而第6步无论成功为,都见面更新熔断器统计信息。

熔断器

熔断器就像家的保险丝,当电流过载了就见面跳闸,不过Hystrix的熔机制相对复杂一些。

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即点儿单图来源于少数单博客,都是和一个意。

服务的健康状况 = 请求失败数 / 请求总数.

熔断器开关由关闭及打开的状态转换是通过时劳动健康状况和设定阈值比较决定的.

  • 当熔断器开关关闭时, 请求被允许通过熔断器.
    如果手上健康状况高于设定阈值, 开关继续保障关闭.
    如果手上健康状况低于设定阈值, 开关则切换为开拓状态.
  • 当熔断器开关打开时, 请求被禁通过.
  • 当熔断器开关处于打开状态, 经过一段时间后, 熔断器会自动进入半上马状态,
    这时熔断器只允许一个请求通过. 当该要调用成功时,
    熔断器恢复到关闭状态. 若该要失败, 熔断器继续保障开拓状态,
    接下来的伸手被取缔通过.

熔断器的开关能管服务调用者在调用异常服务经常, 快速回到结果,
避免大量底联合等待. 并且熔断器能当一段时间后继续侦测请求执行结果,
提供过来服务调用的可能.

熔断器工作流程图

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熔断器核心配置:

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执行命令的几乎种艺术

Hystrix提供了4种植执行命令的法子,execute()和queue()
适用于HystrixCommand对象,而observe()和toObservable()适用于HystrixObservableCommand对象。

Hystrix工作流程图

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达成图是官网原图,下图是中文版:
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execute()

因协同堵塞方式执行run(),只支持接收一个值对象。hystrix会从线程池中取得一个线程来执行run(),并伺机返回值。

Hystrix sequence diagram

queue()

为异步非阻塞方式执行run(),只支持接收一个价值对象。调用queue()就直接返回一个Future对象。可经
Future.get()拿到run()的归来结果,但Future.get()是死执行之。若执行成功,Future.get()返回单个返回值。当执行破产时,如果没有还写fallback,Future.get()抛来十分。

伸手合并

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  • Spring Cloud Hystrix的请求合并
    代码实例

  • 由于请合并器的延迟时间窗会带来额外开销

observe()

事件注册前执行run()/construct(),支持接收多单价对象,取决于发射源。调用observe()会返回一个hot
Observable,也就是说,调用observe()自动触发执行run()/construct(),无论是否有订阅者。

只要连续的凡HystrixCommand,hystrix会从线程池中赢得一个线程以非阻塞方式执行run();如果继续的凡HystrixObservableCommand,将因调用线程阻塞执行construct()。

observe()使用方式:

  1. 调用observe()会回到一个Observable对象
  2. 调用这个Observable对象的subscribe()方法成功事件注册,从而获得结果

劳务监控

Hystrix还提供被我们一个督察功能Hystrix-dashboard,可以直接以其开源项目展开安排,就可知实时的观察我们的劳动调用情况。
如是集群,通过turbine进行监视。

监督如下:
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Hystrix监控面板

Hystrix监控数据聚合

toObservable()

事件注册后执行run()/construct(),支持接收多单价值对象,取决于发射源。调用toObservable()会回去一个cold
Observable,也就是说,调用toObservable()不见面这触发执行run()/construct(),必须发订阅者订阅Observable时才会尽。

假若持续的是HystrixCommand,hystrix会从线程池中拿走一个线程以非阻塞方式执行run(),调用线程不必等run();如果连续的凡HystrixObservableCommand,将因调用线程堵塞执行construct(),调用线程需等待construct()执行了才能够继承往下移动。

toObservable()使用办法:

  1. 调用observe()会回来一个Observable对象
  2. 调用这个Observable对象的subscribe()方法就事件注册,从而获取结果

欲留意的凡,HystrixCommand也支撑toObservable()和observe(),但是就算以HystrixCommand转换成Observable,它为只好发射一个价对象。只有HystrixObservableCommand才支撑发射多单价值对象。

指令模式

Hystrix采用命令模式,将上述这些成效特色植入我们的事情代码,值得学习。

几乎种办法的关联

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  • execute()实际是调用了queue().get()
  • queue()实际调用了toObservable().toBlocking().toFuture()
  • observe()实际调用toObservable()获得一个cold
    Observable,再创一个ReplaySubject对象订阅Observable,将源Observable转化为hot
    Observable。因此调用observe()会活动触发执行run()/construct()。

Hystrix总是因为Observable的形式作响应返回,不同执行命令的方才是展开了相应的变。

参考文献

  • Netflix/Hystrix wiki
  • 防雪崩利器:熔断器 Hystrix
    的法则和使用
  • Hystrix技术分析

tips:本文属于自己攻读与推行进程的记录,很多贪图以及仿都粘贴自网上文章,没有注明引用请见谅!如有另问题要留言或邮件通知,我会马上恢复。

Hystrix容错

Hystrix的容错主要是经过添加或延迟和容错方法,帮助控制这些分布式服务之间的交互。
还通过隔断服务期间的访问点,阻止其中间的级联故障与供回退选项来兑现即时一点,从而增强系统的总体弹性。Hystrix主要提供了以下几栽容错方法:

  • 资源隔离
  • 熔断
  • 降级

下我们详细座谈这几种容错机制。

资源隔离

资源隔离主要依赖对线程的割裂。Hystrix提供了片栽线程隔离措施:线程池和信号量。

线程隔离-线程池

Hystrix通过命令模式对发送请求的靶子同履行要的对象进行解耦,将不同品种的事体要封装为相应的吩咐请求。如订单服务查询商品,查询商品要->商品Command;商品服务查询库存,查询库存请求->库存Command。并且为每个项目的Command配置一个线程池,当第一差创Command时,根据安排创造一个线程池,并放入ConcurrentHashMap,如商品Command:

final static ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool> threadPools = new ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool>();
...
if (!threadPools.containsKey(key)) {
    threadPools.put(key, new HystrixThreadPoolDefault(threadPoolKey, propertiesBuilder));
}

连续查询商品之请创建Command时,将会晤引用已创造的线程池。线程池隔离之后的服务因关系:

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经以发送请求线程与履行要的线程分离,可有效防发生级联故障。当线程池或请求队列饱和常常,Hystrix将拒绝服务,使得请求线程可以快砸,从而避免因问题扩散。

线程池隔离优缺点

优点:

  • 维护应用程序以免给来自依赖故障的影响,指定依赖线程池饱和不会见潜移默化应用程序的其余部分。
  • 当引入新客户端lib时,即使出问题,也是当本lib中,并无会见潜移默化至外情节。
  • 当仰从故障恢复正常时,应用程序会及时恢复正常的性能。
  • 当应用程序一些布局参数错误时,线程池的运行状况会快检测到当下等同沾(通过加误,延迟,超时,拒绝当),同时可透过动态性进行实时纠正错误的参数配置。
  • 比方服务之属性有变,需要实时调整,比如增加还是减小超时时间,更改重试次数,可以通过线程池指标动态性修改,而且无见面影响及另外调用请求。
  • 除去断优势外,hystrix拥有特别的线程池可提供放置的面世功能,使得可以以合调用之上构建异步门面(外观模式),为异步编程提供了支持(Hystrix引入了Rxjava异步框架)。

留意:尽管线程池提供了线程隔离,我们的客户端底层代码也须使生过设置或响应线程中断,不克凭界定的短路以致线程池一直饱和。

缺点:

线程池的第一弱点是充实了匡出。每个命令的推行还当独的线程完成,增加了排队、调度以及上下文切换的开支。因此,要使用Hystrix,就必须承受其带的出,以换取其所提供的补。

一般性情况下,线程池引入的开发足够小,不见面起要的本要性能影响。但对片访推迟最好低的服务,如只是因内存缓存,线程池引入的支付就比明显了,这时候使用线程池隔离技术就非抱了,我们用考虑再轻量级的道,如信号量隔离。

线程隔离-信号量

面提到了线程池隔离的败笔,当负延迟极低之服务经常,线程池隔离技术引入的开发超过了它们所带来的益处。这时候可以使用信号量隔离技术来代表,通过设置信号量来限制对其余给定依赖的并发调用量。下图说明了线程池隔离和信号量隔离的基本点分:

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                        图片来源Hystrix官网[https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki](https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki)

使用线程池时,发送请求的线程和行因服务之线程不是与一个,而利用信号量时,发送请求的线程和履行因服务之线程是暨一个,都是提倡呼吁的线程。先押一个应用信号量隔离线程的言传身教:

public class QueryByOrderIdCommandSemaphore extends HystrixCommand<Integer> {
    private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(QueryByOrderIdCommandSemaphore.class);
    private OrderServiceProvider orderServiceProvider;

    public QueryByOrderIdCommandSemaphore(OrderServiceProvider orderServiceProvider) {
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("orderService"))
                .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("queryByOrderId"))
                .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
                        .withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(10)////至少有10个请求,熔断器才进行错误率的计算
                        .withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(5000)//熔断器中断请求5秒后会进入半打开状态,放部分流量过去重试
                        .withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)//错误率达到50开启熔断保护
                        .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)
                        .withExecutionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(10)));//最大并发请求量
        this.orderServiceProvider = orderServiceProvider;
    }

    @Override
    protected Integer run() {
        return orderServiceProvider.queryByOrderId();
    }

    @Override
    protected Integer getFallback() {
        return -1;
    }
}

由于Hystrix默认使用线程池举行线程隔离,使用信号量隔离需要出示地将属于性execution.isolation.strategy设置为ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE,同时安排信号量个数,默认为10。客户端需向据服务发起呼吁时,首先要取一个信号量才能真的发起调用,由于信号量的数额少,当并发请求量超过信号量个数时,后续之求都见面直接拒绝,进入fallback流程。

信号量隔离主要是经过控制并发请求量,防止请求线程大面积阻塞,从而达到限流和预防雪崩的目的。

线程隔离总结

线程池和信号量都得举行线程隔离,但每有每的得失和支撑之现象,对比如下:

| | 线程切换 | 支持异步 | 支持过 | 支持熔断 | 限流 | 开销 |
| 信号量 | 否 | 否 | 否 | 是 | 是 | 小 |
| 线程池 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 大 |

线程池和信号量都支持熔断和限流。相比线程池,信号量不需要线程切换,因此避免了非必要之付出。但是信号量不支持异步,也未支持过,也就是说当所请求的劳动不可用时,信号量会控制超过限定的求立即赶回,但是就有所信号量的线程只能等服务响应或于超时着归,即可能出现增长时待。线程池模式下,当过指定时间不响应的劳动,Hystrix会通过响应中断的不二法门通报线程立即结束并回到。

熔断

熔断器简介

现实生活中,可能大家还发出理会到人家电路中屡见不鲜会安装一个保险盒,当负载过载时,保险盒中之担保丝会自动熔断,以保护电路和太太的各种电器,这就是熔断器的一个普遍例子。Hystrix中之熔断器(Circuit
Breaker)也是打像样作用,Hystrix在运转过程被会朝每个commandKey对应之熔断器报告成功、失败、超时和拒绝的状态,熔断器维护并统计这些多少,并冲这些统计信息来决定熔断开关是否打开。如果打开,熔断后续要,快速回到。隔一段时间(默认是5s)之后熔断器尝试半初始,放入一部分流量请求进入,相当给对依赖服务开展相同差健康检查,如果请成功,熔断器关闭。

熔断器配置

Circuit Breaker主要概括如下6独参数:

1、circuitBreaker.enabled

是否启用熔断器,默认是TRUE。
2 、circuitBreaker.forceOpen

熔断器强制打开,始终维持开拓状态,不关心熔断开关的实在状态。默认值FLASE。
3、circuitBreaker.forceClosed
熔断器强制关闭,始终保关闭状态,不关注熔断开关的骨子里状态。默认值FLASE。

4、circuitBreaker.errorThresholdPercentage
错误率,默认值50%,例如一段落时日(10s)内发出100独请求,其中有54个过或者深,那么就段时光内之错误率是54%,大于了默认值50%,这种状况下会接触发熔断器打开。

5、circuitBreaker.requestVolumeThreshold

默认值20。含义是一段时间内至少发生20独请求才进行errorThresholdPercentage计算。比如同段子时间了发生19单请求,且这些请求全部未果了,错误率是100%,但熔断器不见面打开,总请求数不饱20。

6、circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds

一半开头状态试探睡眠时,默认值5000ms。如:当熔断器开启5000ms之后,会尝试拓宽过去有流量进行试探,确定依赖服务是否恢复。

熔断器工作原理

生图显示了HystrixCircuitBreaker的干活原理:

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                                图片来源Hystrix官网[https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki](https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki)

熔断器工作的详细过程如下:

第一步,调用allowRequest()判断是否允许将请提交到线程池

  1. 假如熔断器强制打开,circuitBreaker.forceOpen为true,不允许放行,返回。
  2. 假使熔断器强制关闭,circuitBreaker.forceClosed为true,运行放行。此外不必关注熔断器实际状态,也就是说熔断器仍然会维护统计数据和开关状态,只是不见效而已。

第二步,调用isOpen()判断熔断器开关是否打开

  1. 如熔断器开关打开,进入第三步,否则继续;
  2. 设一个周期内到底的伸手数仅次于circuitBreaker.requestVolumeThreshold的值,允许请求放行,否则继续;
  3. 使一个周期内错误率小于circuitBreaker.errorThresholdPercentage的值,允许请求放行。否则,打开熔断器开关,进入第三步。

第三步,调用allowSingleTest()判断是否同意单个请求通行,检查乘服务是否恢复

  1. 设若熔断器打开,且离开熔断器打开的时刻或者达同不行试请求放行的时日跨circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds的价值经常,熔断器器进入半始发状态,允许放行一个试请求;否则,不允许放行。

除此以外,为了供决策依据,每个熔断器默认维护了10只bucket,每秒一个bucket,当新的bucket被创造时,最原始的bucket会为丢。其中每个blucket维护了请求成功、失败、超时、拒绝的计数器,Hystrix负责采集并统计这些计数器。

熔断器测试

1、以QueryOrderIdCommand为测试command

2、配置orderServiceProvider不重试且500ms超时

<dubbo:reference id="orderServiceProvider" interface="com.huang.provider.OrderServiceProvider"
                    timeout="500" retries="0"/>

3、OrderServiceProviderImpl实现大粗略,前10个请求,服务端休眠600ms,使得客户端调用过。

@Service
public class OrderServiceProviderImpl implements OrderServiceProvider {
    private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OrderServiceProviderImpl.class);
    private AtomicInteger OrderIdCounter = new AtomicInteger(0);

    @Override
    public Integer queryByOrderId() {
        int c = OrderIdCounter.getAndIncrement();
        if (logger.isDebugEnabled()) {
            logger.debug("OrderIdCounter:{}", c);
        }
        if (c < 10) {
            try {
                Thread.sleep(600);
            } catch (InterruptedException e) {
            }
        }
        return c;
    }

    @Override
    public void reset() {
        OrderIdCounter.getAndSet(0);
    }
}

4、单测代码

@Test
public void testExecuteCommand() throws InterruptedException {
    orderServiceProvider.reset();
    int i = 1;
    for (; i < 15; i++) {
        HystrixCommand<Integer> command = new QueryByOrderIdCommand(orderServiceProvider);
        Integer r = command.execute();
        String method = r == -1 ? "fallback" : "run";
        logger.info("call {} times,result:{},method:{},isCircuitBreakerOpen:{}", i, r, method, command.isCircuitBreakerOpen());
    }
    //等待6s,使得熔断器进入半打开状态
    Thread.sleep(6000);
    for (; i < 20; i++) {
        HystrixCommand<Integer> command = new QueryByOrderIdCommand(orderServiceProvider);
        Integer r = command.execute();
        String method = r == -1 ? "fallback" : "run";
        logger.info("call {} times,result:{},method:{},isCircuitBreakerOpen:{}", i, r, method, command.isCircuitBreakerOpen());
    }
}

5、输出结果

2018-02-07 11:38:36,056 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 1 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:36,564 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 2 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:37,074 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 3 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:37,580 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 4 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:38,089 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 5 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:38,599 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 6 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:39,109 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 7 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:39,622 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 8 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:40,138 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 9 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:40,647 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 10 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,651 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 11 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,653 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 12 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,656 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 13 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,658 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 14 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:46,671 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 15 times,result:10,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,675 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 16 times,result:11,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,680 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 17 times,result:12,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,685 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 18 times,result:13,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,691 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 19 times,result:14,method:run,isCircuitBreakerOpen:false

面前9个请求调用超时,走fallback逻辑;

10-14单请求,熔断器开关打开,直接便捷砸走fallback逻辑;

15-19个请求,熔断器进入半从头状态,放行一个试探请求调用成功,熔断器关闭,后续要恢复。

扭曲退降级

降,通常指务高峰期,为了保险核心服务正常运作,需要停止少一部分休绝重要的政工,或者某些服务不可用时,执行备用逻辑从故障服务遭遇速砸或快速回到,以保全中心业务不让影响。Hystrix提供的降主要是为了容错,保证当前劳动不吃依赖服务故障的熏陶,从而加强劳务的健壮性。要支持回退或降格处理,可以重写HystrixCommand的getFallBack方法还是HystrixObservableCommand的resumeWithFallback方法。

Hystrix在偏下几栽情形下会活动贬逻辑:

  • 履construct()或run()抛来大
  • 熔断器打开导致命令短路
  • 命令的线程池和排或信号量的容量超额,命令于驳回
  • 命执行过

降职回退方式

Fail Fast 快速砸

快捷砸是最平常的授命执行办法,命令没有重写降级逻辑。
如果命令执行有其他类型的故障,它用一直抛来怪。

Fail Silent 无声失败

凭借于贬低方法被经过返回null,空Map,空List或外类之应来好。

@Override
protected Integer getFallback() {
   return null;
}

@Override
protected List<Integer> getFallback() {
   return Collections.emptyList();
}

@Override
protected Observable<Integer> resumeWithFallback() {
   return Observable.empty();
}

Fallback: Static

靠当降方法中归静态默认值。
这不会见招服务为“无声失败”的不二法门被删去,而是导致默认行为发生。如:应用根据指令执行回true
/ false执行相应逻辑,但令执行破产,则默认为true

@Override
protected Boolean getFallback() {
    return true;
}
@Override
protected Observable<Boolean> resumeWithFallback() {
    return Observable.just( true );
}

Fallback: Stubbed

当令归来一个蕴含多独字段的复合对象时,适合为Stubbed 的章程回退。

@Override
protected MissionInfo getFallback() {
   return new MissionInfo("missionName","error");
}

Fallback: Cache via Network

偶尔,如果调用依赖服务失败,可以打缓存服务(如redis)中查询旧数据版本。由于又会发起远程调用,所以建议再包装一个Command,使用不同之ThreadPoolKey,与主线程池进行隔离。

@Override
protected Integer getFallback() {
   return new RedisServiceCommand(redisService).execute();
}

Primary + Secondary with Fallback

奇迹系统有着两种表现-
主要跟次要,或要跟故障转移。主要及从逻辑关系到不同的网调用和事务逻辑,所以要用次第逻辑封装在不同的Command中,使用线程池进行隔离。为了实现基本逻辑切换,可以以次第command封装于外观HystrixCommand的run方法被,并整合配置基本设置的开关切换主从逻辑。由于程序逻辑都是经过线程池隔离的HystrixCommand,因此外观HystrixCommand可以利用信号量隔离,而尚未必要使用线程池隔离引入无必要的开支。原理图如下:

图片 27

image

                      图片来源Hystrix官网[https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki](https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki)

先后模型的以状况还是多底。如当系统升级新效能时,如果新本子的意义出现问题,通过开关控制降级调用旧本子的法力。示例代码如下:

public class CommandFacadeWithPrimarySecondary extends HystrixCommand<String> {

    private final static DynamicBooleanProperty usePrimary = DynamicPropertyFactory.getInstance().getBooleanProperty("primarySecondary.usePrimary", true);

    private final int id;

    public CommandFacadeWithPrimarySecondary(int id) {
        super(Setter
                .withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SystemX"))
                .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("PrimarySecondaryCommand"))
                .andCommandPropertiesDefaults(
                        // 由于主次command已经使用线程池隔离,Facade Command使用信号量隔离即可
                        HystrixCommandProperties.Setter()
                                .withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)));
        this.id = id;
    }

    @Override
    protected String run() {
        if (usePrimary.get()) {
            return new PrimaryCommand(id).execute();
        } else {
            return new SecondaryCommand(id).execute();
        }
    }

    @Override
    protected String getFallback() {
        return "static-fallback-" + id;
    }

    @Override
    protected String getCacheKey() {
        return String.valueOf(id);
    }

    private static class PrimaryCommand extends HystrixCommand<String> {

        private final int id;

        private PrimaryCommand(int id) {
            super(Setter
                    .withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SystemX"))
                    .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("PrimaryCommand"))
                    .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("PrimaryCommand"))
                    .andCommandPropertiesDefaults(                          HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionTimeoutInMilliseconds(600)));
            this.id = id;
        }

        @Override
        protected String run() {
            return "responseFromPrimary-" + id;
        }

    }

    private static class SecondaryCommand extends HystrixCommand<String> {

        private final int id;

        private SecondaryCommand(int id) {
            super(Setter
                    .withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SystemX"))
                    .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("SecondaryCommand"))
                    .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("SecondaryCommand"))
                    .andCommandPropertiesDefaults(  HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionTimeoutInMilliseconds(100)));
            this.id = id;
        }

        @Override
        protected String run() {
            return "responseFromSecondary-" + id;
        }

    }

    public static class UnitTest {

        @Test
        public void testPrimary() {
            HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
            try {
                ConfigurationManager.getConfigInstance().setProperty("primarySecondary.usePrimary", true);
                assertEquals("responseFromPrimary-20", new CommandFacadeWithPrimarySecondary(20).execute());
            } finally {
                context.shutdown();
                ConfigurationManager.getConfigInstance().clear();
            }
        }

        @Test
        public void testSecondary() {
            HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
            try {
                ConfigurationManager.getConfigInstance().setProperty("primarySecondary.usePrimary", false);
                assertEquals("responseFromSecondary-20", new CommandFacadeWithPrimarySecondary(20).execute());
            } finally {
                context.shutdown();
                ConfigurationManager.getConfigInstance().clear();
            }
        }
    }
}

日常情况下,建议重新写getFallBack或resumeWithFallback提供好之备用逻辑,但非建议以回退逻辑中尽外可能破产的操作。

总结

本文介绍了Hystrix及其工作原理,还介绍了Hystrix线程池隔离、信号量隔离和熔断器的干活原理,以及怎样使Hystrix的资源隔离,熔断和贬低等技能实现服务容错,从而提高系统的完整健壮性。

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