springcloud中的Hystrix 解析springcloud中的Hystrix
MXC肖某某 人气:0一、简介
源码地址:https://gitee.com/xiaocheng0902/my-cloud.git
1,定义
Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库,在分布式系统里,许多依赖不可避免的会调用失败,比如超时、异常等。Hystrix能够保证在一个依赖出问题的情况下,不会导致整体服务失败,避免级联故障,以提高分布式系统的弹性。
"断路器"本身是一种开关装置,当某个服务单元发生故障之后,通过断路器的故障监控(类似熔断保险丝),向调用方返回一个符合预期的、可处理的备选响应(FallBack),而不是长时间的等待或者抛出调用方无法处理的异常,这样就保证了服务调用方的线程不会被长时间的、不必要地占用,从而避免了故障在分布式系统中的蔓延,乃至雪崩。
2,作用
a)服务降级
服务降级是从整个系统的负荷情况出发和考虑的,对某些负荷会比较高的情况,为了预防某些功能(业务场景)出现负荷过载或者响应慢的情况,在其内部暂时舍弃对一些非核心的接口和数据的请求,而直接返回一个提前准备好的fallback(退路)错误处理信息。这样,虽然提供的是一个有损的服务,但却保证了整个系统的稳定性和可用性
b)服务熔断
服务熔断的作用类似于我们家用的保险丝,当某服务出现不可用或响应超时的情况时,为了防止整个系统出现雪崩,暂时停止对该服务的调用。
c)熔断vs降级
3,使用依赖
<!--新增hystrix--> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId> <version>2.2.1.RELEASE</version> </dependency>
二、服务降级
1,服务提供者(自身)
对应源码:cloud-provider-hystrix-payment8001
在主启动类Application上注解
@EnableCircuitBreaker
在service的方法中加入
//主方法 @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler",commandProperties = { //出現超時,异常调用fallbackMethod方法 @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "3000") //3秒钟以内就是正常的业务逻辑 }) public String paymentInfo_TimeOut(Integer id){ int timeNumber = 5; //1 的时候为正常执行当前方法 //throw new RuntimeException(); //异常情况会直接跳过进入paymentInfo_TimeOutHandler try { TimeUnit.SECONDS.sleep(timeNumber); }catch (Exception e) {e.printStackTrace();} return "线程池:"+Thread.currentThread().getName()+" paymentInfo_TimeOut,id: "+id+"\t"+"呜呜呜"+" 耗时(秒)"+timeNumber; } //备选方法 public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id){ return "线程池:"+Thread.currentThread().getName()+" 系统繁忙, 请稍候再试 ,id: "+id+"\t"+"哭了哇呜"; }
2,服务调用者(fegin消费者)
对应源码:cloud-consumer-feign-hystrix-order80
yaml文件中添加配置
feign: hystrix: enabled: true #如果处理自身的容错就开启。开启方式与生产端不一样。 client: config: default: connectTimeout: 5000 # feign 的超时设置 readTimeout: 5000 #同时配置一下feign的读取 超时 #超时时间配置,此处全局超时配置时间大于@HystrixProperty配置时间后,@HystrixProperty注解中的超时才生效 hystrix: command: default: execution: isolation: thread: timeoutInMilliseconds: 10000
主启动类Application上加上注解
@EnableHystrix
业务类controller中加入
//主方法 @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}") @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentTimeOutFallbackMethod",commandProperties = { @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value="1500")//1.5秒钟以内就是正常的业务逻辑 }) public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){ String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id); return result; } //备用方法 public String paymentTimeOutFallbackMethod(@PathVariable("id") Integer id){ return "我是消费者80,对付支付系统繁忙请10秒钟后再试或者自己运行出错请检查自己,(┬_┬)"; }
3,全局服务降级(feign消费端)
对应源码:cloud-consumer-feign-hystrix-order80
解决主方法一个备用方法的代码冗余。(源码同上)
yaml文件中添加配置
feign: hystrix: enabled: true #如果处理自身的容错就开启。开启方式与生产端不一样。 client: config: default: connectTimeout: 5000 # feign 的超时设置 readTimeout: 5000 #同时配置一下feign的读取 超时 #超时时间配置,此处全局超时配置时间大于@HystrixProperty配置时间后,@HystrixProperty注解中的超时才生效 hystrix: command: default: execution: isolation: thread: timeoutInMilliseconds: 10000
主启动类Application上加上注解
@EnableHystrix
业务类controller中编码
@RestController @DefaultProperties(defaultFallback="paymentGobalFallbackMethod", commandProperties = { //如果commandProperties没有对应的内容就会走默认的HystrixCommandProperties中的配置 @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "1500")}) public class OrderHystrixController { @Resource private PaymentHystrixService paymentHystrixService; //主方法 @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}") @HystrixCommand //标识走全局的备用策略 public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id) { String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id); return result; } //全局备用方法 public String paymentGobalFallbackMethod() { return "Gobal全局备选方法,对象系统繁忙或者已经down机了,请稍后再试"; } }
4,降级分离(feign消费端)
对应源码:cloud-consumer-feign-hystrix-order80
yaml文件配置
feign: hystrix: enabled: true #如果处理自身的容错就开启。开启方式与生产端不一样
feign调用的接口
@Component @FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT",fallback = PaymentHystrixFallbackServiceImpl.class) //配置对应的fallback的类 public interface PaymentHystrixFallbackService { @GetMapping("/payment/hystrix/ok/{id}") public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id); @GetMapping("/payment/hystrix/timeout/{id}") public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id); }
feign调用接口的实现类
/** * fallback类,用于承载整个类的降级处理 */ @Component public class PaymentHystrixFallbackServiceImpl implements PaymentHystrixFallbackService { @Override public String paymentInfo_OK(Integer id) { return "-----PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_OK , (┬_┬)"; } @Override public String paymentInfo_TimeOut(Integer id) { return "-----PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_TimeOut , (┬_┬)"; } }
controller中正常调用即可
@Slf4j @RestController public class OrderHystrixControllerFallbackClass { @Resource private PaymentHystrixFallbackService paymentHystrixFallbackService; @Value("${server.port}") private String serverPort; @GetMapping("/consumer_all/payment/hystrix/ok/{id}") public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id) { String result = paymentHystrixFallbackService.paymentInfo_OK(id); log.info("*******result:" + result); return result; } @GetMapping("/consumer_all/payment/hystrix/timeout/{id}") public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id) { String result = paymentHystrixFallbackService.paymentInfo_TimeOut(id); return result; } }
三、服务熔断
熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。当扇出链路的某个微服务出错不可用或者响应时间太长时,会进行服务的降级,进而熔断该节点微服务的调用,快速返回错误的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后,恢复调用链路。
1,实例(提供端)
源码:cloud-provider-hystrix-payment8001
启动类
@EnableCircuitBreaker //启动熔断 @EnableEurekaClient @SpringBootApplication public class CloudHystrixPaymentApplicaiton8001{...}
service
@Service public class PaymentCircutBreakerService { //服务熔断 @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentCircuitBreaker_fallback",commandProperties = { @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled",value = "true"), //是否开启断路器 @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "10"), //请求次数 @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value = "10000"), //时间范围 @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "60"), //失败率达到多少后跳闸 }) public String paymentCircuitBreaker(Integer id){ if (id < 0){ throw new RuntimeException("*****id 不能负数"); } String serialNumber = IdUtil.simpleUUID(); return Thread.currentThread().getName()+"\t"+"调用成功,流水号:"+serialNumber; } public String paymentCircuitBreaker_fallback(@PathVariable("id") Integer id){ return "id 不能负数,请稍候再试,(┬_┬)/~~ id: " +id; } }
controller
//===服务熔断 @GetMapping("/payment/circuit/{id}") public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){ String result = paymentCircutBreakerService.paymentCircuitBreaker(id); log.info("*******result:"+result); return result; }
测试
http://localhost:8001/payment/circuit/-1 //多次调用报错就会开启熔断,此时再调用正确发现不会立马返回正确结果 http://localhost:8001/payment/circuit/1
2,服务熔断原理
a)熔断类型
熔断打开:请求不在进行调用当前服务,内部设置始终一般为MTTR(平均故障处理时间),当打开时长达到所设时钟则进入熔断状态。
熔断关闭:熔断关闭不会对服务进行熔断。
熔断半开:部分请求根据规则调用当前服务,如果请求成功且符合规则则认为当前服务恢复正常,关闭熔断。
b)断路器开启条件
@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentCircuitBreaker_fallback",commandProperties = { @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled",value = "true"), //是否开启断路器 @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "10"), //请求次数 @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value = "10000"), //时间范围 @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "60"), //失败率达到多少后跳闸 })
涉及到断路器的是哪个重要参数:快照时间窗口、请求总数阈值、错误百分比阈值。
1)快照时间:断路器确定是否打开需要统计一些请求和错误数据,而统计的时间范围就是快照时间窗,默认为最近的10秒。
2)请求总数阈值:在快照时间窗内,必须满足请求总数阈值才有资格熔断。默认为20,意味着在10秒内,如果该hystrix命令的调用总次数不足20次,即使所有的请求都超时或其他原因失败,断路器都不会打开。
3)错误百分比阈值:当请求总数在快照时间窗内超过阈值,比如发生了30次调用,如果在这30次调用中,有15次发生了超时异常,也就是超过50%的错误百分比,在默认设定50%阈值情况下,这时候就会将断路器打开。
c)断路器开启后续
1,再有请求调用的时候,将不会调用主逻辑,而是直接调用降级fallback。通过断路器,实现了自动地发现错误并将降级逻辑切换为主逻辑,减少响应延迟的效果。
2,原来的主逻辑如何恢复:当断路器打开,对主逻辑进行熔断之后,hystrix会启动一个休眠时间窗,在这个窗内,降级逻辑是临时的成为主逻辑;当休眠时间窗到期,断路器会进入半开状态,释放一次请求到原来的主逻辑上,如果此时请求正常返回,那么断路器将继续闭合,主逻辑恢复,如果这次请求依然有问题,断路器继续进入打开状态,休眠时间窗重新计时。
d)各种参数
HystrixCommand:
commandKey:用来标识一个 Hystrix 命令,默认会取被注解的方法名。需要注意:Hystrix 里同一个键的唯一标识并不包括 groupKey,建议取一个独一二无的名字,防止多个方法之间因为键重复而互相影响。 groupKey:一组 Hystrix 命令的集合, 用来统计、报告,默认取类名,可不配置。 threadPoolKey:用来标识一个线程池,如果没设置的话会取 groupKey,很多情况下都是同一个类内的方法在共用同一个线程池,如果两个共用同一线程池的方法上配置了同样的属性,在第一个方法被执行后线程池的属性就固定了,所以属性会以第一个被执行的方法上的配置为准。 commandProperties:与此命令相关的属性。 threadPoolProperties:与线程池相关的属性, observableExecutionMode:当 Hystrix 命令被包装成 RxJava 的 Observer 异步执行时,此配置指定了 Observable 被执行的模式,默认是 ObservableExecutionMode.EAGER,Observable 会在被创建后立刻执行,而 ObservableExecutionMode.EAGER模式下,则会产生一个 Observable 被 subscribe 后执行。我们常见的命令都是同步执行的,此配置项可以不配置。 ignoreExceptions:默认 Hystrix 在执行方法时捕获到异常时执行回退,并统计失败率以修改熔断器的状态,而被忽略的异常则会直接抛到外层,不会执行回退方法,也不会影响熔断器的状态。 raiseHystrixExceptions:当配置项包括 HystrixRuntimeException 时,所有的未被忽略的异常都会被包装成 HystrixRuntimeException,配置其他种类的异常好像并没有什么影响。 fallbackMethod:方法执行时熔断、错误、超时时会执行的回退方法,需要保持此方法与 Hystrix 方法的签名和返回值一致。 defaultFallback:默认回退方法,当配置 fallbackMethod 项时此项没有意义,另外,默认回退方法不能有参数,返回值要与 Hystrix方法的返回值相同。
commandProperties:
线程隔离(Isolation) execution.isolation.strategy: 配置请求隔离的方式,有 threadPool(线程池,默认)和 semaphore(信号量)两种,信号量方式高效但配置不灵活,我们一般采用 Java 里常用的线程池方式。 execution.timeout.enabled:是否给方法执行设置超时,默认为 true。 execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds:方法执行超时时间,默认值是 1000,即 1秒,此值根据业务场景配置。 execution.isolation.thread.interruptOnTimeout: execution.isolation.thread.interruptOnCancel:是否在方法执行超时/被取消时中断方法。需要注意在 JVM 中我们无法强制中断一个线程,如果 Hystrix 方法里没有处理中断信号的逻辑,那么中断会被忽略。 execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests:默认值是 10,此配置项要在 execution.isolation.strategy 配置为 semaphore 时才会生效,它指定了一个 Hystrix 方法使用信号量隔离时的最大并发数,超过此并发数的请求会被拒绝。信号量隔离的配置就这么一个,也是前文说信号量隔离配置不灵活的原因。
统计器(Metrics) metrics.rollingStats.timeInMilliseconds:此配置项指定了窗口的大小,单位是 ms,默认值是 1000,即一个滑动窗口默认统计的是 1s 内的请求数据。 metrics.healthSnapshot.intervalInMilliseconds:它指定了健康数据统计器(影响 Hystrix 熔断)中每个桶的大小,默认是 500ms,在进行统计时,Hystrix 通过 metrics.rollingStats.timeInMilliseconds / metrics.healthSnapshot.intervalInMilliseconds 计算出桶数,在窗口滑动时,每滑过一个桶的时间间隔时就统计一次当前窗口内请求的失败率。 metrics.rollingStats.numBuckets:Hystrix 会将命令执行的结果类型都统计汇总到一块,给上层应用使用或生成统计图表,此配置项即指定了,生成统计数据流时滑动窗口应该拆分的桶数。此配置项最易跟上面的 metrics.healthSnapshot.intervalInMilliseconds 搞混,认为此项影响健康数据流的桶数。 此项默认是 10,并且需要保持此值能被 metrics.rollingStats.timeInMilliseconds 整除。 metrics.rollingPercentile.enabled:是否统计方法响应时间百分比,默认为 true 时,Hystrix 会统计方法执行的 1%,10%,50%,90%,99% 等比例请求的平均耗时用以生成统计图表。 metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds:统计响应时间百分比时的窗口大小,默认为 60000,即一分钟。 metrics.rollingPercentile.numBuckets:统计响应时间百分比时滑动窗口要划分的桶用,默认为6,需要保持能被metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds 整除。 metrics.rollingPercentile.bucketSize:统计响应时间百分比时,每个滑动窗口的桶内要保留的请求数,桶内的请求超出这个值后,会覆盖最前面保存的数据。默认值为 100,在统计响应百分比配置全为默认的情况下,每个桶的时间长度为 10s = 60000ms / 6,但这 10s 内只保留最近的 100 条请求的数据。
熔断器(Circuit Breaker) circuitBreaker.enabled:是否启用熔断器,默认为 true; circuitBreaker.forceOpen: circuitBreaker.forceClosed:是否强制启用/关闭熔断器,强制启用关闭都想不到什么应用的场景,保持默认值,不配置即可。 circuitBreaker.requestVolumeThreshold:启用熔断器功能窗口时间内的最小请求数。试想如果没有这么一个限制,我们配置了 50% 的请求失败会打开熔断器,窗口时间内只有 3 条请求,恰巧两条都失败了,那么熔断器就被打开了,5s 内的请求都被快速失败。此配置项的值需要根据接口的 QPS 进行计算,值太小会有误打开熔断器的可能,值太大超出了时间窗口内的总请求数,则熔断永远也不会被触发。建议设置为 QPS * 窗口秒数 * 60%。 circuitBreaker.errorThresholdPercentage:在通过滑动窗口获取到当前时间段内 Hystrix 方法执行的失败率后,就需要根据此配置来判断是否要将熔断器打开了。 此配置项默认值是 50,即窗口时间内超过 50% 的请求失败后会打开熔断器将后续请求快速失败。 circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds:熔断器打开后,所有的请求都会快速失败,但何时服务恢复正常就是下一个要面对的问题。熔断器打开时,Hystrix 会在经过一段时间后就放行一条请求,如果这条请求执行成功了,说明此时服务很可能已经恢复了正常,那么会将熔断器关闭,如果此请求执行失败,则认为服务依然不可用,熔断器继续保持打开状态。此配置项指定了熔断器打开后经过多长时间允许一次请求尝试执行,默认值是 5000。
其他(Context/Fallback) requestCache.enabled:是否启用请求结果缓存。默认是 true,但它并不意味着我们的每个请求都会被缓存。缓存请求结果和从缓存中获取结果都需要我们配置 cacheKey,并且在方法上使用 @CacheResult 注解声明一个缓存上下文。 requestLog.enabled:是否启用请求日志,默认为 true。 fallback.enabled:是否启用方法回退,默认为 true 即可。 fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests:回退方法执行时的最大并发数,默认是10,如果大量请求的回退方法被执行时,超出此并发数的请求会抛出 REJECTED_SEMAPHORE_FALLBACK 异常。
threadPoolProperties:
coreSize:核心线程池的大小,默认值是 10,一般根据 QPS * 99% cost + redundancy count 计算得出。 allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize:是否允许线程池扩展到最大线程池数量,默认为 false; maximumSize:线程池中线程的最大数量,默认值是 10,此配置项单独配置时并不会生效,需要启用 allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize 项。 maxQueueSize:作业队列的最大值,默认值为 -1,设置为此值时,队列会使用 SynchronousQueue,此时其 size 为0,Hystrix 不会向队列内存放作业。如果此值设置为一个正的 int 型,队列会使用一个固定 size 的 LinkedBlockingQueue,此时在核心线程池内的线程都在忙碌时,会将作业暂时存放在此队列内,但超出此队列的请求依然会被拒绝。 queueSizeRejectionThreshold:由于 maxQueueSize 值在线程池被创建后就固定了大小,如果需要动态修改队列长度的话可以设置此值,即使队列未满,队列内作业达到此值时同样会拒绝请求。此值默认是 5,所以有时候只设置了 maxQueueSize 也不会起作用。 keepAliveTimeMinutes:由上面的 maximumSize,我们知道,线程池内核心线程数目都在忙碌,再有新的请求到达时,线程池容量可以被扩充为到最大数量,等到线程池空闲后,多于核心数量的线程还会被回收,此值指定了线程被回收前的存活时间,默认为 2,即两分钟。
四、Hystrix dashboard
源码:cloud-consumer-hystrix-dashboard9001
1,yaml文件
#指定端口号即可 server: port: 9001
2,application启动类
@SpringBootApplication @EnableHystrixDashboard public class HystrixDashboardMain9001 { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(HystrixDashboardMain9001.class,args); } }
3,被监控类(provider服务)
pom文件
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency>
application启动类中添加
//SpringCloud升级方便使用hystrix的dashboard监控 @Bean public ServletRegistrationBean getServlet(){ HystrixMetricsStreamServlet streamServlet = new HystrixMetricsStreamServlet(); ServletRegistrationBean registrationBean = new ServletRegistrationBean(streamServlet); registrationBean.setLoadOnStartup(1); registrationBean.addUrlMappings("/hystrix.stream"); registrationBean.setName("HystrixMetricsStreamServlet"); return registrationBean; }
4,启动并使用
访问地址:http://localhost:9001/hystrix
应用说明
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