08-SpringCloud Ribbon&Feign&负载均衡&Hystrix&雪崩效应_熔断降级

Ribbon

多拷贝一个provider 检查是否，2个provider是否都有执行

order-provider:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule

>
    >org.springframework.retry>
    >spring-retry>
>

order-provider:
ribbon:
ConnectTimeout: 250 #连接超时时间
ReadTimeout: 1000 #数据读取超时时间
OkToRetryOnAllOperations: true #是否对所有操作进行重试
MaxAutoRetries: 1 #对当前实例的重试次数
MaxAutoRetriesNextServer: 1 #切换实例的重试次数

服务调用Feign入门

前面我们使用的RestTemplate实现REST API调用，代码大致如下：
@GetMapping("/buy/{id}")
public Product order() {
Product product = restTemplate.getForObject(“http://shop-service
product/product/1”, Product.class);
return product;
}
由代码可知，我们是使用拼接字符串的方式构造URL的，该URL只有一个参数。但是，在现实中，URL 中往往含有多个参数。这时候我们如果还用这种方式构造URL，那么就会非常痛苦。那应该如何解决？
我们带着这样的问题进入到本章的学习。

Feign简介

Feign是Netflflix开发的声明式，模板化的HTTP客户端，其灵感来自Retrofifit,JAXRS-2.0以及WebSocket. Feign可帮助我们更加便捷，优雅的调用HTTP API。
在SpringCloud中，使用Feign非常简单——创建一个接口，并在接口上添加一些注解，代码就完
成了。 Feign支持多种注解，例如Feign自带的注解或者JAX-RS注解等。
SpringCloud对Feign进行了增强，使Feign支持了SpringMVC注解，并整合了Ribbon和Eureka， 从而让Feign的使用更加方便。

<!--springcloud整合的openFeign-->
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-openfeign
        

启动类添加Feign的支持
通过@EnableFeignClients注解开启Spring Cloud Feign的支持功能
启动类激活FeignClient
创建一个Feign接口，此接口是在Feign中调用微服务的核心接口
在服务消费者 shop_service_order 添加一个 ProductFeginClient 接口
//指定需要调用的微服务名称

@FeignClient(name="shop-service-product") 
public interface ProductFeginClient { 
//调用的请求路径 
@RequestMapping(value = "/product/{id}",method = RequestMethod.GET) 
public Product findById(@PathVariable("id") Long id); 
}

Feign和Ribbon的联系

Ribbon是一个基于 HTTP 和 TCP 客户端 的负载均衡的工具。它可以 在客户端 配置
RibbonServerList（服务端列表），使用 HttpClient 或 RestTemplate 模拟http请求，步骤相当繁琐。Feign 是在 Ribbon的基础上进行了一次改进，是一个使用起来更加方便的 HTTP 客户端。采用接口的方式， 只需要创建一个接口，然后在上面添加注解即可 ，将需要调用的其他服务的方法定义成抽象方法即可， 不需要自己构建http请求。然后就像是调用自身工程的方法调用，而感觉不到是调用远程方法，使得编写客户端变得非常容易

负载均衡

Feign中本身已经集成了Ribbon依赖和自动配置，因此我们不需要额外引入依赖，也不需要再注册 RestTemplate 对象。另外，我们可以像上节课中讲的那样去配置Ribbon，可以通过 ribbon.xx 来进 行全局配置。也可以通过 服务名.ribbon.xx 来对指定服务配置：
启动两个 shop_service_product ，重新测试可以发现使用Ribbon的轮询策略进行负载均衡

服务熔断Hystrix入门

雪崩效应
在微服务架构中，一个请求需要调用多个服务是非常常见的。如客户端访问A服务，而A服务需要调用B 服务，B服务需要调用C服务，由于网络原因或者自身的原因，如果B服务或者C服务不能及时响应，A服 务将处于阻塞状态，直到B服务C服务响应。此时若有大量的请求涌入，容器的线程资源会被消耗完毕，导致服务瘫痪。服务与服务之间的依赖性，故障会传播，造成连锁反应，会对整个微服务系统造成灾难 性的严重后果，这就是服务故障的“雪崩”效应。

雪崩是系统中的蝴蝶效应导致其发生的原因多种多样，有不合理的容量设计，或者是高并发下某一个方法响应变慢，亦或是某台机器的资源耗尽。从源头上我们无法完全杜绝雪崩源头的发生，但是雪崩的根本原因来源于服务之间的强依赖，所以我们可以提前评估，做好熔断，隔离，限流。
服务隔离
顾名思义，它是指将系统按照一定的原则划分为若干个服务模块，各个模块之间相对独立，无强依赖。 当有故障发生时，能将问题和影响隔离在某个模块内部，而不扩散风险，不波及其它模块，不影响整体的系统服务。
熔断降级
熔断这一概念来源于电子工程中的断路器（Circuit Breaker）。在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。


所谓降级，就是当某个服务熔断之后，服务器将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback回调，返回一个缺省值。 也可以理解为兜底
服务限流
限流可以认为服务降级的一种，限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统的目的。一般来说系统的吞吐量是可以被测算的，为了保证系统的稳固运行，一旦达到的需要限制的阈值，就需要限制流量并采取少量措施以完成限制流量的目的。比方：推迟解决，拒绝解决，或者者部分拒绝解决等等。

Hystrix介绍

Hystrix是由Netflflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库，防止级联失败，从而提升系统的可用性与容错性。Hystrix主要通过以下几点实现延迟和容错。
包裹请求：使用HystrixCommand包裹对依赖的调用逻辑，每个命令在独立线程中执行。这使用了设计模式中的“命令模式”。
跳闸机制：当某服务的错误率超过一定的阈值时，Hystrix可以自动或手动跳闸，停止请求该服务一段时间。
资源隔离：Hystrix为每个依赖都维护了一个小型的线程池（或者信号量）。如果该线程池已满，发往该依赖的请求就被立即拒绝，而不是排队等待，从而加速失败判定。
监控：Hystrix可以近乎实时地监控运行指标和配置的变化，例如成功、失败、超时、以及被拒绝的请求等。
回退机制：当请求失败、超时、被拒绝，或当断路器打开时，执行回退逻辑。回退逻辑由开发人员自行提供，例如返回一个缺省值。
自我修复：断路器打开一段时间后，会自动进入“半开”状态。

Rest实现服务熔断

     >
            >org.springframework.boot>
            >spring-boot-starter-actuator>
        >
        >
            >org.springframework.cloud>
            >spring-cloud-starter-netflix-hystrix>
        >
     >
            >org.springframework.cloud>
            >spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard>
        >
        

默认一个服务降级

统一的服务降级

5.4 Feign实现服务熔断

SpringCloud Fegin默认已为Feign整合了hystrix，所以添加Feign依赖后就不用在添加hystrix，那么怎么才能让Feign的熔断机制生效呢，只要按以下步骤开发：

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: hystrix.stream

服务熔断Hystrix高级

我们知道，当请求失败，被拒绝，超时的时候，都会进入到降级方法中。但进入降级方法并不意味着断路器已经被打开。那么如何才能了解断路器中的状态呢？

Hystrix的监控平台

Hystrix的监控平台
除了实现容错功能，Hystrix还提供了近乎实时的监控，HystrixCommand和
HystrixObservableCommand在执行时，会生成执行结果和运行指标。比如每秒的请求数量，成功数量等。这些状态会暴露在Actuator提供的/health端点中。只需为项目添加 spring-boot-actuator 依赖，重启项目，访问http://localhost:9004/actuator/hystrix.stream ,即可看到实时的监控数据。

搭建Hystrix DashBoard监控

>
    >
        >org.springframework.boot>
        >spring-boot-starter-actuator>
    >
    >
        >org.springframework.cloud>
        >spring-cloud-starter-netflix-hystrix>
    >
    >
        >org.springframework.cloud>
        >spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard>
    >
>

断路器聚合监控Turbine

在微服务架构体系中，每个服务都需要配置Hystrix DashBoard监控。如果每次只能查看单个实例的监控数据，就需要不断切换监控地址，这显然很不方便。要想看这个系统的Hystrix Dashboard数据就需要用到Hystrix Turbine。Turbine是一个聚合Hystrix 监控数据的工具，他可以将所有相关微服务的Hystrix 监控数据聚合到一起，方便使用。引入Turbine后，整个监控系统架构如下：

> 
>org.springframework.cloud> 
>spring-cloud-starter-netflix-turbine> 
> 

server:
  port: 7002
spring:
  application:
    name: my-cloud-hystrix-dashboard
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://root:ok@localhost:7001/eureka/
  instance:
    prefer-ip-address: true
turbine:
  # 要监控的微服务列表，多个用,分隔
  app-config: user-consumer
  cluster-name-expression:  "'default'"

@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard
@EnableTurbine
public class MyHystrixDashboardApp {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyHystrixDashboardApp.class,args);
    }
}

作为一个独立的监控项目，需要配置启动类，开启HystrixDashboard监控平台，并激活Turbine

浏览器访问 http://localhost:7002/hystrix 展示HystrixDashboard。并在url位置输入 http://localhost:7002/turbine.stream，动态根据turbine.stream数据展示多个微服务的监控数据

熔断器的状态

熔断器有三个状态 CLOSED 、 OPEN 、 HALF_OPEN 熔断器默认关闭状态，当触发熔断后状态变更为OPEN ,在等待到指定的时间，Hystrix会放请求检测服务是否开启，这期间熔断器会变为 HALF_OPEN 半启状态，熔断探测服务可用则继续变更为 CLOSED 关闭熔断器。

Closed：关闭状态（断路器关闭），所有请求都正常访问。代理类维护了最近调用失败的次数，如果某次调用失败，则使失败次数加1。如果最近失败次数超过了在给定时间内允许失败的阈值，则代理类切换到断开(Open)状态。此时代理开启了一个超时时钟，当该时钟超过了该时间，则切换到半断开（Half-Open）状态。该超时时间的设定是给了系统一次机会来修正导致调用失败的错误。
Open：打开状态（断路器打开），所有请求都会被降级。Hystix会对请求情况计数，当一定时间 内失败请求百分比达到阈值，则触发熔断，断路器会完全关闭。默认失败比例的阈值是50%，请求 次数最少不低于20次。
Half Open：半开状态，open状态不是永久的，打开后会进入休眠时间（默认是5S）。随后断路 器会自动进入半开状态。此时会释放1次请求通过，若这个请求是健康的，则会关闭断路器，否则 继续保持打开，再次进行5秒休眠计时。

为了能够精确控制请求的成功或失败，我们在 my-cloud-user-consumer的调用业务中加入一段逻辑：

这样如果参数是id为1，一定失败，其它情况都成功。
我们准备两个请求窗口：
一个请求：http://localhost:8080/consumer/1，注定失败
一个请求：http://localhost:8080/consumer/2，肯定成功