Turbine学习笔记

Turbine学习笔记

Turbine原理

Hystrix/stream

在微服务架构中，Hystrix提供的是一种熔断机制，当分布式系统中的一个服务出现问题时，Hystrix保证该系统不产生雪崩效应，而能继续服务。Hystrix为每一个依赖服务维护一个线程池（或者信号量），当线程池占满，该依赖服务将会立即拒绝服务而不是排队等待。每个依赖服务都被隔离开来，Hystrix 会严格控制其对资源的占用，并在任何失效发生时，执行失败回退逻辑。简单来说，Hystrix通过观察者模式对服务状态进行监听，并将监听信息存储在Hystrix/stream中，或者更确切的说，对于每一个服务的Hystrix/stream,Hystrix会不断去监听该服务，并将监听信息保存下来。具体原理与实现方式在此不做考虑。具体信息如下：

Hystrix Dashboard

Hystrix Dashboard简单来说，就是将Hystrix/stream中的信息以仪表盘的信息展示出来，如下：

Turbine概述

Turbine真正做的，就是将每一个（指定）服务的 Hystrix/stream中的状态信息取出，并集中处理（计算与展示），应该说，它是具有自己独立的调度的，服务（实例）发现，服务连接，数据聚合，数据输出，共四个过程。

如上图：Turbine首先通过 InstanceDiscovery 模块获取所有的实例信息（定期更新获取），ConnectionManager 负责连接到实例，连接上实例后，便会有源源不断的数据流发送给聚合器 Aggregator，之后，再传送给需要的地方。

Turbine流程

启动

turbine启动的时候会调用TurbineInit的init()方法进行初始化

public static void init() {
        /*省略其他·代码*/
        //调用start()方式，初始化实例发现
        InstanceObservable.getInstance().start(PluginsFactory.getInstanceDiscovery());
    }

public void start(InstanceDiscovery iDiscovery) {
        /*省略其他·代码*/
        //每隔pollDelayMillis通过producer去拉取一次主机的信息
        timer.schedule(producer, 0, pollDelayMillis.get());
    }

private final TimerTask producer = new TimerTask() {
        @Override
        public void run() {
                /*省略其他·代码*/
                for(InstanceObserver watcher: observers.values()) {
                    if(currentState.get().hostsUp.size() > 0) {
                        try {
                            //通知InstanceObserver主机是UP状态
                            //watcher是个InstanceObserver接口的实例化对象
                            watcher.hostsUp(currentState.get().hostsUp);
                        } 
                    }
                }
        }
    };

实际上，Turbine启动过程中，会启用以上方法，将所有是UP状态的实例信息都记录并交给 ConnectionManager，由它负责连接实例。

数据聚合

数据聚合主要包含3个部分：

• TurbineDataMonitor：数据监听，从实例处获取指标
• TurbineDataDispatcher：派发器，将数据聚合后输出到客户端或者下游的数据监听
• TurbineDataHandler：数据处理

InstanceMonitor实例监听类中的startMonitor()方法如下:

public void startMonitor() throws Exception {
    /*省略其他·代码*/
            @Override
            public Void call() throws Exception {
                try {
                    //初始化
                    init();
                    monitorState.set(State.Running);
                    while(monitorState.get() == State.Running) {
                        //实现
                        doWork();
                    }
                }
        });
    }

其中 init() 方法如下：

private void init() throws Exception {
     /*省略其他代码*/
        HttpGet httpget = new HttpGet(url);
    }

url 如下：

private InstanceMonitor(/*省略构造函数参数*/) {
    /*省略其他·代码*/
        this.url = urlClosure.getUrlPath(host);
    }

追本溯源：

/**
         * Replaces any {placeholder} attributes in a url suffix using instance attributes
         *
         * e.x. :{server-port}/hystrix.stream -> :8080/hystrix.stream
         *
         * @param host instance
         * @param url suffix
         * @return replaced url suffix
         */
        private String processAttributeReplacements(Instance host, String url) {
            for (Map.Entry<String, String> attribute : host.getAttributes().entrySet()) {
                String placeholder = "{"+attribute.getKey()+"}";
                if (url.contains(placeholder)) {
                    url = url.replace(placeholder, attribute.getValue());
                }
            }
            return url;
        }

由此可见，init()方法正在的目的是根据实例的指标地址 hystrix.stream（hystrix/stream） 去获取指标信息。

而在 dowork 方法中：

private void doWork() throws Exception {
        /*省略其他·代码*/
        //向派发器中发送数据
        boolean continueRunning = dispatcher.pushData(getStatsInstance(), list);
    }

数据派发

在 TurbineDataDispatcher 中，有方法叫做 pushData() 如下：

public boolean pushData(final Instance host, final Collection<K> statsData) {
    /*省略其他·代码*/
        for (final HandlerQueueTuple<K> tuple : eventHandlers.values()) {
            //HandlerQueueTuple管道中添加数据
            tuple.pushData(statsData);
        }
      return true;
    }

HandlerQueueTuple 管道中的方法 pushData() 方法如下:

public void pushData(K data) {
        /*省略其他·代码*/
        //往队列中写数据
        boolean success = queue.writeEvent(data);
    }

将数据写进 HandlerQueueTuple 管道中后，需要将他们读取到客户端，该部分在方法 dowork() 中实现：

public void doWork() throws Exception {
    /*省略其他·代码*/
            do {
                //从队列中读取事件
                K data = queue.readEvent();
                if (data == null) {
                    numMisses++;
                    if (numMisses > 100) {
                        Thread.sleep(100);
                        numMisses = 0; // reset count so we can try polling again.
                    }
                } else {
                    statsData.add(data);
                    numMisses = 0;
                    stopPolling = true;
                }
            }
            while(!stopPolling);

            try {
                //通过事件处理器将数据输出到客户端
                eventHandler.handleData(statsData);
            } catch (Exception e) {
                if(eventHandler.getCriteria().isCritical()) {
                    logger.warn("Could not publish event to event handler for " + eventHandler.getName(), e);
                }
            }
        }

public void handleData(Collection<T> data) {
     /*省略其他·代码*/
        //写到stream中
        writeToStream(data);
    }

writeToStream() 方法最终将指标数据响应给浏览器。

Turbine使用

添加依赖

<dependency> 
    <groupId>org.springframework.cloudgroupId> 
    <artifactId>spring-cloud-starter-turbineartifactId> 
dependency> 
<dependency> 
    <groupId>org.springframework.cloudgroupId> 
    <artifactId>spring-cloud-starter-eurekaartifactId> 
dependency> 
<dependency> 
    <groupId>org.springframework.bootgroupId> 
    <artifactId>spring-boot-starter-actuatorartifactId> 
dependency>

配置信息

spring.application.name=hystrix-dashboard-turbine
server.port=8009
turbine.appConfig=hello-service,server-feign,service-ribbon#turbine监控的服务名称，可以多个
turbine.aggregator.clusterConfig= default 
turbine.clusterNameExpression= new String("default")
eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:8081/eureka

在服务启动类上添加如下注解开启 Turbine:

@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard
@EnableTurbine

将相应服务启动，并输入网址 http://localhost:8009/turbine/stream ，将出现如下界面：

信息查看

说明turbine/stream的本质是获取多个服务的hystrix/stream

我们打开Dashboard，并在地址栏里输入 http://localhost:8009/turbine/stream ，并使用Apache的ab压力测试工具测试：

结果如上，Hystrix Dashboard Wiki上详细说明了图上每个指标的含义，如下图：