【微服务&云原生】用实际案例探究Hystrix 断路器执行流程

 博客首页：派 大 星

⛳️  欢迎关注  ❤️ 点赞   收藏  ✏️ 留言

 本文由派大星原创编撰

 系列专栏：微服务—云原生

 本系列记录容器化技术的初次探险与深入思考历程，如有描述有误的地方还望诸佬不吝赐教

---

---

  Hystrix断路器

  概述

分布式系统面临的问题

复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免的失败

服务雪崩

多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，这就是所谓的“扇出”。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩盘，所谓的“雪崩效应”
对于高流量的应用来说，单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的i所有资源都在几秒钟内饱和，比失败更糟糕的是，这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加，备份队列，线程和其他系统资源紧张，导致整个系统发生更多的级联故障，这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理，以便单个依赖关系的失败，不能取消整个应用程序或系统。
所以通常当你发现一个模块下的某个实例失败后，这时候这个模块依然还会接收流量，然后这个有问题的模块还会发生级联故障，或者叫雪崩

是什么？

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现问题的情况下，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“本身是一种开关装备，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、不必要的占用，从而避免了故障在分布式系统中的蔓延，乃至雪崩。

能干嘛？

● 服务降级
● 服务熔断
● 接近实时的监控
● 等等

  Hystrix重要概念

服务降级fallback

服务器忙，请稍后再试，不让客户端等待并立刻饭hi一个友好的提示，fallback
哪些情况会触发降级
● 程序运行异常
● 超时
● 服务熔断触发服务降级
● 线程池/信号量打满也会导致服务降级
服务熔断
● 类似保险丝达到最大服务访问后，直接拒绝访问，拉闸限电，然后调用服务降级的方法并返回友好提示
● 就是保险丝
○ 服务的降级——>进而熔断——>恢复调用链路
服务限流
● 秒杀高并发等操作，严禁一窝蜂的过来拥挤，大家排队，一秒钟N个，有序进行

  Hystrix案例

<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrixartifactId>
dependency>
<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-openfeignartifactId>
dependency>
<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-clientartifactId>
dependency>

启动类添加openFeign注解

@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class OrderHystrixMain80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderHystrixMain80.class,args);
    }
}

Service层逻辑

@Component
@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT")
public interface PaymentHystrixService {

    @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);
}

前端控制层

@RestController
@Slf4j
public class OrderHystrixController {
    @Resource
    private PaymentHystrixService paymentHystrixService;
    @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id")Integer id){
        String result = paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);
        return result;
    }
    @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id")Integer id){
        String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
        return result;
    }
}

如何解决？解决的要求

● 超时导致服务器变慢（转圈）
○ 超时不再等待
● 出错（宕机或程序运行出错）
○ 出错要有兜底
● 解决
○ 对方服务（8001）超时了，调用者（80）不能一直卡死等待，必须有服务降级
○ 对方服务（8001）宕机了，调用者（80）不能一直卡死等待，必须有服务降级
○ 对方服务（8001）OK，调用者（80）自己出故障或有自我要求（自己的等待时间小于服务提供者，自己处理降级）

  服务降级

降级配置@HystrixCommand

● 8001先从自身找问题
○ 设置自身调用超时时间的峰值，峰值内可以正常运行，超过了需要有兜底的方法处理，作服务降级fallback
● 8001fallback
○ 业务类启用@HystrixCommand报异常后如何处理
■ 一旦调用服务方法失败并抛出了错误信息后，会自动调用@HystrixCommand标注好的fallbackMethod调用类中的指定的方法

@Service
public class PaymentService {

    /**
     * 正常访问ok
     * @param id
     * @return
     */
    public String paymentInfo_Ok(Integer id){
        return "线程池"+Thread.currentThread().getName()+"   paymentInfo_Ok,id: "+id+"\t"+"哈哈";
    }

    @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "3000")
    })
    public String paymentInfo_TimeOut(Integer id){
        //int timeNumber = 5;
        //int age = 10/0;
        //暂停几秒钟线程
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(timeNumber);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        return "线程池"+Thread.currentThread().getName()+"   paymentInfo_TimeOut,id: "+id+"\t"+"哈哈"+"  耗时(秒)";
    }

    /**
     * 兜底的方法
     * @param id
     * @return
     */
    public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id){
        return "线程池"+Thread.currentThread().getName()+"   系统繁忙，请稍后再试,id: "+id+"\t"+"哈哈Handler";
    }
}

//主启动类新添注解
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableCircuitBreaker//新添注解
public class PaymentHystrixMain8001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class,args);
    }
}

● 80fallback
○ 80订单微服务，也可以更好的保护自己，自己也依样画葫芦进行客户端降级保护
○ 我们自己配置过热部署方式对Java代码的改动明显，但对@HystrixCommand内属性的修改建议重启微服务

##yaml配置feign
feign:
  hystrix:
    enabled: true

//主启动类
@EnableHystrix
//业务层代码
    @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentTimeOutFallBackMethod",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "1500")
    })
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id")Integer id){
        String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
        return result;
    }

    public String paymentTimeOutFallBackMethod(@PathVariable("id")Integer id){
        return "我是消费者80，对方支付系统繁忙请10秒钟后再试或者自己运行出错请检查自己";
    }

  目前的问题：

● 每个业务方法对应一个兜底的方法，代码膨胀
● 统一和自定义的分开
解决问题：
● 代码膨胀
○ feign接口系列 @DefaultProperties(defaultFallBack="")

@DefaultProperties(defaultFallBack=" ")

1. 1 每个方法配置一个服务降级的方法，技术上可以，实际上傻X
2. N 除了个别重要核心业务有专属，其他普通的可以通过@DefaultProperties(defaultFallBack=" ")统一跳转到统一处理的页面
3. 通用的和独享的各自分开，避免了代码的膨胀，合理减少了代码量
   

● 和业务逻辑混一起？？
● 服务降级，客户端去调用服务端，碰上服务端宕机或关闭
● 本次案例服务降级处理是在客户端80实现完成的，与服务端8001没有关系，只需要为Feign客户端定义的接口添加一个服务降级处理的实现类即可实现解耦

//编写一个类实现Feign接口
@Service
public class PaymentFallBackService implements PaymentHystrixService{
    @Override
    public String paymentInfo_OK(Integer id) {
        return "---PaymentFallBackService fall back-paymentInfo_OK,o(Π__Π)0";
    }

    @Override
    public String paymentInfo_TimeOut(Integer id) {
        return "------PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_TimeOut,o(Π Π)o";
    }
}

  服务熔断

熔断机制的概述

熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路的保护机制，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。
在SpringCloud框架里，熔断机制通过Hystrix实现，Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阈值，缺省是5秒内20次调用失败，就会启动熔断机制。熔断机制的注解是@HystrixCommand

实操

修改cloud-provider-hystrix-payment8001

Service业务逻辑层

//===============以下服务熔断=====上面是服务降级=============
@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(@PathVariable("id")Integer id){
    if (id < 0){
        throw new RuntimeException("**********id 不能为负数");
    }
    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 不能为负数，请稍后再试，/(T o T)/~~~ id: "+id;
}

Controller前端控制器

//===========服务熔断=========
@GetMapping("/payment/circuit/{id}")
public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id")Integer id){
    String result = paymentService.paymentCircuitBreaker(id);
    log.info("**********result: "+result);
    return result;
}

结论：
● 熔断类型
○ 熔断打开请求不再进行调用当前服务，内部设置时钟一般为MTTR（平均故障处理时间），当打开时长达到所设时钟则进入半熔断状态
○ 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认为当前服务恢复正常，关闭熔断
● 断路器在什么情况下起作用

涉及到断路器的三个重要参数：快照时间窗、请求总数阈值、错误百分比阈值

1. 快照时间窗：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命令的调用次数不足20次，即使所有的请求都超时或者其他原因失败，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了阈值，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。
   ● 断路器开启或关闭的条件
   ○ 当满足一定的阈值的时候（默认10秒内超过20个请求次数）
   ○ 当失败率达到一定的时候（默认10秒内超过50%的请求失败）
   ○ 到达以上阈值，断路器将会开启
   ○ 当开启的时候，所有请求都不会进行转发
   ○ 一段时间之后（默认是5秒），这个时候断路器是半开状态，会让其中一个请求进行转发。如果成功，断路器会关闭，若失败，继续开启。重复4和5
   ● 断路器打开之后
   ○ 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
   ○ 原来的主逻辑要如何恢复呢？
   hystrix为我们实现了自动恢复功能。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，在这个时间窗内，降级逻辑是临时的成为主逻辑，当休眠时间窗到期，断路器将进入半开状态，释放一次请求到原来的主逻辑上，如果此次请求正常返回，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，断路器将继续进入打开状态，休眠时间窗重新计时。

  Hystrix工作流程

  服务监控HystrixDashboard

概述

除了隔离依赖服务的调用以外，Hystrix还提供了准实时的调用监控（Hystrix Dashboard）,Hystrix会持续地记录所有通过Hystrix发起的请求的执行信息，并以统计报表的和图形的形式展示给用户，包括每秒执行多少请求多少成功，多少失败等。Netflix通过hystrix-metrics-stream项目实现了对以上指标的监控，SpringCloud也提供了Hystrix Dashboard的整合，对监控内容转换成可视化界面
实心圈：共有两种含义。它通过颜色的变化代表了实例的健康程度，它的健康从绿色<黄色<橙色<红色递减
该实心圈除了颜色的变化之外，它的大小也会根据实例的请求流量发生变化，流量越大该实心圈就越大，所以通过该实心圈的展示，就可以在大量的实例中快速的发现故障实例和高压力实例

$$Ending$$